基于SEER数据库构建前庭神经鞘瘤预后列线图模型：一项超过2万例患者的人群研究

《Hormones & Cancer》：Vestibular schwannoma clinical prognostic factors and nomogram construction using SEER database

本研究针对前庭神经鞘瘤(VS)长期生存数据缺乏的现状，利用SEER数据库对2000-2019年20,235例患者进行分析，通过多因素Cox回归鉴定年龄(HR=12.895)、性别(HR=0.761)、种族(HR=0.214)、肿瘤大小(HR=3.024)、手术(HR=0.409)和放疗(HR=0.812)为独立预后因素，构建的列线图模型在训练组和验证组均显示良好预测效能(C-index:0.737-0.763)，为VS患者个体化预后评估提供了实用工具。

　　

在神经外科领域，前庭神经鞘瘤(Vestibular Schwannoma, VS)作为一种起源于前庭神经施万细胞的良性肿瘤，虽然生长缓慢却可能引发听力丧失、耳鸣甚至威胁生命的并发症。这种肿瘤占颅内肿瘤的6%-10%，年发病率约为3.0-5.2/10万，多见于55-65岁人群。尽管VS本身为良性病变，但其管理策略（包括观察等待、手术切除和放射治疗）的选择需综合考虑肿瘤特征与患者整体健康状况。

目前临床实践面临的一个重要挑战是：虽然治疗决策主要基于功能保留和生活质量考量，但缺乏能够整合多种因素来预测患者长期生存的工具。既往研究多聚焦于肿瘤控制率和功能结局，而对人口统计学和临床因素如何共同影响长期生存的系统性分析相对有限。尤其缺乏大规模人群数据来描绘VS患者的生存全景图。

为填补这一知识空白，Wei等研究人员在《Discover Oncology》上发表了题为"Vestibular schwannoma clinical prognostic factors and nomogram construction using SEER database"的研究。该研究创新性地利用美国监测、流行病学和最终结果(Surveillance, Epidemiology, and End Results, SEER)数据库这一权威癌症登记系统，对2000-2019年间诊断的28,693例VS患者进行筛选，最终纳入20,235例符合标准病例。

研究方法主要包括利用SEER*Stat软件提取数据，按7:3比例随机分为训练集(14,167例)和验证集(6,068例)。通过Kaplan-Meier法绘制生存曲线，采用Cox比例风险模型进行单因素和多因素分析筛选独立预后因素，最终构建预测3年、5年和10年总体生存率(Overall Survival, OS)的列线图模型。模型性能通过一致性指数(Concordance Index, C-index)、受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic, ROC)曲线、校准曲线和决策曲线分析(Decision Curve Analysis, DCA)进行全面评估。

患者特征

研究纳入的20,235例VS患者中位生存时间为77个月，训练集与验证集在年龄、性别、种族等基线特征上均衡可比。患者以50-69岁(51.6%)、女性(51.9%)和白人(83.1%)为主，大多数肿瘤尺寸≤2cm(57.8%)，61.3%未接受手术治疗，21.2%接受了放疗。

生存因素分析

多因素Cox回归显示，年龄是VS患者生存的最强预测因子，70岁以上患者死亡风险是29岁以下患者的12.895倍(95%CI:8.347-19.809)。女性生存优势明显(HR=0.761)，种族因素中"未知"种族表现出意外优势(HR=0.214)。肿瘤大小与死亡风险呈正相关，>3cm肿瘤风险是≤1cm肿瘤的3.024倍。手术治疗各方式均显示保护效应，局部切除风险降低59.1%(HR=0.409)。放疗同样为保护因素(HR=0.812)。

列线图构建与验证

基于上述六项独立预后因素，研究团队构建了临床实用的列线图模型。训练集C-index为0.737±0.065，验证集为0.763±0.053，显示模型具有良好的判别能力。ROC分析显示训练集3年、5年、10年OS的AUC分别为0.759、0.766、0.790，验证集相应为0.757、0.765、0.760。

校准曲线显示预测概率与实际观察结果高度一致，DCA证实模型在临床决策中具有实用价值。特别值得关注的是，模型为肿瘤大小和种族等可能存在数据缺失的变量设置了"未知"选项，增强了临床适用性。

研究结论与讨论

这项超过2万例VS患者的人群研究证实，年龄、性别、种族、肿瘤大小和治疗方式是影响长期生存的关键因素。尽管VS作为良性肿瘤，其治疗目标主要是功能保留而非生存延长，但本研究提供的生存全景图为患者咨询和风险分层提供了重要参考。

研究的创新性在于首次基于大规模人群数据构建了VS特异性预后模型，将复杂的临床因素整合为直观的列线图工具。模型显示年龄是决定性因素，这与VS的良性生物学行为相符——老年患者死亡主要归因于年龄相关合并症而非肿瘤本身。肿瘤大小与预后的关联反映了大型肿瘤可能通过脑干压迫等机制影响生存。

值得注意的是，研究中发现的种族差异可能反映了医疗可及性、社会经济因素等混杂效应，而非生物学差异。治疗方式与预后的关联需谨慎解读，因为SEER数据库缺乏肿瘤进展、功能结局等关键细节，无法直接指导治疗选择。

研究存在几项重要局限性：缺乏功能结局数据、无法排除神经纤维瘤病2型(Neurofibromatosis Type 2, NF2)患者造成的混杂、"未知"类别影响生物学解释、美国人群结果的普适性问题。然而，其核心价值在于提供了难以从单中心研究获得的人群级生存视野。

该列线图模型的主要临床意义不在于指导具体治疗决策，而是为初诊咨询提供全面的预后背景，帮助医患双方在制定治疗策略时更好地权衡利弊。未来研究方向应包括整合功能结局指标、区分散发性和NF2相关VS、以及在不同医疗体系中进行外部验证。

这项研究通过大规模数据分析深化了对VS自然史的理解，为良性脑肿瘤的预后评估建立了新范式，凸显了人口统计学因素在即使是最惰性肿瘤的长期管理中也具有重要影响。