论文部分内容阅读
目的:乳腺癌的区域淋巴结病理分类（pN分期）和分子分型（BCS）都是公认的预后指标之一,之前我们的工作已经发现pN分期和分子分型之间存在着显而易见的相互影响。本次回顾性队列研究的目的即是将pN分期与分子分型结合起来,与两者单独的预测值进行对比,寻找到乳腺癌患者预后评估更好的工具。方法:本次研究回顾性分析了2002年1月到2008年12月间天津医科大学3924例接受乳腺癌改良根治术的乳腺浸润性导管癌患者的临床病理资料结合pN分期与分子分型,建立一项新的评估模型pNnew。.把pNnew分成4个组:pN0new,pN1new,pN2new,和pN3new。用极限乘积法（Kaplan–Meier）进行生存分析,用对数秩检验法（log-rank）进行单因素分析,根据Cox比例风险回归模型（Cox’s proportional hazards regression model）检验进行多变量分析及评估患者的DFS.根据受试者工作特征（AUROC）曲线下面积,赤池信息量准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）来评价三种模型的准确性。结果:本研究共纳入就诊于天津医科大学肿瘤医院的3924名乳腺浸润性导管癌患者。所有的患者都接受了乳腺改良根治术,并且没有患者接受过新辅助化疗。术后有3375名患者接受了辅助化疗,664名患者接受了辅助放疗。大部分ER+/PR+的乳腺癌患者接受不低于5年的辅助内分泌治疗,然而由于经济原因,737名HER-2过表达的乳腺癌患者中仅有76名患者接受了靶向药物赫赛汀治疗。辅助化疗方案包括CMF（环磷酰胺+甲氨蝶呤+氟尿嘧啶）、CAF/CEF（环玲酰胺+多柔比星/表柔比星+氟尿嘧啶）、TAC/TEC（多西他赛+多柔比星/表柔比星+环玲酰胺）和TP（多西他赛+顺铂）方案。经过长时间的随访,pN分期和分子分型无论在单因素或多因素分析中均与无病生存期（DFS）显著相关。我们分析了pN分期和BCS之间的相互关联,发现二组之间存在着统计学的关联。我们把以临床病理特征表现为Luminal A、pN0乳腺癌患者的无病生存期为对照,分别计算不同分子分型、不同pN分期乳腺癌患者的风险比,用以评价其相对危险度。根据风险比（HR）（128.036）不同,将pNnew分为4个组:pN0new,pN1new,pN2new,和pN3new。1≤HR<3为pN0new（Luminal A N0-1,Luminal B N0,三阴型N0）,3≤HR<8为pN1new（Luminal A N2,Luminal B N1-2,三阴型N1,HER-2过表达型N0）,8≤HR<15为pN2new（Luminal A N3,Luminal B N3,三阴型N2,HER-2过表达型N1-2）,和HR≥15为pN3new（三阴型N3,HER-2过表达型N3）.pNnew分期（P<0.001）在多因素分析中也与无病生存期存在显著地相关性。三种模型(pN分期、分子分型和pNnew分期)都与乳腺癌患者的无病生存期存在显著相关性。然而,pNnew分期的log-rankχ2值在三种模型的单因素分析中为最大值,这意味着pNnew分期相较于单纯的pN分期或分子分型有更好的统计学意义。Cox比例风险回归模型中AIC和BIC的结果来看,我们观察到pNnew分期在三种模型中具有最小的AIC和BIC值。ROC曲线分析也用来对我们目前研究的这三种模型进行区分:pN分期、BCS和pNnew分期。我们计算这三种模型的AUROC分别对3年DFS、5年DFS和8年DFS进行预测。单纯pN分期3年DFS、5年DFS和8年DFS的AUROC分别是0.8198,0.7821,0.7429;单纯BCS的AUROC分别是0.7434,0.7406,0.7153;结合了前两种模型的pNnew分期不出所料,AUROC分别为0.8530,0.8227和0.7794,对DFS有最好的预测效果。结论:多变量生存分析显示pNnew分期是患者5年DFS的独立预测变量。pNnew分期（结合pN分期和分子亚型）相较于单纯的pN分期和分子分型对预测预后有更好的准确性。我们目前的研究显示pNnew分期可能成为临床评估患者预后的最佳指标。