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CAPRA评分预测前列腺癌高强度聚焦超声治疗后失败的外部验证研究
【字体: 大 中 小 】 时间:2025年09月15日 来源:Prostate International 2.6
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本研究针对HIFU治疗局限性前列腺癌缺乏预后工具的临床问题,开展CAPRA评分预测疗效的多中心回顾性研究。结果显示CAPRA可有效预测生化复发(HR=1.36)和治疗失败(HR=1.49),5年区分度AUC达0.747-0.783。该评分系统为前列腺消融治疗提供了重要的风险分层工具,对临床决策具有指导意义。
前列腺癌(Prostate Cancer, PCa)作为男性常见的恶性肿瘤,其治疗方式正朝着微创化和精准化方向发展。高强度聚焦超声(High-Intensity Focused Ultrasound, HIFU)作为一种新兴的局部消融技术,为希望避免根治性手术副作用的患者提供了新选择。然而,与传统根治性治疗相比,HIFU治疗后预后评估工具的缺乏成为临床实践的痛点。现有的风险分层系统(如D'Amico分级)虽被广泛使用,但其在HIFU治疗场景下的适用性尚未得到充分验证,医生难以准确判断哪些患者更适合接受HIFU治疗,哪些患者需要更密切的随访或联合治疗。
在此背景下,由éder Silveira Braz?o领衔的研究团队开展了一项重要研究,旨在验证癌症前列腺风险评估(Cancer of the Prostate Risk Assessment, CAPRA)评分系统在预测HIFU治疗后生化复发(Biochemical Recurrence, BR)和治疗失败(Treatment Failure, TF)中的价值。该研究近期发表于《Prostate International》,为前列腺癌微创治疗的预后评估提供了新的循证依据。
研究团队采用回顾性队列研究设计,纳入2011-2019年间在巴西三级医疗中心接受全腺体HIFU治疗的208例局限性前列腺癌患者。关键技术方法包括:1)基于临床病理参数(PSA水平、临床T分期、Gleason评分和阳性活检核心百分比)计算CAPRA评分(0-10分);2)采用Phoenix标准(PSA最低值+2.0 ng/dL)定义生化复发;3)通过Kaplan-Meier生存分析和Cox比例风险模型评估预后价值;4)利用时间依赖性ROC曲线分析判别能力;5)采用Bootstrap法进行模型校准验证。
3.1 基线患者特征
队列中位随访时间47个月,患者中位年龄72岁,中位PSA为6.0 ng/mL。88%患者处于早期临床分期(T1/T2),68%为ISUP预后分级组(GG)≤2。根据D'Amico分级,25%为低危,40%中危,35%高危;按CAPRA分级则37%为低危(0-2分),46%中危(3-5分),17%高危(6-10分)。
3.2 生存分析与Cox回归模型
CAPRA评分作为连续变量可显著预测BR(HR=1.36, 95%CI:1.20-1.55)和TF(HR=1.49, 95%CI:1.29-1.72)。5年无生化复发生存率在低、中、高危组分别为81.5%、50.7%和16.4%。多变量分析显示PSA>10 ng/mL、Gleason评分>6和阳性核心比例≥34%是BR的独立预测因子。
3.3 判别能力
时间依赖性ROC分析显示CAPRA对BR预测的AUC在36个月和60个月分别为0.720和0.747;对TF预测的AUC分别为0.731和0.783。与D'Amico分级相比,CAPRA显示出相似的判别能力(p>0.05),但在高危患者中显示出更精细的风险分层。
3.4 校准度
校准曲线显示CAPRA评分预测5年BR和TF的模型具有良好的校准度,平均绝对误差分别为0.049和0.051,表明预测概率与实际观察结果高度一致。
研究结论表明,CAPRA评分是HIFU治疗后有效的预后预测工具,能够提供超越传统D'Amico分级的风险分层能力。特别值得注意的是,在D'Amico中危组内,CAPRA评分可进一步区分出5年无复发生存率差异显著的亚组(CAPRA 0-2分组74.24% vs. 6-10分组0%),这一发现对临床治疗决策具有重要指导意义。
讨论部分指出,这是首个在拉丁美洲人群中验证CAPRA评分用于HIFU治疗的研究,也是首次在前列腺消融治疗背景下验证该评分系统。尽管存在回顾性研究设计的局限性(如缺乏系统性术后活检),但研究结果支持CAPRA评分在HIFU治疗场景下的临床应用价值。未来需要多中心前瞻性研究进一步验证,并探索将人工智能和影像组学等新技术与传统评分系统结合,以进一步提升预后预测的准确性。
该研究的现实意义在于为泌尿科医生提供了简便实用的床旁工具,有助于识别HIFU治疗后的高风险患者,优化随访策略,并为个体化治疗决策提供依据。随着前列腺癌局部治疗技术的不断发展,这种基于临床病理参数的实用评分系统将在精准医疗时代发挥越来越重要的作用。
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