中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院北京協(xié)和醫(yī)院乳腺外科，北京100730

乳腺癌列線圖模型的研究進(jìn)展

姚儒 潘博 孫強(qiáng) 徐穎 王?，B 周易冬 茅楓 林燕

中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院北京協(xié)和醫(yī)院乳腺外科，北京100730

乳腺癌是危害全世界女性健康最常見(jiàn)的惡性腫瘤，對(duì)乳腺癌患者淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移情況及個(gè)體化預(yù)后進(jìn)行評(píng)估預(yù)測(cè)，可為個(gè)體化綜合治療方案的制定以及臨床決策提供參考依據(jù)。列線圖模型(nomogram)可通過(guò)各種預(yù)測(cè)因素量化臨床事件風(fēng)險(xiǎn)。從nomogram在前哨淋巴結(jié)陽(yáng)性患者非前哨淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)、早期乳腺癌前哨淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)以及乳腺癌個(gè)體化預(yù)后預(yù)測(cè)等3個(gè)方面，分別評(píng)價(jià)其預(yù)測(cè)因素、應(yīng)用特點(diǎn)以及預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性等指標(biāo)，以期在未來(lái)的工作中，通過(guò)選擇更合理的預(yù)測(cè)因素、調(diào)整不同預(yù)測(cè)因素所占權(quán)重，以建立、改良能更好地應(yīng)用于臨床預(yù)測(cè)的nomogram模型，為制定臨床決策提供參考依據(jù)。現(xiàn)就乳腺癌相關(guān)列線圖模型的最新研究進(jìn)展作一綜述。

乳腺癌；列線圖；前哨淋巴結(jié)；非前哨淋巴結(jié)；轉(zhuǎn)移；預(yù)測(cè)

乳腺癌是危害全世界女性健康最常見(jiàn)的惡性腫瘤，其發(fā)病率逐年升高。對(duì)乳腺癌患者淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移及其預(yù)后的預(yù)測(cè)分析，可為臨床評(píng)估患者病情、確定手術(shù)方式、制定輔助治療方案等提供重要參考依據(jù)。列線圖(nomogram)是一種用于臨床事件個(gè)體化預(yù)測(cè)分析的統(tǒng)計(jì)學(xué)模型，通過(guò)各種危險(xiǎn)因素量化臨床事件的風(fēng)險(xiǎn)，為治療方案的制定提供支持。目前，多種乳腺癌相關(guān)的列線圖模型相繼提出，尤其在前哨淋巴結(jié)(sentinel lymph node，SLN)陽(yáng)性的乳腺癌患者非前哨淋巴結(jié)(non-sentinel lymph node，NSLN)轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)、早期乳腺癌SLN轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)以及乳腺癌預(yù)后等預(yù)測(cè)分析中得到廣泛應(yīng)用。

前哨淋巴結(jié)活檢術(shù)(sentinel lymph node biopsy，SLNB)是乳腺外科領(lǐng)域在20世紀(jì)90年代中一個(gè)里程碑式的進(jìn)展，是評(píng)估早期乳腺癌患者腋窩淋巴結(jié)(axillary lymph node，ALN)狀態(tài)的有效方法，主要用于臨床ALN陰性患者，進(jìn)行淋巴結(jié)分期［1-3］。SLN病理評(píng)估可分為術(shù)中和術(shù)后兩方面：術(shù)中評(píng)估目前多用快速冰凍病理或SLN印片細(xì)胞學(xué)(touch imprint cytology，TIC)；術(shù)后評(píng)估則為連續(xù)切片行HE染色和免疫組織化學(xué)染色(immunohistochemistry，IHC)診斷，AJCC第七版乳腺癌淋巴結(jié)病理分期中將SLN轉(zhuǎn)移分為3個(gè)級(jí)別：孤立腫瘤細(xì)胞(isolated tumor cell，ITC，pN0［i+］，病灶≤0.2 mm或轉(zhuǎn)移細(xì)胞數(shù)≤200)、微轉(zhuǎn)移(micrometastasis，pN1mi，病灶0.2～2.0 mm或轉(zhuǎn)移細(xì)胞數(shù)＞200)以及宏轉(zhuǎn)移(macrometastasis，病灶＞2.0 mm)［4］。對(duì)于SLN陰性患者，可不必行腋窩淋巴結(jié)清掃術(shù)(axillary lymph node dissection，ALND)；對(duì)于SLN陽(yáng)性患者，ALND仍是目前治療標(biāo)準(zhǔn)模式，而多項(xiàng)研究表明，SLN宏轉(zhuǎn)移應(yīng)常規(guī)行ALND，若NSLN也為陽(yáng)性應(yīng)根據(jù)患者病情進(jìn)一步行局部或全身放療、化療等處理，但微轉(zhuǎn)移以及ITC患者行ALND對(duì)改善患者預(yù)后無(wú)顯著作用［5］。此外，ACOSOG Z0011研究結(jié)果初步證實(shí)：對(duì)于腫瘤≤5 cm、接受全乳放療的保乳手術(shù)患者SLNB后，SLN陽(yáng)性數(shù)≤2時(shí)行或不行ALND局部復(fù)發(fā)和區(qū)域復(fù)發(fā)情況差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義［6］。但該研究有局限性，多適用于接受保乳手術(shù)并行全乳放療的T1或T2乳腺癌患者，對(duì)于臨床腋窩淋巴結(jié)陽(yáng)性、接受乳房切除術(shù)、局部晚期乳腺癌、保乳手術(shù)后接受部分乳房照射以及接受新輔助治療等患者并不適用。

1 SLN陽(yáng)性乳腺癌患者NSLN轉(zhuǎn)移的預(yù)測(cè)分析

1.1 NSLN轉(zhuǎn)移研究的臨床意義

對(duì)SLN陽(yáng)性患者行ALND是乳腺癌治療中的傳統(tǒng)模式，但近年來(lái)對(duì)于ALN轉(zhuǎn)移的研究，對(duì)這一治療方式提出新的要求。一方面，研究表明，40%～70%的患者僅存在SLN轉(zhuǎn)移，這部分患者并不能因ALND獲益，反而增加手術(shù)并發(fā)癥發(fā)生率及醫(yī)療費(fèi)用，延長(zhǎng)住院時(shí)間［7］。另一方面，SLN活檢存在一定的假陰性率0～29%［7］，影響乳腺癌淋巴結(jié)分期及相關(guān)治療。因此，明確SLN陽(yáng)性患者避免ALND的預(yù)測(cè)模型有十分重要的臨床意義。

1.2 常用列線圖模型

自2003年Van Zee等［8］首次提出紀(jì)念斯隆凱特琳癌癥中心(Memorial Sloan-Kettering Cancer Center，MSKCC)列線圖模型以來(lái)，多個(gè)研究中心相繼提出新的列線圖，用于預(yù)測(cè)SLN陽(yáng)性乳腺癌患者NSLN轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)。目前較為常見(jiàn)的有MSKCC列線圖［8］、Mayo列線圖［9］、Cambridge列線圖［10］以及Stanford列線圖［11］等，其各自所含預(yù)測(cè)因素不盡相同(表1)。Van Zee等［8］提出的MSKCC列線圖，用于預(yù)測(cè)NSLN轉(zhuǎn)移，并運(yùn)用該列線圖對(duì)373例患者進(jìn)行驗(yàn)證，得到的受試者工作特征曲線(receiver-operating characteristic curve，ROC)下面積(area under the curve，AUC)為0.77，具有較高的準(zhǔn)確性。2005年，Degnim等［9］在MSKCC基礎(chǔ)上提出Mayo列線圖，加入SLN轉(zhuǎn)移灶大小、結(jié)外浸潤(rùn)等重要預(yù)測(cè)因素并取消SLN轉(zhuǎn)移檢測(cè)方法對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響，認(rèn)為在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性基本相似的前提下，該列線圖在對(duì)低危組預(yù)測(cè)中的假陰性率低于MSKCC列線圖。2007年，Pal等［10］將預(yù)測(cè)因素簡(jiǎn)化，強(qiáng)調(diào)SLN轉(zhuǎn)移灶大小對(duì)NSLN轉(zhuǎn)移的預(yù)測(cè)價(jià)值，并提高了在該研究人群中預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。2008年，Kohrt等［11］收集171例乳腺癌患者，其中92.5%患者為SLN ITC或微轉(zhuǎn)移，通過(guò)分析建立了新的Stanford列線圖，并在以SLN宏轉(zhuǎn)移為主的77例患者中得到了較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。

1.3 常用列線圖模型在臨床應(yīng)用中的驗(yàn)證分析

列線圖可通過(guò)多種預(yù)測(cè)因素量化NSLN轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)，從而幫助臨床醫(yī)師和患者決定是否行ALND。目前，多種列線圖分析已得到廣泛驗(yàn)證及優(yōu)化。

1.3.1 MSKCC列線圖

作為最早提出的NSLN轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)模型，MSKCC列線圖已被全球多個(gè)機(jī)構(gòu)驗(yàn)證，得到的AUC值為0.58～0.86。由于不同中心病例模型與MSKCC經(jīng)典病例的構(gòu)成存在一定區(qū)別，驗(yàn)證結(jié)果也有所不同(表2)：Degnim等［9］認(rèn)為MSKCC列線圖可以預(yù)測(cè)NSLN轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)，AUC值為0.86，而Klar等［12］所得的AUC值僅為0.58；Lambert等［13］認(rèn)為，不同地區(qū)對(duì)于SLN尋找方法、病理評(píng)估方法和腫瘤生物學(xué)特性的差異，是導(dǎo)致預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性改變的重要因素。MSKCC列線圖中并不包括SLN轉(zhuǎn)移灶大小，但D’Eredita等［14］認(rèn)為它是預(yù)測(cè)NSLN轉(zhuǎn)移的重要因素，Van La Parra等［15］則發(fā)現(xiàn)SLN宏轉(zhuǎn)移患者，大約一半存在NSLN轉(zhuǎn)移，而SLN微轉(zhuǎn)移或ITC者，其N(xiāo)SLN轉(zhuǎn)移概率分別為20%和12%，證實(shí)利用SLN轉(zhuǎn)移灶大小替代檢測(cè)方法作為預(yù)測(cè)因素可以提高M(jìn)SKCC列線圖預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。Alran等［16］的研究中588例患者有35%為SLN微轉(zhuǎn)移，對(duì)于SLN微轉(zhuǎn)移組亞群分析，MSKCC列線圖的AUC值僅為0.53，不具有預(yù)測(cè)價(jià)值；而Coutant等［17］對(duì)246例SN微轉(zhuǎn)移患者進(jìn)行分析，MSKCC列線圖AUC值為0.72，顯示出較好的預(yù)測(cè)價(jià)值。目前，多個(gè)研究學(xué)者認(rèn)為，MSKCC列線圖可以為評(píng)估NSLN轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)提供可靠的預(yù)測(cè)分析，被認(rèn)為是NSLN轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)的“金標(biāo)準(zhǔn)”［18-19］。

表 1 四種列線圖模型的預(yù)測(cè)因素及其特點(diǎn)Tab. 1 Description of four nomograms to predict nonsentinel node involvement in breast cancer patients with sentinel node metastasis

表 2 不同中心的MSKCC列線圖驗(yàn)證結(jié)果Tab. 2 Validation of MSKCC nomogram

1.3.2 Mayo列線圖

Degnim等［9］對(duì)462例Mayo病例組和89例Michigan病例組進(jìn)分析，在MSKCC基礎(chǔ)上提出Mayo列線圖，其AUC值為0.77。與MSKCC列線圖相比，Mayo列線圖更為簡(jiǎn)單，而且引入SLN轉(zhuǎn)移灶大小預(yù)測(cè)因素，雖然在準(zhǔn)確性略低于MSKCC列線圖，但其預(yù)測(cè)假陰性率低于MSKCC列線圖。Coutant等［17］、Chen等［20］均通過(guò)驗(yàn)證分析，認(rèn)為Mayo列線圖具有一定預(yù)測(cè)價(jià)值(表3)。

1.3.3 Cambridge列線圖

2008年，Pal等［10］對(duì)118例患者進(jìn)行分析，提出新的Cambridge列線圖，將預(yù)測(cè)因素由MSKCC的8個(gè)減為3個(gè)，即組織學(xué)分級(jí)、SLN陽(yáng)性比例、結(jié)外浸潤(rùn)。在相關(guān)驗(yàn)證性分析中，Cambridge列線圖均顯示出較好的預(yù)測(cè)性。在Chen等［20］對(duì)159例中國(guó)乳腺癌患者的研究中，Cambridge列線圖AUC值為0.73，為所有13組模型中最高，且兩者預(yù)測(cè)因素相近，提示對(duì)目標(biāo)人群臨床病理學(xué)分析可能是列線圖應(yīng)用于臨床的關(guān)鍵點(diǎn)(表4)。

1.3.4 Stanford列線圖

Kohrt等［11］于2008年提出Stanford列線圖模型，認(rèn)為腫瘤大小、脈管浸潤(rùn)、SLN轉(zhuǎn)移灶大小為NSLN轉(zhuǎn)移的預(yù)測(cè)因素。在Scow等［19］的驗(yàn)證性分析中，Stanford列線圖預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性與MSKCC列線圖、Mayo列線圖相近。但在Gur等［21］、Chen等［20］研究中，Stanford列線圖則顯示出較差的特異性，這可能與病例模型的臨床病理學(xué)差異有關(guān)(表5)。

表 3 不同中心的Mayo列線圖驗(yàn)證結(jié)果Tab. 3 Validation of Mayo nomogram

表 4 不同中心的Cambridge列線圖驗(yàn)證結(jié)果Tab. 4 Validation of Cambridge nomogram

表 5 不同中心的Stanford列線圖驗(yàn)證結(jié)果Tab. 5 Validation of Stanford nomogram

2 早期乳腺癌SLN轉(zhuǎn)移的預(yù)測(cè)分析

腋窩淋巴結(jié)受累情況為乳腺癌重要的預(yù)后因素，近年來(lái)，SLNB已成為臨床淋巴結(jié)陰性乳腺癌患者評(píng)估腋窩淋巴結(jié)狀態(tài)的金標(biāo)準(zhǔn)，廣泛用于乳腺癌淋巴結(jié)分期診斷，并可減少ALND術(shù)后并發(fā)癥；而且對(duì)SLN陽(yáng)性率較低或較高患者行SLNB，可能會(huì)增加患者并發(fā)癥風(fēng)險(xiǎn)，如淋巴水腫、疼痛、上肢活動(dòng)障礙等［5］，同時(shí)造成更多的醫(yī)療資源浪費(fèi)；此外，SLN陽(yáng)性概率也是造成患者心理壓力加大的重要原因［22-23］。綜上所述，對(duì)于早期乳腺癌患者SLN轉(zhuǎn)移的預(yù)測(cè)具有一定的臨床意義。

2007年，Bevilacqua等［24］提出MSKCC列線圖評(píng)估早期乳腺癌患者SLN轉(zhuǎn)移可能性，認(rèn)為患者年齡、腫瘤大小、腫瘤類(lèi)型、腫瘤位置、脈管浸潤(rùn)、多灶性、組織學(xué)分級(jí)、ER和PR狀況等因素與SLN轉(zhuǎn)移差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P＜0.05)，其驗(yàn)證分析ROC值為0.754，此列線圖在Klar等［25］以及Qiu等［23］的病例人群中得到了驗(yàn)證性研究。此外，2012年Chen等［22］將1 545例乳腺癌患者分為1 000例模型組及545例驗(yàn)證組，通過(guò)對(duì)模型組病例分析，發(fā)現(xiàn)患者年齡、腫瘤大小、腫瘤位置、腫瘤類(lèi)型以及脈管浸潤(rùn)等為SLN轉(zhuǎn)移的獨(dú)立預(yù)測(cè)因素，并提出新的預(yù)測(cè)模型，即SCH列線圖(Shanghai Cancer Hospital nomogram)，該列線圖ROC值為0.764 9，MSKCC列線圖ROC值為0.710 5；在驗(yàn)證組中，SCH列線圖ROC值為0.758 7；同時(shí)SCH列線圖在預(yù)測(cè)值5%、10%和15%截?cái)帱c(diǎn)的假陰性率僅為1.67%、3.54%和8.20%；結(jié)果分析表明，在該病例人群中與MSKCC列線圖相比，SCH列線圖具有預(yù)測(cè)因素少、ROC值高以及低危組假陰性率低等優(yōu)勢(shì)。

盡管MSKCC列線圖和SCH列線圖均有較高的預(yù)測(cè)價(jià)值，其目前仍不能替代SLNB的功能。但隨著更多大樣本驗(yàn)證性研究的開(kāi)展和相關(guān)列線圖的進(jìn)一步完善，這類(lèi)預(yù)測(cè)工具有可能在將來(lái)更加準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)SLN轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)，為低危組患者是否行SLNB提供參考依據(jù)。

3 乳腺癌患者預(yù)后的預(yù)測(cè)分析

相比于其他預(yù)測(cè)性統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，列線圖分析可以通過(guò)直觀的圖標(biāo)式模型，提供更好的個(gè)體化預(yù)后風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估［26］。

盡管目前存在大量針對(duì)乳腺癌預(yù)后評(píng)估的列線圖分析，對(duì)于早期的臨床腋結(jié)陰性乳腺癌(node-negative breast cancer，NNBC)預(yù)后分析則相對(duì)較少。然而隨著乳腺相關(guān)檢查方法以及篩查手段的進(jìn)展，NNBC患者數(shù)目逐漸增加，同時(shí)對(duì)于該類(lèi)患者是否行新輔助治療仍存在一定爭(zhēng)議，故NNBC預(yù)后評(píng)價(jià)對(duì)輔助治療的選擇有較高的參考意義［27］。Mazouni等［28］對(duì)305例未行輔助治療的淋巴結(jié)陰性乳腺癌患者進(jìn)行分析，指出患者年齡、腫瘤大小、PR狀況以及PAI-1等可作為NNBC獨(dú)立預(yù)測(cè)因素，提出相關(guān)列線圖，其對(duì)于NNBC患者10年乳腺癌特異生存率的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性為0.71。但其同時(shí)存在一定缺陷，如預(yù)測(cè)因素中無(wú)HER-2指標(biāo)、PAI-1檢測(cè)受到限制等。

現(xiàn)有預(yù)后評(píng)估的列線圖尚缺乏大樣本驗(yàn)證研究，可能會(huì)過(guò)高估計(jì)患者生存率，部分預(yù)測(cè)因素可能受限于具體技術(shù)水平無(wú)法檢測(cè)，均需要進(jìn)一步研究完善。

4 結(jié)語(yǔ)

目前，乳腺癌相關(guān)的多種列線圖模型已經(jīng)建立，廣泛應(yīng)用于SLN陽(yáng)性患者NSLN轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)、早期乳腺癌SLN轉(zhuǎn)移預(yù)測(cè)以及乳腺癌預(yù)后預(yù)測(cè)等，對(duì)于臨床決策制定顯示出較高的參考價(jià)值。其中部分模型，如MSKCC列線圖，已得到多中心驗(yàn)證及優(yōu)化，但仍存在一定問(wèn)題，不能作為臨床應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)，而且對(duì)于中國(guó)人群的適用性有待進(jìn)一步驗(yàn)證。在列線圖應(yīng)用于臨床的過(guò)程中，我們應(yīng)建立特定的統(tǒng)計(jì)學(xué)模型，運(yùn)用多中心大樣本進(jìn)行驗(yàn)證，優(yōu)化選擇有統(tǒng)計(jì)學(xué)和臨床意義的預(yù)測(cè)因素，以期為不同人群提供更為準(zhǔn)確、實(shí)用的預(yù)測(cè)模型，從而更好地指導(dǎo)臨床工作。

［1］ VERONESI U, PAGANELLI G, GALIMBERTI V, et al. Sentinel-node biopsy to avoid axillary dissection in breast cancer with clinically negative lymph-nodes ［J］. Lancet, 1997, 349: 1864-1867.

［2］ LYMAN G H, GIULIANO A E, SOMERFIELD M R, et al. American Society of Clinical Oncology guideline recommendations for sentinel lymph node biopsy in earlystage breast cancer ［J］. J Clin Oncol, 2005, 23: 7703-7720.

［3］ 陳翔, 王水. 乳腺癌前哨淋巴結(jié)活檢研究現(xiàn)狀及進(jìn)展［J］. 中國(guó)普外基礎(chǔ)與臨床雜志, 2011, 18(1): 98-102.

［4］ COMPTON C C, BYRD D R, GARCIA-AGUILAR J, et al.AJCC Cancer Staging Atlas ［M］. 2nded: Springer, 2012.

［5］ GALIMBERTI V, COLE B F, ZURRIDA S, et al. Axillary dissection versus no axillary dissection in patients with sentinel-node micrometastases (IBCSG 23-01): a phase 3 randomised controlled trial ［J］. Lancet Oncol, 2013, 14: 297-305.

［6］ GIULIANO A E, HUNT K K, BALLMAN K V, et al. Axillary dissection vs no axillary dissection in women with invasive breast cancer and sentinel node metastasis: a randomized clinical trial ［J］. JAMA, 2011, 305: 569-575.

［7］ KIM T, GIULIANO A E, LYMAN G H. Lymphatic mapping and sentinel lymph node biopsy in early-stage breast carcinoma: a metaanalysis ［J］. Cancer, 2006, 106: 4-16.

［8］ VAN ZEE K J, MANASSEH D M, BEVILACQUA J L, et al. A nomogram for predicting the likelihood of additional nodal metastases in breast cancer patients with a positive sentinel node biopsy ［J］. Ann Surg Oncol, 2003, 10: 1140-1151.

［9］ DEGNIM A C, REYNOLDS C, PANTVAIDYA G, et al. Nonsentinel node metastasis in breast cancer patients: assessment of an existing and a new predictive nomogram［J］. Am J Surg, 2005, 190: 543-550.

［10］ PAL A, PROVENZANO E, DUFFY S W, et al. A model for predicting non-sentinel lymph node metastatic disease when the sentinel lymph node is positive［J］. Br J Surg, 2008,95: 302-309.

［11］ KOHRT H E, OLSHEN R A, BERMAS H R, et al. New models and online calculator for predicting non-sentinel lymph node status in sentinel lymph node positive breast cancer patients ［J］. BMC Cancer, 2008, 8: 66.

［12］ KLAR M, JOCHMANN A, FOELDI M, et al. The MSKCC nomogram for prediction the likelihood of non-sentinel node involvement in a German breast cancer population ［J］. Breast Cancer Res Treat, 2008, 112: 523-531.

［13］ LAMBERT L A, AYERS G D, HWANG R F, et al. Validation of a breast cancer nomogram for predicting nonsentinel lymph node metastases after a positive sentinel node biopsy ［J］. Ann Surg Oncol, 2006, 13: 310-320.

［14］ D'EREDITA G, TROILO V L, FISCHETTI F, et al. Comparison of two models for predicting non-sentinel lymph node metastases in sentinel lymph node-positive breast cancer patients ［J］. Updates Surg, 2011, 63: 163-170.

［15］ VAN LA PARRA R F, ERNST M F, BEVILACQUA J L, et al. Validation of a nomogram to predict the risk of nonsentinel lymph node metastases in breast cancer patients with a positive sentinel node biopsy: validation of the MSKCC breast nomogram ［J］. Ann Surg Oncol, 2009, 16: 1128-1135.

［16］ ALRAN S, DE RYCKE Y, FOURCHOTTE V, et al. Validation and limitations of use of a breast cancer nomogram predicting the likelihood of non-sentinel node involvement after positive sentinel node biopsy ［J］. Ann Surg Oncol, 2007, 14: 2195-2201.

［17］ COUTANT C, OLIVIER C, LAMBAUDIE E, et al. Comparison of models to predict nonsentinel lymph node status in breast cancer patients with metastatic sentinel lymph nodes: a prospective multicenter study ［J］. J Clin Oncol, 2009, 27: 2800-2808.

［18］ 邱鵬飛, 劉娟娟, 王永勝, 等. 乳腺癌非前哨淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移相關(guān)因素及其列線圖驗(yàn)證性研究［J］. 中國(guó)實(shí)用外科雜志, 2012, 32(11): 945-949.

［19］ SCOW J S, DEGNIM A C, HOSKIN T L, et al. Assessment of the performance of the Stanford Online Calculator for the prediction of nonsentinel lymph node metastasis in sentinel lymph node-positive breast cancer patients ［J］. Cancer, 2009, 115: 4064-4070.

［20］ CHEN K, ZHU L, JIA W, et al. Validation and comparison of models to predict non-sentinel lymph node metastasis in breast cancer patients［J］. Cancer Sci, 2012, 103: 274-281.

［21］ GUR A S, UNAL B, JOHNSON R, et al. Predictive probability of four different breast cancer nomograms for nonsentinel axillary lymph node metastasis in positive sentinel node biopsy［J］. J Am Coll Surg, 2009, 208: 229-235.

［22］ CHEN J Y, CHEN J J, YANG B L, et al. Predicting sentinel lymph node metastasis in a Chinese breast cancer population: assessment of an existing nomogram and a new predictive nomogram ［J］. Breast Cancer Res Treat, 2012, 135: 839-848.

［23］ QIU P F, LIU J J, WANG Y S, et al. Risk factors for sentinel lymph node metastasis and validation study of the MSKCC nomogram in breast cancer patients ［J］. Jpn J Clin Oncol, 2012, 42: 1002-1007.

［24］ BEVILACQUA J L, KATTAN M W, FEY J V, et al. Doctor, what are my chances of having a positive sentinel node? A validated nomogram for risk estimation ［J］. J Clin Oncol, 2007, 25: 3670-3679.

［25］ KLAR M, FOELDI M, MARKERT S, et al. Good prediction of the likelihood for sentinel lymph node metastasis by using the MSKCC nomogram in a German breast cancer population［J］. Ann Surg Oncol, 2009, 16: 1136-1142.

［26］ MAZOUNI C, BONNIER P, ROMAIN S, et al. A nomogram predicting the probability of primary breast cancer survival at 2- and 5-years using pathological and biological tumor parameters ［J］. J Surg Oncol, 2011, 103: 746-750.

［27］ HARBECK N, THOMSSEN C. A new look at node-negative breast cancer ［J］. Oncologist, 2011, 16 Suppl 1: 51-60.

［28］ MAZOUNI C, SPYRATOS F, ROMAIN S, et al. A nomogram to predict individual prognosis in node-negative breast carcinoma ［J］. Eur J Cancer, 2012, 48: 2954-2961.

Advances in breast cancer related nomograms

YAO Ru, PAN Bo, SUN Qiang, XU Ying, WANG Chang-jun, ZHOU Yi-dong, MAO Feng, LIN Yan (Department of Breast Surgery, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences, Beijing 100730, China)

SUN Qiang E-mail: sunqiangpumc@sina.com

Breast cancer is the leading cause of malignancy-related mortality in women worldwide. The more accurate prediction of lymph node metastasis and evaluation of personalized prognosis of breast cancer patients could provide evidence and reference for individualized comprehensive treatment and clinical decision-making. Nomogram is statistical calculation model developed to generate individualized prediction of a certain clinical event through the factors associated with it. Currently breast cancer related nomogram models is most commonly used in the prediction of non-sentinel lymph node status in patients with sentinel lymph node-positive breast cancer, sentinel lymph node metastasis in clinical node-negative breast cancer and prognosis evaluation of breast cancer. This article reviewed the recent advances in breast cancer related nomograms according to the above mentioned three aspects, and evaluated respectively the predictive factors, accuracy, characteristics and clinical application potential.

Breast cancer; Nomogram; Sentinel lymph node; Non-sentinel lymph node; Metastasis; Prediction

10.3969/j.issn.1007-3969.2013.09.012

R737.9

：A

：1007-3639(2013)09-0765-07

2013-05-07

2013-08-20 ）

國(guó)家自然科學(xué)基金支持項(xiàng)目(No:81001183)。

孫強(qiáng) E-mail:sunqiangpumc@sina.com