精准活检策略新探:多灶性前列腺病变靶向活检的价值权衡

【字体: 时间:2025年05月09日 来源:European Urology Open Science 3.2

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  在前列腺癌(PCa)诊断中,多参数磁共振成像(mpMRI)联合靶向活检(TBx)面临多病灶(MLs)难题。研究人员开展相关研究,发现 MLs 患者患 PCa 和临床显著性 PCa(csPCa)风险更低,IL - TBx 联合系统活检(SBx)能诊断多数病例,为活检策略提供依据。

  在前列腺癌的诊断领域,多参数磁共振成像(mpMRI)联合靶向活检(TBx)曾被视为重大突破。以往仅依靠系统活检(SBx)时,前列腺癌的诊断效率较低,很多患者无法得到及时准确的诊断。而 mpMRI 的出现,就像给医生们配备了一个 “透视眼”,能够更精准地发现前列腺中的可疑病灶,TBx 则能针对这些病灶进行精准采样,大大提高了临床显著性前列腺癌(csPCa,国际泌尿病理学会 [ISUP] 分级组≥2)的检测率。
但随着临床应用的深入,新的问题出现了。当前列腺中存在多个病灶(MLs)时,mpMRI 的诊断准确性受到了挑战,它在检测多灶性 csPCa 方面存在一定的局限性,大约会漏诊 30% 的非指数病灶(IL)外的病例。而且,目前对于是否应该对所有可疑病灶进行靶向活检,还是仅针对 IL 进行活检,学界尚无定论。现行指南推荐对 mpMRI 上发现的所有可疑区域进行靶向活检,但这种方法可能会导致过度诊断和过度治疗,不仅耗费时间,还会增加患者的并发症风险,甚至可能出现分期和分级迁移的情况。

为了解决这些问题,来自多个机构的研究人员开展了一项多中心研究。该研究涉及 10 家三级医疗机构,共纳入了 1931 名未接受过活检的患者,这些患者在 2016 年 12 月至 2020 年 11 月期间接受了 mpMRI 检查,随后进行了 TBx 和同步的 SBx。研究人员将患者分为单病灶(SL)组和多病灶(MLs)组,对比分析两组患者的检查结果,探究针对 MLs 进行靶向活检是否能提高 PCa 和 csPCa 的检测率。

研究结果显示,患者特征方面,SL 组有 1310 名患者,MLs 组有 621 名患者。两组在前列腺特异性抗原(PSA)、PSA 密度(PSAD)和 IL 最大直径等指标上无显著差异,但 MLs 组中 PI - RADS 评分 > 3 的 IL 比例更高。在 ISUP 和 PCa 的 TBx 结果方面,IL 中 PCa 和 csPCa 的检测率,SL 组均高于 MLs 组。对第二、第三病灶的活检虽有一定的升级情况,但比例较低。通过多变量分析发现,MLs 相对于 SL 是 PCa 和 csPCa 的独立预测因子,无论是单独 TBx 还是 TBx 联合 SBx 时都是如此。在治疗和与最终病理的一致性方面,MLs 组在根治性前列腺切除术(RP)后的阳性手术切缘(PSMs)更少。

从研究结论来看,MLs 患者患 PCa 和 csPCa 的风险更低。在活检策略上,针对 IL 进行 TBx 并联合 SBx,就能够诊断出绝大多数的 PCa 和 csPCa 病例,对非 IL 进行额外的 TBx 的诊断价值有限,仅能使 csPCa 的诊断率提高 5.6% 。在手术策略方面,准确识别 IL 至关重要,这有助于降低 PSMs 的风险。

从讨论部分可知,该研究具有多方面的意义。一方面,明确了在多病灶情况下,应以 IL 作为主要诊断焦点,常规对非 IL 进行 TBx 并非必要。另一方面,尽管 mpMRI 在前列腺癌诊断中发挥了重要作用,但在面对 MLs 时,其敏感性下降,提示需要更好地理解 mpMRI 结果与病理结果之间的关系。此外,SBx 对于检测 MRI 未发现的癌症至关重要,有助于临床医生进行更完善的术前规划。

不过,该研究也存在一些局限性。研究属于回顾性分析,可能存在选择偏倚。而且未充分考虑患者特异性因素对结果的影响,不同临床环境下对 IL、csPCa 和临床非显著性 PCa(ciPCa)的定义差异也可能影响结果。同时,在研究过程中,未能对额外靶向核心的检测率进行校正,也未探究 IL 和非指数病灶的分子和遗传特征,术后随访时间也不够长,且未收集手术过程中的并发症和疼痛数据。

总体而言,这项研究为前列腺癌的诊断和治疗提供了重要的参考依据,为临床医生制定更合理的活检和手术策略提供了有力支持。未来的研究可以针对这些局限性进一步探索,以不断完善前列腺癌的诊疗方案。

研究人员开展研究时用到的主要关键技术方法包括:多中心病例收集,纳入 10 家三级医疗机构的 1931 名未接受过活检的患者;mpMRI 检查,各机构按照当地符合 PI - RADS 推荐的协议进行,由专家阅片确定 IL;TBx 和 SBx 活检操作,TBx 由经验丰富的泌尿科医生采用经直肠或经会阴途径进行,SBx 取中位数 14(10 - 16)个样本;统计分析,运用卡方检验、t 检验、Mann - Whitney U 检验等,并通过多变量逻辑回归分析确定 PCa 和 csPCa 的预测因子 。

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