非小细胞肺癌淋巴结转移的研究及预测模型的建立

作     者：敬涛 

作者单位：兰州大学 

学位级别：硕士

导师姓名：张建华

授予年度：2018年

学科分类：1002[医学-临床医学] 100214[医学-肿瘤学] 10[医学] 

主      题：非小细胞肺癌 纵隔淋巴结 危险因素 规律 转移 预测 

摘      要：目的探究非小细胞肺癌(Non-Small Cell Lung Cancer,NSCLC)在不同的肿瘤原发部位、肿瘤直径,不同病理类型肿瘤的生物学行为、分化程度以及肿瘤标志物等可能的影响因素与纵隔淋巴结转移(Mediastinal Lymph Node Metastasis,MLNM)的关系,评估可能的危险因素,以期判断胸内淋巴结转移特点与规律,为非系统性淋巴结清扫的提供一定的参考。方法收集兰州大学第二医院2014年1月—2017年12月31日176例行手术切除的NSCLC患者,统计纳入研究者的基线信息,分析在不同肿瘤原发部位各站转移率,并分析各个纵隔区域淋巴结转移特点,采用卡方检验比较上叶肿瘤与下叶肿瘤在各个纵隔淋巴分区中转移的差异,对可能的危险因子进行单因素分析,将单因素分析有明显差异的危险因子进行Logistic多因素分析。结果纳入176例接受手术治疗的NSCLC患者,共清扫胸内淋巴结1017组,共计3309枚淋巴结,每位患者清扫淋巴结均数为5.78组18.8枚,阳性N1/N2有135组,共279枚淋巴结发生转移,占总清扫组数的13.3%(135/1017)和清扫淋巴结总枚数的8.4%(279/3309)。各个肺叶转移率以右肺下叶转移最高54.5%(18/33),各个肺叶的最常出现转移的淋巴结各不相同,右肺上叶以10、N1、4R、2R为多,右肺下叶以10、N1、7及下纵隔淋巴结为多,左肺上叶10、N1、7及4L为多,左肺下叶10、N1、7为多。在各个肿瘤原发肺叶中,N1区淋巴结转移频率明显高于其它部位的淋巴结。在纵隔淋巴区域中,隆突下淋巴区域转移频率最高34.6%(27/78)。右肺上叶对比右肺下叶的下MLNM频率更低(P=0.001),左侧对比结果相似(P=0.002)。单因素及多因素分析发现上MLNM的危险因素包括病理类型为腺癌[OR=0.398,95%(0.211,0.751),P=0.001],低分化[OR=0457,95%(0.270,0.776),P=0.004],中央型肺癌[OR=3.746,95%(1.434,9.762),P=0.007],肿瘤直径越大[OR=1.157,95%(0.994,1.346),P=0.05];下纵隔区域淋巴结转移的危险因子肿瘤直径越大[OR=1.367,95%(1.144,1.635),P=0.001],肿瘤原发于下叶[OR=3.647,95%(1.864,8.358),P=0.029],分化程度低[OR=0.521,95%(0.29,0.935),P=0.029]。NSCLC患者病理类型为腺癌者S-N2发生率高,然而差异无统计学意义。结论1.不同原发肺叶肿瘤的MLNM规律不同,N1区和隆突下淋巴结在各个肺叶中的转移率均较高,是淋巴结清扫的重要站点;2.跳跃性淋巴结转移在各个原发部位中均可出现,尤其对于中央型肿瘤;3.满足4个危险因素越多越易发生MLNM,谨慎行非系统性淋巴结清扫;***患者发生MLNM与肿瘤直径(即T分期)关系密切。目的随着国民生活水平的提高及高精大型影像设备的应用,一些较早期的非小细胞肺癌的检出率逐渐上升。然而,伴有p N2的T1、T2期的NSCLC患者进行术后辅助治疗或新辅助化疗其预后更佳。对于CT扫描阴性的T1-T2期患者为获得更好的纵隔分期是应该用PET/CT还是用纵隔镜一直争论不休。因此本研究拟寻找影响c T1-T2N0 M0期的NSCLC患者发生MLNM的危险因素并建立风险预测的数学模型,评估其N2疾病发的先验概率来指导临床更好的管理NSCLC患者。方法我们收集2014年1月-2017年12月31日期间诊断为c T1-T2N0M0期并接受手术治疗的88例NSCLC患者,将淋巴结转移分为上纵隔区域淋巴结、隆突下淋巴结和下纵隔区域淋巴结,分别对三组分区的淋巴结转移情况进行单因素分析和Logistic回归分析,探究可能的影响因素,将有统计学意义的危险因素纳入建立预测数学模型,采用Hosmer-Lemeshown(H-L)拟合优度检验预测方程的拟合度,通过计算受试者工作特征(Receiver Operation Characteristic,ROC)曲线下面积(Are Under the Cure,AUC)判断预测模型的准确度,并采用四个表法进行再验证。结果共纳入cT1-T2N0M0期NSCLC患者88例,其N2发生率为21.6%(19/88)。经计算发现上纵隔区域淋巴结转移的危险因子包括肿瘤直径,病理类型,肺癌类型(中央或周围),分化程度,预测模型的H-L检验P=0.852,ROC AUC为0.76,95%CI(0.588,0.824),P=0.001,四个表验证其准确度为86.63%,阴性预测值为90.74%,阳性预测值为50.00%,灵敏度为