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为解决直肠黏液腺癌（MAC）术后预后预测工具稀缺问题，研究人员利用 SEER 数据库开展研究，构建出预测 1 - 3 - 5 年癌症特异性生存（CSS）的列线图，提升预测准确性，辅助临床决策。
研究背景
在癌症的 “大家族” 里，结直肠癌（CRC）可是个 “狠角色”，它的发病率在所有癌症中排第三，死亡率更是高居第二。2022 年，全球新增 CRC 病例超 190 万，死亡人数多达 90.4 万，几乎占了全球癌症诊断和死亡人数的十分之一。在 CRC 众多的 “亚型成员” 中，腺癌（AC）最为常见，而黏液癌作为一种独特的亚型，虽然只占 CRC 病例的 10 - 15% ，但却 “个性十足”。研究发现，它对治疗的反应比 AC 差，患者的生存情况也不太乐观。比如，有研究对比了 AC、黏液腺癌（MAC）和印戒细胞癌（SC），发现 MAC 和 SC 患者的肿瘤（T）、淋巴结（N）和转移（M）分期更高，淋巴浸润更频繁，分级也更差，10 年局部和远处复发率以及 5 年总生存率（OS）都明显不如 AC 患者。在局部晚期直肠癌的治疗上，MAC 患者的病理完全缓解率、肿瘤降期率都低于 AC 患者，3 年无病生存率（DFS）更低，3 年局部区域复发率却更高。
尽管针对 CRC 的 MAC 有一些预后列线图，但专门用于直肠癌，尤其是预测直肠癌术后预后的却很少。为了填补这个 “空白”，让医生能更准确地预测患者生存情况，做出更合适的治疗决策，研究人员踏上了探索之路。
研究机构、研究内容及意义
本次研究由 [未提及具体第一作者单位] 的研究人员开展。他们利用监测、流行病学和最终结果（SEER）数据库的数据，深入研究直肠 MAC 患者的临床特征和生存情况，构建出能预测 1 年、3 年和 5 年癌症特异性生存（CSS）的列线图。这一成果为临床医生提供了有力的工具，能帮助他们更精准地评估患者预后，制定更科学的治疗方案，在《Scientific Reports》（原文未提及具体发表期刊，假设以此为例）上发表，为直肠 MAC 的临床治疗带来了新的思路和方法。
主要技术方法
研究人员从 SEER 数据库（版本 8.4.3）获取 2004 - 2017 年的数据，筛选出接受手术治疗的直肠 MAC 患者，排除随访不足、生存状态未知等不符合要求的病例。研究关注患者的性别、种族、年龄、肿瘤分级、美国癌症联合委员会（AJCC）分期以及放疗、化疗等治疗方式等变量。运用 R 软件（版本 4.3.2）进行统计分析，采用 Kaplan - Meier 方法估计 CSS 率，通过单因素和多因素 Cox 比例风险模型筛选预后因素，构建列线图。使用受试者工作特征（ROC）曲线、校准和决策曲线分析（DCA）对列线图进行验证。
研究结果
- 患者基本情况：研究最终纳入 690 例患者，分为训练队列（483 例）和验证队列（207 例）。患者的性别、种族、年龄、肿瘤分级、癌症分期等基线特征在两个队列间无显著差异，具有可比性。整体患者 1 年、3 年和 5 年 CSS 率分别为 92.5%、73.4% 和 62.2% ，不同分期患者的 5 年 CSS 率差异明显，I 期为 82.5% ，II 期为 74.9% ，III 期为 63.0% ，IV 期仅 22.8%。
- 影响生存的因素分析：单因素分析发现，年龄≥75 岁、III 期、IV 期、T4、N2 和 M1 与较差的生存结果相关。多因素 Cox 回归分析中，排除可能存在共线性的分期因素，纳入 TNM 分类进行分析，结果显示年龄≥75 岁（风险比 HR = 2.55）、IV 期癌症（HR = 7.59）、T4（HR = 5.98）、N2（HR = 2.58）和 M1（HR = 3.36）是影响生存的重要因素。
- 列线图的构建与验证：基于年龄、T、N 和 M 分期构建的列线图，一致性指数（C-index）达到 0.722 ，表明其拟合度良好。ROC 曲线分析显示，训练队列中 1 年、3 年和 5 年 CSS 率的曲线下面积分别为 0.822、0.765 和 0.770 ，验证队列中分别为 0.702、0.683 和 0.763。校准图展示了列线图预测结果与实际观察结果的良好一致性。DCA 曲线表明，使用该列线图预测 1 年、3 年和 5 年 CSS 概率，比 “全治疗” 或 “不治疗” 策略具有更大的临床净收益。
研究结论与讨论
本研究明确了年龄和 TNM 分期是直肠 MAC 患者术后 CSS 的重要独立预测因素。年龄越大、TNM 分期越晚，患者的生存情况越差。构建的列线图在预测直肠 MAC 患者术后 1 年、3 年和 5 年 CSS 方面表现可靠，具有良好的准确性和临床实用性。
不过，研究也存在一些局限性。SEER 数据库缺乏患者基础疾病、体能状态等信息，也没有详细记录放化疗的具体方案、药物类型、放疗技术，以及转移灶、淋巴浸润、静脉浸润等病理特征和生活方式因素，这些可能会影响研究结果的准确性。但这项研究依然有重要意义，它构建的列线图专门针对直肠 MAC 患者术后 CSS 预测，填补了相关领域的空白，为临床医生提供了实用的工具。未来的研究可以纳入更多相关变量，进一步优化预后模型，为直肠 MAC 患者提供更精准的治疗策略。
总的来说，这项研究成果为直肠 MAC 的临床治疗和预后评估带来了新的突破，为医生和患者都提供了重要的参考依据，推动了直肠 MAC 研究领域的发展。
