基于SEER数据库的胰腺未分化癌预后因素分析及列线图预测模型构建

《Pancreatology》：A Comprehensive Population-Based Study and Predictive Survival Model for Undifferentiated Carcinoma of the Pancreas

本研究针对罕见的胰腺未分化癌(UCP)预后不明确的问题，基于SEER数据库开展了一项人群队列研究。通过多变量Cox回归分析确定了组织学类型、原发肿瘤切除(PTR)、化疗、肿瘤大小和肝转移等独立预后因素，并构建了预测UCP患者总体生存(OS)和癌症特异性生存(CSS)的列线图模型，为临床决策提供了量化工具。

　　

胰腺癌作为"癌中之王"，其五年生存率长期徘徊在较低水平。根据2025年美国癌症协会报告，胰腺癌总体五年生存率仅为13%，其中局部、区域和远处转移患者的生存率分别为44%、16%和3%。在众多胰腺癌亚型中，胰腺未分化癌(Undifferentiated Carcinoma of the Pancreas, UCP)因其罕见性和侵袭性而备受关注，但相关研究却相对匮乏。

UCP是世界卫生组织2019年分类中明确的胰腺癌特殊亚型，主要分为UCP和伴有破骨细胞样巨细胞(UCP with osteoclast-like giant cells, OCLGC)两种组织学类型。既往研究表明，UCP具有高度恶性特征，其预后甚至可能差于低分化导管腺癌。然而，由于病例稀少，目前尚无大规模研究系统分析UCP的预后因素，也缺乏有效的预测工具指导临床实践。

为填补这一空白，罗文浩团队利用美国监测、流行病学和最终结果(Surveillance, Epidemiology, and End Results, SEER)数据库，开展了一项基于人群的回顾性研究。该研究纳入了2000年至2019年间经病理确诊的177例UCP患者，旨在系统分析影响患者预后的关键因素，并构建实用的预测模型。

研究方法主要包括从SEER数据库中提取符合国际疾病分类肿瘤学专辑第三版(International Classification of Diseases for Oncology, ICD-O-3)编码标准的UCP病例数据，使用Kaplan-Meier法进行生存分析，通过单因素和多因素Cox回归分析确定独立预后因素，最后构建列线图预测模型。

研究结果揭示了多个与UCP预后显著相关的因素。生存分析显示，女性患者、接受原发肿瘤切除(Primary Tumor Resection, PTR)者、接受化疗者、肿瘤尺寸≤5cm者、无肝转移者以及组织学表现为OCLGC者，其总体生存和癌症特异性生存均显著优于对应组别。

多因素Cox回归分析进一步证实，组织学类型、PTR、化疗、肿瘤大小和肝转移是影响UCP预后的独立因素。基于这些关键因素，研究人员成功构建了列线图预测模型，该模型显示出良好的预测性能，能够为临床医生提供直观、量化的预后评估工具。

这项发表于《Pancreatology》的研究具有重要的临床意义。首先，它明确了UCP的关键预后因素，为临床风险分层提供了依据；其次，构建的列线图模型便于临床医生快速评估患者预后，指导个体化治疗决策；最后，研究结果为这一罕见疾病的临床管理提供了高级别证据，填补了该领域的研究空白。

研究的创新性在于首次基于大规模人群数据系统分析UCP的预后因素，并构建预测工具。然而，作者也指出研究的局限性，包括回顾性设计的固有偏倚、SEER数据库某些病理亚型信息缺失等。未来需要多中心前瞻性研究进一步验证模型的临床适用性。

总之，这项研究为UCP这一罕见但致命的疾病提供了重要的流行病学见解和临床决策支持工具，标志着胰腺罕见肿瘤研究迈出了重要一步。随着精准医疗时代的到来，此类基于大数据的预测模型将在改善罕见肿瘤患者预后方面发挥越来越重要的作用。