基于超声与细胞学特征的Bethesda III类甲状腺结节恶性风险预测模型的构建与验证

《World Journal of Surgical Oncology》：Development of a malignancy risk prediction model combining ultrasound and cytology for Bethesda category III thyroid nodules

本研究针对Bethesda III类甲状腺结节恶性风险分层难题，通过整合超声特征与细胞学核异型性分析，开发了包含结节最大径≤1 cm、边缘不光滑、微钙化和核异型性四个独立预测因子的列线图模型。该模型在区分Bethesda III类结节良恶性方面表现出优异判别能力（AUC=0.874），为临床决策提供了实用量化工具，有望减少不必要的手术干预。

　　

随着高分辨率超声技术的普及，甲状腺结节的检出率已高达68%，但如何准确评估其恶性风险仍是临床面临的重大挑战。甲状腺影像报告与数据系统（TIRADS）虽然为超声评估提供了标准化框架，但对于经细针穿刺活检（FNAB）诊断为Bethesda III类（意义不明确的细胞非典型性）的结节，临床管理仍存在显著困境。这类结节约占甲状腺FNAB的10%，其恶性风险在13%-30%之间，但术后病理证实约80%实际为良性。当前管理策略包括重复FNAB、分子检测或诊断性叶切术，但仍有17%-40%的结节无法明确诊断。手术干预不仅带来出血、感染、喉返神经损伤等风险，20%-30%的叶切患者还会出现术后甲减需终身激素替代治疗。这种临床困境不仅造成医疗资源浪费，更给患者带来不必要的心理负担和经济压力。

为解决这一难题，张帆等研究人员在《World Journal of Surgical Oncology》发表研究，通过系统分析187例经组织病理学证实的Bethesda III类甲状腺结节（77例良性，110例恶性）的临床、超声和细胞学特征，开发了一种新型恶性风险预测模型。研究团队采用多变量逻辑回归分析筛选独立预测因子，构建列线图模型并通过1000次Bootstrap重采样进行内部验证。关键技术方法包括：回顾性收集2016年7月至2024年12月北京大学第三医院经手术病理证实的病例，由两位经验丰富的甲状腺影像专家盲法评估超声特征（依据2017版ACR TI-RADS词典），资深病理专家重新评估细胞学涂片并进行Bethesda III亚型分类。

研究结果

临床与病理特征分布

研究纳入的187个Bethesda III类结节中，恶性率达58.8%，显著高于指南报告的22%参考值，反映研究队列存在选择偏倚（具有可疑超声特征的结节更易接受FNAB）。恶性结节中以乳头状甲状腺癌为主（90.9%），良性结节中以结节性甲状腺肿最常见（51.9%）。

预测因子识别

单因素分析显示，AUS核异型性、最大径≤1 cm、实性成分、极低回声、高大于宽形态、不规则边缘、微钙化和桥本甲状腺炎背景与恶性显著相关。多因素分析最终确定四个独立预测因子：AUS核异型性（OR=5.3）、最大径≤1 cm（OR=2.9）、边缘不光滑（OR=0.2）和微钙化（OR=3.4）。值得注意的是，平滑边缘是良性的强预测指标，而≤1 cm的小结节恶性风险更高，可能与小结节FNAB取样不足导致的诊断准确性下降有关。

模型构建与验证

基于这四个预测因子构建的列线图模型显示优异判别性能，曲线下面积（AUC）达0.874（95%CI：0.822-0.926）。校准曲线显示预测概率与观察概率高度一致（Brier评分=0.134），表明模型具有良好的校准度。

研究结论与意义

该研究证实Bethesda III类甲状腺结节中，恶性病例与可疑超声特征、较小尺寸（≤1 cm）和细胞学核异型性密切相关。开发的列线图模型首次将超声特征与细胞学亚型分析有机结合，为Bethesda III类结节的恶性风险量化评估提供了实用工具。相较于依赖昂贵分子检测或复杂影像组学特征的传统方法，该模型仅需常规临床参数即可实现准确分层，更具临床推广价值。模型可用于指导个体化治疗决策：低风险结节可避免不必要手术而选择随访，高风险结节则可及时干预，从而优化医疗资源配置，减轻患者负担。

研究的创新性在于突破了单一模态诊断的局限性，通过多参数整合提高了诊断准确性。尽管存在回顾性设计、单中心数据和未包含分子标志物等限制，但模型提供的风险量化工具为Bethesda III类结节的精准管理提供了新思路，为后续多中心前瞻性研究奠定了重要基础。