《Surgery (Oxford)》:TNM9 for lung cancer; key revisions and implications for staging
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肺癌TNM第九版分类系统于2026年1月1日正式实施,主要更新N、M分类。N区分单/多 mediastinal 节(N2a/N2b),M1c细分为单器官(M1c1)或多器官转移(M1c2),R分类明确术后残留状态(R0/R1/R2),优化分期分组以提升预后评估。
克雷格·韦克菲尔德(Craig Wakefield)|路易丝·伯克(Louise Burke)
克雷格·韦克菲尔德(Craig Wakefield):爱尔兰科克大学医院的病理学顾问,拥有医学学士学位(MB)、生物学学士学位(BCh)及病理学高级认证(BAO)。无利益冲突声明。
摘要
肿瘤/淋巴结/转移(TNM)分类系统为描述恶性肿瘤的解剖范围提供了统一的框架,有助于指导治疗选择和临床试验的纳入标准,同时也能为公共卫生政策提供依据。自2026年1月1日起,第九版肺癌TNM分类正式被英国皇家病理学家学院采纳,这是迄今为止最全面的修订版本,它整合了一个庞大的全球范围内整理的数据集。虽然T组分的分类方式与第八版保持一致(仍基于肿瘤的侵袭性大小),但N组和M组分进行了显著改进:N组现在区分了单灶性(N2a)和多灶性(N2b)纵隔淋巴结受累情况;M组新增了M1c1和M1c2亚组,以区分局限于单一器官系统的多灶性转移和跨多个器官系统的转移。R组(切除情况)的分类也得到了进一步细化,特别是明确了R0(不确定切除)这一类别。本文将重点介绍第九版的主要变化,并回顾其在肺癌管理中的应用原则。
引言
通过采用国际公认的命名体系,肿瘤分期长期以来一直为临床医生提供了一种方法,以便在不同器官系统中描述恶性肿瘤的解剖范围。自1997年以来,国际肺癌研究协会(IASLC)与国际癌症控制联盟(UICC)及美国癌症联合委员会(AJCC)联合发布了多版胸部恶性肿瘤的肿瘤/淋巴结/转移(TNM)分类标准。这些标准有助于规范医疗提供者之间的沟通,指导肺癌患者的治疗方式选择和临床试验资格评估,并为公共卫生政策和癌症预防策略提供参考。随着领域内不断取得的新进展,TNM分类会定期进行修订。第九版肺癌TNM分类在前期版本的基础上进行了大量完善,并于2025年1月1日正式实施。1 本文主要关注基于手术切除标本的病理分期结果(即pTNM),旨在帮助外科医生更好地理解其应用原则及最新版本的修订内容。
肺癌TNM分类适用于所有原发性肺癌,包括非小细胞癌、小细胞癌、类癌及非典型类癌肿瘤,但不包括原发性间叶性肿瘤或淋巴增生性疾病。需要注意的是,肿瘤分期并非治疗选择的唯一决定因素,在个性化肿瘤治疗时代,还需综合考虑患者的其他因素和肿瘤的生物学特性(如基因突变状态和预后生物标志物)。有关肺癌TNM分期的详细信息,请参考IASLC发布的胸部肿瘤分期手册。2
章节摘录
历史回顾
当前分期信息的统计分析基于一个庞大的国际数据集,这是迄今为止规模最大的数据集,涵盖了2011年1月至2019年12月期间诊断出的所有肺癌病例(共87,043例)。总体生存率被用来反映肿瘤的生物学特性;生存曲线的临床差异被用于进一步细分分期类别,同时确保这些分类在实际应用中具有可行性。
T组分
第九版TNM分类未对T组分进行任何修改,仍沿用基于肿瘤侵袭性大小的分类方式。这一分类方式已通过现有数据集得到进一步验证。T组分用于根据肿瘤的解剖特征对其进行分类;当一个肿瘤符合多个T组分描述时,以其中最高级别的描述来确定分期。
N组分
与以往版本相同,第九版TNM分类要求对区域淋巴结(包括胸内、斜角肌区和锁骨上区的淋巴结)进行彻底检查,IASLC的淋巴结评估标准也未作调整。5 充分的淋巴结评估应至少涵盖六个站点,其中必须包括三个纵隔淋巴结站点(其中至少一个为亚气管淋巴结站点7)。对于上叶或中叶肿瘤,还需评估至少一个上区淋巴结站点(右侧为站点2和4,左侧为站点5和6)。
M组分
转移负荷的增加通常与较差的预后相关,但根据具体转移部位或远处肿瘤体积的定量评估来区分不同患者群体在TNM分类中较为复杂。1 第九版将M1c组(多灶性胸外转移)细分为M1c1(多灶性胸外转移局限于单一器官系统)和M1c2(多灶性胸外转移分布于多个器官系统)。
切除情况
R组分类用于指示术后是否仍有残留肿瘤,仅适用于手术切除后的情况(见表2)。该分类提供了重要的预后信息,也可用于标记预后意义不明确的病例。
R0表示肿瘤完全切除,无可见残留组织;手术切缘阴性且淋巴结评估结果均阴性。显微镜下可见微量残留肿瘤(R1)表示仍有少量肿瘤残留。
分期组
分期组将所有癌症患者(包括所有TNM分期情况)划分为具有相似预后的实用分组。第九版中N组和M组的重大修订使得分期组与解剖学疾病的预后特征更加吻合。第九版分期组的变化详见表3。
结论
第九版肺癌TNM分类是全球跨学科合作的成果。主要成就包括使用了更具代表性的国际数据集,验证了第八版中制定的T组分定义,并提高了对晚期疾病的预后判断能力。尽管当前数据集中缺乏足够的非解剖学数据,但未来版本可能会探索如何将这些数据纳入分类体系中。