李志伟，郑新宇，程晓琪，王芳琳

（中国医科大学附属第一医院乳腺外科，沈阳 110001）

乳腺癌是目前女性最常见的恶性肿瘤，淋巴结状态是评估乳腺癌预后的重要因素。前哨淋巴结活检术 （sentinel lymph node biopsy，SLNB） 是评估腋窝淋巴结转移常用的技术手段，能够可靠地评估腋窝淋巴结状态［1］，适用于临床腋窝淋巴结阴性［2］，或仅有1～2枚转移淋巴结的患者［3-5］。腋窝淋巴结清扫术（axillary lymph node dissection，ALND） 能有效地控制腋窝区域的风险，同时也造成许多并发症，如疼痛、麻木、上肢功能受限和淋巴水肿等［6-8］。而SLNB能最大程度地降低并发症的发生率［9］。在NSABP B-32随机3期临床试验中随访3 986例患者10年后发现，接受SLNB的患者相对于接受ALND的患者，总生存率和无病生存率无统计学差异［4，10-12］。

评估腋窝淋巴结状态是个体化治疗中必不可少的环节［13-17］。本研究对1 569例乳腺癌患者的临床病理资料进行回顾性分析，发现年龄、体质量指数（body mass index，BMI）、肿瘤大小、Ki-67、组织学分级、月经和HER2状态等7种因子与腋窝淋巴结转移相关。以7种临床病理因子建立评估模型，探讨临床病理因素与乳腺癌腋窝淋巴结转移的相关性。

1 材料与方法

1.1 一般资料

本研究的病例均来自于中国医科大学附属第一医院乳腺外科。收集2010年5月至2014年5月，以及2019年1月至2019年10月接受原发性乳腺癌手术但无远处转移且临床病理生理资料完整（包括完整腋窝淋巴结数据）的病例。排除标准：接受姑息手术的患者；接受新辅助疗法 （包括化学疗法或内分泌疗法） 的患者；在其他机构接受过治疗的患者；患有双侧乳腺癌 （同步或异时） 的患者；SLNB证实转移未接受ALND的患者；对于IHC-HER2 2+，未经FISH进一步确定的患者；以及那些尚不清楚肿瘤亚型的患者。该时期共纳入1 836例患者，按标准排除后剩余1 569例患者，其中，2010年5月至2014年5月1 165例，2019年1月至2019年10月404例。

1.2 临床病理生理因素评估

收集患者生理学信息 （手术时的年龄） 和肿瘤大小、临床分期、组织学类型、雌激素受体 （estrogen receptor，ER）、孕激素受体 （progesterone receptor，PR）、HER2状况、Ki-67、腋窝淋巴结资料 （取样的淋巴结数量和转移的数量），以及手术切除标本的病理检查结果。肿瘤大小采自手术记录，部分参考术前乳腺X线、超声检查和MRI （临床T期） 报告。肿瘤表型由ER，PR和HER2状态的组合定义，通过IHC评估，并根据指南 （表达ER/ PR的癌细胞≥1%） 确定ER和PR阳性。根据临床病理学标准定义了5种分子亚型［17］：三阴性型 （基底样，HER2-/HR-），HER2阳性型 （非Luminal，HER2+/HR-），Luminal A型 （HR+/HER2-/Ki-67≤20%），Luminal B-HER2阴性型 （HR+/HER2-/Ki-67＞20%） 和Luminal B-HER2阳性型 （HR+/HER2 +所有等级Ki-67）。

1.3 统计学分析

应用SPSS 23.0，GraphPad 18和MedCalc 18.2.1进行数据分析。根据腋窝淋巴结状态对患者进行分组。通过独立样本t检验和皮尔逊χ2检验对可能影响腋窝淋巴结转移的潜在因素进行单因素分析，并对单因素分析有统计学意义的因素进行多因素logistic回归分析确定多因子模型，由接受者操作特征 （receiver operating characteristic，ROC） 曲线确定7个有效因子的临界值 （Youden’s index最大），并将7个因子得分相加所得总分作为评估模型的临界值，重复确认所有测试结果。P＜ 0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 研究人群特征

对训练组1 165例乳腺癌患者进行单因素分析（表1）。结果显示，994例 （85.3%） 患者接受ALND，171例 （14.7%） 接受SLNB，57例 （4.9%） 发生前哨淋巴结转移并接受ALND，114例 （9.8%） 无腋窝淋巴结转移；391例 （33.6%） 发生腋窝淋巴结转移，774例 （66.4%） 无腋窝淋巴结转移。Ⅰ期患者332例（28.5%），Ⅱ期患者655例 （56.2%），Ⅲ期患者178例（15.3%） 。所有患者均为女性，本组病例中位年龄为52岁 （19～87岁）。

在验证阶段共对404例患者进行了回顾性研究。135例 （33.4%） 接受ALND，269例 （66.6%） 接受SLNB，有33例患者最初接受SLNB，后发现存在前哨淋巴结转移接受ALND；133例 （32.9%） 发生腋窝淋巴结转移，271例 （67.1%） 无腋窝淋巴结转移；Ⅰ期患者96例 （23.8%），Ⅱ期患者240 例（59.4%），Ⅲ期患者68例 （16.8%） 。所有患者均为女性，中位年龄为51岁（26～78岁） 。

在训练组中发现，ER （P=0.041），PR（P=0.001），Ki-67 （P=0.009），年龄 （P=0.004），BMI （P=0.015），月经 （P=0.039），HER2状态，肿瘤大小 （P＜ 0.001），组织学分级 （P=0.006） 与乳腺癌腋窝淋巴结转移相关。

2.2 腋窝淋巴结转移风险评估模型

对单因素分析有统计学意义的进一步logistic回归分析 （表2），结果显示，年龄、BMI、肿瘤大小、Ki-67、组织学分级、月经、HER2状态、与腋窝淋巴结转移相关。

将各因素分别与腋窝淋巴结转移关联建立ROC曲线 （图1A～G），确定最佳截止值 （Youden’s index最大）。年龄 （截止值=2.5，P＜ 0.001），BMI （截止值=2.5，P＜ 0.001），肿瘤大小 （截止值=2.5，P＜0.001），Ki-67 （截止值=1.5，P＜ 0.001），组织学分级 （截止值=2.5，P＜ 0.001），月经 （截止值=1.5，P＜0.001），HER2状态 （截止值=1.5，P＜ 0.001）。

将7种因子建立联合诊断ROC曲线，AUC=0.840，敏感度为85.4%，特异度为75.6%，P＜ 0.001 （图1H）。将诊断模型的7种因子得分相加 （范围7～18分），总分≤11分记为低分险组，总分＞11分记为高风险组，并绘制成风险量表，见表3。

表1 临床病理资料Tab.1 Clinicopathological data

2.3 评估模型的诊断效能

同样在404例验证组中，建立联合诊断ROC曲线，AUC=0.816，敏感度为77.4%，特异度为72.3%，P＜ 0.001 （图2）。结果与训练组相符合。

在训练组的1 165例患者中，低风险组829例（72%），高风险组336例 （28%），高风险组与低风险组在腋窝淋巴结转移存在统计学差异 （χ2=518.3，P＜0.001） 。验证组中，低分组269例 （67%），高分组135例 （33%），高风险组与低风险组在腋窝淋巴结转移存在统计学差异 （χ2=258.0，P＜ 0.001），见表4。

3 讨论

本研究收集了乳腺癌患者临床病理资料，建立预测模型，数据显示该模型对预测淋巴结转移有统计学意义。另外，在验证阶段利用一组病例验证该模型的评估效能，希望以更小的成本，收获更大的临床效益，指导手术方式及后续治疗，从而实现个体化治疗，避免腋窝淋巴结阴性的患者接受过度治疗。

表2 Logistic多因素分析Tab.2 Logistic multivariate analysis

图1 研究因素在训练组中的ROC曲线Fig.1 ROC curve of the factors in the training group

表3 腋窝淋巴结转移风险量表Tab.3 Axillary lymph node metastasis risk score table

表4 多因素联合诊断χ2分析Tab.4 Chi-square analysis of multi-factor combined diagnosis

图2 预测模型验证组中的ROC曲线Fig.2 ROC curve in the prediction model validation group

市面上目前常用的Oncotype DX （Genomic Health Inc，Redwood City，CA，USA） 在许多国家，尤其是发展中国家，并没有达到常规使用，原因有以下3点： （1）缺乏标准化，尽管基因检测已成为一项核心研究方法，但商业方法仍是首次引入临床应用，世界范围内缺少统一标准［18-19］；（2） 成本效益，Oncotype DX的高昂价格及其对治疗决策获益的影响尚不清楚；（3）Oncotype DX仅在基因水平上使用，未考虑临床病理资料。因此，本研究拟将临床病理资料进行整合，以最小的成本达到最大的效益。

在训练组的1 165例早期乳腺癌队列中，利用临床病理因素建立的联合诊断模型可以达到85.4%的敏感度及75.6%的特异度，且P＜ 0.001。另外在验证组的404例早期乳腺癌队列中，建立的诊断模型同样可以达到77.4%的敏感度和72.3%的特异度，且P＜ 0.001。结果表明，在没有Oncotype DX测定的情况下，利用临床病理资料中整合的预测模型可能是一个良好的替代。

作为一项回顾性研究，部分研究人群由于信息不完整而退出研究队列，可能会造成人群偏倚，建立的研究模型在外部应用的时存在局限性。虽然在后续的验证队列中评估模型同样有诊断效能，但在实际临床中应用还需要进行前瞻性试验。