膀胱癌前列腺尿道侵犯预测列线图的开发与验证：精准评估风险，引领个性化诊疗

《Scientific Reports》：Development and validation of a nomogram for predicting prostatic urethral involvement in bladder cancer

为解决膀胱癌前列腺尿道侵犯（PUI）风险因素不明确及缺乏精准预测模型的问题，研究人员开展了膀胱癌 PUI 风险因素及预测列线图模型的研究。结果发现肿瘤多发、三角区 / 颈部肿瘤、高级别肿瘤和复发癌是独立风险因素，列线图模型预测性能良好。该研究有助于指导活检和个性化管理。

　　膀胱癌是全球常见的恶性肿瘤，男性发病率较高。2020 年，全球约有 57.3 万新发病例，21.2 万人因该病死亡。其高死亡率与频繁复发和进展密切相关，而前列腺尿道侵犯（PUI）作为影响患者预后的重要因素，在非肌肉浸润性膀胱癌（NMIBC）中的发生率为 16 - 39%，在根治性膀胱切除术（RC）病例中为 15 - 48% 。准确识别 PUI 对临床和病理分类、治疗决策意义重大，然而此前研究存在样本量小、缺乏综合预测模型等问题，欧洲泌尿外科学会（EAU）也尚无标准化预测工具。因此，开发一个精准预测 PUI 风险的模型迫在眉睫。

天津医科大学第二医院等机构的研究人员开展了相关研究，旨在确定膀胱癌 PUI 的风险因素，并开发准确的列线图预测模型。该研究成果发表于《Scientific Reports》。

研究人员回顾性分析了 295 例接受经尿道前列腺活检的男性膀胱尿路上皮癌患者。通过多因素逻辑回归分析确定 PUI 的独立风险因素，构建列线图模型，并采用留一法交叉验证（LOOCV）、校准曲线和决策曲线分析（DCA）评估模型性能。在 NMIBC 亚组中也进行了同样的评估。

在研究结果部分：

1. 患者临床病理特征：295 例患者中，127 例（43.1%）诊断为 PUI，168 例（56.9%）未发现 PUI。在 NMIBC 患者中，225 例患者里 90 例（40.0%）有 PUI，135 例（60.0%）无 PUI 。
2. 风险因素分析：单因素逻辑回归分析显示，肿瘤大小、多发、位置、病理分期、分级和复发癌是膀胱癌 PUI 的风险因素。多因素逻辑回归分析确定，肿瘤多发（OR = 2.44，95% CI 1.17 - 5.26，P = 0.019）、三角区 / 颈部肿瘤位置（OR = 7.42，95% CI 4.00 - 14.24，P < 0.001）、高级别肿瘤（OR = 5.17，95% CI 1.52 - 21.95，P = 0.014）和复发癌（OR = 4.39，95% CI 2.32 - 8.63，P < 0.001）是膀胱癌 PUI 的独立风险因素 。在 NMIBC 患者中，同样得出这些因素是 PUI 的独立风险因素。
3. 列线图模型评估：基于上述独立风险因素构建的列线图模型，在膀胱癌患者中，模型的 AUC 达到 0.848（95% CI 0.806 - 0.891），LOOCV 后 AUC 为 0.8（95% CI 0.749 - 0.851） 。在 NMIBC 患者中，模型 AUC 为 0.872（95% CI 0.828 - 0.915），LOOCV 后 AUC 为 0.819（95% CI 0.764 - 0.874）。校准曲线和决策曲线表明模型可靠性高、临床实用性强。

研究结论和讨论部分指出，该研究确定的四个独立风险因素有助于膀胱癌风险分层。列线图可用于筛选高风险患者进行活检，优化活检选择和临床决策。对于 NMIBC 且 PUI 阳性的患者，建议术后膀胱内卡介苗（BCG）灌注联合前列腺尿道监测；肌肉浸润性膀胱癌（MIBC）且 PUI 阳性的患者，应进行 RC 联合尿道切除术，并根据需要辅以新辅助或辅助治疗。然而，该研究存在局限性，如回顾性单中心研究、缺乏外部数据验证、样本量相对较小等。未来需前瞻性多中心验证来进一步完善模型。但总体而言，该研究开发的列线图为预测膀胱癌患者 PUI 风险提供了有力工具，对早期诊断和个性化治疗规划意义重大。

研究中，研究人员主要运用了以下关键技术方法：

1. 数据收集：收集 2011 年 1 月至 2023 年 1 月天津医科大学第二医院等机构中 295 例男性膀胱尿路上皮癌患者的临床数据，包括年龄、肿瘤大小等多方面信息。
2. 病理评估：对所有患者进行系统的前列腺尿道活检，并由专业泌尿病理团队集中重新评估，依据 TNM 分期和 WHO 标准进行肿瘤分级和分期。
3. 统计分析：使用 R 语言统计软件进行数据处理和绘图，通过卡方检验、单因素和多因素逻辑回归分析筛选风险因素，构建列线图模型，并采用多种方法评估模型性能。