葉旭豪 李文樂

骨肉瘤 ( osteosarcoma，OS ) 是一種起源于間葉組織的惡性腫瘤，是青少年最常見的原發(fā)惡性O(shè)S。其好發(fā)于四肢長骨干骺端，50% 以上的病例發(fā)生于膝關(guān)節(jié)周圍。最常見的臨床癥狀和體征是局部疼痛腫脹和關(guān)節(jié)活動受限，早期誤診率，漏診率較高。四肢 OS 主要通過血運(yùn)進(jìn)行轉(zhuǎn)移，以肺轉(zhuǎn)移 ( lung metastasis，LM ) 最為常見，約占 80%。轉(zhuǎn)移患者的預(yù)后普遍較差，5 年生存率 < 20%。目前的治療方法是“術(shù)前新輔助化療 + 腫瘤手術(shù)切除 + 術(shù)后輔助化療”，但在很大程度上是不夠的，因?yàn)閲?yán)重的副作用如胃腸道毒性，骨髓抑制和超敏反應(yīng)以及對常規(guī)化療的耐藥性大大降低了患者的生活質(zhì)量。而且對高度惡性非轉(zhuǎn)移性 OS 的保肢和截肢結(jié)果比較，兩種手術(shù)的生存率和局部復(fù)發(fā)率差異無統(tǒng)計學(xué)意義。

因此，預(yù)測四肢 OS 肺轉(zhuǎn)移預(yù)后危險因素能有效提高患者生存率并改善預(yù)后。筆者通過美國國立癌癥研究所的監(jiān)測、流行病學(xué)、結(jié)果數(shù)據(jù)庫( surveillance，epidemiology，and end results，SEER )中豐富、可信的四肢 OS 患者數(shù)據(jù)構(gòu)建列線圖。列線圖 ( Nomogram ) 作為一種臨床預(yù)測工具，能通過整合不同的預(yù)后和決定因素變量生成臨床事件的個體概率，有助于臨床醫(yī)師對患者的生存率進(jìn)行簡單的個體預(yù)測，也滿足了個性化醫(yī)療的追求?？紤]到肺轉(zhuǎn)移在 OS 預(yù)后中的重要作用，本研究旨在運(yùn)用評估四肢 OS 患者發(fā)現(xiàn)肺轉(zhuǎn)移高風(fēng)險的患者。

資料與方法

一、數(shù)據(jù)來源、納入標(biāo)準(zhǔn)與排除標(biāo)準(zhǔn)

1. 數(shù)據(jù)來源：本研究數(shù)據(jù)來自 2010 年至 2016年，SEER 數(shù)據(jù)庫中 [ 包括 Race，Age，Times，Sex，Grade，Laterality，Stage group，T，N stage，surgery，Radiation，Chemotherapy，Bone metastases，這些數(shù)據(jù)由“CS site-specific factor 6”識別。T，N stage 是根據(jù)美國癌癥聯(lián)合委員會 ( AJCC ) 癌癥分期手冊 ( 第 7 版 )建立的?！癝EER Combined Mets at DX-Lung ( 2010 + )”用于鑒定新診斷的 OS 患者是否存在肺轉(zhuǎn)移。腫瘤部位少于 20 個的患者，被分類為“其它”]。經(jīng) OS 組織學(xué)明確診斷的患者數(shù)據(jù)。使用 SEER * Stat 軟件版本 8.3.6。國際腫瘤分類學(xué)第 3 版 ( ICD-O-3 ) 形態(tài)代碼 ( 8936 / 3 ) 用于識別 OS。

2. 納入標(biāo)準(zhǔn)：( 1 ) 通過病理學(xué)檢查明確診斷為OS [ 國際腫瘤疾病分類 ( ICD-O )：8936 ]；( 2 ) 原發(fā)病灶限于四肢骨；( 3 ) OS 為第一原發(fā)腫瘤。

3. 排除標(biāo)準(zhǔn)：( 1 ) 腫瘤大小未知；( 2 ) 腫瘤病理分級未知；( 3 ) 轉(zhuǎn)移情況未知；( 4 ) 手術(shù)方式未知；( 5 ) 有未知的肺轉(zhuǎn)移信息者。

二、Nomogram 圖的構(gòu)建，驗(yàn)證和臨床應(yīng)用

將符合納入標(biāo)準(zhǔn)的四肢 OS 患者納入分析。使用單因素 Logistics 回歸篩選出肺轉(zhuǎn)移的危險因素。單因素 Logistics 回歸結(jié)果中< 0.05 的進(jìn)一步納入多因素 Logistics 回歸，通過逐步選擇方法識別肺轉(zhuǎn)移的獨(dú)立危險因素。臨床預(yù)測模型的標(biāo)定圖和接收器工作特性 ( ROC ) 曲線用于估計 Nomogram 圖的預(yù)測性能。ROC 曲線下的面積 ( AUC ) 越高，表示模型越好。此外，決策曲線分析 ( DCA ) 被用于評估列線圖在決策中的臨床效用。

三、統(tǒng)計學(xué)處理

結(jié) 果

一、人口基線特征

本研究共納入 713 例 ( 表 1 )。表 1 表明，Age、times、sex、stage group、T、N、surgery、radiation、Bone metastases 在有無肺轉(zhuǎn)移兩組，差異有統(tǒng)計學(xué)意義，提示上述變量可能是肺轉(zhuǎn)移的獨(dú)立危險因素。

表1 所有患者 ( 轉(zhuǎn)移組和非轉(zhuǎn)移組 ) 的基線人口學(xué)和臨床病理特征Tab.1 Baseline data of patients with lung metastasis or not

二、單變量和多元邏輯回歸結(jié)果

單因素和多因素 Logistics 回歸分析 ( 表 2 )。單因素 Logistics 回歸分析表明，Age、Survival、Sex、T、N、Surgery、Radiation、Bone metastases 與是否發(fā)生肺轉(zhuǎn)移有關(guān)，差異均有統(tǒng)計學(xué)意義。然后，將單因素分析后< 0.05 的上述 8 個變量納入多因素 Logistics 回歸分析，結(jié)果提示，以上因素可能是肺轉(zhuǎn)移發(fā)生的獨(dú)立危險因素，差異均有統(tǒng)計學(xué)意義。[ Survival (：0.969，95%0.957～0.981，< 0.001 )，Sex ( Female：0.634，0.412～0.977，< 0.05 )，T ( T：1.902，1.136～3.185，< 0.05 )，Surgery ( 0.464，0.255～0.844，< 0.05 )，Radiation( 3.018，1.308～6.964，< 0.05 ) 和 Bone metastases( 6.567，2.295～18.790，< 0.001 ) ]。

表2 四肢 OS 患者肺轉(zhuǎn)移危險因素的單因素和多因素 Logistics 回歸分析Tab.2 Univariate and multivariate Logistics regression analysis of risk factors for lung metastasis in patients with osteosarcoma

三、肺轉(zhuǎn)移列線圖的構(gòu)建

將多因素 Logistics 回歸的結(jié)果中差異有統(tǒng)計學(xué)意義的變量納入模型，構(gòu)建肺轉(zhuǎn)移的線段式動態(tài)Nomogram 圖 ( 圖 1，將四肢 OS 發(fā)生肺轉(zhuǎn)移的風(fēng)險模型的結(jié)果進(jìn)行了可視化呈現(xiàn)，在實(shí)際應(yīng)用中可根據(jù)個體的相關(guān)變量得知其發(fā)生肺轉(zhuǎn)移的發(fā)病風(fēng)險。圖 1所示，首先計算 Sex、T、radiation、Bone metastases、surgery、survival time 單項(xiàng)分值，然后計算總分 ( Total points )，最后獲得對應(yīng)預(yù)測的肺轉(zhuǎn)移概率，并且可以提前對高危患者進(jìn)行針對性的干預(yù)。

圖1 Nomogram 預(yù)測四肢 OS 患者的肺轉(zhuǎn)移Fig.1 The nomogram was used to predict the lung metastasis in patients with osteosarcoma of the extremities

四、肺轉(zhuǎn)移列線圖的驗(yàn)證

如 Logistics 回歸所示，Bone metastases 是最好的預(yù)測因子，其次是 Radiation，Surgery，T，Sex 和Survival time。隨后，多因素 Logistics 回歸模型為基礎(chǔ)建立的校準(zhǔn)曲線 ( 圖 2 ) 表明，Logistics 回歸模型校準(zhǔn)曲線與理想曲線基本重合，說明模型具有較好的校準(zhǔn)能力。

圖2 6 個預(yù)后因素的校準(zhǔn)曲線Fig.2 The calibration curves of the six independent prognostic factors

表3 是各個變量的 AUC 值，分別以 Bone metastases、Sex、Radiation、Surgery、T，進(jìn)行單變量 Logistics 回歸分析，建立 Nomogram 以及以多變量Logistics 回歸模型建立 Nomogram 計算 AUC ( ROC 曲線下面積 )，并計算其 SE ( 標(biāo)準(zhǔn)誤 ) 和 95%。由表 3可知，多因素 Logistics 回歸模型建立的 Nomogram AUC 值最大為 0.775 ( SE = 0.0222，95%0.742～0.805 )，證明模型有較好的預(yù)測能力。此外，ROC 曲線的中 Nomogram 曲線下面積最大 ( 圖 3 )，也說明Nomogram 的預(yù)測能力高于單因素的預(yù)測能力，預(yù)測能力最強(qiáng)。

表3 諾莫圖的 AUC 值Tab.3 AUC of Nomogram

圖3 為預(yù)測肺轉(zhuǎn)移 Nomogram 的 ROC 曲線 ( 注：AUC 為 0.775( 95% CI 0.742～0.805 )Fig.3 ROC curves and the AUC of the nomogram was 0.775 ( 95%CI 0.742 - 0.805 )

五、肺轉(zhuǎn)移列線圖的臨床實(shí)用性

決策曲線 ( DCA ) 可在實(shí)踐中顯示一系列合理風(fēng)險閾值下的凈收益。本研究用以幫助確定高風(fēng)險的患者進(jìn)行干預(yù)，低風(fēng)險的患者避免過度醫(yī)療。圖 4所示，不同風(fēng)險概率下采用名為 m1 的 Nomogram 進(jìn)行預(yù)測后的獲益率變化，藍(lán)線代表的是所有人都是陰性，沒有采用 m1 進(jìn)行預(yù)測，臨床獲益率為 0.0；靠近 Y 軸的虛線斜線代表所有人都是陽性，全部采用了 m1 進(jìn)行預(yù)測，臨床獲益率為虛線下降效果。實(shí)際人群呈現(xiàn)出了實(shí)線曲線的效果。由圖 4 可知，閾值大約為 0～0.75 具有模型的最大收益范圍。

圖4 決策曲線分析 ( DCA ) 圖 ( 注：閾值為 0～0.75 時，具有模型的最大收益范圍 )Fig.4 The DCA ( the maximum profit range of the model was presented when the risk threshold was 0 - 0.75 )

討 論

盡管化療方案和手術(shù)治療的改進(jìn)使非轉(zhuǎn)移性O(shè)S 的 5 年總生存率從 1950 年的 22% 提高到目前的70%，但約 30% 的局限性和 80% 的轉(zhuǎn)移性 OS 會復(fù)發(fā)，手術(shù)和化療對復(fù)發(fā)性 OS 的治療意義仍有限。因此，急須確定四肢 OS 患者肺轉(zhuǎn)移的危險因素以改善預(yù)后。

而 Nomogram 作為一種可靠且簡單直觀的預(yù)測工具，具有極佳的辨別能力和出色的校準(zhǔn)能力。它能將統(tǒng)計預(yù)測模型簡化為針對單個患者概況的事件 ( 如死亡或復(fù)發(fā) ) 概率的單一數(shù)值估計，有效應(yīng)用于臨床和促進(jìn)醫(yī)師決策。Zheng 等在 SEER數(shù)據(jù)庫中構(gòu)建并驗(yàn)證了 Nomogram 圖，以評估 OS 患者的總生存期和癌癥特異性生存率 ( CSS ) 的預(yù)后因素，并提供了準(zhǔn)確和個性化的生存預(yù)測。He 等用 Nomogram 圖為繼發(fā)性 OS 患者提供了 CSS 的個體預(yù)測，并得出繼發(fā)性 OS 患者的 CSS 和 OS 較原發(fā)性O(shè)S 患者差的結(jié)果。據(jù)筆者所知，這是第一個分析四肢 OS 中肺轉(zhuǎn)移的風(fēng)險因素的 Nomogram。

本研究，從 SEER 數(shù)據(jù)庫中收集了 713 例四肢OS 病例，并進(jìn)行單變量和多元 Logistics 回歸分析，根據(jù) 6 個獨(dú)立的風(fēng)險因素 ( 即 Sex、T、Radiation、Bone metastases、Surgery、Survival time ) 建立了肺轉(zhuǎn)移的諾莫圖 ( 圖 1 )。校準(zhǔn)圖顯示列線圖表現(xiàn)出良好的辨別力 ( 圖 2 )。此外，如 ROC 曲線所示 ( 表 3 )，Nomogram 圖中的 AUC 值為 0.775 ( 95%0.742～0.805 )，診斷效率優(yōu)于任何單個預(yù)測變量，證明了全面預(yù)測模型的重要性。DCA 曲線顯示，肺轉(zhuǎn)移患者獲得最大益處的概率閾值為 0～0.75 ( 圖 4 )。以上數(shù)據(jù)表明，該諾莫圖可以用作可靠的預(yù)測工具，幫助腫瘤科醫(yī)師和骨科醫(yī)師區(qū)分和評估肺轉(zhuǎn)移的風(fēng)險，為四肢 OS 患者優(yōu)化個性化治療。

表2 的回歸分析結(jié)果提示，骨轉(zhuǎn)移是本研究中發(fā)生肺轉(zhuǎn)移最好的預(yù)測因子。以往的文獻(xiàn)報道顯示，相對于肺轉(zhuǎn)移 ( 85%～90% )，OS 發(fā)生骨轉(zhuǎn)移的概率僅為 8%～10%，而且常發(fā)生在疾病晚期。孤立性骨轉(zhuǎn)移較少見，外科治療預(yù)后較好，而多發(fā)轉(zhuǎn)移則常采取姑息治療。同時，骨轉(zhuǎn)移的多發(fā)與骨骼微環(huán)境密切相關(guān)。骨骼微環(huán)境包括間充質(zhì)干細(xì)胞、成纖維細(xì)胞、成骨細(xì)胞和髓系免疫細(xì)胞，是原發(fā)性和繼發(fā)性腫瘤孕育的理想沃土。已經(jīng)有相關(guān)研究證實(shí)了骨骼微環(huán)境中過酸、缺氧和趨化因子等通過多種信號通路 ( PI3K / Akt、Wnt / β-Catenin、MAPK / ERK、Hedgehog 和 Notch 信號通路 ) 促進(jìn)了OS 的發(fā)生發(fā)展和轉(zhuǎn)移。例如，間充質(zhì)干細(xì)胞分泌的 IL-8 可激活趨化因子受體家族成員 CXCR1，進(jìn)一步提高 p-Akt 表達(dá)，導(dǎo)致 OS 細(xì)胞抗失巢凋亡和肺轉(zhuǎn)移的進(jìn)展。OS 細(xì)胞還可以通過自分泌 IL-8激活 CXCR1，然后通過 Akt 途徑促進(jìn)自身的肺轉(zhuǎn)移。上述研究表明，骨轉(zhuǎn)移的確更容易合并其它部位腫瘤的轉(zhuǎn)移。Logistics 回歸分析結(jié)果也證實(shí)了這一觀點(diǎn)，存在骨轉(zhuǎn)移的 OS 患者發(fā)生肺轉(zhuǎn)移的風(fēng)險 (= 6.567 ) 是未發(fā)現(xiàn)骨轉(zhuǎn)移的 6.5 倍。因此，骨轉(zhuǎn)移是最需要關(guān)注的因素，對于可疑轉(zhuǎn)移灶，應(yīng)該及早做 PET-CT 掃描和 ( 或 ) 骨掃描，有利于制訂手術(shù)計劃。另外，ALP 和 LDH 水平也是常規(guī)檢查，有轉(zhuǎn)移的患者 LDH 水平比無轉(zhuǎn)移患者明顯較高。

放療是 OS 的一種輔助治療手段，對于不能手術(shù)切除的病變或拒絕截肢的患者，局部放療有特定的作用和地位。因?yàn)?OS 對放療不敏感，在大劑量放療后大多數(shù)患者仍有明顯的腫瘤殘存，局部控制率低，所以不建議單獨(dú)應(yīng)用放療治療 OS。本研究的Logistics 回歸分析結(jié)果也佐證了這一點(diǎn)，單純放療發(fā)生肺轉(zhuǎn)移的風(fēng)險 (= 3.018 ) 顯著增高。

手術(shù)是公認(rèn)的保護(hù)性因素 (= 0.464 )，已被認(rèn)為是原發(fā)和復(fù)發(fā)轉(zhuǎn)移 OS 行之有效的基礎(chǔ)治療手段，能顯著降低肺轉(zhuǎn)移風(fēng)險。臨床上主要根據(jù)術(shù)前化療效果和 Enneking 分期選擇手術(shù)方案。四肢 OS手術(shù)主要分為保肢手術(shù)和截肢手術(shù)。

相關(guān)研究表明 90% 的患者可以實(shí)施保肢治療，其保肢成功率達(dá)到 60%～80%。所以，能夠合理保全功能時，應(yīng)首選保肢手術(shù)。不管采取何種手術(shù)方法，手術(shù)切除的原則仍是以最大限度上減少局部復(fù)發(fā)為首要目標(biāo)。一旦局部復(fù)發(fā)，肺轉(zhuǎn)移的風(fēng)險將大大增加。所以在發(fā)生肺轉(zhuǎn)移之前，醫(yī)師可根據(jù)預(yù)測結(jié)果，勸說患者及時進(jìn)行手術(shù)治療，提高生存質(zhì)量。而局部復(fù)發(fā)后，需患者及其家屬有一定的心理準(zhǔn)備，以減少醫(yī)療糾紛。

另外，肺轉(zhuǎn)移的發(fā)生與原發(fā)腫瘤大小和對周圍組織浸潤情況也有關(guān)，根據(jù) Logistics 回歸分析的結(jié)果，以早期腫瘤 T1 的四肢 OS 患者為基準(zhǔn)，T2 期的肺轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)移率顯著升高 (= 1.902 )，相對于 T1 期的肺轉(zhuǎn)移風(fēng)險增加了將近 1 倍。

值得注意的是，性別也是肺轉(zhuǎn)移的危險因素。邏輯回歸分析的結(jié)果顯示，男性發(fā)生肺轉(zhuǎn)移的風(fēng)險要高于女性。如值 ( 0.676 ) 所示，出現(xiàn)肺轉(zhuǎn)移的男女比例為 1∶0.676，可推測出男性的轉(zhuǎn)移風(fēng)險比女性高 1.48 倍。這一觀點(diǎn)已得到相關(guān)研究的支持。Whelan 等的隨機(jī)對照研究結(jié)果顯示，當(dāng)腫瘤累及部位位于肢體遠(yuǎn)端 ( 膝關(guān)節(jié)、肘關(guān)節(jié)、踝關(guān)節(jié)周圍 )時，女性患者的預(yù)后好于男性。而 Collins 等的研究結(jié)果也證明接受化療的患者，女性患者的腫瘤壞死率和總體生存率都高于男性。最后，通過計算出的生存時間值 ( 0.969 )，本研究發(fā)現(xiàn)生存時間每增加 1 個月，風(fēng)險相當(dāng)于上 1 個月的 0.969 倍。說明隨著生存時間的延長，肺轉(zhuǎn)移的風(fēng)險逐漸降低。因此，作好隨訪監(jiān)測，對減少復(fù)發(fā)的概率至關(guān)重要。根據(jù)指南建議，隨訪監(jiān)測在第 1、2 年應(yīng)每3 個月 1 次，第 3 年每 4 個月 1 次，第 4、5 年每半年 1 次，此后每年 1 次。每次均應(yīng)完善影像學(xué)及實(shí)驗(yàn)室檢查。每次隨訪應(yīng)重新評估患者功能。可根據(jù)諾莫圖預(yù)測結(jié)果，從不同診斷治療階段給出相關(guān)臨床建議。

本研究的局限性為：首先，由于是回顧性研究，所以選擇偏倚不可避免，而且缺乏系統(tǒng)的前瞻性數(shù)據(jù)及其它機(jī)構(gòu)的外部驗(yàn)證，可能會導(dǎo)致肺轉(zhuǎn)移諾莫圖過度擬合；其次，SEER 數(shù)據(jù)庫中缺乏無癥狀肺轉(zhuǎn)移患者和隨訪期間復(fù)發(fā)的信息。因此，無法評估這些因素對后續(xù)發(fā)展和生存的影響；最后，SEER數(shù)據(jù)庫雖然涉及人種多樣，但與中國人種構(gòu)成差異較大。下一步的研究可用國內(nèi)數(shù)據(jù)庫或者研究中心的大樣本數(shù)據(jù)對該列線圖進(jìn)行外部檢測并更新，從而加強(qiáng)其可信度和普適度。

總之，本研究構(gòu)建了一種實(shí)用的列線圖來預(yù)測發(fā)展為肺轉(zhuǎn)移的四肢 OS 患者的危險因素，包括 Sex、T、Radiation、Bone metastases、Surgery、Survival time。通過將 DCA 曲線，臨床影響曲線和內(nèi)部驗(yàn)證相結(jié)合，本研究的列線圖為肺轉(zhuǎn)移的個體化風(fēng)險提供了準(zhǔn)確的評估，從而指導(dǎo)臨床醫(yī)師優(yōu)化個性化治療并做出與之相關(guān)的預(yù)后評估。