惡性腫瘤風險指數在術前預測卵巢良惡性腫瘤的意義研究

陳雅茹，馬玲

卵巢癌被全球公認是婦科腫瘤中最致命的惡性腫瘤[1],卵巢癌是第7個最常見的癌癥,是婦科惡性腫瘤中排名第2的死亡原因[2]。卵巢惡性腫瘤的預后取決于及時診斷、適當的手術和系統治療。目前有很多腫瘤標志物，及不同的預測模型在術前預測卵巢良惡性腫瘤，其中惡性腫瘤風險指數(RMI)可能是最普遍接受和最簡單的模型。Jacobs于1990年，第一次提出了惡性風險指數(risk of malignancy index，RMI)，這種預測模型結合超聲結果、絕經狀態、血清CA125值，來綜合鑒別卵巢良惡性腫瘤，很大程度上彌補了術前腫瘤標志物鑒別診斷良惡性腫瘤的不足[3]。1996年，Tingulstad等學者將惡性腫瘤風險指數進行改良，成了RMI1、RMI2，在1999年再次改良為RMI3。RMI2、RMI3在RMI1基礎上僅僅改變了評分標準，未增加新的納入標準。在2009年，Yamamoto等學者將超聲評估腫塊大小這一因素納入后提出了新的惡性腫瘤風險指數RMI4。RMI通過預測模型的數學計算方法將血清CA125值、超聲評分、絕經狀況及腫塊大小納入公式，來綜合預測卵巢腫瘤良惡性，明顯提高了術前鑒別卵巢良惡性的診斷能力。到目前為止，已經建立了RMI1、RMI2、RMI3、RMI4 4種模型，并被臨床醫生普遍接受用于區分卵巢惡性腫瘤與良性腫瘤。胡鵬等[4]曾經指出RMI對于術前鑒別卵巢上皮性腫瘤的良惡性有著重要的臨床價值，其診斷效能優于常規的卵巢癌篩查指標，但卵巢交界性腫瘤是影響其診斷效能的重要因素。故在使用RMI在術前鑒別卵巢良性和惡性時交界性腫瘤分組極其重要。2014版《WHO女性生殖器官腫瘤分類》中提出交界性卵巢腫瘤可以形成一個單獨的實體，與良性和惡性卵巢腫瘤不同，提出對卵巢交界性腫瘤可以采用交界性腫瘤/非典型增生性腫瘤或者低度惡性潛能腫瘤來命名[5]。孫立濤[6]曾研究4種RMI鑒別卵巢良性腫瘤及交界性腫瘤的意義，并得出陽性結果。

本研究目的是評估4種RMI對于術前鑒別卵巢良惡性腫瘤的可用性和性能特征，并比較當交界性腫瘤歸入惡性腫瘤時和良性腫瘤時的診斷效能。通過統計學方法計算受試者工作特征曲線-曲線下面積(ROC-AUC)，對比4種RMI在術前鑒別惡性和良性腫瘤的臨床意義；并進一步計算交界性腫瘤歸于何種性質時RMI對診斷卵巢腫瘤良惡性的預測效果更佳，以便在術前對卵巢惡性和非惡性作出鑒別，幫助臨床醫生提前擬定患者治療方案。

1 資料與方法

1.1 一般資料 回顧性分析2015年1月至2020年1月蚌埠醫學院第一附屬醫院因卵巢腫塊手術的241例患者的臨床資料。患者年齡(45.30±16.92)歲，范圍14～88歲。所有患者均為首次治療，術前均未接受化學藥物治療，術后均有明確的病理診斷。

1.2 研究方法 收集所有患者的術前超聲檢查情況并統計其超聲得分、腫塊大小、絕經狀態及血清CA125水平等。計算所有納入患者的RMI1、RMI2、RMI3、RMI4。(1)超聲評分：①雙側；②有實性或乳頭成分；③有分隔或多囊性；④腹水；⑤腹腔內轉移灶，每項陽性指標記錄為1個參數改變，并記錄腫塊最大長徑；(2)絕經狀態：自然絕經者≥1年或者絕經前行全子宮切除術后年齡≥50歲視為絕經后狀態，其余均視為絕經前狀態；(3)CA125：手術前7 d在蚌埠醫學院第一附屬醫院檢測；(4)腫塊大小：分為腫塊<7 cm和≥7 cm。

1.3 統計學處理 采用SPSS 21.0進行統計學分析，計數資料以百分比表示，采用χ2檢驗；計量資料進行Kolmogorov-Smirnov正態性檢驗，若符合正態分布，則以均數±標準差(x±s)表示，如不符合正態分布的資料則采用中位數，四分位數表示；計量資料在不符合正態分布或方差齊性條件時，組間比較采用非參數秩和檢驗，組間兩兩比較用Bonferroni校正法；多因素相關性分析用多元Logistic回歸模型分析，結果用校正后的優勢比(odds ratios, OR)和與之相應的95%可信區間(confidence interval, CI)表示；通過ROC-AUC評價各指標的診斷效能。檢驗水準為α=0.05，P<0.05表示差異有統計學意義。

2 結果

2.1 年齡、超聲、絕經狀態、腫塊大小和CA125水平與良性、交界性及惡性腫瘤的關系 241例患者經術后病理確診為卵巢良性腫瘤90例、卵巢交界性腫瘤72例、卵巢惡性腫瘤79例。良性、交界性及惡性腫瘤患者間的年齡、超聲系數、絕經狀態、腫塊大小及CA125水平比較差異均有統計學意義(P<0.05)。見表1。

表1 卵巢良性、交界性、惡性腫瘤患者患者年齡、超聲、絕經狀態、腫塊大小及CA125水平比較(例)

2.2 4種RMI對于卵巢良性腫瘤、交界性腫瘤和惡性腫瘤的診斷效能 將所有患者按卵巢腫瘤性質分為良性組、交界性組及惡性組，在良性、交界性及惡性組中分別比較4種RMI，差異均有統計學意義(P<0.01)，且組間比較結果顯示，4種RMI中惡性組顯著性均高于交界性組，并高于良性組(P<0.01)。見表2。多元Logistic回歸發現，相對于良性而言，RMI3每增加一個單位，患者屬于交界性的概率增加0.032倍(OR=1.032，P<0.01)，屬于惡性的概率增加0.032倍(OR=1.032，P<0.01)。見表3。

表2 卵巢良性、交界性及惡性腫瘤患者的4種RMI比較

表3 交界性組與惡性組4種RMI的多元Logistic回歸分析

2.3 4種RMI對于不同性質卵巢腫瘤的診斷價值 將72例交界性腫瘤病例作為測定組，90例良性腫瘤病例的測定值設為對照組，描繪ROC曲線，4種RMI的ROC-AUC分別為0.678、0.797、0.802、0.793，且P均<0.05，其中RMI3的ROC-AUC面積最大。將79例惡性腫瘤病例作為測定組，90例良性腫瘤病例的測定值設為對照組，描繪ROC曲線，4種RMI的ROC-AUC分別為0.751、0.898、0.895、0.894，且P均<0.05，其中RMI2的ROC-AUC最大。將79例惡性腫瘤作為測定組，72例交界性腫瘤病例的測定值設為對照組，描繪ROC曲線，4種RMI的ROC-AUC分別為0.618、0.672、0.663、0.667，且P值均<0.05，其中RMI2的ROC-AUC最大。將151例惡性及交界性腫瘤病例設為測定組，90例良性腫瘤病例的測定值設為對照組，描繪ROC曲線，4種RMI的ROC-AUC分別為0.717、0.849、0.849、0.844，且P均<0.05，其中RMI2、3的ROC-AUC相等且最大。將79例惡性組病例設為測定組，162例良性及交界性腫瘤設為對照組，描繪ROC曲線，4種RMI的ROC-AUC分別為0.693、0.797、0.791、0.792，且P值均<0.05，其中RMI2的ROC-AUC最大。見表4。

表4 4種RMI對于卵巢良性、交界性及惡性腫瘤的診斷ROC曲線下面積(AUC)及相關數據

3 討論

在本研究中，良性、交界性及惡性腫瘤患者間的年齡、超聲系數、絕經狀態、腫塊大小及CA125差異有統計學意義。根據相關研究，隨著年齡的增長，卵巢癌的發生率逐漸上升，至55歲年齡組達到頂峰(17.54/10萬)，隨之逐漸下降，大于85歲組下降到9.88/10萬[7]。在卵巢癌病例中，血清CA125水平可能升高，但也有指出該標志物在其他生理或病理條件下，如月經、妊娠、子宮內膜異位癥等疾病中也會出現異常升高[8]。超聲檢查是診斷盆腔腫瘤常用的輔助檢查，是診斷婦科病變的首選影像學方法，但有研究認為，經超聲雖然能判斷盆腔腫塊的物理性質，且對盆腔腫塊良惡性的鑒別有一定的價值，但其陽性預測值較低，需結合臨床及其他檢查如敏感性和特異性均較高的腫瘤標記物，以提高臨床符合率，減少漏診率[9]。CA125、年齡、彩超評分對術前診斷卵巢惡性腫瘤均有統計學意義，但若早期作為單一診斷卵巢惡性腫瘤的指標，具有一定的偏差，若CA125、年齡和彩超聯合診斷卵巢惡性腫瘤，可進一步提高預測的準確性。且在本研究中指出患者年齡對診斷卵巢惡性腫瘤具有統計學意義，是否可以考慮將年齡范圍納入到RMI預測模型中，也是值得進一步探究的地方。

在本研究中，將卵巢良性、交界性及惡性腫瘤的4種RMI比較，差異均有統計學意義(P<0.05)，且組間比較結果顯示，4種RMI均為惡性顯著高于交界性且高于良性(P<0.01)。將卵巢良性腫瘤、交界性腫瘤及惡性腫瘤兩兩分組，并將交界性腫瘤分別歸于良性腫瘤及惡性腫瘤時計算ROC-AUC，得出4種RMI對于診斷卵巢良性和惡性腫瘤組時具有較高的診斷效能(P<0.01)，且在本研究中RMI2的診斷效能最高，并得出4種RMI對于術前鑒別卵巢惡性腫瘤和良性腫瘤均差異具有統計學意義(P<0.01)。目前對于何種RMI系統的診斷效能最高的問題仍存在爭議。樓海亞等[10]曾指出在RMI的4個評分系統中，RMI2評分系統最佳；然而Simsek等[11]指出在RMI的4種評分系統中，RMI1的評分系統最優。本研究指出4種RMI評分系統對于初步鑒別卵巢惡性和良性腫瘤是具有意義的，然而本研究的結果不同于其他學者的研究結果的可能原因是與病例數量、病理類型、比較方法等選擇有關，故對于某種評分系統診斷效能更高，仍然需要更大的樣本量來做統計學分析。

卵巢交界性腫瘤被稱為低度惡性潛能腫瘤[10-11]，但在本研究中將卵巢交界性腫瘤分別歸入良性腫瘤及惡性腫瘤時，計算4種RMI對卵巢腫瘤的診斷效能，其結果均未超過4種RMI對卵巢良性、惡性腫瘤的診斷效能。值得一提的是，當交界性腫瘤歸于惡性腫瘤時，其4種RMI的診斷效能均高于交界性腫瘤歸于良性腫瘤的結果。故在使用RMI預測卵巢良惡性腫瘤時，應將卵巢交界性腫瘤看成一個與良性和惡性卵巢腫瘤不同的單實體。

總之，對于在術前鑒別診斷卵巢惡性和非惡性腫瘤仍然需要更多的分析，目前有很多卵巢癌預測模型，腫瘤標志物及影像學檢查，但都有一定的不準確性，故在以后可以聯合預測模型、腫瘤標志物及影像學檢查聯合篩查，提高術前診斷卵巢惡性腫瘤的敏感性和特異性。