2000-2021年美国原发性恶性脑肿瘤患者死因特征及生存预测模型研究

本研究基于SEER数据库，针对2000-2021年96,798例原发性恶性脑肿瘤患者开展死因特征分析。结果显示92.2%死亡源于原发肿瘤，7.2%归因非癌因素（心脏病、脑血管病为主），且年轻患者非癌死亡标准化死亡率(SMR)显著升高。研究构建的生存预测模型1年AUC达0.811（癌因死亡）和0.682（非癌死亡），并开发公开可用的预测工具。该成果为优化脑肿瘤患者全周期管理提供循证依据。

　　

恶性脑肿瘤作为中枢神经系统最致命的疾病之一，每年导致全球数十万人死亡。尽管治疗手段不断进步，但患者生存率仍不理想，且死亡原因复杂多样——既有肿瘤本身的致命影响，也可能包含治疗相关并发症或其他系统性疾病。更令人担忧的是，现有研究多聚焦肿瘤直接致死机制，对非癌因素（如心血管事件、脑血管意外）的关注严重不足。这种认知空白导致临床缺乏精准的风险分层工具，难以制定个体化监测方案。

江苏省卫生健康委员会重点项目的科研团队通过分析美国SEER数据库中2000-2021年间96,798例恶性脑肿瘤患者的临床数据，首次系统描绘了这类患者的死因谱系。研究发现，在68,998例死亡病例中，虽然92.2%直接归因于原发肿瘤，但仍有7.2%死于非癌原因，其中心脏病（884例）和脑血管病（365例）占据主导。值得注意的是，恶性脑膜瘤和毛细胞星形细胞瘤患者的非癌死亡比例最高，且年轻患者的非癌死亡相对风险(SMR)显著高于同龄普通人群。时序分析揭示，胶质母细胞瘤患者的死因构成保持稳定，而其他类型肿瘤的非癌死亡比例呈上升趋势。

研究团队创新性地开发了双模预测系统：针对癌因死亡的1年预测AUC达0.811（95%CI:0.807-0.815），非癌死亡预测AUC为0.682（95%CI:0.678-0.686）。基于这些发现，研究者构建了在线预测工具（https://malignantbraintumors.shinyapps.io/calculator/），可实现个体化死亡风险评估。

关键技术方法包括：1）从SEER数据库17个注册中心提取121,069例原始数据，经严格筛选后纳入96,798例；2）采用国际疾病分类(ICD)编码系统界定25类非癌死因；3）计算标准化死亡率(SMR)量化超额死亡风险；4）运用机器学习算法构建预测模型。

主要结果

1. 队列特征：50,771例(52.5%)为胶质母细胞瘤，中位随访时间28个月。
2. 死因分布：非癌死亡中，心血管疾病占比最高（17.9%），其次为脑血管病（7.4%）。
3. 年龄分层：<40岁患者脑血管病SMR达18.6，显著高于老年组。
4. 时序变化：2000-2021年间，非胶质瘤患者的非癌死亡比例年均增长0.3%。

讨论与意义
该研究首次揭示恶性脑肿瘤患者面临"双重死亡威胁"的严峻现实：除肿瘤进展外，治疗相关毒性、长期卧床并发症等因素共同构成非癌死亡风险。特别值得关注的是，年轻患者虽然肿瘤预后较好，但其脑血管意外风险较普通人群升高近20倍，提示需要加强血管健康监测。

预测模型的临床价值体现在三方面：1）辅助制定个体化随访策略；2）优化支持性治疗资源配置；3）为临床试验设计提供风险分层依据。研究局限性在于SEER数据库缺乏治疗细节记录，未来需结合分子标志物进行精准预测。

这项发表于《European Journal of Surgical Oncology》的研究，通过大样本量、长周期观察，为恶性脑肿瘤患者的全周期管理树立了新标杆。研究强调，在追求肿瘤控制的同时，必须建立多学科协作机制，将心血管、脑血管等非癌风险纳入常规评估体系，才能真正改善患者长期预后。