亚洲人群导管原位癌术后升级预测模型DCIS-IBC指南板的多中心研究及临床应用价值

为解决亚洲人群导管原位癌(DCIS)术后升级为浸润性乳腺癌(IBC)的预测难题，西安交通大学第一附属医院团队通过465例多中心回顾性研究，开发首个亚洲特异性列线图模型DCIS-IBC Guide Board。该模型整合可触及肿块、病灶可触性、低核分级和疑似浸润4项独立预测因子，训练队列AUC达0.802，验证队列保持0.680-0.753的判别效能，并通过动态在线工具实现实时风险分层，为个体化治疗决策提供循证依据。

　　

乳腺导管原位癌(DCIS)被称为"乳腺癌的潜伏危机"，约15-20%的新发乳腺癌属于这一类型。虽然传统认为手术是标准治疗，但近年研究发现并非所有DCIS都会进展为致命性的浸润性乳腺癌(IBC)，这引发了关于过度治疗的深刻反思。更棘手的是，通过核心针活检(CNB)诊断的DCIS病例中，17-52%会在术后病理检查中发现隐藏的浸润成分，这种"升级现象"在亚洲人群中尤为显著，可达49.46%。现有预测模型多基于西方人群开发，忽视了亚洲女性特有的临床特征，如乳腺致密性高、HER2阳性率高等差异。

为破解这一临床困境，西安交通大学第一附属医院联合西北大学附属医院等四家医疗中心，开展了这项涵盖465例患者的多中心回顾性研究。研究团队创新性地开发了DCIS-IBC Guide Board预测模型，通过LASSO回归筛选出4个关键预测指标：可触及肿块(OR=2.55)、病灶可触性(OR=2.58)、低核分级(保护因素OR=0.55)和疑似浸润(OR=6.59)。令人振奋的是，该模型不仅训练队列表现优异(AUC 0.802)，在外部验证中仍保持0.680的判别力，远超既往西方模型的适用性。

研究采用多中心回顾性队列设计，纳入2015-2021年经CNB确诊的DCIS患者。通过7:3比例随机拆分训练与内部验证队列，并设立独立外部验证组。关键技术包括：超声引导下16G核心针活检、双盲病理复核机制、LASSO回归特征筛选，以及基于R语言开发的动态列线图交互工具。

主要发现

1. 人群特征：整个队列升级率高达49.46%，其中pT1mi占44%，显著高于西方报道。外部验证组呈现更早初潮年龄(13.74±1.62岁)和更低HER2阳性率(27.6%)的独特特征。

2. 预测因子筛选：通过十折交叉验证的LASSO回归，从21项候选指标中锁定4个核心预测因素。值得注意的是，虽然肿瘤大小在单因素分析中有意义，但因与可触性存在共线性未被最终纳入。

1. 模型效能：动态列线图在训练集达到0.802的AUC值，决策曲线分析显示在12-68%风险阈值区间均具临床实用性。特别推荐：风险<10%者可考虑主动监测(NPV 90.9%)，>60%者需行前哨淋巴结活检(SLNB)。

2. 跨中心验证：尽管存在HER2检测方法和影像学差异(MRI使用率68.4% vs 10.4-33.3%)，模型在外部验证仍保持0.680的AUC，证明其跨机构适用性。

讨论与展望
该研究首次构建了针对亚洲DCIS患者的升级预测体系，其临床价值体现在三方面：首先，动态在线工具(https://duancl777.shinyapps.io/dynnomapp/)使基层医院也能实现精准风险评估；其次，30-60%的中风险患者可结合MRI进一步分层，避免过度治疗；最后，模型揭示了亚洲人群特有的升级风险谱，如更高的HER2关联性。

局限性在于回顾性设计可能引入选择偏倚，且外部验证样本量(n=98)有限。未来需通过前瞻性多中心研究验证，并探索整合影像组学和基因组学的多模态预测策略。发表于《Breast Cancer Research and Treatment》的这项成果，为全球乳腺癌精准医疗贡献了关键的亚洲证据。