《Endocrine-Related Cancer》：Defining the ATA-2025 ‘consider RAIT’ zone in older patients with N1b PTC
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本研究针对ATA-2025指南中老年N1b分化型甲状腺癌患者"考虑RAIT"区域缺乏死亡率获益证据的临床困境，通过SEER数据库分析发现：在≥55岁N1b PTC患者中，RAIT使5年癌症特异性死亡风险从14.1%降至5.1%(ARR≈9%，NNT≈11)，尤其适用于肿瘤2-4cm、淋巴结转移>5个或存在甲状腺外侵犯的亚组。研究构建的诺莫图可实现个体化CSD风险预测，为临床决策提供量化依据。
在分化型甲状腺癌治疗领域，老年伴有侧颈淋巴结转移（N1b）的患者始终面临严峻挑战。虽然甲状腺癌总体预后良好，但年龄≥55岁且出现N1b转移的患者，其复发和死亡风险显著升高，这使得术后放射性碘治疗（RAIT）的应用策略成为临床争议的焦点。2025年美国甲状腺协会（ATA）指南将传统中危患者细分为中低危和中高危，均划入"考虑RAIT"区域，但对于这一群体是否真正能从RAIT中获得生存获益，特别是针对癌症特异性死亡（CSD）的改善，现有证据尚不充分。
更复杂的是，老年患者常合并其他疾病，传统的生存分析方法可能高估或低估RAIT的真实疗效。当其他原因死亡（OCD）与癌症死亡形成竞争关系时，需要更精确的统计方法才能揭示RAIT对癌症特异性死亡的独立影响。正是基于这一临床需求，研究人员开展了这项旨在量化老年N1b PTC患者RAIT获益程度的研究。
本研究利用美国监测、流行病学和最终结果（SEER）数据库2004-2015年的数据，聚焦年龄≥55岁、M0期、接受全甲状腺切除术的N1b PTC患者。为减少治疗选择偏倚，研究采用1:1倾向评分匹配（PSM）平衡组间差异，并首次在该人群中应用竞争风险框架下的累积发生率函数（CIF）和Fine-Gray模型评估RAIT与CSD的关联。
通过系统分析1142例患者数据，研究发现RAIT组5年CSD显著低于非RAIT组（5.1% vs 14.1%），绝对风险降低约9%，每治疗11-12例患者就能避免1例癌症死亡。多变量分析显示RAIT是CSD的独立保护因素（SHR 0.33）。特别值得注意的是，获益主要集中于肿瘤大小2-4cm、淋巴结转移>5个（PLN>5）或存在甲状腺外侵犯（ETE）的亚组。研究人员进一步开发了预测1、3、5年CSD风险的诺莫图，该模型在训练集和验证集中均表现出良好的区分度和校准度。
这项发表于《Endocrine-Related Cancer》的研究，首次在竞争风险框架下证实了RAIT对老年N1b PTC患者的死亡率获益，并将ATA指南中模糊的"考虑RAIT"建议转化为可操作的临床决策路径，为个体化治疗提供了重要依据。
主要技术方法
研究基于SEER数据库2004-2015年数据，纳入≥55岁N1b M0 PTC患者队列。采用倾向评分匹配平衡基线特征，运用竞争风险模型分析RAIT与癌症特异性死亡的关联，通过累积发生率函数和Gray检验进行组间比较，并构建诺莫图进行风险预测和内部验证。
研究结果
基线特征
最终纳入1142例患者，匹配后队列包含648例患者（每组324例）。匹配后两组在性别、婚姻状况、肿瘤大小、淋巴结转移负担、ETE和多灶性等方面均衡可比。中位随访时间69个月，共发生72例CSD和65例OCD。
生存分析
无论是匹配前还是匹配后队列，总生存（OS）和癌症特异性生存（CSS）曲线均显示RAIT组优于非RAIT组。在竞争风险框架下，RAIT组1、3、5年CSD累积发生率始终显著低于非RAIT组。
多变量Fine-Gray模型
RAIT与较低的CSD风险独立相关（SHR 0.33）。与其他因素相比，肿瘤大小>4cm（SHR 12.88）和PLN>5（SHR 2.85）是CSD的独立危险因素，男性性别也提示较高风险（SHR 1.34）。
预设亚组分析
分层分析显示，RAIT的获益主要集中在特定亚组：肿瘤大小2-4cm、PLN>5和ETE阳性患者中CSD显著降低，而在较小肿瘤或低淋巴结负担患者中未观察到显著差异。
诺莫图与内部验证
基于显著预测因子构建的诺莫图在训练集和验证集中均表现出良好的预测性能，1、3、5年时间依赖性AUC分别为83.6%/80.0%/75.3%和82.9%/78.0%/71.2%，校准曲线显示预测风险与实际风险高度一致。
研究结论与讨论
本研究通过严谨的竞争风险分析方法，证实了在≥55岁N1b PTC患者中，RAIT能够显著降低癌症特异性死亡风险，特别是对于肿瘤2-4cm、淋巴结转移>5个或存在甲状腺外侵犯的患者群体。这一发现与ATA-2025指南的推荐方向一致，但提供了更精确的量化证据。
值得注意的是，肿瘤大小>4cm的患者未显示显著获益，可能与样本量有限、竞争死亡风险较高或其他未测量混杂因素有关。相比之下，淋巴结负担和甲状腺外侵犯更能准确识别RAIT的潜在获益人群，因为这些特征更直接反映了微小残留病灶的存在风险。
研究所构建的诺莫图首次为临床医生提供了个体化预测工具，能够量化评估患者1、3、5年CSD风险，并结合绝对风险降低和需治数等指标，支持医患共同决策。将"考虑RAIT"的模糊建议转化为"RAIT推荐"和"RAIT可选"的明确路径，实现了从循证医学到精准医学的跨越。
然而，研究也存在一定局限性，包括回顾性设计的固有偏倚、SEER数据库缺乏RAIT剂量和术后生化指标等关键信息。未来需要前瞻性研究验证这一分层策略，并进一步探索最佳RAIT剂量和安全性监测方案。
这项研究为老年N1b PTC患者的RAIT决策提供了高级别循证依据，建立的预测模型有望改善临床实践，使更多患者从精准治疗中获益。
