EAU24大咖点评丨郭剑明教授:结合AI探索新型肾癌手术评分系统,提升患者围术期预测性能

作者:肿瘤瞭望   日期:2024/4/15 13:39:49  浏览量:1073

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肾癌手术评分系统可提供治疗计划、术式选择、肿瘤复发风险和患者预后等参考信息。第39届欧洲泌尿外协会年会(EAU24)于2024年4月5日至8日在法国巴黎举行,公布了多项肾癌手术相关研究与进展,《肿瘤瞭望》特邀复旦大学附属中山医院郭剑明教授分享术前及术后的评分系统研究、人工智能(AI)预测肾肿瘤病理特征和预后等研究进展。

编者按:肾癌手术评分系统可提供治疗计划、术式选择、肿瘤复发风险和患者预后等参考信息。第39届欧洲泌尿外协会年会(EAU24)于2024年4月5日至8日在法国巴黎举行,公布了多项肾癌手术相关研究与进展,《肿瘤瞭望》特邀复旦大学附属中山医院郭剑明教授分享术前及术后的评分系统研究、人工智能(AI)预测肾肿瘤病理特征和预后等研究进展。

01
《肿瘤瞭望》:目前主要有哪些手术评分系统可供术前应用?您在这方面进行了哪些探索?

郭剑明教授:泌尿外科手术类似于“战争”,手术前同样需要进行合理的规划。我们泌尿外科医生不打无准备的战争,充分的术前评估是成功的一半。目前国际上常用RENAL评分系统及在其基础上发展而来的PAUDA评分,主要是根据肿瘤的最大直径进行评分,得分越高手术难度越大。
 
虽然肿瘤大小在评估中具有重要地位,但是肿瘤的位置同样不容忽视。所以我们开发了中国首个自主开发的肾癌手术评分系统“中山评分系统(ZS Score)”,评估指标包括与手术难度相关的肾内最大肿瘤直径(Ri)、肿瘤位置(Loation)和肿瘤深度(Depth)等[1]。累积得分越高,手术难度越大;而得分越低代表手术时间短,出血量少,并发症少,复发率低。其次,我们还优化了不阻断肾动脉(零缺血)保留肾单位手术(off-clamp NSS)的评分系统,并提出了零缺血指数(ZII);由于肿瘤的血供主要在肾柱部位,该评分体系主要根据肿瘤侵犯肾柱的数量进行分级。
 
肾癌手术的中山评分系统ZS Score(Medicine.2015)[1]
 
02
《肿瘤瞭望》:对于肾部分切除术患者而言,缺血时间对肾功能的影响仍有争议;而目前的术后评分系统主要用于预测肿瘤复发风险。能否结合一下EAU的最新研究,谈谈肾部分切除术后的肾功能预测?

郭剑明教授:肾部分切除术既往主要关注缺血时间,也对该方面进行了多项研究。目前肾癌术后的预后评分主要有梅奥中心开发的SSIGN评分系统、美国加利福尼亚大学洛杉矶分校开发UISS肾癌风险分级系统等,这些评分系统并非针对肾部分切除,而是针对肾癌术后的复发风险和预后判断,从而指导辅助治疗。
 
随着技术进步,目前肾部分切除已成为主流手术;而且大多可采用腹腔镜手术,不少中心可使用机器人辅助;通常情况下,大多数医生的认知是缺血时间越短、甚至零缺血,肾功能损伤风险越小。然而,本次EAU报道的一项大规模UroCCR 90研究(摘要号:A0624)[2],纳入了3342例机器人辅助下的肾部分切除术(RAPN)患者,结果显示缺血时间(P=0.04)和麻醉ASA评分≥II(P=0.007)是影响早期并发症的显著因素,但缺血时间并不影响患者的生存预后。
 
缺血时间的长短通常与术者的经验有关。然而,另一项多中心研究(摘要号:A0629)[3],回顾分析了119名外科医生的753例腹腔镜和3258例机器人辅助肾部分切除术,结果显示手术经验和术后急性肾损伤(AKI)并没有显著相关性(P=0.2);另一项来自欧洲的前瞻性数据库研究(摘要号:A0621)[4],分析了1100例肾部分切除术患者的资料,同样发现缺血时间对短期肾功能没有影响,而吸烟、高血压、糖尿病等基础疾病才是AKI的危险因素。
 
因此,也有学者提出(摘要号:P121)[5]使用C反应蛋白(CRP)等炎性因子来评估和预测术后肾功能损伤;而日本学者则(摘要号:A0634)[6]则使用肿瘤位置(I指数,定义为:从中轴肾中线到肿瘤中心的距离+从肾盏到肿瘤的最短距离),根据I指数(≤15 mm和≤30 mm)将肿瘤分为高、中、低危三组,具有较高的预测效能(AUC=0.858)。这种“I指数”实际上和我们开发的“中山评分系统(ZS Score)”类似。而我们的中山评分维度更多,包括肿瘤位置、直径和深度。总体而言,缺血时间的长期影响并不大,我们团队近期发表的一项研究也得出了类似结果。
 
不同评分系统(I指数、DAP、R.E.N.A.L.和PADUA)的预测效能[6]
 
03
《肿瘤瞭望》:术后评分系统的另一个重要作用是指导术后随访计划。本次EAU大会是否有最新的研究进展或专家讨论?

郭剑明教授:SSIGN、UISS这些传统评分工具,对术后随访有一定的指导作用,2021年的EAU指南将肾癌术后随访进行分层:高危、中危、低危,给出了不同的随访建议。同年发布的《中国泌尿男生殖系肿瘤手术后随访方案专家共识》[7]也是将患者划分为高危、中危、低危,但中高危患者的随访建议是相同的。
 
《中国泌尿男生殖系肿瘤手术后随访方案专家共识》随访分层及建议[7]
 
本次EAU大会上,一项来自法国的多中心真实世界研究,纳入了5320例肾癌术后患者(包括透明细胞和非透明细胞肾癌),研究结果显示低危透明、低危非透明、中危非透明细胞肾癌患者的复发风险没有显著差异,均为10%(P=0.9);而对于高危非透明细胞肾癌患者,3个月如果影像学检查阴性,其复发风险与中危透明细胞肾癌患者没有显著差异(P=0.3)。这些结果引起了EAU专家对肾癌随访策略变化的讨论,中危透明细胞肾癌或许可以和低危相似,而高危透明细胞肾癌术后3个月影像学阴性的患者,也可降级到与中危患者相似的随访计划。
 
04
《肿瘤瞭望》:有关人工智能的讨论,是本次EAU大会的另一大亮点。您在本次大会上也有一项关于人工智能CT预测肾肿瘤病理特征和预后的研究。能否分享一下您对人工智能的看法以及您的研究成果?

郭剑明教授:人工智能是本次EAU大会的一大亮点,专门开辟了专场讨论(EAU指南:人工智能和新的临床见解,EAU Guidelines:Artificial intelligence and new clinical insights);并且有多项研究涉及人工智能的应用。目前人工智能的应用场景主要有:
 
(1)智能问诊,例如去年非常受热议的ChatGPT,应用其进行疾病诊断和治疗方案决策;
 
(2)智能影像和智能病理,主要通过人工智能的深度学习,以提高诊断效率和准确性;
 
(3)智能手术,机器人手术的进一步升级,“全自动化/无人操作”的手术系统;
 
(4)智能研究,人工智能辅助临床研究方案制定、科学论文撰写等。
 
我们报道了一项研究(摘要号:A0458)[8],使用人工智能通过多期相CT预测肾肿物病理特征及临床转归,属于智能影像的范畴。无论是模型队列还是各个验证队列,都取得了非常不错AUC值(诊断良恶性疾病的AUC:0.853~0.898;识别侵袭性肾癌的AUC:0.763~0.792);另外,其诊断效能优于目前影像组学模型及RENAL评分预测模型的性能,有望解决临床的2大痛点问题:可用于术前判断肾肿块的良恶性,从而避免不必要的肾切除;而对于侵袭性肾癌的预测,则有助于制定个体化的手术方案。
 
我们团队和复旦大学数字医学中心王烁研究员团队、微软亚洲研究院王子龙研究员团队开展肾癌智慧诊疗方向的前沿研究,目前构建了纳入国内7家医学中心7000余例患者的11860张全视野数字化病理切片和15346套CT影像图片的肾癌病理-影像数据库。相关研究成果已被国际放射学顶级期刊《Radiology》正式接收,欢迎国内外同行合作进行进一步肾癌多模态医学大模型的开发研究。
 
参考文献
 
1.Zhou L,Guo J,Wang H,et al.The Zhongshan score:a novel and simple anatomic classification system to predict perioperative outcomes of nephron-sparing surgery[J].Medicine,2015,94(5):e506.
 
2.Barthe F.,Bentellis I.,Benhard J.C.,et al.A0624:SAFE:Multi-institutional study of time to complications after robot-assisted partial nephrectomy,selection of a population eligible for outpatient management(UroCCR 90).EAU24 A0624
 
3.Bravi C.A.,Tappero S.,Dell’Oglio P.,et al.A0629:Surgical experience and functional outcomes after laparoscopic and robot-assisted partial nephrectomy:Results from a multi-institutional collaboration.EAU24 A0629
 
4.Rosiello G.,Musso G.,Re C.,et al.A0621:Clinical characteristics of patients with renal cancer do impact more than ischemia time on post-operative renal function.EAU24 A0621
 
5.Chen W.,Tanaka H.,Kobayashi M.,et al.P121:Development and validation of prognostic nomograms and integrated software incorporating preoperative CRP level for predicting survival outcomes in patients with nonmetastatic clear cell renal cell carcinoma:INMARC study.EAU24 P121
 
6.Ohsugi H.,Ikeda J.,Takayasu K.,Takizawa N.,et al.A0634:Development and temporal external validation of a simple risk classification tool with location index and tumor volume for the prediction of renal function after robotic partial nephrectomy.EAU24 A0634
 
7.中国抗癌协会泌尿男生殖系肿瘤专业委员会微创学组.中国泌尿男生殖系肿瘤手术后随访方案专家共识[J].现代泌尿外科杂志2021年26卷5期,369-375页,ISTIC CA,2021.DOI:10.3969/j.issn.1009-8291.2021.05.002.
 
8.Xiong Y.,Shuo W.,Guo J.M.A0458:Artificial intelligence links pre-operative multi-phase CT images to pathologic features,survival outcomes and biological behaviors of renal masses using real-world data.EAU24 A0458
 
郭剑明教授
复旦大学附属中山医院泌尿外科主任、教授、博士生导师
中国医师协会泌尿外科分会常委
中华医学会泌尿外科分会肿瘤学组委员
上海市医学会泌尿外科分会副主委兼肿瘤学组组长
上海市抗癌协会泌尿肿瘤专委会副主委
上海市中西医结合泌尿男科分会副主委,
中国抗癌协会泌尿系统肿瘤专委会常委
中国抗癌协会男生殖系肿瘤专委会常委
中国临床肿瘤协会前列腺癌、尿路上皮癌专委会常委
中国性学会泌尿外科学分会副主委
世界华人泌尿外科医师协会常委兼副秘书长
海峡两岸医药交流协会泌尿外科分会副主任委员
中国老年保健协会泌尿外科与男科学专委会副主委

 

版面编辑:张靖璇  责任编辑:无医学编辑

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