张霆锋、朱腾、王坤

 

编者按：2021年12月7～10日，乳腺癌领域的年度压轴大戏——第44届美国圣安东尼奥乳腺癌研讨会（SABCS）以虚拟会议的形式召开。我国学者开展的多项研究已入选大会报告，来自中国学者、中国研究、中国患者的数据和经验，再一次登上了国际舞台。本次SABCS大会期间，《肿瘤瞭望》特别推出“瞭望SABCS·中国研究者说”栏目，介绍相关研究成果。并将邀请部分中国研究者，通过小视频与大家“亲切会面”，阐述相关研究的意义与价值。

 

本期，我们邀请到了广东省人民医院的王坤教授为我们介绍其团队开展的结合腋窝尾位的乳腺钼靶影模型用于预测初始cN+乳腺癌患者新辅助术后非前哨淋巴结转移情况的研究。

 

 

王坤

 

博士 主任医师 教授

 

广东省人民医院肿瘤医院副院长

 

主任医师，肿瘤学博士，博士研究生导师

 

CSCO乳腺癌专委会常委

 

广东省医学会乳腺病学分会副主任委员

 

广东省医学会乳腺病学分会青年委员会主任委员

 

2015年世界乳腺癌大会获得KBCF Scholarship

 

2017年第一届中国好医生获得者

 

2019年国之名医获得者

 

■ 研究题目：A model incorporating axillary tail position on mammography for preoperative prediction of nonsentinel lymph node metastasis in patients with initial cN+ breast cancer after neoadjuvant Chemotherapy

 

■ 海报编号：P3-01-14

 

■ 公布时间：12月9日7:00 am～8:30 am CT

 

 

■ 研究背景：前哨淋巴结技术目前在早期乳腺癌手术中广泛开展，初始治疗患者的前哨淋巴结阴性或者少量转移的患者可能豁免进一步腋窝清扫，降低手术带来的损伤。然而，初始腋窝淋巴结转移的患者在经过新辅助治疗后是否可以开展前哨淋巴结技术依然存在争议，其原因在于新辅助后前哨淋巴结假阴性率偏高，达到10.7%-20.8%。既往研究显示，检出3个以上淋巴结，双染法示踪以及置入定位夹的方法可以有效降低乳腺癌新辅助治疗后的前哨淋巴结假阴性率。然而这些手段不仅技术门槛相对较高，同时也是相对有创的操作。因此，目前开展的很多研究拟通过无创的影像学手段预测乳腺癌患者新辅助治疗后的腋窝淋巴结状态。

 

相对于传统的钼钯MLO位，钼钯腋尾位（AT）能更好的显示新辅助治疗后腋窝淋巴结情况，本研究首次将这种特殊的钼钯显像方式结合b超检查以及基线的临床病理资料，构建了一个预测乳腺癌新辅助治疗后非前哨淋巴结状态的模型，其预测效能AUC值高达0.87。该模型能够帮助临床医生在手术前对乳腺癌患者的腋窝情况做出精确的评估，并采用个体化的腋窝手术方式。

 

 

■ 研究方法：本研究一共回顾分析了2012年1月至 2020年12月的257名 cN+乳腺癌患者，总共179和78名患者分别被随机分配到训练集和验证集。患者的中位年龄为50岁（范围 23-75 岁）。这些患者在新辅助化疗后均接受了前哨淋巴结活检和腋窝淋巴结清扫术。

 

表1 训练和验证集中患者的基线特征

 

 

Abbreviations: IDC， invasive ductal carcinoma; NAC， neoadjuvant chemotherapy; AUS， axillary ultrasound; AT， axillary tail Position on mammography; SLN， sentinel lymph node; NSLN， non-sentinel lymph node；ER， estrogen receptor; PR， progesterone receptor

 

■ 研究结果：

 

临床模型

 

在单变量分析中，四个因素的p＜0.05，包括 ycT0，NAC 前的临床分期，雌激素受体表达，HER2状态，考虑为非前哨淋巴结转移的独立预测因子。随后，这些因素被纳入多变量分析以构建临床模型。

 

表2 详细的临床预测模型

 

 

Abbreviations: CI， confidence interval; OR， odds ratio; NAC， neoadjuvant chemotherapy

 

Note: logit(P)= ?3.37 + 1.58 A + 1.19 B -1.57 C + 0.99 D 

 

A: ypT0 after NAC (0 = ypT0 after NAC，1 = no ypT0 after NAC)

 

B: ER (0 = ER-negative，1 = ER-positive). 

 

C: HER2 (0=HER2 negative，1=HER2 positive) 

 

D: initial clinical stage (0=stage Ⅱ breast cancer，1=stage Ⅲ breast cancer)

 

基于上述数据的临床模型得出的训练集中曲线下面积（AUC）为0.82（95% CI：0.76～0.88），验证集中AUC为0.83（95% CI：0.74～0.92）。

 

临床影像模型

 

将NAC后AUS和AT的结果加入临床模型构建预测NSLN转移的临床影像模型，训练集中AUC为0.87（95%CI：0.81～0.93），验证集中AUC为0.89（95%CI：0.82～0.96) 

 

表3 临床影像预测模型的细节

 

 

Abbreviations: NAC， neoadjuvant chemotherapy; AUS， axillary ultrasound; AT， axillary tail Position on mammography

 

 

■ 研究结论：该临床影像模型纳入因素包括新辅助后的钼钯腋尾位和B超的结果等影像学信息，新辅助后肿瘤大小变化情况以及雌激素受体和HER2表达情况。该模型可以较好地预测初始腋窝淋巴结转移的乳腺癌患者在新辅助治疗后的腋窝情况，帮助临床医生选择个体化的腋窝手术方式。

 

 

前哨淋巴结活检技术是早期乳腺癌患者在手术时淋巴结清扫的重要手段，而初始腋窝淋巴结转移的患者经过新辅助治疗后能否开展前哨淋巴结活检依然存在争议，主要原因在于其假阴性率偏高。既往研究显示，通过技术的进步，可以降低假阴性率，但这些技术的实施门槛较高，而且为有创操作。因此，我们团队开展了这项无创影像学手段（钼靶）预测乳腺癌患者新辅助治疗后的腋窝淋巴结状态的研究，并建立了临床影像模型，该模型能够帮助临床医生在手术前对乳腺癌患者的腋窝情况做出精确的评估，并采用个体化的腋窝手术方式，方便了临床操作。

 

研究者简介

 

张霆锋

 

广东省人民医院乳腺肿瘤科 

 

南方医科大学 学术型硕士研究生

 

师从中国乳腺领域知名专家 王坤教授

 

朱腾

 

广东省人民医院乳腺肿瘤科主治医师

 

南方医科大学专业型博士研究生

 

师从中国乳腺领域知名专家 王坤教授