引用本文： 張俐娜, 凌煜瑋, 李開富, 趙燁, 趙菁, 楊敬春, 冷振鵬, 康驊. 基于SEER數據庫構建的甲狀腺微小乳頭狀癌頸淋巴結轉移預測模型的術前應用價值. 中國普外基礎與臨床雜志, 2022, 29(2): 188-195. doi: 10.7507/1007-9424.202106008 復制
隨著近年來高分辨率超聲的發展和對甲狀腺癌重視程度的提高，甲狀腺癌的發病率在全球范圍內不斷上升[1]。有研究[2]報道，1990年至2013年期間，甲狀腺癌的發病率增加了約20%。分化型甲狀腺癌約占甲狀腺惡性腫瘤的90%，其中以甲狀腺乳頭狀癌最為常見。世界衛生組織將腫瘤最大徑≤10 mm的甲狀腺乳頭狀癌定義為微小甲狀腺乳頭狀癌（papillary thyroid microcarcinoma，PTMC）[3]。盡管甲狀腺乳頭狀癌被認為是一種惰性腫瘤，總體具有較好的治療效果和預后，2015年美國甲狀腺協會（American Thyroid Association，ATA）頒布的指南也推薦T1～T2期、腫瘤無外侵、臨床分期為N0期的甲狀腺乳頭狀癌患者，可考慮不進行預防性中央區淋巴結清掃[3]。但超聲檢查對于甲狀腺乳頭狀癌中央區淋巴結轉移的評估能力有限[4-5]，cN0期的PTMC患者仍有33.2%～50.0%的概率存在中央區淋巴結轉移[6-8]，這最終會導致遠處轉移、疾病復發及不良的預后[9-12]。因此，仍需要進一步探索更為有效的PTMC淋巴結轉移預測因子，以便指導預防性淋巴結清掃的實施和術后的隨訪監測管理。
監測、流行病學和最終結果（The Surveillance，Epidemiology，and End Results，SEER）數據庫收集了約30%的美國人口的癌癥診斷、治療和生存數據[13]，該公共數據庫提供了較為全面的腫瘤病理臨床特征信息，為大數據時代的醫學研究提供了新的研究思路。盡管目前已有研究基于SEER數據庫探索了甲狀腺癌患者頸部淋巴結轉移的影響因素[14-16]，但針對PTMC的研究較為有限[17-18]，且缺乏一定的術前決策價值。因此，本研究基于SEER數據庫中PTMC患者的臨床和病理資料記錄，篩選和分析PTMC患者頸部淋巴結轉移的潛在危險因素，并構建預測PTMC患者頸部淋巴結轉移的模型。此外，通過收集首都醫科大學宣武醫院2019–2020年期間收治的初治PTMC患者的臨床病理資料和超聲影像資料，驗證該模型的預測能力及通過影像學手段進行術前評估的能力。本研究的實施，有利于進一步建立術前評估淋巴結轉移風險的預測模型，為患者制定個體化手術方案提供參考。
1 資料和方法
1.1 SEER數據庫病例信息獲取
通過SEER*Stat軟件（版本號：8.3.9）獲取SEER數據庫中2004–2015年期間診斷為甲狀腺惡性腫瘤并行手術治療患者的臨床病理特征資料，包括患者的年齡、性別、診斷、手術方式、病理特征、預后情況等。入組標準包括：① 腫瘤最大徑≤10 mm；② 接受甲狀腺和區域淋巴結手術；③ 組織學類型為甲狀腺乳頭狀癌，ICD-O-3代碼包括8050（乳頭狀癌）、8260（乳頭狀腺癌）、8340（乳頭狀癌濾泡亞型）、8341（微小乳頭狀癌）和8344（乳頭狀癌柱狀細胞亞型）；④ 切除淋巴結數 >0枚，且具有完整淋巴結轉移情況的記錄；⑤ 具有完整腫瘤外侵情況記錄；⑥ 具有是否為多灶性腫瘤的記錄。排除標準包括：① 未進行淋巴結清掃及淋巴結狀態病理評估；② 其他類型的甲狀腺癌（濾泡性甲狀腺癌、甲狀腺髓樣癌、甲狀腺未分化癌等）或無組織學記錄；③ 腫瘤最大徑>10 mm或無腫瘤大小具體數值；④ 缺少完整病理及臨床特征記錄；⑤ 存在遠處轉移（M1）。根據SEER數據庫中提供的手冊進行代碼轉換。根據是否存在淋巴結轉移及病理N分期，將患者分為淋巴結轉移組和無淋巴結轉移組。
1.2 臨床病理資料
回顧性分析2019年1月至2020年12月期間首都醫科大學宣武醫院甲狀腺乳腺疾病診療中心收治的甲狀腺癌并接受手術治療患者的臨床及術后病理資料。入組標準為：① 術前行高分辨率甲狀腺超聲檢查，對可疑甲狀腺低回聲進行細針穿刺診斷為甲狀腺癌，并對其頸部淋巴結狀態進行評估的初治患者；② 具有術前超聲檢查完整圖像記錄的患者；③ 至少行一側甲狀腺腺葉切除及中央區淋巴結清掃的患者；④ 術后病理證實為PTMC（腫瘤最大徑≤10 mm）；⑤ 病理報告記錄頸部淋巴結情況，切除頸部淋巴結數>0枚。排除標準為：① 術前診斷為甲狀腺良性疾病，術后病理意外發現甲狀腺癌的患者；② 甲狀腺二次手術或未行區域性淋巴結切除的患者；③ 既往頸部放射治療史或其他頜面部腫瘤史的患者；④ 術前無完整超聲圖像記錄的患者。根據是否淋巴結轉移，將患者分為淋巴結轉移組和無淋巴結轉移組。所有患者均簽署了知情同意書，本研究經首都醫科大學宣武醫院醫學倫理委員會批準，批文編號為：臨研審 ［2020］055號。
1.3 超聲影像資料判讀
收集所有入組臨床患者的術前超聲影像資料，記錄腫瘤的影像學特征。根據腫瘤測量的大小記錄腫瘤最大徑（mm）；根據超聲穿刺病理結果，若多個結節穿刺考慮為甲狀腺乳頭狀癌，則記錄為多灶腫瘤；根據腫瘤與甲狀腺被膜的關系，判讀腫瘤是否存在可疑的被膜侵犯及腺體外侵犯，典型圖像如圖1所示。所有超聲影像由兩位高年資超聲科醫師協助判讀。
圖1
示PTMC與甲狀腺被膜關系的典型圖像
a：腫瘤局限于腺體內；b：可疑存在腫瘤的甲狀腺被膜侵犯；c：腫瘤侵犯至腺體外，可見甲狀腺被膜連續性中斷
1.4 統計學方法
應用R軟件（版本號：4.0.3）進行統計分析。非正態分布的計量資料用中位數及上、下四分位數表示，組間比較采用非參數秩和檢驗。計數資料用頻數及百分比表示，組間比較使用成組χ2檢驗。將SEER數據庫中的患者資料根據淋巴結轉移的情況，將所有入組病例拆分為訓練集（70%）和內部驗證集（30%），在訓練集中使用R語言的“stats”軟件包（版本號：4.0.3）進行單因素和多因素非條件二分類logistic回歸分析，探索PTMC患者淋巴結轉移的影響因素，將單因素logistic回歸中P<0.1的因子納入Lasso回歸對因子進行進一步篩選，Lasso回歸應用R語言的“glmnet”軟件包（版本號：4.0-2）建模，選擇模型標準誤最小的λ值構建最優Lasso回歸模型。采用R語言的“rms”軟件包（版本號6.1-0）將多因素模型中的預測因子計算生成列線圖，并繪制訓練集和內部驗證集的列線圖模型校準曲線及計算每個入組病例的列線圖總分。通過R軟件包“pROC”（版本號：1.16.2）繪制列線圖總分預測PTMC患者淋巴結轉移的受試者操作特性曲線（receiver operating characteristic curve，ROC曲線），并計算曲線下面積（AUC）值及其95%置信區間（95% confidence interval，95%CI）。將臨床病例的病理資料作為外部驗證集檢驗列線圖評分（病理評分）對淋巴結轉移的預測能力；將臨床病例的超聲影像特征另作為外部驗證集檢驗列線圖評分（超聲評分）在術前對淋巴結轉移的預測能力；再根據評分的最佳閾值，將患者分為病理高危組、病理低危組、超聲高危組和超聲低危組。分別對外部驗證集中超聲判讀評分和病理判讀結果進行Spearman秩相關分析和Kappa一致性檢驗（R軟件包“irr”，版本號0.84.1）。檢驗水準α=0.05。
2 結果
2.1 研究對象
SEER數據庫資料根據本研究納入和排除標準，共有16 569例PTMC患者納入研究，其中男3 003例，女13 566例；年齡≥55歲5 676 例，<55歲10 893例。根據其淋巴結病理資料記錄，共有區域淋巴結轉移患者4 140例（24.99%）。根據淋巴結轉移情況，將SEER數據庫中16 569例PTMC以7∶3拆分為訓練集（n=11 599）和內部驗證集（n=4 970）。本單位患者（外部驗證集）中，根據納入和排除標準，共有265例PTMC患者最終被納入研究。其中男83例，女182例；年齡≥55歲76例，年齡<55歲189例。根據術后病理記錄的淋巴結轉移情況，共有區域淋巴結轉移患者116例（43.77%）。
2.2 PTMC患者淋巴結轉移的危險因素分析
分別在訓練集、內部驗證集和外部驗證集中，對存在淋巴結轉移和無淋巴結轉移患者的臨床特征，包括年齡、性別、腫瘤最大徑、腫瘤外侵情況和是否存在多灶腫瘤進行了比較（表1和表2）。結果表明，淋巴結轉移組患者中，男性、<55歲、多灶性腫瘤的患者占比更高，具有較大的腫瘤最大徑，同時更容易發生腫瘤的局部侵犯。進一步通過Lasso回歸的方法，在訓練集中對以上可能導致PTMC患者淋巴結轉移的因素進行篩選，最終納入5個回歸系數>0的因子（圖2a和2b）。將上述因子進一步納入多因素logistic回歸分析，結果表明，男性、年齡<55歲、腫瘤最大徑、多灶腫瘤、腫瘤被膜侵犯和腺體外侵犯均為PTMC患者頸部淋巴結轉移的潛在危險因素（P<0.001），見表3。
表1
淋巴結轉移和無淋巴結轉移組PTMC患者的臨床病理特征比較［例（%） ］
圖2
示Lasso回歸篩選的PTMC患者淋巴結轉移的影響因素、預測PTMC患者區域淋巴結轉移風險的列線圖，以及外部驗證集驗證列線圖模型對PTMC患者區域淋巴結轉移的預測能力
a：不同
表2
外部驗證集中淋巴結轉移和無淋巴結轉移患者的臨床病理特征比
表3
訓練集中PTMC淋巴結轉移的多因素非條件logistic回歸分析結果
2.3 構建和驗證預測PTMC患者淋巴結轉移風險的列線圖
聯合多因素logistic回歸中篩選出的預測因子，構建了預測PTMC患者區域淋巴結轉移風險的列線圖（圖2c），該列線圖的C指數為0.722，且校準曲線表明該列線圖預測結果與實際情況的一致性較好（圖2d）。根據訓練集中每例患者的年齡、性別、腫瘤最大徑、腫瘤外侵情況和是否存在多灶腫瘤，計算每例患者的列線圖評分。ROC曲線結果表明，該列線圖評分預測PTMC患者區域淋巴結轉移的AUC值為0.722 ［95%CI為（0.711 5，0.732 6）］，提示該列線圖具有良好的區分度。R軟件包計算的敏感度+特異度最高的Cut-off評分為122.067分（敏感度為0.638，特異度為0.684，圖2e）。隨后在內部驗證集中對該模型的預測能力進行了驗證，校準曲線結果表明，該列線圖在內部驗證集中與實際情況的擬合程度較好（圖2f），ROC曲線顯示AUC值為0.725 ［95%CI為（0.708 7，0.740 4），圖2g］。
2.4 預測PTMC患者區域淋巴結轉移列線圖的臨床應用價值
為了進一步驗證本研究所構建列線圖的預測能力，根據首都醫科大學宣武醫院收治患者的臨床病理資料，分別通過列線圖模型計算每例患者的風險評分并繪制校準曲線。校準曲線表明，在外部驗證集中，該列線圖模型預測PTMC患者淋巴結轉移的發生與實際情況的一致性較好（圖2h），ROC曲線結果提示AUC值為0.681 ［95%CI為（0.616 5，0.745 5），圖2i］。然而，該列線圖評分由于是基于患者的術后病理特征，而無法在術前對每例患者的淋巴結轉移風險進行評估，限制了其臨床應用價值。因此本研究根據每例患者的超聲影像，間接評估列線圖納入的各項指標（評估方法詳見資料與方法部分），并計算每例患者的列線圖評分。結果表明，根據超聲特征評估獲得的評分預測PTMC患者區域淋巴結轉移的發生與實際情況擬合程度良好（圖2j），且AUC值可達0.701 ［95%CI為（0.637 4，0.765 6），圖2k］。
2.5 基于病理特征和超聲影像特征評分的一致性檢驗
為了明確基于超聲影像特征進行評分的可靠性，對病理特征和超聲影像特征評分的一致性進行了檢驗。Spearman秩相關分析結果表明，病理特征和超聲影像特征評分具有較強的相關性，相關系數為0.743（P<0.001，圖3）。根據列線圖評分的最佳Cut-off值（122.067分），分別將患者分為病理高危組（基于病理特征評分≥122.067分）、病理低危組（基于病理特征評分<122.067分）、超聲高危組（基于超聲特征評分≥122.067分）、超聲低危組（基于超聲特征評分<122.067分）。Kappa一致性檢驗結果表明，κ值為0.607（P<0.001，表4），提示兩種評分方法具有較好的一致性。
圖3
示基于病理特征和超聲影像特征評分的相關性散點圖
表4
基于病理特征評分和超聲影像特征評分的一致性檢驗［例（%） ］
3 討論
近年來，隨著高分辨率超聲和細針穿刺技術的發展，確診為甲狀腺癌的患者明顯增多，其中大多為PTMC[19]。而對于甲狀腺乳頭狀癌患者是否需要接受預防性淋巴結清掃一直存在一定的爭議，不同國家的指南推薦亦存在差異。2015年ATA指南提出，對于T1～T2期、非侵襲性的、臨床評估為淋巴結陰性的患者，推薦僅行甲狀腺切除而無需行預防性的中央區淋巴結清掃[3]。然而，我國指南推薦應在妥善保護甲狀旁腺和喉返神經的前提下進行預防性中央區淋巴結清掃[20]，日本指南也做了同樣的推薦[21]。有前瞻性隨機對照（randomized control trial，RCT）研究[7-8]表明，盡管預防性行腫瘤同側中央區淋巴結清掃可以發現一些隱匿的腫瘤轉移灶，但對cN0期PTMC患者的預后沒有顯著的影響。但不可否認的是，淋巴結轉移最終會導致局部復發和二次手術，會極大提高術中甲狀旁腺和喉返神經損傷的風險，最終降低患者的生存質量[22]。因此，有必要對PTMC患者的淋巴結轉移風險進行評估，進而制定個體化的手術方案。
有研究[7]表明，腫瘤最大徑大于5 mm、多灶腫瘤和男性患者具有較高的中央區淋巴結轉移風險。Lu等[17]基于SEER數據庫，根據患者年齡、性別、人種、腫瘤外侵狀態、是否為多灶腫瘤和腫瘤最大徑構建了預測PTMC淋巴結轉移的列線圖模型，其模型的C指數為0.766。然而，對于我國臨床實踐而言，人種評分應用價值相對不高。此外，該研究中納入的PTMC病例淋巴結轉移率僅為12%，因此不排除部分未進行淋巴結清掃的cN0病例被納入在內。本研究中納入的PTMC病例，排除了未行區域淋巴結手術及淋巴結清掃數為0枚的病例，總體PTMC淋巴結轉移率為24.99%，與文獻[23]報道較為一致。本研究構建模型的C指數為0.722，亦具有較好的臨床區分度和預測能力。但值得注意的是，這些危險因素的分析和模型的構建，均是基于術后病理特征，極大限制了預測模型對術前決策和制定個性化手術方案的參考價值。
本研究構建模型所納入的指標中，腫瘤最大徑、多灶性和腫瘤的腺體外侵犯情況均可通過超聲影像間接進行判斷，進而可以在術前對PTMC患者的淋巴結轉移風險進行評估。并且本研究結果表明，根據超聲進行的評分與根據病理特征進行的評分具有較好的一致性，且具有良好的區分度，使該模型的術前應用價值得以證實。Wang等[24]的研究結果提示，超聲影像中腫瘤與甲狀腺被膜距離=0 mm、腫瘤最大徑>5 mm和微鈣化是PTMC患者中央區淋巴結轉移的危險因素。在本研究中筆者將超聲影像中腫瘤與甲狀腺被膜距離=0 mm即認為存在可疑的甲狀腺被膜侵犯，這說明了本研究中超聲分類方法的科學性。此外，Sun等[25]通過分析552例PTMC患者的超聲影像特征，構建了基于超聲特征的預測PTMC患者淋巴結轉移的列線圖模型。評估指標包括年齡、性別、超聲淋巴結狀態、多灶性、腫瘤最大徑、微鈣化和腫瘤外侵情況，該模型的C指數可達0.839。然而，對于超聲淋巴結可疑陽性的患者，即已不屬于cN0期的患者，已經有必要進行至少腫瘤同側的中央區淋巴結清掃，該指標納入的合理性還有待探討。同時，盡管該模型的AUC值較高，但缺乏對模型的驗證，尚不能完全證實該模型的可靠性。綜上所述，聯合術前超聲特征預測PTMC患者區域淋巴結轉移風險具有一定的可行性，但超聲的判讀一定程度上會受到不同檢查者操作的影響并帶有一定的主觀性，后續的研究中仍需進一步擴大樣本量，進一步證實該模型的預測價值和可靠性。
本研究尚存在以下局限性：① 本研究基于SEER公共數據庫進行數據分析和模型構建，有些潛在的影響因素在SEER數據庫中并無記錄，包括頸部照射史、促甲狀腺激素（thyroid stimulating hormone，TSH）水平等，仍需要病例資料更為齊全的數據對模型進行優化；② 本研究中納入外部驗證集的樣本量相對偏小，仍需要后續更大樣本量數據對模型的有效性進行驗證。
本研究基于SEER公共數據庫中PTMC患者的臨床病理特征，構建了預測PTMC患者區域淋巴結轉移風險的列線圖模型。利用術前超聲影像對列線圖中指標進行間接評估，結果發現其與基于病理特征的評估具有較好的一致性和區分度，為術前評估PTMC患者淋巴結轉移風險提供了一定的數據支持。
重要聲明
利益沖突聲明：本文全體作者閱讀并理解了《中國普外基礎與臨床雜志》的政策聲明，我們沒有相互競爭的利益。
作者貢獻聲明：張俐娜、凌煜瑋負責分析數據及撰寫論文；李開富、趙燁、趙菁負責統計數據；楊敬春、冷振鵬負責超聲影像資料的判讀；康驊負責病例診治、分析指導。
倫理聲明：本研究已通過首都醫科大學宣武醫院醫學倫理委員會批準，批文編號為：臨研審［2020］055號。
隨著近年來高分辨率超聲的發展和對甲狀腺癌重視程度的提高，甲狀腺癌的發病率在全球范圍內不斷上升[1]。有研究[2]報道，1990年至2013年期間，甲狀腺癌的發病率增加了約20%。分化型甲狀腺癌約占甲狀腺惡性腫瘤的90%，其中以甲狀腺乳頭狀癌最為常見。世界衛生組織將腫瘤最大徑≤10 mm的甲狀腺乳頭狀癌定義為微小甲狀腺乳頭狀癌（papillary thyroid microcarcinoma，PTMC）[3]。盡管甲狀腺乳頭狀癌被認為是一種惰性腫瘤，總體具有較好的治療效果和預后，2015年美國甲狀腺協會（American Thyroid Association，ATA）頒布的指南也推薦T1～T2期、腫瘤無外侵、臨床分期為N0期的甲狀腺乳頭狀癌患者，可考慮不進行預防性中央區淋巴結清掃[3]。但超聲檢查對于甲狀腺乳頭狀癌中央區淋巴結轉移的評估能力有限[4-5]，cN0期的PTMC患者仍有33.2%～50.0%的概率存在中央區淋巴結轉移[6-8]，這最終會導致遠處轉移、疾病復發及不良的預后[9-12]。因此，仍需要進一步探索更為有效的PTMC淋巴結轉移預測因子，以便指導預防性淋巴結清掃的實施和術后的隨訪監測管理。
監測、流行病學和最終結果（The Surveillance，Epidemiology，and End Results，SEER）數據庫收集了約30%的美國人口的癌癥診斷、治療和生存數據[13]，該公共數據庫提供了較為全面的腫瘤病理臨床特征信息，為大數據時代的醫學研究提供了新的研究思路。盡管目前已有研究基于SEER數據庫探索了甲狀腺癌患者頸部淋巴結轉移的影響因素[14-16]，但針對PTMC的研究較為有限[17-18]，且缺乏一定的術前決策價值。因此，本研究基于SEER數據庫中PTMC患者的臨床和病理資料記錄，篩選和分析PTMC患者頸部淋巴結轉移的潛在危險因素，并構建預測PTMC患者頸部淋巴結轉移的模型。此外，通過收集首都醫科大學宣武醫院2019–2020年期間收治的初治PTMC患者的臨床病理資料和超聲影像資料，驗證該模型的預測能力及通過影像學手段進行術前評估的能力。本研究的實施，有利于進一步建立術前評估淋巴結轉移風險的預測模型，為患者制定個體化手術方案提供參考。
1 資料和方法
1.1 SEER數據庫病例信息獲取
通過SEER*Stat軟件（版本號：8.3.9）獲取SEER數據庫中2004–2015年期間診斷為甲狀腺惡性腫瘤并行手術治療患者的臨床病理特征資料，包括患者的年齡、性別、診斷、手術方式、病理特征、預后情況等。入組標準包括：① 腫瘤最大徑≤10 mm；② 接受甲狀腺和區域淋巴結手術；③ 組織學類型為甲狀腺乳頭狀癌，ICD-O-3代碼包括8050（乳頭狀癌）、8260（乳頭狀腺癌）、8340（乳頭狀癌濾泡亞型）、8341（微小乳頭狀癌）和8344（乳頭狀癌柱狀細胞亞型）；④ 切除淋巴結數 >0枚，且具有完整淋巴結轉移情況的記錄；⑤ 具有完整腫瘤外侵情況記錄；⑥ 具有是否為多灶性腫瘤的記錄。排除標準包括：① 未進行淋巴結清掃及淋巴結狀態病理評估；② 其他類型的甲狀腺癌（濾泡性甲狀腺癌、甲狀腺髓樣癌、甲狀腺未分化癌等）或無組織學記錄；③ 腫瘤最大徑>10 mm或無腫瘤大小具體數值；④ 缺少完整病理及臨床特征記錄；⑤ 存在遠處轉移（M1）。根據SEER數據庫中提供的手冊進行代碼轉換。根據是否存在淋巴結轉移及病理N分期，將患者分為淋巴結轉移組和無淋巴結轉移組。
1.2 臨床病理資料
回顧性分析2019年1月至2020年12月期間首都醫科大學宣武醫院甲狀腺乳腺疾病診療中心收治的甲狀腺癌并接受手術治療患者的臨床及術后病理資料。入組標準為：① 術前行高分辨率甲狀腺超聲檢查，對可疑甲狀腺低回聲進行細針穿刺診斷為甲狀腺癌，并對其頸部淋巴結狀態進行評估的初治患者；② 具有術前超聲檢查完整圖像記錄的患者；③ 至少行一側甲狀腺腺葉切除及中央區淋巴結清掃的患者；④ 術后病理證實為PTMC（腫瘤最大徑≤10 mm）；⑤ 病理報告記錄頸部淋巴結情況，切除頸部淋巴結數>0枚。排除標準為：① 術前診斷為甲狀腺良性疾病，術后病理意外發現甲狀腺癌的患者；② 甲狀腺二次手術或未行區域性淋巴結切除的患者；③ 既往頸部放射治療史或其他頜面部腫瘤史的患者；④ 術前無完整超聲圖像記錄的患者。根據是否淋巴結轉移，將患者分為淋巴結轉移組和無淋巴結轉移組。所有患者均簽署了知情同意書，本研究經首都醫科大學宣武醫院醫學倫理委員會批準，批文編號為：臨研審 ［2020］055號。
1.3 超聲影像資料判讀
收集所有入組臨床患者的術前超聲影像資料，記錄腫瘤的影像學特征。根據腫瘤測量的大小記錄腫瘤最大徑（mm）；根據超聲穿刺病理結果，若多個結節穿刺考慮為甲狀腺乳頭狀癌，則記錄為多灶腫瘤；根據腫瘤與甲狀腺被膜的關系，判讀腫瘤是否存在可疑的被膜侵犯及腺體外侵犯，典型圖像如圖1所示。所有超聲影像由兩位高年資超聲科醫師協助判讀。
圖1
示PTMC與甲狀腺被膜關系的典型圖像
a：腫瘤局限于腺體內；b：可疑存在腫瘤的甲狀腺被膜侵犯；c：腫瘤侵犯至腺體外，可見甲狀腺被膜連續性中斷
1.4 統計學方法
應用R軟件（版本號：4.0.3）進行統計分析。非正態分布的計量資料用中位數及上、下四分位數表示，組間比較采用非參數秩和檢驗。計數資料用頻數及百分比表示，組間比較使用成組χ2檢驗。將SEER數據庫中的患者資料根據淋巴結轉移的情況，將所有入組病例拆分為訓練集（70%）和內部驗證集（30%），在訓練集中使用R語言的“stats”軟件包（版本號：4.0.3）進行單因素和多因素非條件二分類logistic回歸分析，探索PTMC患者淋巴結轉移的影響因素，將單因素logistic回歸中P<0.1的因子納入Lasso回歸對因子進行進一步篩選，Lasso回歸應用R語言的“glmnet”軟件包（版本號：4.0-2）建模，選擇模型標準誤最小的λ值構建最優Lasso回歸模型。采用R語言的“rms”軟件包（版本號6.1-0）將多因素模型中的預測因子計算生成列線圖，并繪制訓練集和內部驗證集的列線圖模型校準曲線及計算每個入組病例的列線圖總分。通過R軟件包“pROC”（版本號：1.16.2）繪制列線圖總分預測PTMC患者淋巴結轉移的受試者操作特性曲線（receiver operating characteristic curve，ROC曲線），并計算曲線下面積（AUC）值及其95%置信區間（95% confidence interval，95%CI）。將臨床病例的病理資料作為外部驗證集檢驗列線圖評分（病理評分）對淋巴結轉移的預測能力；將臨床病例的超聲影像特征另作為外部驗證集檢驗列線圖評分（超聲評分）在術前對淋巴結轉移的預測能力；再根據評分的最佳閾值，將患者分為病理高危組、病理低危組、超聲高危組和超聲低危組。分別對外部驗證集中超聲判讀評分和病理判讀結果進行Spearman秩相關分析和Kappa一致性檢驗（R軟件包“irr”，版本號0.84.1）。檢驗水準α=0.05。
2 結果
2.1 研究對象
SEER數據庫資料根據本研究納入和排除標準，共有16 569例PTMC患者納入研究，其中男3 003例，女13 566例；年齡≥55歲5 676 例，<55歲10 893例。根據其淋巴結病理資料記錄，共有區域淋巴結轉移患者4 140例（24.99%）。根據淋巴結轉移情況，將SEER數據庫中16 569例PTMC以7∶3拆分為訓練集（n=11 599）和內部驗證集（n=4 970）。本單位患者（外部驗證集）中，根據納入和排除標準，共有265例PTMC患者最終被納入研究。其中男83例，女182例；年齡≥55歲76例，年齡<55歲189例。根據術后病理記錄的淋巴結轉移情況，共有區域淋巴結轉移患者116例（43.77%）。
2.2 PTMC患者淋巴結轉移的危險因素分析
分別在訓練集、內部驗證集和外部驗證集中，對存在淋巴結轉移和無淋巴結轉移患者的臨床特征，包括年齡、性別、腫瘤最大徑、腫瘤外侵情況和是否存在多灶腫瘤進行了比較（表1和表2）。結果表明，淋巴結轉移組患者中，男性、<55歲、多灶性腫瘤的患者占比更高，具有較大的腫瘤最大徑，同時更容易發生腫瘤的局部侵犯。進一步通過Lasso回歸的方法，在訓練集中對以上可能導致PTMC患者淋巴結轉移的因素進行篩選，最終納入5個回歸系數>0的因子（圖2a和2b）。將上述因子進一步納入多因素logistic回歸分析，結果表明，男性、年齡<55歲、腫瘤最大徑、多灶腫瘤、腫瘤被膜侵犯和腺體外侵犯均為PTMC患者頸部淋巴結轉移的潛在危險因素（P<0.001），見表3。
表1
淋巴結轉移和無淋巴結轉移組PTMC患者的臨床病理特征比較［例（%） ］
圖2
示Lasso回歸篩選的PTMC患者淋巴結轉移的影響因素、預測PTMC患者區域淋巴結轉移風險的列線圖，以及外部驗證集驗證列線圖模型對PTMC患者區域淋巴結轉移的預測能力
a：不同
表2
外部驗證集中淋巴結轉移和無淋巴結轉移患者的臨床病理特征比
表3
訓練集中PTMC淋巴結轉移的多因素非條件logistic回歸分析結果
2.3 構建和驗證預測PTMC患者淋巴結轉移風險的列線圖
聯合多因素logistic回歸中篩選出的預測因子，構建了預測PTMC患者區域淋巴結轉移風險的列線圖（圖2c），該列線圖的C指數為0.722，且校準曲線表明該列線圖預測結果與實際情況的一致性較好（圖2d）。根據訓練集中每例患者的年齡、性別、腫瘤最大徑、腫瘤外侵情況和是否存在多灶腫瘤，計算每例患者的列線圖評分。ROC曲線結果表明，該列線圖評分預測PTMC患者區域淋巴結轉移的AUC值為0.722 ［95%CI為（0.711 5，0.732 6）］，提示該列線圖具有良好的區分度。R軟件包計算的敏感度+特異度最高的Cut-off評分為122.067分（敏感度為0.638，特異度為0.684，圖2e）。隨后在內部驗證集中對該模型的預測能力進行了驗證，校準曲線結果表明，該列線圖在內部驗證集中與實際情況的擬合程度較好（圖2f），ROC曲線顯示AUC值為0.725 ［95%CI為（0.708 7，0.740 4），圖2g］。
2.4 預測PTMC患者區域淋巴結轉移列線圖的臨床應用價值
為了進一步驗證本研究所構建列線圖的預測能力，根據首都醫科大學宣武醫院收治患者的臨床病理資料，分別通過列線圖模型計算每例患者的風險評分并繪制校準曲線。校準曲線表明，在外部驗證集中，該列線圖模型預測PTMC患者淋巴結轉移的發生與實際情況的一致性較好（圖2h），ROC曲線結果提示AUC值為0.681 ［95%CI為（0.616 5，0.745 5），圖2i］。然而，該列線圖評分由于是基于患者的術后病理特征，而無法在術前對每例患者的淋巴結轉移風險進行評估，限制了其臨床應用價值。因此本研究根據每例患者的超聲影像，間接評估列線圖納入的各項指標（評估方法詳見資料與方法部分），并計算每例患者的列線圖評分。結果表明，根據超聲特征評估獲得的評分預測PTMC患者區域淋巴結轉移的發生與實際情況擬合程度良好（圖2j），且AUC值可達0.701 ［95%CI為（0.637 4，0.765 6），圖2k］。
2.5 基于病理特征和超聲影像特征評分的一致性檢驗
為了明確基于超聲影像特征進行評分的可靠性，對病理特征和超聲影像特征評分的一致性進行了檢驗。Spearman秩相關分析結果表明，病理特征和超聲影像特征評分具有較強的相關性，相關系數為0.743（P<0.001，圖3）。根據列線圖評分的最佳Cut-off值（122.067分），分別將患者分為病理高危組（基于病理特征評分≥122.067分）、病理低危組（基于病理特征評分<122.067分）、超聲高危組（基于超聲特征評分≥122.067分）、超聲低危組（基于超聲特征評分<122.067分）。Kappa一致性檢驗結果表明，κ值為0.607（P<0.001，表4），提示兩種評分方法具有較好的一致性。
圖3
示基于病理特征和超聲影像特征評分的相關性散點圖
表4
基于病理特征評分和超聲影像特征評分的一致性檢驗［例（%） ］
3 討論
近年來，隨著高分辨率超聲和細針穿刺技術的發展，確診為甲狀腺癌的患者明顯增多，其中大多為PTMC[19]。而對于甲狀腺乳頭狀癌患者是否需要接受預防性淋巴結清掃一直存在一定的爭議，不同國家的指南推薦亦存在差異。2015年ATA指南提出，對于T1～T2期、非侵襲性的、臨床評估為淋巴結陰性的患者，推薦僅行甲狀腺切除而無需行預防性的中央區淋巴結清掃[3]。然而，我國指南推薦應在妥善保護甲狀旁腺和喉返神經的前提下進行預防性中央區淋巴結清掃[20]，日本指南也做了同樣的推薦[21]。有前瞻性隨機對照（randomized control trial，RCT）研究[7-8]表明，盡管預防性行腫瘤同側中央區淋巴結清掃可以發現一些隱匿的腫瘤轉移灶，但對cN0期PTMC患者的預后沒有顯著的影響。但不可否認的是，淋巴結轉移最終會導致局部復發和二次手術，會極大提高術中甲狀旁腺和喉返神經損傷的風險，最終降低患者的生存質量[22]。因此，有必要對PTMC患者的淋巴結轉移風險進行評估，進而制定個體化的手術方案。
有研究[7]表明，腫瘤最大徑大于5 mm、多灶腫瘤和男性患者具有較高的中央區淋巴結轉移風險。Lu等[17]基于SEER數據庫，根據患者年齡、性別、人種、腫瘤外侵狀態、是否為多灶腫瘤和腫瘤最大徑構建了預測PTMC淋巴結轉移的列線圖模型，其模型的C指數為0.766。然而，對于我國臨床實踐而言，人種評分應用價值相對不高。此外，該研究中納入的PTMC病例淋巴結轉移率僅為12%，因此不排除部分未進行淋巴結清掃的cN0病例被納入在內。本研究中納入的PTMC病例，排除了未行區域淋巴結手術及淋巴結清掃數為0枚的病例，總體PTMC淋巴結轉移率為24.99%，與文獻[23]報道較為一致。本研究構建模型的C指數為0.722，亦具有較好的臨床區分度和預測能力。但值得注意的是，這些危險因素的分析和模型的構建，均是基于術后病理特征，極大限制了預測模型對術前決策和制定個性化手術方案的參考價值。
本研究構建模型所納入的指標中，腫瘤最大徑、多灶性和腫瘤的腺體外侵犯情況均可通過超聲影像間接進行判斷，進而可以在術前對PTMC患者的淋巴結轉移風險進行評估。并且本研究結果表明，根據超聲進行的評分與根據病理特征進行的評分具有較好的一致性，且具有良好的區分度，使該模型的術前應用價值得以證實。Wang等[24]的研究結果提示，超聲影像中腫瘤與甲狀腺被膜距離=0 mm、腫瘤最大徑>5 mm和微鈣化是PTMC患者中央區淋巴結轉移的危險因素。在本研究中筆者將超聲影像中腫瘤與甲狀腺被膜距離=0 mm即認為存在可疑的甲狀腺被膜侵犯，這說明了本研究中超聲分類方法的科學性。此外，Sun等[25]通過分析552例PTMC患者的超聲影像特征，構建了基于超聲特征的預測PTMC患者淋巴結轉移的列線圖模型。評估指標包括年齡、性別、超聲淋巴結狀態、多灶性、腫瘤最大徑、微鈣化和腫瘤外侵情況，該模型的C指數可達0.839。然而，對于超聲淋巴結可疑陽性的患者，即已不屬于cN0期的患者，已經有必要進行至少腫瘤同側的中央區淋巴結清掃，該指標納入的合理性還有待探討。同時，盡管該模型的AUC值較高，但缺乏對模型的驗證，尚不能完全證實該模型的可靠性。綜上所述，聯合術前超聲特征預測PTMC患者區域淋巴結轉移風險具有一定的可行性，但超聲的判讀一定程度上會受到不同檢查者操作的影響并帶有一定的主觀性，后續的研究中仍需進一步擴大樣本量，進一步證實該模型的預測價值和可靠性。
本研究尚存在以下局限性：① 本研究基于SEER公共數據庫進行數據分析和模型構建，有些潛在的影響因素在SEER數據庫中并無記錄，包括頸部照射史、促甲狀腺激素（thyroid stimulating hormone，TSH）水平等，仍需要病例資料更為齊全的數據對模型進行優化；② 本研究中納入外部驗證集的樣本量相對偏小，仍需要后續更大樣本量數據對模型的有效性進行驗證。
本研究基于SEER公共數據庫中PTMC患者的臨床病理特征，構建了預測PTMC患者區域淋巴結轉移風險的列線圖模型。利用術前超聲影像對列線圖中指標進行間接評估，結果發現其與基于病理特征的評估具有較好的一致性和區分度，為術前評估PTMC患者淋巴結轉移風險提供了一定的數據支持。
重要聲明
利益沖突聲明：本文全體作者閱讀并理解了《中國普外基礎與臨床雜志》的政策聲明，我們沒有相互競爭的利益。
作者貢獻聲明：張俐娜、凌煜瑋負責分析數據及撰寫論文；李開富、趙燁、趙菁負責統計數據；楊敬春、冷振鵬負責超聲影像資料的判讀；康驊負責病例診治、分析指導。
倫理聲明：本研究已通過首都醫科大學宣武醫院醫學倫理委員會批準，批文編號為：臨研審［2020］055號。
