新辅助治疗后乳腺癌切除标本肿瘤床的病理学评估：一项回顾性队列研究

《Histopathology》：Pathological assessment of tumour beds in breast excisions post-neoadjuvant therapy: a retrospective cohort study

　　

目的：新辅助治疗（neoadjuvant therapy, NAT）后乳腺癌切除标本的病理学评估可为预后及后续治疗管理提供宝贵信息。此类病例有时难以进行病理学评价，至少部分归因于NAT后肿瘤床（tumour bed）被掩盖。本研究旨在比较外科病理实验室处理经NAT与未经NAT的乳腺标本时所耗费的时间与资源，并次要确定大体评估中肿瘤床可识别性的相关特征。 方法与结果：在这项单中心回顾性研究中，研究人员于2019年至2025年间纳入241例接受系统性NAT的乳腺癌切除标本，并按1:1随机选取非NAT对照组。与非NAT组相比，NAT组的中位组织蜡块数更高（20.0 vs 13.0，P＜0.001），需行大体再取材（gross resampling）的比例（23.7% vs 7.1%，P＜0.001）及需病理医师复核（pathologist review）的比例（16.2% vs 4.6%，P＜0.001）均更高。NAT组病理报告周转时间（turnaround time, TAT）中位数更长（17.0天 vs 15.0天，P＜0.001）。在NAT病例中，治疗前临床分期与肿瘤床的大体（macroscopic）可识别性相关。 结论：NAT后的乳腺癌切除标本较未行NAT的同类标本明显消耗更多时间与实验室资源。随着NAT在乳腺癌及其他癌种中的应用日益广泛，此类患者切除标本的病理学评估预计将更具挑战性且更耗时。早期认识这些趋势有助于医疗机构相应地规划和分配资源。

新辅助治疗后乳腺癌切除标本肿瘤床的病理学评估对病理实验室资源利用影响的回顾性队列研究解读

该研究发表于《Histopathology》。目前新辅助治疗（neoadjuvant therapy, NAT）在乳腺癌诊疗中的应用日趋广泛，不仅用于局部晚期及炎性乳腺癌，也作为HER2阳性及三阴性（triple-negative, TN）乳腺癌治愈性治疗的一部分，并可促进保乳手术的实施。然而NAT会使原发灶发生治疗反应，导致术后标本中原有肿瘤区域（即肿瘤床，tumour bed）被纤维化、瘢痕或泡沫细胞替代，甚至完全消失，造成大体检查难以辨认。现有指南虽推荐结合临床及影像学信息定位肿瘤床并充分取材，但NAT标本常需额外切片、再取材及病理医师复核，其对医院病理科实际工作流程及资源消耗的影响尚缺乏量化研究。因此，研究人员开展此项回顾性队列研究，旨在明确NAT乳腺切除标本相较于非NAT标本在实验室资源与时间上的差异，并探讨肿瘤床大体可识别性的影响因素，为医疗资源规划提供依据。

主要研究方法

研究人员回顾性调取Nova Scotia Health 2019年6月至2025年6月接受NAT的浸润性乳腺癌切除标本（N=241），排除单纯内分泌治疗、姑息治疗、切缘再切除及完成性全乳切除病例，并从同期非NAT浸润性乳腺癌切除标本中按手术类型及送检季度1:1随机抽取对照组（N=241）。从实验室信息系统提取每例标本的组织块数（不含淋巴结）、是否需病理医师大体复核、是否需标本再取材、病理报告周转时间（turnaround time, TAT＝报告签发日期－标本接收日期）。由大体描述将肿瘤床分为可识别（identifiable）、不确定（indeterminate）及不可识别（unidentifiable），再取材原因单独编码；临床病理资料（cT分期、分子分型、RCB分级等）源自原始病历及报告。分类变量用卡方检验，连续变量用Mann–Whitney U及Kruskal–Wallis检验，肿瘤床可识别性影响因素用单因素多分类回归，再取材需用单因素Logistic回归，统计学使用Stata软件完成。

研究结果

Clinicopathological Characteristics（临床病理特征）

241例NAT标本中，大体肿瘤床可识别150例（62.2%），不确定47例（19.5%），不可识别44例（18.3%）。57例（23.7%）需再取材，其中49.1%为确认完全缓解（pathological complete response, pCR），35.1%为更好评估部分缓解程度，8.8%为首次大体检查完全遗漏肿瘤床，7.0%为非肿瘤床相关原因（如切缘或淋巴结）。

Resource Utilization and Turnaround Time（资源利用与报告周转时间）

NAT组比非NAT对照组需更频繁再取材（23.7% vs 7.1%，P＜0.001）、更需病理医师复核（16.2% vs 4.6%，P＜0.001），中位组织块数更多（20.0［IQR 14.0–26.0］vs 13.0［IQR 10.0–18.0］，P＜0.001），中位病理报告TAT更长（17.0天［IQR 13.0–21.0］vs 15.0天［IQR 13.0–19.0］，P＜0.001）。

进一步按肿瘤床大体可识别性分层发现，肿瘤床不可识别者的再取材率（47.7% vs 可识别者18.7%，P＜0.001）及病理医师复核率（34.1% vs 8.7%，P＜0.001）显著升高，中位组织块数达25.5块（vs 可识别者16.0块，P＜0.001），其TAT（19.0天）也显著高于非NAT对照组（P＝0.002）；不确定组组织块数（中位26.0块）及需病理医师复核比例（23.4%）接近不可识别组，但再取材率（17.0%）接近可识别组。

Predictive Factors of Macroscopic Tumour Bed Identifiability and the Need for Specimen Resampling（大体肿瘤床可识别性的预测因素与标本再取材的需求）

单因素分析显示，治疗前临床T分期（cT stage）与肿瘤床大体可识别性有关，cT2较cT1更少出现不可识别肿瘤床（OR 0.30，95% CI 0.13–0.68，P＝0.0297）。残癌负荷（Residual Cancer Burden, RCB）分级亦相关，RCB 0（pCR）相较RCB III更易出现不可识别肿瘤床（OR 18.4，95% CI 4.07–83.60，P＜0.001），相邻RCB级别间无显著差异。大体不可识别肿瘤床使再取材所需几率增加约4倍（OR 3.98，95% CI 1.94–8.17，P＝0.0004）；乳腺切除术较保乳术有再取材增多趋势（OR 1.89，95% CI 0.99–3.60，P＝0.0549），存在活检标记物有减少再取材趋势（OR 0.54，95% CI 0.29–1.02，P＝0.0566），均未达统计学显著性。

讨论与结论

研究人员指出，乳腺切除标本经NAT后较非NAT标本明显占用更多病理实验室资源，资源消耗高峰出现在大体无法识别肿瘤床的病例。大体肿瘤床不可识别与再取材几率升高密切相关。治疗前较大临床T分期及较高RCB级别（提示残存肿瘤）有利于大体识别肿瘤床，而pCR（RCB 0）最难识别。活检标记物（碳颗粒、金属圈等）可提高肿瘤床采样信心，但未在所有病例中被发现（＞1/4），可能系脱落或大体难以辨识。极少数病例（4例）即使广泛取材仍无明确肿瘤床证据，经多学科讨论按pCR随访，至今无复发。本研究首次量化了术前系统治疗对病理实验室工作流程的影响，局限在于回顾性设计、肿瘤床可识别性记录受大体操作者主观影响、未行多因素分析及未探讨乳腺背景组织类型等因素。

结论翻译：

新辅助治疗后的乳腺癌切除标本所需病理实验室时间与资源显著多于未接受新辅助治疗的同类标本。随着新辅助治疗在乳腺癌及其他恶性肿瘤中应用的增加，此类患者切除标本的病理学评估将愈发具挑战性且耗时。通过及早识别这些趋势，医疗卫生体系可据此进行相应规划与资源分配。