淋巴结消退分级改善接受新辅助化疗联合免疫治疗食管鳞状细胞癌患者的预后分层：一项多中心回顾性队列研究

《MedComm》：Lymph Node Regression Improves Prognostic Stratification in Esophageal Squamous Cell Carcinoma Receiving Neoadjuvant Chemoimmunotherapy: A Multicenter Retrospective Cohort Study

　　

淋巴结（lymph nodes, LNs）是抗肿瘤免疫的主要部位，可能发生免疫介导的消退；新辅助化疗联合免疫治疗（neoadjuvant chemoimmunotherapy, NCIT）诱导的消退是否提示食管鳞状细胞癌（esophageal squamous cell carcinoma, ESCC）预后仍不明确。研究人员旨在建立并验证用于预后分层的淋巴结消退分级（lymph node regression grade, LNRG）系统。本多中心回顾性队列研究分析中国三家三级肿瘤中心接受基于PD-1的NCIT并手术的965例患者。LNRG为所有清扫淋巴结中存活肿瘤面积总和与瘤床面积总和（残留存活肿瘤加已消退的既存肿瘤）之比。阴性淋巴结LNRG赋值为0。采用Kaplan–Meier/Cox回归、时间依赖曲线下面积（time-dependent area under the curve, AUC）、Brier评分（Brier score）、净重分类改善（net reclassification improvement, NRI）和综合判别改善（integrated discrimination improvement, IDI）评估生存和预测性能。共评估28,882枚淋巴结；患者分为LNRG 0–4者分别为385例（39.9%）、150例（15.5%）、26例（2.7%）、141例（14.6%）和263例（27.3%）。LNRG独立预测无病生存（disease-free survival, DFS）和总生存（overall survival, OS），其中1–2级预后最佳，4级最差。纳入LNRG、肿瘤消退分级（tumor regression grade, TRG）、ypAJCC分期和神经周围侵犯（perineural invasion, PNI）的随机生存森林（random survival forest, RSF）模型在训练队列和外部验证队列中预测2年DFS。LNRG是NCIT后一种新的独立预后指标。

研究背景：食管癌（esophageal cancer, EC）全球发病率居第8位，ESCC为亚洲主要组织学亚型。NCIT在ESCC中报告病理完全缓解（pathologic complete response, pCR）率为16.7%–55.6%，治疗相关毒性可控，但大规模回顾性研究显示接受NCIT的ESCC患者2年复发率仍达23.7%，提示需要更精确的复发风险分层。TRG是最常用的新辅助治疗疗效评价指标，但主要反映原发肿瘤（primary tumor, PT）消退，不能捕捉转移性LNs的免疫介导变化。研究提示LN来源干样CD8⁺ T细胞而非肿瘤驻留CD8⁺ T细胞是抗肿瘤免疫关键驱动；在新辅助化疗（neoadjuvant chemotherapy, NCT）或新辅助放化疗（neoadjuvant chemoradiotherapy, NCRT）中，病理LN消退与生存改善和复发减少相关。然而，NCIT下仅有初步研究显示LN消退与OS相关，且未在TRG之外显示独立意义。为此，研究人员基于多中心数据集建立并验证新的LNRG系统，发现其为接受NCIT的ESCC患者独立预后指标，并联合ypAJCC分期、PNI和TRG构建并验证可解释的RSF模型以预测早期复发；该研究为NCIT后ESCC风险分层提供了新框架，论文发表在《MedComm》。

关键技术方法：该多中心回顾性队列纳入2020年1月至2023年12月中国三家中心的965例组织学诊断ESCC患者，来源为天津医科大学肿瘤中心（训练集612例）、河北医科大学第四医院（229例）和山西省肿瘤医院（124例，外部验证集）。患者接受至少2周期抗PD-1联合铂类双药NCIT后手术。关键方法包括：标准化病理评估原发灶TRG（Becker系统）和LNRG（以累计存活肿瘤面积/累计瘤床面积计算平均LNRG，并比较最佳与最差LNRG）；HALO数字病理平台及Gwet's AC₁一致性系数评估一致性；Kaplan–Meier/Cox回归、AUC、Brier评分、NRI和IDI评价生存与预测；构建RSF模型并行变量重要性、校准、决策曲线分析和在线平台验证。

研究结果：
2.1 患者特征：从初筛7737例中纳入965例，中位年龄63岁（四分位距IQR 57–67岁），男性83.73%；按第8版美国癌症联合委员会（American Joint Committee on Cancer, AJCC）临床分期，I期7例、II期300例、III期529例、IV期129例。通过基线描述确定队列构成。
2.2 接受NCIT的ESCC患者平均LNRG分类：分析28,882枚LN，中位26枚/例；LNRG 0–4分别为385例（39.9%）、150例（15.5%）、26例（2.7%）、141例（14.6%）、263例（27.3%）；LN阳性者中224例单枚转移、356例多枚转移，其中210例呈混合消退模式。通过2年AUC和Brier评分比较，平均LNRG判别能力最佳；常规显微镜与HALO平台总体AC₁=0.98，提示一致性高。不同PD-1抑制剂间LNRG分布无显著差异（p=0.119），PD-1抑制剂类型与LNRG对DFS/OS无显著交互（p=0.129/0.864）。
2.3 淋巴结与原发性肿瘤消退之间的关联：TRG 1–3为623例（64.56%），TRG 4为342例；LNRG与TRG不一致者700/965（72.54%）；LNRG 1–3者PT消退率较高（LNRG 1–2为78.41%、LNRG 3为55.32%，LNRG 4为44.11%，p<0.001），但仍有101例LNRG 1–3而TRG 4、116例TRG 1–3而LNRG 4；LNRG 1–2组TRG 1率呈高于LNRG 0组趋势（43.75% vs. 35.84%，p=0.074）。通过交叉分布分析得出LN与PT消退不一致，提示二者具有互补评估价值。
2.4 LNRG在NCIT中的预后意义：中位随访43.5个月；2年DFS在LNRG 0–4分别为73.23%、89.80%、80.13%、67.40%、30.41%，2年OS分别为84.31%、93.18%、92.00%、84.00%、63.15%；LNRG 1与2生存无显著差异，合并为LNRG 1–2。与LNRG 1–2相比，LNRG 0、3、4的DFS/OS更差，Cox校正后仍独立；按TRG、ypT、ypN分层后预后意义一致；LNRG 0合并TRG 3–4者DFS/OS低于LNRG 0合并TRG 1–2者；NRI/IDI显示LNRG较ypN和TRG改善2年DFS风险重分类。通过Kaplan–Meier/Cox、分层及重分类分析得出LNRG为独立预后指标并补充分期和TRG。
2.5 RSF模型和在线平台的构建与验证：训练集612例、外部验证集353例；单因素和多因素Cox筛选后，保留ypAJCC分期、PNI、TRG、LNRG及吸烟史、身体质量指数（body mass index, BMI）构建RSF；LNRG判别能力最高（最低赤池信息准则[Akaike information criterion, AIC]=2938.52、最高似然比卡方[likelihood ratio chi-square, LR χ²]=141.95、2年AUC=0.74）。比较临床、病理和混合模型，病理模型因判别相当、简约和可解释被选为最终模型；变量重要性（variable importance, VIMP）显示LNRG为最重要复发预测因子，复发者风险评分更高；2年AUC训练集0.83、验证集0.75，决策曲线分析（decision curve analysis, DCA）和校准曲线显示临床效用和一致性；在线平台输入LNRG、TRG、ypAJCC分期和PNI可计算不同时间复发概率。通过模型构建、验证和在线工具开发得出可个体化风险分层。

讨论与结论：讨论部分指出，该研究为首个大规模多中心提出并验证NCIT后ESCC五级LNRG系统；LNRG提供超越常规参数的独立预后信息，LNRG 1–2提示活跃治疗反应且生存优于阴性LN（LNRG 0），LNRG与TRG不呈比例一致。LN为抗肿瘤免疫部位，含可经PD-L₁阻断分化为效应群的祖耗竭CD8⁺ T细胞；原发灶与转移LN在细胞组成、分化、遗传改变和微环境上不同，故反应异质。多转移LN混合模式时，平均LNRG优于最佳/最差；以总瘤床为基线。局限性包括回顾性选择和信息偏倚、微转移治疗前难确认、LN免疫微环境待研究。研究结论翻译：总之，这项多中心研究建立并验证了一种新的五级淋巴结消退分级（LNRG）系统，对接受新辅助化疗联合免疫治疗（NCIT）的食管鳞状细胞癌（ESCC）具有令人鼓舞的预测价值。整合LNRG与肿瘤消退分级（TRG）、神经周围侵犯（PNI）和ypTNM分期的基于随机生存森林（RSF）的模型可准确预测复发和生存。该基于LNRG的框架为免疫治疗反应提供了更完整的视角，并可能有助于指导个体化术后辅助管理，尚需随机临床研究确认。