肿瘤气腔扩散与淋巴血管浸润对I期非小细胞肺癌预后的影响及辅助化疗价值的多中心回顾性研究

【字体: 时间:2025年08月30日 来源:World Journal of Surgical Oncology 2.5

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  本研究针对I期非小细胞肺癌(NSCLC)术后复发风险分层难题,通过392例手术病例的多中心回顾分析,首次系统评估了肿瘤气腔扩散(STAS)和淋巴血管浸润(LVI)的协同预后价值。研究发现STAS(+)患者5年无复发生存率显著降低(69.7% vs 83.4%),且传统辅助化疗(ACT)仅对STAS(+)/LVI(+)亚组可能获益(5年RFS提升10.1%),为精准化术后治疗决策提供了重要病理学依据。

  

在肺癌诊疗领域,早期非小细胞肺癌(NSCLC)的治疗看似简单却暗藏玄机。虽然手术切除是I期患者的首选方案,但临床中常出现令人困惑的现象:相同分期的患者,术后命运却大相径庭——部分患者长期无瘤生存,另一些却在短期内出现复发转移。这种差异促使研究者寻找更精准的预后指标,而肿瘤气腔扩散(STAS)和淋巴血管浸润(LVI)这两种病理特征逐渐进入科学家的视野。

STAS被形象地描述为肿瘤细胞"乘着气流"向周围肺组织扩散的现象,而LVI则代表肿瘤细胞"搭上淋巴血管快车"的侵袭行为。尽管两者都被认为与不良预后相关,但它们在指导临床决策方面的价值尚不明确,特别是对于是否需要辅助化疗这一关键问题。更棘手的是,随着低剂量CT筛查的普及,早期肺癌检出率显著提升,如何避免对低危患者的过度治疗,同时确保高危患者获得充分治疗,成为临床面临的重大挑战。

为解答这些难题,来自高雄医学大学附属医院的Tai-Huang Lee和Chih-Jen Yang领衔的研究团队开展了一项多中心回顾性研究,成果发表于《World Journal of Surgical Oncology》。研究纳入了2016-2019年间392例接受手术治疗的I期NSCLC患者,通过系统分析STAS和LVI的分布特征及其与预后的关系,并首次探讨了这两种病理特征对辅助化疗疗效的预测价值。

研究采用多学科协作模式,主要技术方法包括:1) 基于AJCC第8版分期标准的手术病例筛选;2) 由两位资深病理学家独立盲法评估STAS和LVI状态;3) 采用Kaplan-Meier法和Cox比例风险模型分析生存数据;4) 针对不同病理特征亚组(单纯STAS+、STAS+/LVI+、双阴性)进行分层分析。所有数据来自高雄医学大学医院(KMUH)和市立大同医院(KMTTH)的医疗记录系统。

STAS和LVI的分布特征

研究发现STAS阳性率达25.8%,且与肿瘤大小显著相关:≤10mm肿瘤中仅7.2%存在STAS,而>20-30mm肿瘤中这一比例飙升至46.3%。LVI也呈现类似趋势,从>10-20mm肿瘤的9.0%升至>20-30mm的17.9%。这种"越大越危险"的分布模式提示肿瘤生物学行为随尺寸增长发生质变。

预后影响因素分析

多变量Cox回归显示,在STAS阳性患者中,LVI是唯一独立的预后不良因素(HR=2.43,p=0.018)。值得注意的是,肿瘤>20mm虽表现出2.19倍的复发风险趋势,但未达统计学意义(p=0.068),而手术方式(肺叶切除vs亚肺叶切除)对预后无显著影响。

生存结局差异

STAS阳性患者的5年无复发生存率(RFS)显著低于阴性患者(69.7% vs 83.4%),5年总生存率(OS)也呈现相同趋势(83.8% vs 90.5%)。当同时存在LVI时,预后进一步恶化,5年RFS降至50.0%,凸显"双重阳性"患者的极高风险。

辅助化疗疗效异质性

整体而言,辅助化疗未能改善STAS阳性患者的生存(p=0.63)。但深入分析发现,STAS+/LVI+亚组接受化疗后5年RFS有10.1%的绝对获益(54.5% vs 44.4%),尽管因样本量限制未达统计学意义(p=0.43)。相反,STAS阴性患者接受化疗反而预后更差(5年RFS 69.0% vs 85.0%,p=0.024),提示过度治疗风险。

这项研究通过大样本临床数据,确立了STAS作为I期NSCLC独立预后因子的地位,并首次揭示了STAS与LVI的协同作用模式。最重要的临床启示在于:传统辅助化疗对大多数STAS阳性患者效果有限,但对同时存在LVI的特定亚群可能带来生存获益。这一发现为"精准化"术后治疗决策提供了重要依据——避免对STAS阴性患者的过度治疗,同时为STAS+/LVI+这一极高危亚群保留化疗选择。

研究同时提出了若干待解问题:STAS阳性肿瘤对化疗耐药的可能机制?靶向治疗或免疫检查点抑制剂是否更适合STAS阳性患者?这些问题的解答需要结合分子标志物分析,也是未来研究的重要方向。从临床实践角度看,该研究强调病理报告应常规包含STAS和LVI状态,并将此纳入多学科讨论的决策要素,最终实现"量体裁衣"式的个体化治疗。

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