超声影像特征构建宫颈癌预后预测列线图模型的多中心研究

《Scientific Reports》：Prognostic value of ultrasonography findings in patients with cervical cancer

本研究针对宫颈癌预后评估中超声影像参数价值不明确的问题，通过回顾性分析428例患者数据，首次将超声评估的肿瘤血供状态和间质浸润深度等参数整合进预后预测模型。研发的列线图在训练组和验证组均显示优异预测性能（C-index>0.84），显著优于传统FIGO分期（NRI=0.700），为资源有限地区提供精准化诊疗新策略。

　　

在全球癌症负担排名中，宫颈癌始终高居女性恶性肿瘤发病率和死亡率的第四位。尽管HPV疫苗和宫颈筛查项目已显著改善预防和早期诊断效果，但在低收入国家及中国西部地区，宫颈癌仍是导致女性癌症相关死亡的主要原因之一。2018年，国际妇产科联盟（FIGO）对宫颈癌分期系统进行重要修订，首次将影像学和病理学评估纳入分期标准，使得MRI、CT、PET-CT和超声等影像技术在治疗规划中扮演日益重要的角色。其中，经阴道超声（TVS）因其无创、便捷和成本效益高的特点，尤其适用于资源有限地区。近年研究表明，TVS在评估宫颈癌局部浸润范围方面具有与MRI相当的诊断准确性，且多普勒超声等技术能有效评估肿瘤血管生成情况。然而，目前已有的宫颈癌预后预测模型多基于临床病理参数，尚未有效整合超声影像特征，这限制了超声在预后分层中的临床应用价值。

为突破这一局限，重庆医科大学附属第二医院研究团队开展了一项回顾性队列研究，旨在开发并验证一个结合超声特征和临床参数的列线图模型，以提升宫颈癌患者生存预测的准确性。研究纳入了2019年至2024年间经组织学确诊的428例宫颈癌患者，按7:3比例随机分为训练集（296例）和验证集（132例），中位随访时间54个月。研究人员通过单因素和多因素Cox回归分析筛选独立预后因素，并构建预测1年、2年和3年总生存率的列线图模型。采用C指数、ROC曲线下面积（AUC）、校准曲线等指标验证模型性能，并通过净重新分类改善指数（NRI）和综合判别改善指数（IDI）评估模型相较于传统FIGO分期模型的改进程度。

研究结果显示，多因素分析确定年龄、既往手术史、超声评估的血供状态、宫颈间质浸润深度和FIGO分期为独立预后因素。其中，丰富肿瘤血供（HR=0.31）和间质浸润深度>1/2（HR=0.20）与不良预后显著相关。基于这些参数构建的列线图在训练集和验证集均表现出优异判别能力（C-index分别为0.841和0.847）。

时间依赖性ROC分析显示1年、2年和3年AUC值均高于0.84。模型在36个月时间点的NRI达到0.700，IDI为0.239，表明其预测性能显著优于单纯FIGO分期模型。决策曲线分析进一步证实，在1%-60%的阈值概率范围内，列线图相比FIGO分期模型和"全部治疗"策略具有更高的临床净获益。

预后因素分析

通过单因素和多因素Cox回归分析，研究发现年龄增长（HR=1.06）、FIGO III-IV期（HR=2.64）、未接受手术、超声评估的丰富血供以及间质浸润深度>1/2是影响总生存率的独立危险因素。多因素分析中，手术史（HR=0.39）和不足血供（HR=0.31）显示为保护性因素。

列线图构建与验证

整合上述五个独立预测因子构建的列线图能够直观计算个体患者的生存概率。

模型显示良好的校准度，预测生存率与实际观察值高度一致。

风险分层与临床效用

根据列线图线性预测值将患者分为低、中、高风险三组，Kaplan-Meier曲线显示三组间生存率存在显著差异（p<0.001）。

决策曲线分析证实，在10%-25%的阈值概率区间内，列线图相比其他策略具有最大净获益优势。

本研究首次成功将超声影像特征整合进宫颈癌预后预测模型，构建的列线图具有优异的判别能力和临床适用性。超声评估的肿瘤血供状态和间质浸润深度作为独立预后因素，为理解肿瘤生物学行为提供了新视角。值得注意的是，丰富血供与不良预后的关联可能反映了肿瘤血管生成与侵袭转移的潜在机制。尽管研究存在单中心回顾性设计的局限性，但模型在验证集中保持的稳健性能支持其潜在临床应用价值。该模型特别适用于医疗资源有限地区，有望通过便捷的超声检查实现精准风险分层，指导个体化治疗决策。未来需要通过多中心前瞻性研究进一步验证模型的泛化能力，并探索结合新兴影像技术和分子标志物的综合预测模型。