基于超声影像的术前列线图开发：早期乳腺癌前哨淋巴结活检选择性豁免的低风险患者识别

为解决早期乳腺癌患者前哨淋巴结活检（SLNB）相关并发症与治疗模式演变间的矛盾，Gaziantep大学研究团队通过452例回顾性队列分析，开发了整合超声特征（USG）与临床参数的术前预测模型。该研究证实，对于肿瘤≤1.7cm、非乳晕区单灶性且USG阴性的患者，模型预测腋窝转移风险<5%（实际观察假阴性率4.8%），为SLNB选择性豁免提供了循证依据，相关成果发表于《World Journal of Surgical Oncology》。

　　

在乳腺癌诊疗领域，前哨淋巴结活检（SLNB）作为腋窝分期的金标准，虽显著降低了传统淋巴结清扫的并发症，但其带来的上肢淋巴水肿、感觉障碍等风险仍困扰着30%以上的患者。随着全身治疗方案的优化，一个关键问题浮出水面：对于特定低风险患者，是否必须常规实施SLNB？近年SOUND和INSEMA等临床试验虽初步验证了SLNB豁免的可行性，但如何精准识别真正低风险人群仍是临床痛点。

针对这一挑战，加济安泰普大学（Gaziantep University）Sahinbey研究与培训医院的外科团队开展了一项开创性研究。他们通过分析2010-2024年间452例临床淋巴结阴性（cN0）早期乳腺癌患者的术前超声特征（USG）、肿瘤大小（精确至1.7cm与1.8cm分界）及病灶分布等参数，构建了首个基于常规检查的术前预测列线图。该模型在开发队列中展现出0.816的AUC值（经内部验证提升至0.830），成功筛选出占总体27.2%的低风险人群——其腋窝转移实际发生率仅4.8%，完美契合预设的5%安全阈值。

研究团队采用多阶段方法：首先通过单中心回顾性队列（n=452）收集术前USG特征（包括皮质厚度>3mm、淋巴门结构等三级分类）和18F-FDG PET/CT排除标准；继而采用多变量逻辑回归分析确定独立预测因子；最终通过bootstrap法进行内部验证。值得注意的是，模型创新性地将T1c肿瘤细分为≤1.7cm与≥1.8cm亚组，后者转移风险跃升1.5倍（p=0.475），这一发现突破了传统TNM分期框架。

主要发现包括：

1. 关键预测因子：USG高风险淋巴结（OR=31.5）、T2分期（OR=5.6）、乳晕区定位（OR=2.9）构成核心预测变量。
2. 低风险界定：T1a-b/T1c≤1.7cm+USG阴性+非乳晕区单灶性肿瘤患者，其假阴性率（4.8%）低于SLNB本身的技术误差（5-10%）。
3. 生物学豁免：三阴性/HER2阳性等侵袭性亚型在低风险组未显示额外转移倾向（p>0.05），但指南仍建议谨慎对待。

讨论与展望
这项研究首次证明，通过常规USG与临床参数的智能组合，可精准识别SLNB豁免候选人群。其临床意义在于：① 避免27%患者不必要的手术创伤，较SOUND试验（基于单一USG阴性）提升筛选精度；② 提出的1.8cm临界值（对应8.2%转移率）为未来T分期细化提供证据；③ 验证了分子亚型非依赖性筛选的可行性。研究局限性包括单中心设计及PET/CT辅助排除的机构特异性，未来需通过NAUTILUS等前瞻性试验验证。该模型若广泛应用，将推动乳腺癌腋窝管理进入"量体裁衣"的新时代。