Eur Urol:局部及局部進展期高危腎細胞癌患者術后復發、早期進展及總生存期的臨床預測模型

朱國棟 介評

(西安交通大學第一附屬醫院泌尿外科，陜西西安 710061)

自從1977年美國癌癥聯合會提出腫瘤的“腫瘤-淋巴結-轉移”分期系統(tumor-node-metastasis,TNM)以來，TNM分期系統已成為腫瘤領域診治及交流的標準化范式，但該模型對于腫瘤患者預后的個體化評估能力有限。因此，學者們提出了許多不同類型腫瘤的臨床病理相關預后模型，以便為腫瘤患者提供個體化的預后信息。目前在腎細胞癌(renal cell carcinoma，RCC)領域，已經提出了8個與腎臟根治性切除術后、患者預后有關的列線圖或預測模型。但是，運用當前最近的臨床數據對這些模型進行檢驗后發現，這些預測模型對于RCC患者的預后預測能力有限，其關鍵原因在于建立這些預測模型的數據來源于回顧性資料，存在嚴重的偏倚，很難對前瞻性臨床資料做出準確預測。本文(CORREA AF,JEGEDE OA,HAAS NB,et al.Predicting disease recurrence,early progression,and overall survival following surgical resection for high-risk localized and locally advanced renal cell carcinoma.Eur Urol，2021，80(1):20-31.)作者建立了一套RCC術后患者的預后模型，對局部及局部進展期的中高危RCC患者預后情況進行預測。建立該模型的數據來源于一項前瞻性Ⅲ期輔助性分子靶向藥物治療的臨床試驗(ASSURE研究)，作者對預后預測模型的臨床適用性及普適性進行了分析。本預測模型的首要預后指標是無疾病生存期(disease free survival，DFS)，次要預后指標為總生存期(overall survival，OS)、早期疾病進展期(early disease progression，EDP)，采用辨別測試及校準測試對該模型的預后預測能力進行評價。

本文對ASSURE研究中納入的1 735例接受根治性腎切除術的RCC患者的臨床資料進行分析，腫瘤平均直徑約(8.7±3.5)cm，其中62.7%的患者具備腫瘤相關癥狀(43%的患者表現為局部癥狀，19.1%的患者表現為全身癥狀)，中位隨訪時間為9.6年。65.5%患者為高級別透明細胞癌(核分級3/4)，41.9%患者合并腫瘤壞死，8.5%患者合并淋巴結轉移。中位DFS為7.5年(95%可信區間：6.5～8.5年)，中位OS未達到。作者研究并建立了RCC患者術后DFS的預測模型，并將患者分為兩個隊列，包括訓練隊列(包括1 139例患者)及驗證隊列(包括596例患者)。DFS預測模型包括6項預后指標，包括血管浸潤、腫瘤組織病理類型、腫瘤體積、病理分級、腫瘤壞死、淋巴結浸潤，并據此分為低危、中危、高危組。該模型對于訓練隊列6個月及1年DFS預測的準確率分別為78.4%及74.5%，對于驗證隊列的預測準確率為68.6%。另外，本研究還建立了RCC患者術后的OS預測模型，其中包含6項指標(初診年齡、腫瘤組織病理類型、腫瘤體積、病例分級、腫瘤壞死、淋巴結浸潤)，并據此分為低危、有利中危、不利中危、以及高危組。預測1年及5年OS的準確率分別為81.9%及72.2%。最后，本研究還建立了RCC患者術后的EDP預測模型，累計258例(15.0%)患者在隨訪1年中出現DFS，占所有DFS的29.1%(258/887)。該模型包括6項預后因素，包括肉瘤樣分化、腫瘤組織病理學類型、腫瘤體積(≥7.0 cmvs.<7.0 cm)、腫瘤分級、壞死、淋巴結浸潤，該模型的預測準確率為75.1%。研究還發現，腫瘤組織病理學類型是RCC患者預后的唯一最強預測指標，預測術后1年DFS及OS的準確率分別為78.4%及81.9%。

點評：由于美國癌癥聯合會提出的TNM分期系統對于腫瘤患者預后的個體化預測能力較差，很多不同類型的腫瘤研究領域均發展并提出了相應的臨床預后預測模型。在RCC領域，由于這些模型的建立主要依賴于回顧性臨床數據，因此，迄今為止，美國癌癥聯合會并沒有認同其中任何一種預后預測模型。本文以一項最大的術后輔助分子靶向藥物治療臨床試驗(ASSURE研究)的預后數據為依托，建立了一套RCC患者的術后預后預測模型，主要包括對RCC患者術后DFS、OS及EDP的預測。對于DFS的預測主要包括6個因素：血管浸潤、腫瘤組織病理學類型、腫瘤體積、病例分級、腫瘤壞死、淋巴結浸潤；其中，腫瘤組織病理學類型是DFS最強的預測因素。其他因素，例如腎竇侵犯、初診年齡、腫瘤肉瘤樣分化、腎上腺切除狀態等雖在多因素分析時與預后有關，但對于系統整體的預后預測價值有限，因此并沒有被納入DFS預測模型中。另外，OS預測模型也包含6項指標，與DFS預測模型類似，只是用年齡替換了血管浸潤。并且，該OS預測模型也是目前唯一能對RCC術后患者OS進行前瞻性預測的有效模型，其預測的準確率可達56%。但本研究也存在一定局限性，例如，隨著推測時間的延長，本預測模型對RCC患者DFS及OS預測的準確率也明顯下降。另外，本模型建立所獲取的臨床數據均來源于一項針對中高危RCC術后患者的輔助靶向藥物治療的臨床試驗研究，因此存在許多潛在的選擇性偏倚。但總體而言，本研究建立的RCC術后復發及進展的預后預測模型，對于RCC術后患者的DFS、OS及EDP的預測能力較強，可作為今后中高危RCC患者術后風險預測及臨床研究設計的參考標準。