非实性肺结节独立危险因素分析及良恶性预测模型建立

刘参军 赵家莹 王 剑

1.江苏大学医学院，江苏镇江 212000；2.江苏省镇江市第一人民医院呼吸科，江苏镇江 212002

肺癌占所有癌症死亡的27%，且非吸烟女性患者中肺腺癌的诊断比例逐年升高[1-2]，且临床诊断多为晚期，生存率低[3]。肺结节是肺癌重要的早期影像学表现，分为实性结节和非实性结节[4]，胸部低剂量CT 在肺癌筛查中可以降低高危人群的肺癌死亡率[5]。临床筛查肺结节良恶性常用mayo 模型[6]、VA 模型[7]、北大模型[8]等，但非实性结节的预测模型较少[9]。本研究拟筛选出影响非实性肺结节的独立危险因素，建立合理的良恶性预测模型，以提高该部分结节诊断率。

1 资料与方法

1.1 一般资料

回顾性分析2015—2020 年于江苏省镇江市第一人民医院诊断为非实性肺结节患者共309 例，其诊断参考2010 年Fleishner 学会制订的肺结节处理指南[10]。其中病理检查结果为良性者纳入对照组（61 例），包括慢性炎症17 例、不典型增生25 例、真菌3 例、结核7 例及炎性假瘤9 例。恶性者纳入观察组（248 例），包括非典型腺瘤样增生79 例、原位癌62 例、微浸润性腺癌68 例及浸润性腺癌39 例。

1.2 纳入与排除标准

纳入标准：①结节直径＞5 mm；②胸部CT 提示结节体积变大；③直径＞1 cm 未经治疗，经病理活检诊断明确的非实性肺结节。

排除标准：①影像学和/或临床资料缺失；②既往有肺部肿瘤史。

1.3 观察指标

提取两组一般资料和临床资料，包括性别、年龄、吸烟史、癌胚抗原（carcinoembryonic antigen，CEA）水平、癌抗原125（cancer antigen 125，CA125）。收集两组胸部CT 资料，包括结节部位（左侧、右侧）、结节直径、实性部分长径、平均CT（mean CT，m-CT）值、钙化、血管征、空泡征、分叶征、毛刺征、胸膜牵拉征、纵膈/肺门淋巴结肿大。

1.4 统计学方法

采用SPSS 20.0 对所得数据进行统计学分析，计量资料采用均数±标准差（）表示，比较采用t 检验；计数资料采用例数和百分率表示，比较采用χ2检验。采用logistic 回归模型分析影响因素及建立预测模型。采用受试者操作特征曲线及曲线下面积（area under the curve，AUC）分析该模型的诊断价值。以P ＜0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组临床资料比较

观察组年龄、CEA 水平、结节直径、实性部分长径、m-CT 值及钙化、血管征、空泡征、分叶征、毛刺征占比均高于对照组，差异有统计学意义（P ＜0.05）。见表1。

表1 两组一般资料及临床资料比较

2.2 非实性肺结节恶性的影响因素分析

将单因素分析中差异有统计学意义（P ＜0.05）的作为自变量，其中分类变量赋值为“有=1，无=0”，将非实性肺结节良恶性情况作为因变量（恶性=1，良性=0），进行多因素分析。结果显示，高CEA 水平、实性部分长径较长、高m-CT 值及具有血管征、空泡征、分叶征、毛刺征均为非实性肺结节恶性的独立危险因素（OR ＞1，P ＜0.05）。见表2。

2.3 非实性肺结节恶性预测模型的建立

预测模型为P=ex/（1+ex），x=-6.078+（2.002×毛刺征）+（3.438×空泡征）+（3.877×血管征）+（0.622×CEA）+（0.149×实性部分长径）+（0.003×|m-CT|）+（5.494×分叶征）。其中毛刺征、空泡征、血管征、分叶征存在代入“1”，不存在代入“0”。

2.4 预测模型的诊断价值分析

该模型AUC（95%CI）为0.882（0.834～0.929）（P ＜0.05），截断值为0.842，阳性预测值为0.903，灵敏度为89.9%，特异性为71.2%。见图1。

3 讨论

肺结节直径是病灶恶性程度的重要因素[11]。研究发现，病灶整体的大小并不能影响其恶性的概率[12]，且非实性结节的侵袭程度并不是由其整体大小决定的[13]，说明以非实性肺结节为主的肺癌具备不同的临床病理特征。目前非吸烟女性肺腺癌发病率增加[2，14-15]。m-CT 值在评估磨玻璃结节的恶性程度方面具有很高的准确性[16-17]，m-CT 值越高结节恶性可能性越大[18-19]。但是m-CT 值会受到肺部其他因素的影响导致测量偏差，测量时需更加谨慎。

部分实性结节也称为混合性结节，其实性部分有侵袭作用，对肺结节的良恶性具有一定的诊断价值，出现实性转化是恶性肿瘤的指标[20]。非实性结节的侵袭成分为固体成分，部分实体直径的长度对结节的良恶性有预测作用[13]，与本研究基本一致。

血管重塑或新生血管是肿瘤发展早期变化。低剂量CT 可反映孤立性肺结节与血管的关系，如一条或多条血管在病变方向集中并穿过病变，或在病变边缘被截断，受累血管可能出现扭曲、僵硬或不规则扩张，并与肺动脉或肺静脉相连。当磨玻璃密度结节内见到扭曲、扩张或更为复杂的血管，其极可能是恶性浸润性腺癌[21-22]。

空泡征是预测腺癌的标记[23]。结节的分叶多见于肺癌边缘，非分叶状的边缘则在良性病变中更为常见[24]。与平滑、圆形或多边形比较，毛刺状突起及分叶状突起增加了肺癌的可能性[9，25]。本研究结果也提示分叶征、毛刺征和空泡征是非实性肺结节恶性的独立危险因素。

CEA 在不同病理类型的肺癌中有明显的差别，但其在腺癌中水平较高[26]。有研究表明，CEA 水平可预测部分实性肺腺癌的淋巴结转移，绝大多数接受手术治疗的部分实性肺腺癌患者的预后较好，如果在术前评估中发现CEA 水平升高，手术方案可能会改变[12]。在恶性肿瘤早期，CT 检查结果不明时，肿瘤标志物的升高对癌症有着一定的潜在警示作用。相关文献表明，如微RNA、循环肿瘤细胞等生物标志物联合CEA 能够更好地提高早期肺癌的检出率[27-28]。但是，考虑到本研究仅用于肺结节的初筛，结合经济适用的原则，故未纳入其他指标。

本研究对象为临床良恶性不明的非实性肺结节，筛选出m-CT 值、血管征、CEA、实性部分长径、毛刺征、空泡征、分叶征这些独立危险因素，并建立了合理的预测模型，从一定程度上有助于提高该部分结节诊断的准确性，且避免了不必要的重复检查。但本研究纳入样本量较少，仍需开展大样本前瞻性队列研究进一步验证。