20岁女性的10mm混杂磨玻璃结节——中山模型的精准围手术期评估

张勇提醒您 2024-04-08 11:09:00

对于早期肺腺癌的围手术期风险评估,我们建立了4个模型,用于手术时机、手术方式以及术后复发概率的全程评估。本例为模型应用的典型案例。

肺结节评估,可以分为三个问题。

1.需要手术吗?

2.怎样手术?

3.术后复发概率多少?

病史:

20岁年轻女性,体检发现右肺中叶混杂磨玻璃结节5个月,随访无变化。

CT可见:

右肺中叶混杂磨玻璃结节,有空泡及血管异常。

恶性的诊断没有疑问。虽然患者只有20岁,没有任何的危险因素,但这种持续存在的混杂磨玻璃结节,基本都是肿瘤性的。几乎所有的专业医生都可以做出准确判断。

仅仅诊断肿瘤,显然是不够的。对于20岁的年轻女性,手术与否的选择可能会影响其一生,需要非常谨慎。

评估1:是否要手术?

这主要关键看有没有达到浸润性腺癌的阶段。

首先,我们采用磨玻璃结节浸润风险临床模型评估(AUC=0.90),简单填入密度直径等几个参数,评估得出浸润性腺癌的概率为94.2%。进一步采用AI模型(AUC=0.98)判断:浸润性概率进一步升高至96.8%。因此建议患者切除。

评估2:肺叶切除还是肺段切除?

由于结节位于右肺中叶,一般均行肺叶切除。

然而如果这个结节位于上叶或者下叶,该怎样手术?这主要看:实性成分占比(CTR)。CTR<0.5,亚肺叶切除非常安全。而测量该肺结节的CTR大概为0.5左右。行亚肺叶切除也是比较安全的。

其次评估下肺泡间转移STAS的可能。如果STAS阳性,应该行肺叶切除。IASLC认为,由于CT分辨率的问题,影评估STAS是不可能的。然而,STAS和病理亚型相关,而病理亚型也和CT形态相关。因此可以用CT形态间接推测STAS的可能。

采用我们的肺结节STAS模型(AUC=0.897),评估概率为约12%,属于低概率事件。因此这个结节可行楔形切除。但由于中叶本身较小,楔形切除意义不大,仍然考虑右肺中叶肺叶切除。

评估3:术后复发概率多少?

术后复发概率多少?这要看纵隔窗。纵隔窗仅仅可见点状实性成分。该结节接近影像上纵隔窗不可见的混杂磨玻璃结节,属于基本不会复发,复发概率不到1%。

患者即接受手术切除,行右肺中叶切除。书中冰冻病理:原位癌。

但最终病理升级为IA2期,浸润性腺癌,腺泡型为主,复杂腺体5%,属于Grade2,与术前评估相符合。

按照这个病理,依靠目前的TNM分期及病理grade分级,这个IA2期中分化的结节,术后5年复发概率应该在20%左右。那么对于20岁的年轻女性,显然是个巨大的心理负担。

我们再采用术前影像结合术后病理,再次采用复发风险模型(AUC=0.926)评估术后5年复发概率。经模型计算,术后复发概率约<5%,仍属于最低复发概率的浸润性腺癌。

而我们的模型采用术前CT结合术后病理的方法,判断术后复发的概率,大大优于TNM分期和病理分级。可以避免术后盲目的基因检测,和因为惧怕复发而做不必要的MRD检测、甚至术后靶向药物的滥用。

最后看一下患者母亲的心路历程,对患者家庭来说,各个阶段的决定都很艰难。如果能给予精准的评估,就可以最大程度做到精准治疗并减少焦虑。

模型文献:

[1] Hu F, Huang H, Jiang Y, et al. Discriminating invasive adenocarcinoma among lung pure ground-glass nodules: a multi-parameter prediction model. J Thorac Dis. 2021. 13(9): 5383-5394.

[2] Zheng J., Yang D., Zhu Y., Gu W., Wang N. Pulmonary Nodule Risk Classification in Adenocarcinoma from CT Images Using Deep CNN with Scale Transfer Module. IET Image Processing. 2020. 14(8).

[3] 张龙富, 刘洁, 倪筝, 路新源, 胡斌, 汪灏, 冯明祥, 张勇. 构建并验证nomogram模型预测ⅠA期肺腺癌肺泡间转移. 中国癌症杂志. 2022. 32(12): 1210-1217.

[4] Zhang L, Liu J, Yang D, et al. A Nomogram Based on Consolidation Tumor Ratio Combined with Solid or Micropapillary Patterns for Postoperative Recurrence in Pathological Stage IA Lung Adenocarcinoma. Diagnostics (Basel). 2023. 13(14): 2376.

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