基于免疫组化技术的分子分类与传统风险分层方法对子宫内膜癌复发率和生存率的影响

《International Journal of Clinical Oncology》：Impact of immunohistochemistry-based molecular classification with conventional risk stratification on recurrence and survival outcomes in endometrial cancer

子宫内膜癌预后评估：结合免疫组化（IHC）的p53和MMR分子分型与传统风险因素的创新分类体系，通过237例I–III期患者的回顾性研究，验证了IHC联合临床分型的成本效益及预后分层价值，p53abn组5年DFS仅59.8%且显著预测复发和死亡。

　　

摘要

背景

传统的基于组织形态学的子宫内膜癌（EC）风险分类方法并未考虑影响预后和治疗反应的分子异质性。Proactive Molecular Risk Classifier for Endometrial Cancer（ProMisE）系统使用下一代测序技术来检测DNA聚合酶epsilon（POLE）突变，但其高昂的成本限制了其应用范围。本研究评估了一种新型算法的预后价值，该算法将免疫组化（IHC）检测与传统风险因素相结合。

方法

这项回顾性研究包括了237名接受手术治疗的I期至III期子宫内膜癌患者。低风险患者无需进行IHC检测即可分类，而中等风险和高风险患者则根据IHC结果被划分为MMR缺陷（MMRd）、p53异常（p53abn）或非特异性分子谱型（NSMP）组。此外，还评估了L1CAM的表达情况。生存结果通过Kaplan-Meier曲线和Cox回归模型进行分析。

结果

共分析了233例患者的数据，中位随访时间为63个月。在87名低风险患者中，仅有1人出现复发。中等风险和高风险患者进一步分为42名MMRd患者、16名p53abn患者和88名NSMP患者。5年无病生存率（DFS）分别为：低风险组98.8%、NSMP组94.7%、MMRd组80.6%、p53abn组59.8%，这表明p53abn组的预后较差。p53abn独立预测了复发（风险比[HR]为10.1）和死亡率（HR为25.6）。L1CAM阳性与较差的DFS相关，但并非独立的预后因素。

结论

将传统风险分类与基于p53和MMR的IHC分类相结合，是一种具有成本效益的预后工具，即使在无法进行基因检测的情况下，也能实现风险分层和个性化治疗决策。