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结肠癌（CC）的淋巴结转移（LNM）对治疗决策和预后意义重大，但术前精准预测困难。研究人员收集 412 例 CC 患者数据，构建并验证基于多种术前数据的在线动态列线图。该图预测性能良好，有助于术前评估，为临床决策提供重要参考。
在全球范围内，结直肠癌（CRC）的负担日益加重，其发病率和死亡率呈明显上升趋势。作为 CRC 重要的转移方式之一，淋巴结转移（LNM）是导致患者术后复发和死亡的关键因素。对于没有远处转移的 CRC 患者，LNM 对治疗决策和术后生存有着至关重要的影响 。手术是晚期 CRC 的主要治疗手段，术后辅助治疗方案的选择依赖于术后病理分期。目前，对于 II 期患者是否应接受术后辅助化疗仍存在争议，但对于 LNM 阳性的 III 期或 IV 期患者常规使用辅助化疗已被广泛接受。因此，准确的术前 LNM 预测能够帮助临床医生提前制定术后辅助治疗方案，解答患者对手术预后生存的担忧，促进医患之间的有效沟通。
然而，术前准确预测 LNM 是一个颇具挑战性的难题。当前，无论是计算机断层扫描（CT）还是磁共振成像（MRI），都无法有效鉴别良性和恶性淋巴结，尤其是结肠癌中的恶性淋巴结。以往的研究表明，年龄、分化程度、癌胚抗原（CEA）、糖类抗原 199（CA199）、炎症标志物以及组织病理学信息等与 CRC 的 LNM 相关 。虽然有基于术前指标的预测模型能在一定程度上预测 CRC 的 LNM，但这些研究存在诸多局限性：部分组织病理学信息术前无法获取；纳入的临床特征不够全面，未考虑患者症状、营养状况和内镜信息等；且多数研究针对的是结直肠癌，专门用于预测结肠癌（CC）LNM 的列线图预测模型较少。
为了解决这些问题，来自内蒙古医科大学附属巴彦淖尔医院和内江市第二人民医院的研究人员开展了相关研究。他们通过收集患者术前的多种临床数据，构建并对外验证了一种在线动态列线图，以帮助医生预测 CC 患者的 LNM 风险。该研究成果发表在《BMC Gastroenterology》上。
研究人员采用了以下关键技术方法：首先进行多中心、回顾性、观察性研究，收集了 412 例 CC 患者的临床病理数据，其中 300 例来自内蒙古医科大学附属巴彦淖尔医院作为训练队列，112 例来自内江市第二人民医院作为外部验证队列。然后，运用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归和多因素逻辑回归筛选预测因子并构建列线图。使用受试者工作特征曲线（ROC）评估列线图的区分度，校准曲线评估其校准度，决策曲线分析（DCA）和临床影响曲线（CIC）评估临床实用性。
研究结果如下：
- 患者特征及预测因子筛选：对训练队列的 300 例患者的 21 项临床病理特征进行分析，通过 LASSO 回归筛选出 15 个潜在预测因子，再经多因素逻辑回归最终确定 8 个与 LNM 相关的独立因素，包括 CT 上的 LN 状态、肿瘤直径、分化程度、溃疡、肠梗阻、贫血、血型和中性粒细胞百分比。
- 列线图的构建与验证：基于这 8 个独立因素构建了在线动态列线图模型，并开发了基于 Shiny 网站的在线版本。该模型在训练队列中的 AUC 为 0.834（95% CI：0.755 - 0.855），在外部验证队列中的 AUC 为 0.872（95% CI：0.807 - 0.937），内部验证的校正 C 统计量为 0.810。校准曲线显示列线图的预测结果与实际结果高度一致。
- 临床应用评估：DCA 和 CIC 结果表明，该模型具有临床实用价值。在合理的阈值概率范围内，列线图的净效益高于仅依靠 CT 成像的模型。与由 CT 报告的 T 分期和 LN 状态组成的模型 2 相比，本研究的预测模型在 LNM 的区分度、准确性和临床实用性方面更具优势，净重新分类指数（NRI）为 26.8%（95% CI：15.4 - 38.3% ），综合区分改善指数（IDI）为 24.3%（95% Cl：19.3 - 29.3%）。
在研究结论和讨论部分，研究人员指出，本研究首次开发并验证了基于多种临床特征的在线动态列线图，可准确预测 CC 患者的 LNM 风险。该模型为术前识别高 LNM 风险的结肠癌患者提供了重要信息，具有潜在的临床应用价值，可作为术前 CT 检查的有力补充工具，提高术前临床决策的可靠性。然而，研究也存在一些局限性，如回顾性研究可能存在的偏倚、连续变量分类导致的信息丢失、样本量相对较小、部分潜在重要临床因素未纳入以及需要更多外部医疗中心的数据进行验证等。未来需要进一步开展多中心前瞻性研究来证实这些结果。总体而言，这项研究为结肠癌的临床诊疗提供了新的思路和方法，有望在未来改善结肠癌患者的治疗效果和预后。
