结合术前炎症指标与临床特征的结直肠黏液腺癌诊断模型的构建与验证

摘要

背景与目的：结直肠黏液腺癌（MAC）是一种具有独特生物学特征的结直肠癌亚型，因其恶性程度高、术前活检确诊率低而给临床决策带来挑战。炎症微环境在MAC发生发展中作用显著。为提高术前诊断准确性，本研究旨在基于术前系统性炎症指标及临床特征，构建并验证结直肠MAC的列线图预测模型。方法：回顾性分析2017年6月—2022年6月南华大学附属第一医院行根治性切除的结直肠癌患者293例临床资料。依据术后病理结果分为非特异性腺癌（AC）组和MAC组，并采用倾向评分匹配（PSM）进行1∶1配对。比较两组术前炎症指标差异后，利用单因素及多因素Logistic回归分析筛选MAC的独立预测因子，并据此建立列线图模型。采用受试者工作特征曲线、校准曲线和决策曲线分析（DCA）评估模型的鉴别力、校准度及临床实用性。结果：MAC组46例，AC组247例，MAC术前肠镜确诊率为54%。PSM后（各组43例），MAC组术前血小板计数、血小板淋巴细胞比（PLR）、全身免疫指数（SII）、炎症相关预后指数评分（IPI）、全身炎症评分（SIS）明显高于AC组，而淋巴细胞单核细胞比（LMR）明显较低（均P<0.05）。多因素分析确定肿瘤部位、肿瘤最大径及IPI为独立预测因素。构建的列线图模型在训练队列（n=206）和验证队列（n=87）中的曲线下面积分别为0.759(95%CI=0.662～0.856)和0.776(95%CI=0.649～0.903)，校准曲线拟合良好，DCA显示具有较高的临床应用价值。结论：本研究建立的基于肿瘤部位、肿瘤最大径及术前IPI的列线图模型，可有效辅助结直肠MAC的术前识别。该模型具有良好的区分度和实用性，为制定个体化治疗方案，尤其是无法手术患者的精准决策，提供了有价值的量化工具。

关键词

结直肠肿瘤 / 腺癌,黏液 / 炎症 / 列线图