【CMT&CHTV 文獻精粹】

導讀：本研究成功構建並驗證了一個預測晚期胃癌患者隱匿性腹膜轉移的列線圖模型，爲臨床提供了一個有效的風險評估工具。通過識別獨立風險因素，該模型有望改善胃癌患者的治療決策，提高治療的針對性和效果。

胃癌隱匿性腹膜轉移的風險因素探析與預測模型的開發是當前消化道腫瘤研究中的一個棘手挑戰。曆年來，盡管醫學界在胃癌的診療上取得了一定進展，但對于隱匿性腹膜轉移的風險預測，依舊是一片研究空白，這嚴重影響了胃癌患者的預後判斷與精准治療。2023年10月，南京大學醫學院附屬醫院南京鼓樓醫院王萌團隊的一項臨床研究進展在World Journal of surgical Oncology雜志發布，題爲《隱匿性腹膜轉移預測模型在晚期胃癌中應用的開發與驗證》，帶來了預測模型建立及應用方向的新突破。文章指出，這項研究旨在填補現有的研究空缺，爲臨床解決在治療決策時缺少准確評估隱匿性腹膜轉移(OPM)風險的難題。

該研究采用了回顧性分析的方法，選取了南京大學醫學院附屬鼓樓醫院2014年8月至2021年12月期間接受腹腔鏡探查或腹膜灌洗細胞學檢查的晚期胃癌患者共111例。研究者根據術前影像學和術後病理數據，將患者分爲yiOPM組和非OPM組，並在此基礎上構建了預測模型。通過單變量和多變量分析，篩選出與OPM發生獨立相關的因素，並利用這些因素構建了一個列線圖（Nomogram）預測模型。模型的性能通過Harrell’s C-index、接受者操作特征曲線（AUC）下面積、決策曲線分析（DCA）和校准曲線等方法進行評估。

結果顯示，在111例胃癌患者中，共有22個潛在的OPM變量被分析。通過邏輯回歸分析，Lauren分類、CLDN18.2評分和CA125被確定爲胃癌患者OPM的獨立風險因素。基于這些因素構建的預測列線圖模型表現出優秀的診斷性能，在訓練集的AUC爲0.771，驗證集的AUC爲0.711。模型在校准曲線分析中顯示出良好的擬合和校准，決策曲線分析也顯示出正面的淨效益。

具體到各項結果的詳細數據，Lauren分類的OR值爲0.40（95%CI 0.18–0.88），CLDN18.2評分的OR值爲0.86（95%CI 0.75–0.99），CA125的OR值爲1.11（95%CI 1.02–1.20）。這些結果表明，Lauren分類爲彌漫型的患者、CLDN18.2表達水平較低以及CA125水平較高的患者，其發生OPM的風險顯著增加。

此外，研究還發現，與OPM陰性患者相比，OPM陽性患者的CLDN18.2表達顯著降低，這進一步證實了CLDN18.2在胃癌腹膜轉移過程中的重要作用。這些發現不僅爲臨床醫生提供了一個強有力的工具，以便更准確地預測晚期胃癌患者發生OPM的風險，同時也爲未來的治療策略提供了新的生物標志物和治療靶點。

本研究成功構建並驗證了一個預測晚期胃癌患者OPM的列線圖模型，爲臨床提供了一個有效的風險評估工具。通過識別獨立風險因素，該模型有望改善胃癌患者的治療決策，提高治療的針對性和效果。然而，由于樣本量有限且爲單中心研究，未來需要更大規模的多中心研究來進一步驗證模型的普適性和准確性。此外，對于CLDN18.2低表達患者的治療策略和機制研究，也將成爲未來研究的重點。

參考文獻：

編輯：十六

二審：清揚

三審：碧泉

排版：半夏