基于白光成像构建早期胃癌非治愈性切除预测模型的临床价值研究

本研究针对早期胃癌(EGC)内镜黏膜下剥离术(ESD)后非治愈性切除(NCR)风险预测难题，通过回顾性分析568例患者的白光成像(WLI)特征，首次开发了整合溃疡、皱襞集中、显著发红等7项内镜指标的列线图模型。该模型在训练集和验证集的AUC分别达0.8095和0.7567，为临床术前决策提供了可视化工具，有助于优化治疗策略选择。

　　

胃癌作为全球高发恶性肿瘤，早期诊断和治疗对改善预后至关重要。内镜黏膜下剥离术(ESD)因其微创优势已成为早期胃癌(EGC)的标准治疗方式，但术后非治愈性切除(NCR)率高达16%-30%，可能导致患者面临二次手术风险。传统预测方法依赖病理结果或昂贵检查，而临床最常用的白光成像(WLI)尚未建立系统的风险评估体系。Mengyu Cao团队在《Scientific Reports》发表的这项研究，正是要解决这个临床痛点——如何通过常规内镜特征实现精准的术前风险分层。

研究团队采用回顾性队列设计，收集青岛大学附属医院2016-2024年568例EGC患者的临床数据。通过训练集(455例)和验证集(113例)的分组验证，两位内镜医师独立评估WLI特征包括溃疡、黏膜发红、皱襞集中等指标，采用多因素logistic回归筛选独立预测因子，最终构建可视化列线图模型。

主要技术方法

研究纳入经病理确诊的EGC患者，排除既往胃部手术史者。通过电子病历系统收集人口统计学、WLI特征（肿瘤大小、位置、溃疡等）和病理数据（组织学类型、浸润深度等）。ESD由经验>100例的医师操作，WLI特征由两名内镜医师盲法评估。采用日本胃癌学会(JGCA)标准判定NCR，通过ROC曲线、校准曲线和决策曲线(DCA)验证模型效能。

White light imaging features of the training set

分析显示溃疡(31.4% vs 10.1%)、皱襞集中(12.9% vs 4.2%)、显著发红(21.4% vs 6.7%)等特征在NCR组显著更常见。肿瘤>30mm时NCR风险达35.7%，上1/3胃部病变NCR率高达20%。多因素分析证实皱襞集中(OR=3.934)和溃疡(OR=3.779)是最强预测因子。

Detailed characterization of NCR

分层分析显示NCR病例中，黏膜下浸润≥500μm(T1b2)占37.1%，未分化型占64.3%，垂直切缘阳性率达30%。验证组虽肿瘤更大(>30mm占42.9%)，但关键预后因素分布均衡，证实模型稳定性。

Establishment and validation of the nomogram

开发的列线图整合7项指标，训练集AUC达0.8095，验证集为0.7567。DCA分析显示当阈值概率为3%-71%时，模型具有临床实用价值。校准曲线显示预测与实际观察值高度一致(MAE=0.023)。

讨论与意义

该研究首次系统论证了WLI特征与NCR的关联机制：皱襞集中反映黏膜下浸润风险，溃疡提示肿瘤侵袭性，而幽门螺杆菌(Hp)感染可能通过黏膜炎症影响切除效果。相比既往依赖病理的模型，这种仅需常规内镜的预测工具更易推广，尤其适合资源有限地区。

研究创新性在于：1) 发现Hp感染与NCR的独立关联；2) 明确边缘隆起作为新预测指标；3) 首次建立纯WLI特征的预测体系。局限性包括单中心设计和回顾性偏差，未来需多中心前瞻性验证。该模型为临床提供了重要决策参考——对高风险患者可直接建议手术，避免不必要ESD；对低风险病例则减少过度治疗，实现精准医疗。

这项研究将常规内镜检查转化为量化风险评估工具，标志着EGC治疗向个体化迈出关键一步。随着人工智能辅助诊断技术的发展，此类模型有望进一步优化，最终实现"所见即所得"的实时预测。