三级淋巴结构在胃神经内分泌瘤中的预后价值及预后预测模型构建

doi:10.3877/cma.j.issn.1674-3946.2024.04.014

中华普外科手术学杂志(电子版) ›› 2024, Vol. 18 ›› Issue (04) : 401 -405. doi: 10.3877/cma.j.issn.1674-3946.2024.04.014

论著

三级淋巴结构在胃神经内分泌瘤中的预后价值及预后预测模型构建

蔡大明¹, 陆晓峰¹, 王行舟¹, 王萌¹, 刘颂¹, 夏雪峰¹, 沈晓菲¹^,^†(

), 杜峻峰²^,^†(

), 管文贤¹^,^†(

)

^1. 210008　江苏南京，南京大学医学院附属鼓楼医院普通外科（胃外科）
^2. 100700　北京，中国人民解放军总医院第七医学中心普通外科

收稿日期:2023-06-04 出版日期:2024-08-26
通信作者: 沈晓菲, 杜峻峰, 管文贤

Predictive value of tertiary lymphoid structures in the prognosis of patients with gastric neuroendocrine neoplasms

Daming Cai¹, Xiaofeng Lu¹, Xingzhou Wang¹, Meng Wang¹, Song Liu¹, Xuefeng Xia¹, Xiaofei Shen¹^,^†(), Junfeng Du²^,^†(), Wenxian Guan¹^,^†()

^1. Department of General Surgery, Affiliated Drum Tower Hospital of Nanjing University Medical School, Nanjing Jiangsu Province 210008, China
^2. Department of general surgery, the 7th Medical center of PLA General Hospital, Beijing 100700, China

Received:2023-06-04 Published:2024-08-26
Corresponding author: Xiaofei Shen, Junfeng Du, Wenxian Guan
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(82172645)

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引用本文：

蔡大明, 陆晓峰, 王行舟, 王萌, 刘颂, 夏雪峰, 沈晓菲, 杜峻峰, 管文贤. 三级淋巴结构在胃神经内分泌瘤中的预后价值及预后预测模型构建[J/OL]. 中华普外科手术学杂志(电子版), 2024, 18(04): 401-405.

Daming Cai, Xiaofeng Lu, Xingzhou Wang, Meng Wang, Song Liu, Xuefeng Xia, Xiaofei Shen, Junfeng Du, Wenxian Guan. Predictive value of tertiary lymphoid structures in the prognosis of patients with gastric neuroendocrine neoplasms[J/OL]. Chinese Journal of Operative Procedures of General Surgery(Electronic Edition), 2024, 18(04): 401-405.

目的

探讨三级淋巴结构（TLS）在胃神经内分泌肿瘤（g-NEN）中的特点及预后价值并构建和验证预后列线图模型。

方法

回顾性收集2013年1月~2021年12月确诊为g-NEN 140例临床资料。通过HE染色及免疫组化分析TLS，采用SPSS22.0软件经单因素和多因素Cox回归分析确定生存独立预后影响因素，用R软件（R version 4.1.0）绘制列线图模型和验证列线图模型。

结果

患者年龄中位数是62.5 (51, 69.25)岁；男84例（60%），女56例（40%）；TLS密度中位数是0.0694个/mm²(0.01585, 0.19775)；WHO分类为g-NET 64例（45.7%），g-NEC/g-MiNEN 76例（54.3%）；TNM分期Ⅰ/Ⅱ80例（57.1%），Ⅲ/Ⅳ 60例（42.9%），血管侵犯56例（40%），神经侵犯47例（33.6%）。TLS主要位于肿瘤边缘或肿瘤间质区域，有三种不同的成熟形态。TLS密度、WHO分类、TNM分期是独立预后影响因素（P<0.05）。列线图模型区分度、校准度、临床实用性高。

结论

TLS密度是g-NEN预后独立影响因素，纳入了TLS的列线图模型具有良好的预测性能和临床应用价值。

关键词: 胃神经内分泌瘤, 三级淋巴结构, 临床病理特征, 预后, 列线图模型

Objective

To investigate the characteristics and prognostic value of tertiary lymphoid structures (TLS) in gastric neuroendocrine neoplasms (g-NEN) and to construct and validate a prognostic nomogram.

Methods

We retrospectively collected the clinical data from 140 patients with g-NEN at Nanjing Drum Tower Hospital from 2013 to 2021. We firstly analyzed the characteristics of TLS by HE&immunohistochemical staining and then univariate and multivariate Cox analysis using SPSS 22.0 software was performed to derive independent risk factors; Lastly, we constructed a nomogram and validated its efficacy by using R studio.

Results

The median age of the 140 g-NEN patients was 62.5 (51, 69.25) years; 84 (60%) were male and 56 (40%) were female; the median of TLS density was 0.0694 cells per mm² (0.01585, 0.19775); 64 (45.7%) were g-NET, 76 (54.3%) were g-NEC/g-MiNEN; TNM stage Ⅰ/Ⅱ was 80 (57.1%), 60 (42.9%) was Ⅲ/Ⅳ, vascular invasion was 56 (40%), and neurological invasion was 47 (33.6%). TLS were mainly located in the tumor margin or stroma region and have three different mature shapes. TLS density, WHO classification and TNM stage were independent prognostic factors (P<0.05). The nomogram has high degree of discrimination, calibration and clinical practicability.

Conclusion

The TLS density is an independent prognostic factor of g-NEN and the nomogram incorporating TLS density has good predictive performance and clinical application.

Key words: Gastric Neuroendocrine Neoplasms, Tertiary Lymphoid Structures, Clinicopathological Features, Prognosis, Nomogram

表1 140例经内镜下或外科手术切除的g-NEN患者的临床病理信息

临床资料	类别	例（%）	临床资料	类别	例（%）
性别	男	84 (60.0)	WHO分类	g-NET	64（45.7）
性别	女	56 (40.0)	WHO分类	g-NEC	76（54.3）
T分期	T₁	62 (44.3)	血管侵犯	无	84（60.0）
	T₂	13 (9.3)	血管侵犯	有	56（40.0）
	T₃	54 (38.6)	神经侵犯	无	93（66.4）
	T₄	11 (7.9)	神经侵犯	有	47（33.6）
N分期	N₀	79 (56.4)		中位数	62.5
N分期	N₁₊	61 (43.6)	年龄(岁)	四分位距	(51, 69.25)
M分期	M₀	135（96.4）	TLS密度（个/mm²）	中位数四分位距	0.0694(0.01585, 0.19775)
	M₁	5（3.6）	TLS密度（个/mm²）	中位数四分位距	0.0694(0.01585, 0.19775)
TNM分期	I/II	80（57.1）
TNM分期	III/IV	60（42.9）

表1 140例经内镜下或外科手术切除的g-NEN患者的临床病理信息

临床资料	类别	例（%）	临床资料	类别	例（%）
性别	男	84 (60.0)	WHO分类	g-NET	64（45.7）
性别	女	56 (40.0)	WHO分类	g-NEC	76（54.3）
T分期	T₁	62 (44.3)	血管侵犯	无	84（60.0）
	T₂	13 (9.3)	血管侵犯	有	56（40.0）
	T₃	54 (38.6)	神经侵犯	无	93（66.4）
	T₄	11 (7.9)	神经侵犯	有	47（33.6）
N分期	N₀	79 (56.4)		中位数	62.5
N分期	N₁₊	61 (43.6)	年龄(岁)	四分位距	(51, 69.25)
M分期	M₀	135（96.4）	TLS密度（个/mm²）	中位数四分位距	0.0694(0.01585, 0.19775)
	M₁	5（3.6）	TLS密度（个/mm²）	中位数四分位距	0.0694(0.01585, 0.19775)
TNM分期	I/II	80（57.1）
TNM分期	III/IV	60（42.9）

图1 胃神经内分泌肿瘤中的TLS不同成熟形态及细胞组成成分注：红色虚线区域为TLS，黄色虚线区域为生发中心。

表2 影响g-NEN患者生存预后的单因素与多因素 Cox回归分析

临床病理特征	例数	单因素		多因素
临床病理特征	例数	Hazard ratio (95% CI)	P值	Hazard ratio (95% CI)	P值
年龄	140	1.058(1.031-1.086)	<0.001	0.990(0.958-1.023)	0.542
性别	140		<0.001
男	84	Reference		Reference
女	56	0.352(0.184-0.672)	0.002	0.550(0.281-1.078)	0.081
TLS密度	140	0.000(0.000-0.000)	<0.001	0.000(0.000-0.036)	0.004
TNM分期	140		<0.001
I/II	80	Reference		Reference
III/IV	60	16.351(7.298-36.631)	<0.001	3.292(1.406-7.712)	0.006
WHO分类	140		<0.001
g-NET	64	Reference		Reference
g-NEC	76	76.214(10.498-553.292)	<0.001	9.658(1.126-82.812)	0.039
血管侵犯	140		<0.001
无	84	Reference		Reference
有	56	9.499(4.893-18.442)	<0.001	1.778(0.733-4.315)	0.203
神经侵犯	140		<0.001
无	93	Reference		Reference
有	47	7.320(4.065-13.183)	<0.001	1.023(0.478-2.187)	0.954

表2 影响g-NEN患者生存预后的单因素与多因素 Cox回归分析

临床病理特征	例数	单因素		多因素
临床病理特征	例数	Hazard ratio (95% CI)	P值	Hazard ratio (95% CI)	P值
年龄	140	1.058(1.031-1.086)	<0.001	0.990(0.958-1.023)	0.542
性别	140		<0.001
男	84	Reference		Reference
女	56	0.352(0.184-0.672)	0.002	0.550(0.281-1.078)	0.081
TLS密度	140	0.000(0.000-0.000)	<0.001	0.000(0.000-0.036)	0.004
TNM分期	140		<0.001
I/II	80	Reference		Reference
III/IV	60	16.351(7.298-36.631)	<0.001	3.292(1.406-7.712)	0.006
WHO分类	140		<0.001
g-NET	64	Reference		Reference
g-NEC	76	76.214(10.498-553.292)	<0.001	9.658(1.126-82.812)	0.039
血管侵犯	140		<0.001
无	84	Reference		Reference
有	56	9.499(4.893-18.442)	<0.001	1.778(0.733-4.315)	0.203
神经侵犯	140		<0.001
无	93	Reference		Reference
有	47	7.320(4.065-13.183)	<0.001	1.023(0.478-2.187)	0.954

图2 胃神经内分泌肿瘤患者术后1年、3年、5年总体生存率列线图预测模型

图3 列线图模型、TNM分期、WHO分类、TLS密度随时间变化的受试者工作曲线（ROC）

图4 胃神经内分泌肿瘤患者1年、3年、5年总体生存率列线图模型的校准曲线

图5 列线图模型和其他独立预后影响因素的临床决策曲线（DCA）

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