中圖分類號：R737.9 文獻標識碼：A文章編號：1006-1959（2025）13-0017-04

DOI：10.3969/j.issn.1006-1959.2025.13.004

Abstract：ObjetiTalsofilllodeassisiisieastaligatmosinygdto constructaNomopredonoelforthisofillylhodemetassMetdsrestnceptitsiilllode metastsisofillldiooeleouspiafrJartl wereselectedsahetUaatedivaateLgstgeoalsasdtorettedepetsctosf axillrylyphdeetastsistitsndhctoeoeedtoogaodelofareerteOea usedtovaluatetriaoftoeldealibatiodtoaatetbatiooftodelesultsTdf axillary lymph node positive in 122 breast cancer patients was 29.51 % .Univariate analysis showed that tumor diameter，vascular tumor thrombus， menopauseadscooileassisiseas）nalsea thatvasculartumorthrombusandtumordiameterereindependentriskfactorsforaxillrylymphnodemetastasisofbreastcancer（ Plt; 0.05）.Thearea underthecueUCofmopdictodelfollldeetastasisstacesOndaies closelyfitedwithhealureConclusionumordameendsularmortombuseindependetisfctofoilllpode metatasisinreastcncerpaiseilllphdeetastasispredictioodelorctedsdontissgoddiscriaiod calibration，which can be used to asist clinicians to evaluate theaxillary lymph node status of patients.

Keywords：Breastcancer;Axillarylymph node;Nomogram;Predictionmodel

乳腺癌（breastcancer）現(xiàn)已成為世界最常見的惡性腫瘤，乳腺癌新發(fā)病例數(shù)226.1萬（占比11.7% ），位居世界新發(fā)癌癥的首位，尤其是在女性癌癥死亡人群中占比更高，因此臨床工作者需要更深入、更規(guī)范的了解乳腺惡性腫瘤。而乳腺癌患者是否需要新輔助治療、手術(shù)方式選取、術(shù)后放化療及評估預后等都與患者腋窩淋巴結(jié)（axillary lymphnode，ALN）是否發(fā)生轉(zhuǎn)移緊密相關(guān)[2-5]，目前已成為乳腺惡性腫瘤臨床治療領域的共識。實際臨床工作中面對臨床ALN陰性的乳腺惡性腫瘤患者，缺乏簡單、有效的手段去評估患者ALN的轉(zhuǎn)移風險，因此本研究擬探究乳腺惡性腫瘤患者ALN轉(zhuǎn)移的獨立危險因素，并以此構(gòu)建出一種可以評估患者ALN轉(zhuǎn)移風險高低的預測模型，以期協(xié)助臨床醫(yī)師更規(guī)范的為患者制定個體化的治療方案。

1資料與方法

1.1一般資料本課題獲取的數(shù)據(jù)來源于市婦女兒童醫(yī)院外二科2021年1月1日-2024年4月20日收治的122例乳腺惡性腫瘤患者，并于我院行ALND或SLNB，其中ALN轉(zhuǎn)移的乳腺惡性腫瘤患者有36例，未轉(zhuǎn)移的有86例。本研究符合《赫爾辛基宣言》中的相關(guān)要求，患者及其家屬知情同意并簽署同意書。

1.2納入和排除標準納入標準： ① 經(jīng)病理證實為乳腺惡性腫瘤的患者； ② 臨床基本信息及相關(guān)病理數(shù)據(jù)完整； ③ 年齡 ?18 歲。排除標準： ① 術(shù)前行新輔助放化療的乳腺惡性腫瘤患者； ② 非浸潤性乳腺癌；③ 乳腺腫瘤出現(xiàn)遠處侵犯； ④ 合并其他惡性腫瘤；⑤ ALN臨床表現(xiàn)陽性。

1.3方法收集患者的年齡、腫瘤病灶直徑、腫瘤所在象限位置、Ki-67指數(shù)、人類表皮生長因子受體（human epidermalgrowth factorreceptor ^-2 ，HER-2）狀態(tài)、組織學分級、雌激素受體（ER）、孕激素受體（PR）。 ① 腫瘤位置：以乳頭為坐標原點，將乳腺分為外上、外下、內(nèi)上、內(nèi)下及其他五類； ② Ki-67指數(shù)：根據(jù)Ki-67具體數(shù)值，以 20% 為分界線，分為兩組[5]。

1.4統(tǒng)計學方法應用EXCEL、SPSS26.0和R軟件4.0版本等統(tǒng)計學軟件對研究因素進行分析。乳腺惡性腫瘤患者ALN狀態(tài)的單因素分析采用 t 檢驗或者 χ² 檢驗，將有統(tǒng)計學意義的指標（ Plt;0.05 以及臨床上公認與腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移密切相關(guān)的統(tǒng)計指標作為變量進一步行多因素Logistic回歸分析，將通過以上分析得出的獨立危險因素借助R軟件轉(zhuǎn)化成可視化模型。分別使用校準圖和ROC曲線來對該模型進行驗證。

2結(jié)果

2.1乳腺癌患者腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移風險單因素分析將122例乳腺惡性腫瘤患者的10項臨床相關(guān)指標進行單因素統(tǒng)計分析（表1），結(jié)果顯示年齡、是否絕經(jīng)、腫瘤直徑、脈管癌栓與乳腺惡性腫瘤患者的ALN是否轉(zhuǎn)移有關(guān)（ Plt;0.05） ，而ER、腫瘤位置、PR、Ki-67指數(shù)、HER-2狀態(tài)及組織學分級與乳腺惡性腫瘤患者的ALN是否轉(zhuǎn)移無關(guān)（ Pgt;0.05 ）。

2.2多因素Logistic回歸分析將單因素統(tǒng)計分析中存在統(tǒng)計學意義（ Plt;0.05 的4個潛在指標（腫瘤直徑、年齡、是否絕經(jīng)、脈管癌栓）納入多因素Logistic回歸分析，結(jié)果顯示腫瘤直徑 ：?2cm（P=0.01，OR= 0.28，95%CI：0.11～0.74） 、脈管癌栓（ Plt;0.01，OR= 是乳腺惡性腫瘤患者ALN是否轉(zhuǎn)移的獨立危險因素，見表2。

2.3腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移Nomogram預測模型的構(gòu)建將通過多因素Logistic回歸統(tǒng)計分析得到的兩項指標（腫瘤直徑、脈管癌栓）作為風險預測模型的自變量，用R軟件（4.0版本）按照各指標所占權(quán)重比例繪制可視化的諾莫圖預測模型，見圖1。

2.4腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移預測模型驗證該風險預測模型的ROC曲線下面積為 0.77gt;0.70 （圖2），具有較好的區(qū)分度。校準度圖是借助乳腺惡性腫瘤患者ALN是否轉(zhuǎn)移的實際值和理論值進行繪制，圖中的繪制的3條曲線緊密貼合，提示該模型擁有較高的校準度（圖3）。

3討論

患者ALN是否轉(zhuǎn)移在乳腺惡性腫瘤患者治療全程中都起到指導性作用。對于明確乳腺惡性腫瘤患者ALN是否轉(zhuǎn)移的金標準仍然是病理診斷。特定條件下部分乳腺惡性腫瘤患者免除ALND，缺少判定腋窩淋巴結(jié)是否轉(zhuǎn)移的直接證據(jù)。因此許多國內(nèi)外科研學者希望利用現(xiàn)有的臨床證據(jù)，構(gòu)建出一種可以直觀、便捷、精準的評估ALN轉(zhuǎn)移風險高低的預測模型，如斯坦福模型、Mayo、Cambridge、Hel-sinki、MSKCC、MDAnderson等[6-9]。雖然受到患病人群、收集指標的方式和標準、技術(shù)水平等實際因素的影響，不同學者制定的預測模型都很難廣泛應用，但是對當?shù)厝橄賽盒阅[瘤具有較優(yōu)異的指導作用。

本研究中共整理了122例符合研究標準的乳腺惡性腫瘤患者，其中ALN轉(zhuǎn)移的乳腺惡性腫瘤患者有36例 29.51% ），共收集了患者的經(jīng)期狀態(tài)、年齡大小、EP、脈管癌栓等10項臨床指標，首先通過單因素分析篩選有統(tǒng)計學意義的指標，分別為年齡、是否絕經(jīng)、腫瘤直徑、脈管癌栓。將以上指標納入多因素Logistic回歸統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)腫瘤直徑 ?2cm. 有脈管癌栓是乳腺惡性腫瘤患者ALN是否發(fā)生轉(zhuǎn)移的獨立危險因素（ Plt;0.05） 。將腫瘤直徑 ?2cm 有脈管癌栓作為參數(shù)繪制預測患者乳腺惡性腫瘤腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移風險預測模型，通過統(tǒng)計軟件繪制出該風險模型的ROC曲線及校準圖，ROC曲線下面積為0.77，具有較好的區(qū)分度，同時校準圖中的三條曲線貼合緊密，提示該模型擁有優(yōu)異的校準度，結(jié)合上述統(tǒng)計分析及驗證說明該風險模型具有較高的臨床實用價值。其中脈管內(nèi)癌栓是腫瘤細胞通過侵犯患者淋巴管或血管并在其中黏附形成[10-12]，同時也為腫瘤細胞的擴散提供了一種路徑，可借助光學顯微鏡發(fā)現(xiàn)的一種病理表現(xiàn)。研究發(fā)現(xiàn)[13-I6，存在脈管癌栓的患者人群預后不良的風險高于一般患者人群。國內(nèi)外許多科研工作者的研究證實HER-2與惡性腫瘤的增值、轉(zhuǎn)移及侵襲能力密不可分[17.18]，因此大多數(shù)惡性腫瘤都將HER-2作為治療的重要靶點。在乳腺惡性腫瘤的治療中，HER-2也承擔著重要的角色，包括在乳腺惡性腫瘤患者預后評估及綜合治療方案的制定等方面。

預測模型的優(yōu)劣與納入的樣本量、指標等密切相關(guān)。納入的樣本量越多，指標越完善，統(tǒng)計學偏倚越小。本研究構(gòu)建的腋窩淋巴結(jié)是否發(fā)生轉(zhuǎn)移的風險預測模型，雖然可以直觀的顯示各參數(shù)所占權(quán)重，但仍有較多缺陷。首先，構(gòu)建該模型的指標均來自同一所醫(yī)院，缺乏多中心數(shù)據(jù)檢驗，缺乏適用于其他中心研究的證據(jù)。其次，樣本數(shù)據(jù)較少，存在較大的選擇偏倚，需要更多的研究數(shù)據(jù)進行修正。最后，病理結(jié)果、切片手法、手術(shù)水平等在不同醫(yī)院也存在諸多差異。相信隨著對乳腺惡性腫瘤的不斷探索、驗證，最終會構(gòu)建出最便捷、實用、精確的風險預測模型。

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收稿日期：2024-05-24;修回日期：2024-06-17