揭秘胃癌隐匿性腹膜转移的风险因素一项建

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导读：本研究成功构建并验证了一个预测晚期胃癌患者隐匿性腹膜转移的列线图模型，为临床提供了一个有效的风险评估工具。通过识别独立风险因素，该模型有望改善胃癌患者的治疗决策，提高治疗的针对性和效果。

胃癌隐匿性腹膜转移的风险因素探析与预测模型的开发是当前消化道肿瘤研究中的一个棘手挑战。历年来，尽管医学界在胃癌的诊疗上取得了一定进展，但对于隐匿性腹膜转移的风险预测，依旧是一片研究空白，这严重影响了胃癌患者的预后判断与精准治疗。年10月，南医院医院王萌团队的一项临床研究进展在WorldJournalofsurgicalOncology杂志发布，题为《隐匿性腹膜转移预测模型在晚期胃癌中应用的开发与验证》，带来了预测模型建立及应用方向的新突破。文章指出，这项研究旨在填补现有的研究空缺，为临床解决在治疗决策时缺少准确评估隐匿性腹膜转移(OPM)风险的难题。

该研究采用了回顾性分析的方法，选取了南京大医院年8月至1年12月期间接受腹腔镜探查或腹膜灌洗细胞学检查的晚期胃癌患者共例。研究者根据术前影像学和术后病理数据，将患者分为yiOPM组和非OPM组，并在此基础上构建了预测模型。通过单变量和多变量分析，筛选出与OPM发生独立相关的因素，并利用这些因素构建了一个列线图（Nomogram）预测模型。模型的性能通过Harrell’sC-index、接受者操作特征曲线（AUC）下面积、决策曲线分析（DCA）和校准曲线等方法进行评估。

结果显示，在例胃癌患者中，共有22个潜在的OPM变量被分析。通过逻辑回归分析，Lauren分类、CLDN18.2评分和CA被确定为胃癌患者OPM的独立风险因素。基于这些因素构建的预测列线图模型表现出优秀的诊断性能，在训练集的AUC为0.，验证集的AUC为0.。模型在校准曲线分析中显示出良好的拟合和校准，决策曲线分析也显示出正面的净效益。

具体到各项结果的详细数据，Lauren分类的OR值为0.40（95%CI0.18–0.88），CLDN18.2评分的OR值为0.86（95%CI0.75–0.99），CA的OR值为1.11（95%CI1.02–1.20）。这些结果表明，Lauren分类为弥漫型的患者、CLDN18.2表达水平较低以及CA水平较高的患者，其发生OPM的风险显著增加。

此外，研究还发现，与OPM阴性患者相比，OPM阳性患者的CLDN18.2表达显著降低，这进一步证实了CLDN18.2在胃癌腹膜转移过程中的重要作用。这些发现不仅为临床医生提供了一个强有力的工具，以便更准确地预测晚期胃癌患者发生OPM的风险，同时也为未来的治疗策略提供了新的生物标志物和治疗靶点。

本研究成功构建并验证了一个预测晚期胃癌患者OPM的列线图模型，为临床提供了一个有效的风险评估工具。通过识别独立风险因素，该模型有望改善胃癌患者的治疗决策，提高治疗的针对性和效果。然而，由于样本量有限且为单中心研究，未来需要更大规模的多中心研究来进一步验证模型的普适性和准确性。此外，对于CLDN18.2低表达患者的治疗策略和机制研究，也将成为未来研究的重点。

参考文献：

HengfeiGao,KangkangJi,LinsenBao,etal.Establishmentandverificationofpredictionmodelofoccultperitonealmetastasisinadvancedgastriccancer.WorldJSurgOncol.Oct1;21(1):20.

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