最新研究胰腺神经内分泌瘤复发风险的新评分 [复制链接]

胰腺神经内分泌瘤（PNETs）在胰腺恶性肿瘤中占比约为3%，根治性手术为PanNETs患者首选的治疗方式，部分患者因肿瘤细胞分泌特异性激素而引起相应的临床症状而来院就诊。

例如：胰岛素瘤、胃泌素瘤及胰高血糖素瘤等。但大多数PNETs缺乏特异性表现而较难诊断或进行术后监测，这类肿瘤被定义为无功能性胰腺神经内分泌瘤（NF-PNETs）。

NANETS、NCCN、ENETS、ESMO等学术组织和机构建议采取「一刀切」的术后监测模式，即术后每3～6个月进行CT或MRI检查，但上述模式缺乏明显的循证医学证据。

为了提高术后监测水平，来自美国埃默里大学、俄亥俄州立大学、斯坦福大学等9所大学的临床专家进行了一项多中心研究。

意图为原发性、非转移性NF-PNETs制定一个术后复发风险评分的预测系统，从而制定个体化的监测方案。

此研究也进一步证明：与其他指南中的「一刀切」模式相比，该评分系统具有潜在的成本节约价值。评分标准具体如下表：

注：0-2分：低风险；3-5分：中等风险；6-10分：高风险

监测计划：

低风险/12个月，中等风险/6个月，高风险/3个月

专家们分别搜集9所大学原发性、非转移性高/中分化NF-PanNETs患者的病历资料（包括基线资料、组织病理学资料、围手术期资料等）。

时间从至年，主要观察结果为无复发生存期（recurrence-freesurvivals，RFS），目的为评估临床、病理指标与疾病复发的相关性，并设计复发风险评分系统，预测RFS的风险分层。

将患者按照2:1随机分配至衍生组（derivationcohort,DC）和验证组（validationcohort,VC）进行建模及统计学分析。采用新的复发风险分层监测与「一刀切」监测方案进行成本分析。

入组患者共计例，DC组患者例，VC组画着例，两组患者的基线数据类似，包括年龄、性别、BMI、症状、肿瘤部位、切除方式、肿瘤大小、R0切除率、Ki-67指数、并发症发生率、随访期内复发率等。

DC组患者2年RFS达92%，选择具有足够样本量的非冗余变量进行多变量分析，存在4个与疾病复发相关的因素：肿瘤相关症状（疼痛、出血、*疸），瘤径2cm，Ki-67指数，淋巴结转移。

对组内患者进行赋分，创建RRS模型，并根据得分分层，得到如下结果：

1）肿瘤复发率随分数升高而增加；

2）2年RFS随分数的升高而下降。

基于得分及2年RFS创建3个分组——低风险组（0-2分），中等风险组（3-5分），高风险组（6-10分）；当将这些危险分度应用于DC组患者，同样得到如下结果：

1）肿瘤复发率随组别的危险度升高而增加。

2）2年RFS随组别的危险度升高而下降。

Kaplan–Meier生存分析印证了上述结论。

VC组患者2年PFS达91%，同样根据表1为该组患者赋分，并创建模型，得出的结果相仿，从而验证了DC组模型的可靠性及分层的准确性。

成本分析：

接受RRS风险分层监测计划（低风险组/12个月，中等风险组/6个月，高风险组/3个月）与接受「一刀切」监测计划（每3个月、每4个月或每6个月）相比，美国医疗保健系统估计在2年内可节省成本～美元。

本研究通过使用肿瘤相关症状（疼痛、出血、*疸）和疾病复发相关的病理特征（肿瘤大小、淋巴结转移和Ki-67指数）对患者进行0-10分的评分。

将患者分为低、中、高风险组，RRS通过复发风险的增加而准确地将患者分层，与低风险组（0-2分）患者相比，中等风险组（3-5分）患者复发的可能性高4-5倍，高风险组患者复发的可能性高23-34倍。

RRS将已知的与NF-PNETs复发相关的病理特征对患者进行评分，其中，按照美国癌症联合委员会（AJCC）和ENETS分期系统，瘤径2cm的患者将至少被归为Ⅱ期。

而淋巴结转移是另一个已知的不良预后因素，如患者存在淋巴结转移将被归为Ⅲ期。

术前评估中唯一与术后复发有关的因素是肿瘤相关症状，特别是疼痛、胃肠道出血、*疸或胰腺炎，出现肿瘤相关症状可作为疾病晚期的重要标志。

Ki-67指数20%对复发具有最高的预后权重，不管其他临床病理特征如何，Ki-67指数20%的患者将直接归入高风险组，Ki-67指数是预测复发的最强预后因素。

Ki-67指数20%与风险评分中的其他因素密切相关，Ki-67指数20%的患者瘤径一般均2cm，术前可能已存在肿瘤相关症状，并有更高的淋巴结转移倾向。

同样地，对于Ki-67指数3%患者，以及Ki-67指数为3%～20%患者，纳入术前症状、肿瘤大小、淋巴结转移情况等指标可以更准确地对患者的复发风险进行分层。

总之，RRS是一种新颖的、经过验证的临床工具，它结合了高/中分化NF-PNETs患者的已知不利临床、病理因素，准确地对术后复发风险进行分层，利用评分来指导术后复发的监测，可以有效的节省医疗成本。

参考文献：

[1]ZaidiMohammadY,Lopez-AguiarAlexandraG,SwitchenkoJeffreyM,Lips