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第一部分 新血栓标记物在肺癌相关VTE中的临床价值[目的]静脉血栓栓塞症（Venous Thromboembolism,VTE）是肺癌患者的常见并发症。纤维蛋白降解产物（Fibrin degradation product,FDP）、D-二聚体（D-dimer）等传统的血栓标记物对肺癌相关VTE的早期诊断有一定的局限性。本研究调查了我院住院肺癌患者的VTE的发生率及其危险因素,并探讨了新血栓标记物血栓调节蛋白（Trombomdulin,TM）、凝血酶-抗凝血酶复合物（Thrombin-antithrombin-complex,TAT）、α2-凝血酶抑制剂-凝血酶复合物（α2-plasmininhibitor-plasmin Complex,PIC）和组织凝血酶原激活剂-凝血酶原激活剂抑制剂复合物（Tissue plasminogen activator-plasminogen activator inhibitor complex,t-PAIC）对肺癌相关 VTE 的临床应用价值。[方法]2019年10月——2021年2月在苏州大学附属第一医院呼吸与危重症学科住院的568例肺癌患者,其中符合纳入及排除标准的患者158例。根据肺癌确诊后6个月内是否发生VTE,将患者分为VTE组和非VTE组。患者在确诊肺癌后且在开始抗肿瘤治疗前,采集外周血,检测传统血栓标记物FDP、D-dimer及新血栓标记物TM、TAT、PIC、t-PAIC,比较两组之间6项血栓标记物的差异。采用受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic,ROC）曲线,评估6项血栓标志物的诊断效能。继续随访患者至2022年02月,以新血栓标记物的截断值将患者分为VTE高风险组和VTE低风险组,进一步运用Kaplan-meier生存曲线分析新血栓标记物与肺癌患者生存的相关性。[结果]1.158例患者,在肺癌确诊后6个月内VTE的发病率为17.1%（27/158）。2.与非VTE组相比,VTE组肺癌患者的FDP、D-dimer及新血栓标志物TM、TAT、PIC、t-PAIC均明显升高。ROC曲线下面积显示,六项标志物的联合诊断效能优于单个标志物。3.与Ⅰ-Ⅱ期肺癌患者相比,Ⅲ-Ⅳ期肺癌患者体内的PIC和t-PAIC明显升高。4.随访患者至2022年02月,Kaplan-meier生存分析发现随访期内VTE高风险组的患者死亡风险更高,且死亡患者的血浆FDP、D-dimer、TM、TAT、PIC更高。[结论]1.VTE是肺癌患者的常见并发症,在肺癌确诊后6个月内VTE的发病率为17.1%。2.新血栓标记物TM、TAT、PIC、t-PAIC在肺癌相关VTE人群中明显升高。新血栓标记物和传统标记物D-dimer、FDP的联合诊断效能优于单一标记物。3.新血栓标记物PIC和t-PAIC与肺癌分期明显相关。4.肺癌患者初诊时的新血栓标记物TM、TAT、PIC水平与患者生存时间相关。第二部分肺癌相关VTE的危险因素分析及风险预测模型的建立[目的]肺癌相关VTE的危险因素及风险预测模型日益受到临床重视。本研究基于肺癌患者的临床资料,分析肺癌相关VTE的危险因素,并联合新血栓标记物构建风险预测模型,旨在为临床筛选肺癌相关VTE的高风险人群提供工具。[方法]2019年10月——2021年2月在苏州大学附属第一医院呼吸与危重症学科住院的568例肺癌患者,其中符合纳入及排除标准的患者158例。根据肺癌确诊后6个月内是否发生VTE,将患者分为VTE组和非VTE组。收集患者的年龄、性别、临床分期、病理类型、高血压、体重指数、美国东部肿瘤协作组（Eastern Cooperative Oncology Group,ECOG）PS评分、既往VTE史等临床资料及首次确诊时的血栓标记物FDP、D-dimer、TM、TAT、PIC、t-PAIC,运用单因素Logistic回归分析方法,筛选出肺癌相关VTE的危险因素;运用多因素Logistic回归分析方法,筛选出肺癌相关VTE的独立危险因素。运用R语言的rms数据包,构建肺癌相关VTE的新风险预测模型,并与目前临床使用的Khorana评分和Padua评分进行预测效能的比较。[结果]1.单因素Logistic回归分析结果显示,ECOGPS评分≥2、Ⅲ-Ⅳ期、高血压、BMI≥25、既往 VTE 史、TM≥9.75TU/mL、TAT≥2.25ng/mL、PIC≥0.80μg/mL、t-PAIC≥7.35ng/mL等9项参数是肺癌相关VTE的危险因素。2.多因素Logistic回归分析结果显示,ECOG PS评分≥2（OR=9.094,95%CI:2.536-32.616,P=0.001）、既往 VTE 史（OR=7.935,95%CI:1.630-38.617,P=0.010）、TM≥9.75TU/mL（OR=5.031,95%CI:1.219-20.763,P=0.026）、TAT≥2.25ng/mL（OR=11.941,95%CI:2.401-59.386,P=0.002）、t-PAIC≥7.35ng/mL（OR=4.846,95%CI:1.301-18.055,P=0.019）等 5 项参数是肺癌相关 VTE 的独立危险因素。3.将5项独立危险因素导入R语言中,运用rms数据包构建了新型肺癌相关VTE风险预测模型。新模型的C-统计量为0.889＞0.70,Hosmer-Lemeshow检验结果为P=0.662＞0.05,对模型进行Bootstrap重抽样内部验证得到的C-统计量为0.862,校准曲线显示新模型预测VTE发病率与实际发病率无明显差异。4.将新风险预测模型与Khorana评分和Padua评分进行比较,新模型的C-统计量（0.889）分别高于Khorana评分（0.533）、Padua评分（0.751）。临床决策曲线显示,新模型较Khorana评分和Padua评分具有更高的净获益率。[结论]1.ECOG PS 评分≥2、既往 VTE 史、TM≥9.75TU/mL、TAT≥2.25ng/mL、t-PAIC≥7.35ng/mL是肺癌相关VTE的独立危险因素。2.将 ECOGPS 评分≥2、既往 VTE 史、TM≥9.75TU/mL、TAT≥2.25ng/mL、t-PAIC≥7.35ng/mL等5项参数导入R语言中,运用rms数据包,成功构建了肺癌相关VTE新风险预测模型。3.与Khorana评分和Padua评分相比较,肺癌相关VTE新风险预测模型具有更高的诊断效能和更好的临床适用性,值得临床进一步验证。