中山医院周建军团队：术前CT肿瘤轮廓不规则性预测肾细胞癌预后的潜力天博

　　天博【导读】基于放射学的预后生物标志物在患者咨询、加强监测和有效设计临床试验方面，发挥着至关重要的作用。本研究旨在评估术前基于CT的肿瘤轮廓不规则，在确定肾细胞癌（RCC）患者临床结果方面的预测意义。

　　肾细胞癌（RCC）是泌尿外科中一种普遍存在的恶性肿瘤，每年影响全球超过400,000人，占成人恶性肿瘤的2%-3%。尽管取得了进展，但RCC的不可预测性，使受影响患者的个性化随访治疗策略，变得复杂。即使是小肿瘤也具有转移潜力，与RCC相关的总体死亡率天博天博，仍然是一个难以缓解的挑战天博。

　　传统上，RCC患者的风险分层，依赖于TNM分类等特征和核级。然而，仅靠这些特征，并不能产生完美的准确性。因此，越来越多的预后模型集成了各种预后特征，以提高预测准确性，其中，分期天博、大小、分级和坏死（SSIGN）模型，应用最为广泛。SSIGN模型结合了TNM分期之外的其他病理特征（肿瘤大小、核分级和组织学肿瘤坏死），从而提高了其对RCC生存结果的预测能力。然而，一些临床医生观察到，在同一 SSIGN分类的患者中，仍然存在显著的生存差异。SSIGN模型的一个局限性，是其开发仅基于透明细胞肾细胞癌（ccRCC），而忽略了其他组织学变异。此外，SSIGN主要结合病理特征，病理特征的评估通常涉及在关键部位进行多点评估，这可能导致肿瘤综合信息的丢失。

　　计算机断层扫描（CT）是一种可靠的非侵入性诊断方式，广泛用于检测肾脏肿块。最近的研究表明，通过成像观察到的RCC肿瘤的形态学特性，具有固有的预后价值。然而，在评估形状不规则性方面缺乏标准化，阻碍了客观和定量分析，从而限制了其临床实用性。

　　本研究旨在利用多中心数据集，来验证CID在RCC患者不同亚组中的预后相关性。此外，团队试图确定CID是否可以补充基于病理学的特征，以增强RCC患者的个体风险分层。

　　CID在预测3cm或更大RCC肿瘤患者的OS、RFS和DSS方面显示出显著价值，在中山队列和外部测试集中，在小于3cm的肿瘤中，均未观察到这一现象。此外，在中山队列和外部测试集中，观察到不同病理类型的RCC和ISUP等级的CID，与生存结果之间存在显著关联。

　　生存分析显示，在肿瘤大小为≥3cm的RCC患者中，高CID患者的DSS/OS/RFS（OS/RFS明显短于低CID组），这在肿瘤大小为3cm的RCC患者中没有观察到。与低CID患者相比，高CID患者的年龄、晚期T分期、淋巴结受累、肉瘤样分化和坏死的发生率更高。

　　Kaplan-Meier估计的3cm或更大肿瘤的RCC患者在训练集、内部验证集和外部测试集中的总生存期（左图）、疾病特异性生存期（中图）和无复发生存期（右图），按轮廓不规则程度分层。RCC，肾细胞癌。

　　基于CID的肿瘤尺寸为3cm或更大的RCC患者的预后列线图的开发。（A）结合CID与病理特征的列线图（C模型）。（B） C模型在训练集和外部验证集中，预测5年疾病特异性生存期（上图）和无复发生存期（下图）的校准曲线。（C） 将CID与SSIGN（C-SSIGN）相结合的列线图。（D） C-SSIGN在训练和外部验证集中，预测5年疾病特异性生存期（上图）和无复发生存期（下图）的校准曲线。CID， 轮廓不规则程度；RCC，肾细胞癌；SSIGN、分期、大小、等级和坏死。

　　在本研究中，通过采用包括2,218名病理诊断为 ccRCC、pRCC和chrRCC患者的大规模多中心队列，团队证实了CID在不同组织学亚型RCC患者风险分层中的潜力。CID是3cm或更大RCC肿瘤患者生存结果的独立预测因子，这种现象在小于3cm的肿瘤中未观察到。这种差异可能归因于小于3cm的肿瘤扫描层有限，影响了CID的准确性。

　　CID的应用，允许在低、中、高SSIGN亚组内，进一步进行风险分层。与ISUP 3级内低CID患者相比，ISUP 2级内高CID的RCC患者的临床结果较差。这强调了CID在进一步区分ISUP 2级和3级RCC患者预后方面的潜力。CID是一种有效的基于术前成像的用户友好型生物标志物，用于补充当前基于病理学的分期系统。

　　多项临床试验表明，与安慰剂相比，帕博利珠单抗辅助治疗，可显著提高肾切除术后高危RCC患者的无病生存期和总生存期。团队新开发的预后模型，可以帮助识别可能从更积极的辅助治疗中受益的高危患者群体。此外，预测模型可以帮助医生与患者及其家属进行沟通，提供有关疾病进展和预后的客观信息。研究结果可以进一步优化RCC的个性化治疗，改善患者的治疗效果和生活质量。

　　总之，作为一种非侵入性且易于评估的生物标志物天博，CID成为预后的稳健独立预测指标，并在预测3cm或更大RCC肿瘤患者的生存结果方面，补充了现有的基于病理学的分期系统。团队新设计的列线图是一种实用可靠的工具，为常规临床应用提供关键的预后见解，从而推动精准医疗和个性化治疗在RCC管理中的应用。

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