结合超声特征的腋窝淋巴结阳性乳腺癌新辅助化疗后腋窝病理完全缓解的预测模型

摘 要：［目的］ 分析经空芯针穿刺活检证实腋窝淋巴结阳性乳腺癌患者新辅助化疗（neoadjuvant chemotherapy，NAC）后腋窝病理完全缓解(pathological complete response，pCR)率及其影响因素，并整合超声影像特征与已知的临床病理特征建立预测模型，为新辅助化疗后乳腺癌患者腋窝处理的降级提供信息。［方法］ 回顾性分析哈尔滨医科大学附属肿瘤医院2017年1月至2018年12月入院接受NAC的481例乳腺癌患者的临床病理资料及超声影像特征，使用Logistic回归模型对临床病理特征及超声特征与NAC后腋窝淋巴结pCR的关系进行单因素及多因素分析，采用多因素分析中具有独立预测作用的指标构建新辅助化疗后腋窝pCR的预测列线图，并采用受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线及Bootstrapping法对此模型进行验证与校准。［结果］ 在481例患者中有147例(30.6%)实现了腋窝pCR。 单因素分析显示分子分型、乳腺原发灶临床疗效、淋巴结皮髓质分界是否清晰、彩色多谱勒血流图是否存在血流信号、淋巴结长径、淋巴结短径与腋窝pCR相关。多因素分析显示分子分型、乳腺原发灶临床疗效、CDFI血流信号、淋巴结短径是腋窝pCR的独立预测因素。与单独使用临床病理特征的预测模型相比，该模型具有良好的识别性能（ROC曲线下面积，0.784 vs 0.694，P<0.001）。［结论］ 结合超声特征的腋窝淋巴结阳性乳腺癌新辅助化疗后腋窝pCR的预测模型提高了仅应用临床病理特征的模型的预测能力，为NAC后选择合适的患者进行侵入性较小的腋窝手术方式提供了参考依据。

Predictive Model of Axillary Pathological Complete Response After Neoadjuvant Chemotherapy for Axillary Lymph Node-positive Breast Cancer Combined with Ultrasound Features