综述：非小细胞肺癌组织学预后预测因素

（编辑推荐）本篇综述系统阐述了非小细胞肺癌（NSCLC）的四大组织学预后指标：肿瘤分级（IASLC分级体系）、淋巴管浸润（LVI）、气腔播散（STAS）和胸膜侵犯（PL）。通过H&E染色等常规病理学方法，这些指标可为治疗决策提供关键依据，其中STAS在腺癌中的预后价值尤为突出。人工智能（AI）在病理评估中的应用前景亦被前瞻性探讨。

　　

背景

近年来，非小细胞肺癌（NSCLC）的研究焦点虽集中在预测性生物标志物和免疫治疗，但常规组织病理学分析（尤其是H&E染色）仍能提供关键预后信息。本文梳理了四大核心组织学预测因子，这些指标正逐步成为病理报告的标准内容。

IASLC肺非黏液性腺癌分级体系

2011年国际肺癌研究协会（IASLC）提出革命性分类标准，将肺腺癌（LUAD）分为5种生长模式：贴壁型、腺泡型、乳头型、微乳头型和实体型。由于肿瘤常混合多种模式，世界卫生组织（WHO）建议按主要模式分类。微乳头型和实体型占比超过20%时，患者生存率显著降低，这提示病理医师需精确量化各模式比例。

淋巴管浸润（LVI）

定义为肿瘤细胞侵入淋巴管或血管（包括小动脉、小静脉及大血管）。Meta分析显示LVI阳性患者淋巴结复发风险增加，总生存期缩短。尽管弹性纤维染色可辅助鉴别血管浸润，但日常诊断仍主要依赖H&E切片中肿瘤细胞与血管内皮的空间关系判断。

气腔播散（STAS）

这一独特扩散方式表现为肿瘤细胞突破主瘤体，以微乳头簇、实性巢或单个细胞形式存在于远端肺泡腔。腺癌中STAS发生率是鳞癌的2倍，其存在使局部复发风险增加55%，且与EGFR突变状态无关。冷冻切片中STAS的评估可靠性仍存争议。

肺鳞癌分级现状

不同于腺癌的精细分级体系，鳞癌尚缺乏国际共识标准。WHO现行分类包括角化型、非角化型、基底样型等亚型，但各亚型与预后的关联性仍需更多证据支持。

胸膜侵犯（PL）

脏层胸膜浸润已被证实独立影响预后，其通过促进纵隔淋巴结转移导致生存率下降。现行TNM分期中"PL"指标要求病理医师准确识别弹力纤维层穿透证据，特殊染色可提高检测敏感性。

人工智能赋能病理评估

深度学习算法在肺癌病理领域展现出三大潜力：淋巴结转移检测、腺癌模式分类（准确率达87%）和LVI/STAS自动化识别。最新研究甚至尝试通过AI预测PD-L1表达状态，为精准免疫治疗铺路。值得注意的是，算法训练需解决小样本量和染色变异等技术瓶颈。

（注：全文严格基于原文事实，未添加非文献支持内容；专业术语如IASLC、STAS等均按原文格式标注；去除了文献引用标识^1,10
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