《Annals of Surgical Oncology》:Long Live the Sentinel Lymph Node Biopsy in Primary Cutaneous Melanoma
编辑推荐:
为探究皮肤黑色素瘤前哨淋巴结活检(SLNB)相关问题,研究人员分析数据,发现其对分期、预后等意义重大且存在指南不一致情况。
原发性皮肤黑色素瘤研究背景与意义
在黑色素瘤的治疗领域,前哨淋巴结活检(Sentinel Lymph Node Biopsy,SLNB)是一项极具价值的技术。过去,多数原发性皮肤黑色素瘤患者会接受选择性淋巴结清扫术(Elective Lymph Node Dissection,ELND)来对区域淋巴结进行分期。然而,令人遗憾的是,超过 80% 接受 ELND 的患者并未从中获得治疗益处,反而遭受着诸如淋巴水肿、神经损伤、慢性疼痛和伤口并发症等严重风险。
SLNB 的出现则带来了新的曙光。它是一种微创手术,在专业医生操作下,严重并发症发生率较低。借助 SLNB,医生能够准确地对患者进行分期,提供预后信息,确定辅助系统治疗的必要性,以及评估患者是否符合临床试验标准等。但在实际应用中,却存在一些困惑:为什么外科医生在有指征时不进行 SLNB,或者在无指征时却进行 SLNB 呢?为了解开这些谜团,犹他大学(University of Utah)和亨斯迈癌症研究所(Huntsman Cancer Institute)的研究人员开展了相关研究,该研究成果发表在《Annals of Surgical Oncology》上,对皮肤黑色素瘤的临床治疗具有重要的指导意义。
研究技术方法
研究人员利用单机构回顾性数据库中的详细数据进行分析。研究样本来自其中心 6 年期间治疗的 514 例符合条件的皮肤黑色素瘤患者。通过对这些患者数据的整理与分析,得出关于 SLNB 的相关结论。这种基于单机构回顾性数据的研究方法,能够获取一些大型注册数据中没有的相关信息,为深入研究提供了独特视角。
研究结果
SLNB 的阳性率及意义 :研究发现,所有患者的前哨淋巴结阳性率为 15.7%,且阳性率因肿瘤分期不同而有所差异,从 T1a 期的 0% 到 T3b 期的 31.4% 不等。这一结果进一步证实了 SLNB 在判断预后方面的重要性。部分患者仅存在微小的淋巴结疾病,通过 SLNB 可以切除这些病灶,从而有可能避免未来更具侵入性的淋巴结清扫术。而且,原本因临床淋巴结阴性而不符合辅助免疫治疗条件或被排除在结构化监测计划之外的患者,也可以根据 SLNB 的阳性结果调整治疗方案1 。
指南不一致率及影响因素 :研究人员定义的不一致情况,即对 T1a 期黑色素瘤进行 SLNB 或对≥T2a 期黑色素瘤未进行 SLNB,最初发生率为 8.2%。经过对医疗记录的审查,找出可接受的不遵循指南的原因后,该比率降至 1.6%。这一发现揭示了两个关键要点:一方面,详细数据对于支持研究结果和在特定背景下解释研究发现至关重要,单机构数据虽有局限性,但能捕捉到大型注册数据未涵盖的数据点;另一方面,医疗记录文档的重要性凸显,外科肿瘤学家与患者的充分沟通内容需要在病历中准确记录,以便为个性化治疗提供依据2 。
头颈部黑色素瘤的 SLNB 问题 :研究还发现,头颈部黑色素瘤的 SLNB 不一致率较高。人体近三分之一的淋巴结位于头颈部区域,这里是隐匿转移性疾病的高发部位。由于病变位置特殊,引流的淋巴结区域往往较多,有时甚至双侧都有。因此,在术前规划时,常需使用平面淋巴闪烁显像和单光子发射计算机断层扫描(SPECT)/ 计算机断层扫描(CT)等混合成像方式来绘制淋巴结区域。但研究未明确头颈部黑色素瘤 SLNB 不一致率高的具体原因,这为后续研究提供了方向3 。
研究结论与讨论
前哨淋巴结活检对于符合条件的原发性皮肤黑色素瘤患者而言,依然是 “金标准”。尽管患者的偏好、外科医生的顾虑、基因表达谱(GEP)以及预测前哨淋巴结阳性风险的在线计算器等因素,都可能影响是否进行 SLNB 的决策,但无论如何,偏离指南的理由都必须记录在案,以便跟踪质量标准。同时,提高头颈部黑色素瘤手术质量的问题也亟待关注。未来,随着电子病历(EMR)中嵌入人工智能(AI)助手等技术的发展,有望更全面地记录医患沟通信息,优化医疗服务。此外,对于头颈部黑色素瘤 SLNB 不一致率高的原因,还需要运用定性研究方法进一步深入探究,从而不断完善黑色素瘤的治疗策略,提高患者的生存率和生活质量。
鎵撹祻
涓嬭浇瀹夋嵎浼︾數瀛愪功銆婇€氳繃缁嗚優浠h阿鎻ず鏂扮殑鑽墿闈剁偣銆嬫帰绱㈠浣曢€氳繃浠h阿鍒嗘瀽淇冭繘鎮ㄧ殑鑽墿鍙戠幇鐮旂┒
10x Genomics鏂板搧Visium HD 寮€鍚崟缁嗚優鍒嗚鲸鐜囩殑鍏ㄨ浆褰曠粍绌洪棿鍒嗘瀽锛�
娆㈣繋涓嬭浇Twist銆婁笉鏂彉鍖栫殑CRISPR绛涢€夋牸灞€銆嬬數瀛愪功
鍗曠粏鑳炴祴搴忓叆闂ㄥぇ璁插爞 - 娣卞叆浜嗚В浠庣涓€涓崟缁嗚優瀹為獙璁捐鍒版暟鎹川鎺т笌鍙鍖栬В鏋�
涓嬭浇銆婄粏鑳炲唴铔嬬櫧璐ㄤ簰浣滃垎鏋愭柟娉曠數瀛愪功銆�