乳腺癌骨轉(zhuǎn)移的影響因素分析及預(yù)測(cè)模型構(gòu)建

李奕穎，蘇靜，李孟圈

(鄭州大學(xué)第一附屬醫(yī)院 乳腺外科，河南 鄭州 450052)

乳腺癌是女性的主要癌癥類型[1-2]。乳腺癌的主要治療策略是早期發(fā)現(xiàn)和綜合治療，盡管如此，仍有20%～30%的患者會(huì)發(fā)生遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移，轉(zhuǎn)移后進(jìn)展期患者僅有2 a的中位生存時(shí)間[3-5]。乳腺癌易發(fā)生骨轉(zhuǎn)移，占轉(zhuǎn)移性乳腺癌患者的60%～75%[6-7]。乳腺癌骨轉(zhuǎn)移常導(dǎo)致骨折、頑固性骨痛等骨相關(guān)事件，嚴(yán)重影響患者的生存質(zhì)量及預(yù)后。因此，對(duì)容易發(fā)生乳腺癌骨轉(zhuǎn)移的高危人群進(jìn)行篩查，并進(jìn)行早期干預(yù)和診治，成為乳腺癌臨床研究的熱點(diǎn)之一。

乳腺癌的異質(zhì)性是影響腫瘤患者預(yù)后的重要原因，其組織病理學(xué)和分子生物學(xué)特征與臨床結(jié)局密切相關(guān)，通過分析乳腺癌的病理特征及相關(guān)生物學(xué)參數(shù)有助于預(yù)測(cè)患者的生存率或復(fù)發(fā)率[8-9]。本研究通過分析乳腺癌骨轉(zhuǎn)移的組織病理學(xué)和分子生物學(xué)特征，建立相關(guān)因素的預(yù)測(cè)模型，以期指導(dǎo)乳腺癌骨轉(zhuǎn)移的臨床診療工作。

1 對(duì)象與方法

1.1 研究對(duì)象對(duì)2019年6月1日至2019年12月31日鄭州大學(xué)第一附屬醫(yī)院乳腺外科收治的201例乳腺癌患者的臨床資料進(jìn)行回顧性分析(其中100例為發(fā)生骨轉(zhuǎn)移患者，其余101例患者均未發(fā)生轉(zhuǎn)移)。納入標(biāo)準(zhǔn)：(1)常規(guī)病理證實(shí)為浸潤(rùn)性乳腺癌；(2)通過穿刺活檢、放射性核素骨掃描、電子計(jì)算機(jī)斷層掃描或核磁共振檢查確診是否存在骨轉(zhuǎn)移；(3)按標(biāo)準(zhǔn)指南進(jìn)行診治；(4)不合并其他惡性腫瘤、精神類疾病或全身性疾??；(5)臨床病理資料完整。所有患者及患者家屬均對(duì)研究知情并已簽署知情同意書，研究經(jīng)鄭州大學(xué)第一附屬醫(yī)院科研和臨床試驗(yàn)倫理委員會(huì)審核批準(zhǔn)。

1.2 方法納入本研究的患者均經(jīng)穿刺活檢或全身放射性核素掃描、X線、CT、MRI等影像學(xué)檢查以證實(shí)有無發(fā)生乳腺癌骨轉(zhuǎn)移。所有入組患者的組織標(biāo)本獲取后立即固定于體積分?jǐn)?shù)為4%的中性甲醛溶液中，進(jìn)行常規(guī)病理切片，采用全自動(dòng)免疫組化染色儀進(jìn)行免疫組化染色并進(jìn)行分子生物學(xué)指標(biāo)的檢測(cè)。每張病理切片隨機(jī)選取3個(gè)低倍視野，觀察有無血管、淋巴管癌細(xì)胞巢團(tuán)形成。余患者信息主要通過門診、住院檢查和電話等方式進(jìn)行確認(rèn)、收集，收集的開始時(shí)間為發(fā)生骨轉(zhuǎn)移的確診時(shí)間，終止時(shí)間為2019年12月31日或患者死亡。

1.3 研究對(duì)象的基本信息采集以下信息：病理確診乳腺癌時(shí)患者的年齡、月經(jīng)狀態(tài)、T分期、組織學(xué)分級(jí)、脈管癌栓情況、淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移情況、激素受體狀態(tài)、HER-2狀態(tài)、Ki-67、pS2、TOP-Ⅱ、P53、CK5/6、P120及E-cadherin的表達(dá)情況。

1.4 數(shù)據(jù)處理及模型構(gòu)建采用電腦隨機(jī)分組法將全部患者按3∶1分為訓(xùn)練組(150例)及驗(yàn)證組(51例)。通過使用SPSS 24.0統(tǒng)計(jì)軟件，采用t檢驗(yàn)、Mann-WhitneyU檢驗(yàn)、χ2檢驗(yàn)分析，將P<0.05的指標(biāo)及先前研究中報(bào)道可能與乳腺癌進(jìn)展相關(guān)的因素納入多因素logistic回歸分析，從而找出導(dǎo)致乳腺癌骨轉(zhuǎn)移發(fā)生的獨(dú)立危險(xiǎn)因素。從多因素分析結(jié)果中選取獨(dú)立危險(xiǎn)因素，建立列線圖。通過受試者操作特征曲線(receiver operating characteristic curve，ROC曲線)和校正曲線進(jìn)一步評(píng)價(jià)列線圖性能。使用R版本3.5.2進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，分析過程中使用了以下軟件包：“survival”(Terry M Therneau)、“plyr”(Hadley Wickham)、“rms”(Frank E Harrell)、“survminer”(Alboukadel Kassambara)、“neuralnet”(Stefan Fritsch)。檢驗(yàn)水準(zhǔn)α=0.05。

2 結(jié)果

2.1 全部患者的臨床病理學(xué)特征本研究共納入201例女性患者，根據(jù)穿刺活檢或全身放射性核素掃描、X線、CT、MRI等影像學(xué)檢查結(jié)果，將患者分為兩組：一組為發(fā)生骨轉(zhuǎn)移患者(100例)，另一組為未發(fā)生轉(zhuǎn)移患者(101例)，余具體信息詳見表1。

表1 患者的基線資料

2.2 訓(xùn)練組的單因素及多因素分析將訓(xùn)練組單因素分析結(jié)果(見表2)中有意義的臨床因素及先前研究中報(bào)道可能與乳腺癌進(jìn)展相關(guān)的因素納入logistic多因素回歸分析，進(jìn)一步探討影響乳腺癌患者發(fā)生骨轉(zhuǎn)移的獨(dú)立危險(xiǎn)因素(見表3)。從表中可以得知，患者的淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移情況、Ki-67、pS2、P120、TOP-Ⅱ及E-cadherin表達(dá)是乳腺癌骨轉(zhuǎn)移發(fā)生的獨(dú)立危險(xiǎn)因素。

表2 訓(xùn)練組的單因素分析結(jié)果

表3 訓(xùn)練組的多因素分析結(jié)果

2.3 建立列線圖利用訓(xùn)練組logistic回歸模型的結(jié)果構(gòu)建列線圖(圖1)。將患者的各臨床因素在圖中相應(yīng)的軸上找到對(duì)應(yīng)的點(diǎn)，再以該點(diǎn)做垂直于橫軸的直線。該直線在分?jǐn)?shù)軸上的交點(diǎn)讀數(shù)為該因素的分?jǐn)?shù)，將各因素分?jǐn)?shù)求和則得到總分。

圖1 訓(xùn)練組乳腺癌骨轉(zhuǎn)移患者的列線圖

2.4 列線圖預(yù)測(cè)效果驗(yàn)證本研究所得出的列線圖通過Bootstrap采樣對(duì)列線圖進(jìn)行1 000次內(nèi)部校準(zhǔn)，獲得圖2。該圖顯示訓(xùn)練組與驗(yàn)證組的校準(zhǔn)曲線均接近理想曲線，得到的預(yù)測(cè)值能夠較好地代表實(shí)際值。繪制訓(xùn)練組與驗(yàn)證組的ROC曲線(見圖3)，通過計(jì)算曲線下面積(area under the curve，AUC)進(jìn)行校準(zhǔn)。訓(xùn)練組的AUC為0.767，驗(yàn)證組的AUC為0.855。

圖2 訓(xùn)練組(左)及驗(yàn)證組(右)的校正曲線

圖3 訓(xùn)練組(左)及驗(yàn)證組(右)的AUC

3 討論

骨轉(zhuǎn)移是導(dǎo)致乳腺癌患者死亡的常見原因[10]，嚴(yán)重影響了乳腺癌患者的生活質(zhì)量及生存期，給患者和社會(huì)帶來巨大的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。如何有效地預(yù)測(cè)乳腺癌骨轉(zhuǎn)移并降低發(fā)生率是乳腺外科醫(yī)生及乳腺癌患者最關(guān)心的問題。在本研究中，我們認(rèn)為骨轉(zhuǎn)移患者可能具有特殊的臨床病理特征，并可與非骨轉(zhuǎn)移患者相區(qū)分，通過對(duì)這些變量進(jìn)行分析和研究，可以建立乳腺癌骨轉(zhuǎn)移的預(yù)測(cè)模型，并根據(jù)該預(yù)測(cè)模型指導(dǎo)臨床診療。

本研究對(duì)訓(xùn)練組患者的各項(xiàng)臨床病理特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，結(jié)果顯示淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移情況、pS2表達(dá)、P120表達(dá)、E-cadherin表達(dá)、Ki-67及TOP-Ⅱ表達(dá)是乳腺癌骨轉(zhuǎn)移發(fā)生的影響因素。本研究結(jié)果表明，淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移陽(yáng)性的乳腺癌患者較陰性患者更易發(fā)生骨轉(zhuǎn)移，與Tayyeb等[11]提出的淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移是乳腺癌骨轉(zhuǎn)移的高危因素的結(jié)論相符。pS2表達(dá)陽(yáng)性常見于原發(fā)腫瘤直徑小且組織分化好的乳腺癌中，且pS2表達(dá)陽(yáng)性具有良好的內(nèi)分泌治療效果[12]。本研究也表明，pS2表達(dá)陰性者較陽(yáng)性者更易發(fā)生骨轉(zhuǎn)移。細(xì)胞通過黏附連接控制增殖，黏附連接的主要成分為P120蛋白和E-鈣黏附蛋白[13]，而兩者的表達(dá)下調(diào)經(jīng)常是腫瘤復(fù)發(fā)和轉(zhuǎn)移的標(biāo)志[14]，與本研究結(jié)果一致，P120及E-cadherin表達(dá)陰性者發(fā)生骨轉(zhuǎn)移的風(fēng)險(xiǎn)更高。研究表明，Ki-67與細(xì)胞增殖密切相關(guān)[15]。除此之外，Ki-67高表達(dá)的乳腺癌患者骨轉(zhuǎn)移的發(fā)生率為87%，而Ki-67低表達(dá)的乳腺癌患者骨轉(zhuǎn)移的發(fā)生率為73%[16]。這表明Ki-67高表達(dá)者易發(fā)生骨轉(zhuǎn)移，與本研究結(jié)果一致。本研究結(jié)果顯示，TOP-Ⅱ高表達(dá)的乳腺癌患者更容易發(fā)生骨轉(zhuǎn)移。這可能是由于激素受體結(jié)合后通過拓?fù)洚悩?gòu)酶Ⅱ瞬時(shí)誘導(dǎo)DNA雙鏈斷裂，從而控制基因轉(zhuǎn)錄[17]。

臨床上，對(duì)乳腺癌骨轉(zhuǎn)移的治療相對(duì)較為被動(dòng)，大部分患者發(fā)現(xiàn)時(shí)已到疾病的終末期，傳統(tǒng)方法缺少完整的評(píng)分系統(tǒng)，通過對(duì)乳腺癌骨轉(zhuǎn)移的特征進(jìn)行分析并構(gòu)建相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型，能夠幫助醫(yī)生更快、更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)乳腺癌患者發(fā)生骨轉(zhuǎn)移的可能性，這對(duì)指導(dǎo)臨床決策十分重要，但是目前相關(guān)研究和報(bào)道仍有限。

本研究通過對(duì)乳腺癌骨轉(zhuǎn)移患者的組織病理學(xué)和分子生物學(xué)特征進(jìn)行分析后，提取了相關(guān)的獨(dú)立危險(xiǎn)因素，并構(gòu)建了預(yù)測(cè)模型。經(jīng)過校正和驗(yàn)證過程，認(rèn)為該模型具有良好的預(yù)測(cè)能力，可以幫助臨床醫(yī)生區(qū)分和評(píng)估臨床病理因素與骨骼受累的風(fēng)險(xiǎn)，并且有針對(duì)性地建議還未發(fā)現(xiàn)遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移的患者進(jìn)行更為密切的檢查，如常規(guī)的放射性核素骨掃描、電子計(jì)算機(jī)斷層掃描或核磁共振，還能夠針對(duì)相關(guān)指標(biāo)對(duì)靶向治療的效果進(jìn)行評(píng)估。除此之外，我們可以通過該模型變量對(duì)已發(fā)生骨轉(zhuǎn)移的患者的預(yù)后再進(jìn)行區(qū)分，實(shí)現(xiàn)針對(duì)乳腺癌患者更為精準(zhǔn)的治療。

本項(xiàng)研究亦存局限性。首先，作為一項(xiàng)回顧性研究，我們提出的假設(shè)需要更大的數(shù)據(jù)量和先進(jìn)的隨訪模式進(jìn)行跟蹤。其次，本研究采取單中心回顧性研究，缺少外部數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，若能夠進(jìn)一步進(jìn)行多中心前瞻性研究，將更具有臨床價(jià)值。為了提高列線圖的可預(yù)測(cè)性，我們將進(jìn)一步確定其他臨床及分子因素，并通過外部驗(yàn)證進(jìn)行研究。

綜上所述，本研究以淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移情況、pS2表達(dá)、P120表達(dá)、E-cadherin表達(dá)、Ki-67及TOP-Ⅱ表達(dá)作為影響因素構(gòu)建的列線圖，實(shí)現(xiàn)了對(duì)乳腺癌發(fā)生骨轉(zhuǎn)移的可視化圖形預(yù)測(cè)。該模型對(duì)乳腺癌患者的臨床個(gè)體化治療具有協(xié)助作用。