《International Journal of Women's Health》：A Risk Prediction Model for Progression-Free Survival in Endometrial Cancer Integrating Clinicopathological Variables and Routine Laboratory Indicators
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目的 利用常规临床病理和术前实验室数据，开发并验证子宫内膜癌（EC）无进展生存期（PFS）的预测模型，并评估炎症、营养和肿瘤标志物的增量预后价值。方法 本单中心回顾性队列研究纳入282例接受初次治疗的EC患者。提取术前7天内的临床病理数据和实验室结果。PFS为
目的 利用常规临床病理和术前实验室数据，开发并验证子宫内膜癌（EC）无进展生存期（PFS）的预测模型，并评估炎症、营养和肿瘤标志物的增量预后价值。方法 本单中心回顾性队列研究纳入282例接受初次治疗的EC患者。提取术前7天内的临床病理数据和实验室结果。PFS为主要终点。采用Kaplan–Meier和Cox回归分析识别独立预后因素以构建模型。通过bootstrap法进行内部验证。使用校正C指数、时间依赖性受试者工作特征（ROC）曲线、校准曲线和决策曲线分析（DCA）评估模型性能。结果 随访期间发生76例PFS事件。与非事件组相比，事件组患者国际妇产科联盟（FIGO）分期更晚、非子宫内膜样组织学比例更高、炎症和高凝状态更明显。多因素分析确定FIGO III–IV期（HR = 1.95, P = 0.008）、非子宫内膜样组织学（HR = 1.95, P = 0.006）、中性粒细胞-淋巴细胞比值（NLR）（HR = 1.15, P = 0.021）以及对数转换的癌抗原125（CA125）（HR = 1.79, P = 0.003）为独立预测因子。该模型对3年PFS显示出良好的区分能力（AUC = 0.792）、令人满意的校准能力，以及在相关临床阈值范围内的正向净获益。结论 基于易于获取的临床病理和实验室指标构建的预测模型在子宫内膜癌PFS风险分层中表现出良好的内部性能；然而，在更广泛的临床应用前需进行外部验证。NLR和CA125在传统分期和病理学之外提供增量预后价值，可能有助于个体化术后管理。
**论文解读：整合临床病理与常规实验室指标的子宫内膜癌无进展生存期风险预测模型**
**研究背景与问题**
子宫内膜癌（EC）是发达国家最常见的妇科恶性肿瘤之一。尽管多数患者诊断时处于早期且术后预后良好，但仍有相当比例在随访期间出现复发或进展，尤其是晚期或高风险亚型患者。当前欧洲妇科肿瘤学会/欧洲放射肿瘤学会/欧洲病理学会（ESGO/ESTRO/ESP）指南已整合分子分型与临床病理特征进行风险分层，以优化辅助治疗和随访策略。然而，在真实世界中，分子检测的可及性、成本及标准化程度存在差异，导致指南推荐与临床实施之间存在缺口。此外，全身性炎症反应、营养状态及凝血激活与肿瘤微环境相互作用，参与肿瘤侵袭、免疫逃逸和转移潜能。既往研究提示中性粒细胞-淋巴细胞比值（NLR）、血小板-淋巴细胞比值（PLR）、预后营养指数（PNI）及癌抗原125（CA125）等指标与EC预后相关，但缺乏将多种常规指标整合为统一预测模型的研究。因此，本研究旨在利用常规临床病理变量和术前实验室指标，构建一个可解释的PFS风险预测模型，以提供易于获取的术后风险分层工具，辅助个体化随访强度和辅助治疗决策。
**研究内容与结论**
本研究为单中心回顾性队列研究，纳入2020年1月至2024年3月在某医院妇科肿瘤中心接受初次治疗的282例EC患者，随访数据收集至2025年3月。主要终点为无进展生存期（PFS），定义为从手术日期至首次影像学/病理学复发/进展或癌症相关死亡的时间。研究人员提取术前7天内的临床病理数据（包括年龄、体重指数、FIGO分期、组织学类型、肿瘤分级、肌层浸润深度、淋巴血管间隙浸润（LVSI）状态及辅助治疗）和实验室指标（包括中性粒细胞计数、淋巴细胞计数、血小板计数、白蛋白、D-二聚体和CA125，并计算NLR、PLR、淋巴细胞-单核细胞比值（LMR）和PNI）。通过Kaplan-Meier法和Log rank检验进行生存分析，采用Cox比例风险回归模型进行单因素和多因素分析，识别独立预后因素。内部验证采用bootstrap重抽样（500次），模型性能通过校正C指数、时间依赖性受试者工作特征（ROC）曲线、校准曲线和决策曲线分析（DCA）进行评估。
研究结论：多因素分析确认FIGO III–IV期、非子宫内膜样组织学、NLR和对数转换的CA125为PFS的独立预测因子。模型对3年PFS的AUC为0.792，校准良好，DCA显示在0.05–0.55阈值概率范围内具有正向净获益。NLR和CA125在传统分期和病理学之外提供增量预后价值，可能有助于个体化术后管理。该研究成果发表在《International Journal of Women's Health》。
**关键技术方法**
本研究采用单中心回顾性队列设计，数据来源于电子病历、实验室信息系统、病理数据库及随访登记。样本队列为282例连续接受初次手术治疗的EC患者。主要分析方法包括Kaplan-Meier生存曲线、Log rank检验及Cox比例风险回归模型。内部验证通过bootstrap重抽样（500次）实现，模型性能评估采用校正C指数、时间依赖性ROC曲线、校准曲线和决策曲线分析（DCA）。所有分析使用R 4.5.2和SPSS 26软件，双侧P<0.05为差异有统计学意义。
**研究结果**
**基线临床病理和实验室特征**
与非事件组（206例）相比，事件组（76例）患者FIGO分期更晚（III–IV期：48.68% vs 16.99%，P<0.001），非子宫内膜样组织学比例更高（39.47% vs 21.84%，P=0.003），肿瘤分级更高（G3：47.37% vs 22.33%，P<0.001），LVSI阳性率更高（53.95% vs 32.04%，P<0.001）。实验室指标方面，事件组中性粒细胞计数、D-二聚体、CA125、NLR、PLR显著升高，淋巴细胞计数、白蛋白、LMR、PNI显著降低，提示事件组存在更明显的全身炎症、高凝状态和营养免疫储备下降。
**Cox回归分析预后因素**
单因素Cox回归显示FIGO分期、组织学类型、肿瘤分级、LVSI、NLR、PNI、CA125、D-二聚体和辅助治疗与PFS显著相关（均P<0.01）。多因素Cox回归确认FIGO III–IV期（HR=1.95，95% CI: 1.19–3.20，P=0.008）、非子宫内膜样组织学（HR=1.95，95% CI: 1.21–3.14，P=0.006）、NLR（每增加1单位HR=1.15，95% CI: 1.02–1.30，P=0.021）和对数转换的CA125（HR=1.79，95% CI: 1.22–2.63，P=0.003）为独立预测因子。LVSI和肌层浸润深度仅达到边缘显著性（P=0.073和P=0.085），PNI在多因素分析中失去独立预测价值（P=0.113）。辅助治疗因位于基线疾病严重程度与生存结局之间的因果路径上，未纳入最终模型以避免过度调整。
**Kaplan-Meier生存分析**
根据文献确定的截断值（NLR≥3.0，PNI<46）和FIGO分期（I–II vs III–IV）进行分层，Kaplan-Meier分析显示：NLR≥3.0组PFS显著劣于NLR<3.0组（Log rank P=0.0056）；PNI<46组PFS显著劣于PNI≥46组（Log rank P<0.0001）；FIGO III–IV期组PFS显著劣于I–II期组（Log rank P<0.0001）。各组生存曲线早期即出现分离，且差异随时间延长而增大。
**模型区分能力与校准**
时间依赖性ROC曲线显示模型对3年PFS的AUC为0.792，表明良好的区分能力。由于样本量减少和高删失，未获得稳定的5年AUC估计值。3年和5年校准曲线显示预测概率与观察概率之间具有良好一致性，尤其在中等至高风险范围内，提示模型校准性能稳定。
**决策曲线分析（DCA）**
选择36个月时间点进行DCA，结果显示在阈值概率约0.05–0.55范围内，基于Cox回归的预测模型曲线位于“全部治疗”和“都不治疗”策略之上，表明使用该模型进行临床决策可带来更高净获益。尽管随着阈值概率增加净获益逐渐下降，但在大多数临床相关阈值概率下仍保持正向且优于极端策略。
**增量价值分析**
时间依赖性ROC分析中，全模型（临床病理+实验室指标）对3年PFS的AUC为0.792，优于仅临床病理模型（AUC=0.708），表明添加实验室生物标志物可中等程度提升风险分层能力。校准曲线显示全模型预测与观察概率的一致性更好，DCA进一步显示全模型在较宽阈值概率范围（约0.10–0.50）内具有更高净临床获益，支持其潜在临床效用。
**讨论与结论**
讨论部分指出，本研究发现的FIGO晚期和非子宫内膜样组织学是PFS独立预测因子，与指南风险分层一致。NLR的独立显著性提示其可能反映肿瘤相关炎症-免疫微环境的全身性投射，机制上中性粒细胞通过中性粒细胞胞外陷阱和促血管生成/基质重塑因子促进侵袭转移，而淋巴细胞减少则削弱抗肿瘤免疫监视。CA125的预后价值不依赖于分期，可能反映腹膜/间皮相关炎症及肿瘤细胞黏附迁移能力。D-二聚体和PNI在单因素中显著但多因素中失去独立性，可能因通路重叠（D-二聚体与炎症网络紧密耦合）、模型简约性（优先保留稳健预测因子）及成分重叠（PNI中包含的淋巴细胞亦为NLR组分）。模型对3年PFS的AUC约0.792、校准良好及DCA正向净获益，符合当前预测模型标准。局限性包括单中心回顾性、事件数有限、缺乏外部验证和分子分型整合。
翻译研究结论部分：总之，本研究基于常规可获得的临床病理和实验室指标，开发了一个内部验证的子宫内膜癌无进展生存期（PFS）预测模型。该模型表现出中等至良好的区分能力和可接受的校准能力，以3年PFS预测性能最稳健，可作为子宫内膜癌探索性风险分层的支持工具。然而，在考虑任何临床应用之前，需进行外部和多中心验证。应承认缺乏分子分型是一个关键局限性，该模型应被解释为分子整合风险分层系统的补充。
