新辅助直肠肿瘤消退分级联合评分(NAR-TRG)作为局部晚期直肠癌患者新辅助放化疗后无病生存期的替代终点

本研究针对局部晚期直肠癌(LARC)患者新辅助放化疗(CRT)后预后评估的临床难题，创新性地将宏观层面的新辅助直肠评分(NAR)与微观层面的肿瘤消退分级(TRG)相结合，构建了NAR-TRG联合评分系统。通过952例患者的多中心回顾性研究证实，该评分能更精准地预测无病生存期(DFS)，其预测效能显著优于单独使用NAR或TRG（时间依赖性AUC比较P<0.01），为个体化术后治疗决策提供了客观可靠的量化工具。

　　

在直肠癌治疗领域，新辅助放化疗(CRT)联合全直肠系膜切除术已成为局部晚期直肠癌(LARC)的标准治疗方案，能将5年无病生存率(DFS)提升至65%。然而临床实践中存在两个关键瓶颈：一是传统评估指标肿瘤消退分级(TRG)依赖病理医师主观判断，且研究显示其并非DFS的独立预测因子；二是基于影像和病理分期的新辅助直肠评分(NAR)对中高风险患者(8-16分与>16分)的生存区分度有限。这种评估工具的局限性使得 clinicians 难以在术后早期精准预测复发风险，也阻碍了新辅助治疗方案的前瞻性评估效率。

为解决这一临床痛点，中山大学肿瘤防治中心与福建省肿瘤医院的研究团队开展了一项开创性研究。通过对2010-2020年间952例LARC患者的回顾性分析，研究者首次将宏观层面的NAR评分（整合治疗前后T/N分期变化）与微观层面的TRG（评估肿瘤细胞残留程度）有机结合，构建了三维度的NAR-TRG联合评分系统。发表于《The Oncologist》的研究成果表明，该评分能突破单一指标的局限性，实现更精准的预后分层。

研究采用多中心回顾性队列设计，主要技术方法包括：1) 从两家三甲医院纳入952例接受新辅助CRT的LARC患者形成主队列(n=756)和验证队列(n=196)；2) 按Mandard标准评估TRG，按Valentini公式计算NAR评分；3) 通过Kaplan-Meier生存分析和Cox回归模型评估预后价值；4) 采用时间依赖性ROC曲线(timeROC)和C-index比较预测效能；5) 构建包含肿瘤分化程度和CA19-9水平的nomogram预测模型。

生存分析结果

数据显示NAR-TRG评分1-3组5年DFS率呈显著梯度下降(91.4% vs 79.9% vs 72.3%，P<0.001)。值得注意的是，在评分相同但构成不同的亚组间（如NAR_lowTRG_low vs NAR_mediumTRG_low）生存差异无统计学意义，证实了评分系统的内部一致性。

预测效能比较

时间ROC分析显示，NAR-TRG评分在主要队列和验证队列中均显著优于单独TRG或NAR（AUC差值P<0.01）。特别是在60个月随访时，其AUC仍保持0.7以上，克服了传统指标远期预测效能衰减的缺陷。

临床实用模型

包含NAR-TRG评分、肿瘤分化状态和基线CA19-9的nomogram模型展现出卓越的预测性能（主队列C-index=0.67 vs 单指标模型0.59-0.62），研究团队还开发了在线预测工具(https://nar-trg.streamlit.app/)以促进临床转化。

这项研究的重要价值在于：首次证实NAR-TRG联合评分可作为DFS的替代终点，其整合了肿瘤宏观消退(NAR)与微观反应(TRG)的双重信息，预测准确性较单一指标提升15%-20%。在临床实践层面，该评分系统为术后辅助治疗强度决策（如高评分患者需强化治疗）和随访间隔制定提供了量化依据。更深远的意义在于，这种非主观、易获取的评估工具可加速新辅助治疗方案的前瞻性评价，未来或可拓展至MRI-based评估体系(mrTRG-mrNAR)，为器官保留策略提供支持。研究也存在局限性，如缺乏TNT(全程新辅助治疗)等新型治疗模式的数据，未来需通过前瞻性研究进一步验证。