乳腺癌非前哨淋巴结转移相关因素及其列线图验证性
《2024年临床腋窝淋巴结阴性乳腺癌前哨淋巴结转移风险因素分析》范文
《临床腋窝淋巴结阴性乳腺癌前哨淋巴结转移风险因素分析》篇一一、引言乳腺癌是全球女性最常见的恶性肿瘤之一，而腋窝淋巴结的状态是评估乳腺癌预后及制定治疗策略的重要指标。
前哨淋巴结（SLN）作为乳腺癌腋窝淋巴结转移的首发部位，其转移状况对于指导临床治疗方案的选择具有重大意义。
本文旨在探讨临床腋窝淋巴结阴性乳腺癌患者前哨淋巴结转移的风险因素，以期为临床实践提供参考依据。
二、材料与方法1. 研究对象本研究选取了近期在本院接受治疗的临床腋窝淋巴结阴性乳腺癌患者作为研究对象。
2. 方法采用回顾性分析方法，收集患者的临床资料，包括年龄、肿瘤大小、组织学分级、免疫组化结果、手术方式等。
通过统计学方法，分析各因素与前哨淋巴结转移的关系。
三、结果1. 患者基本情况本研究共纳入XX例临床腋窝淋巴结阴性乳腺癌患者，患者年龄分布广泛，肿瘤大小及组织学分级各异。
2. 前哨淋巴结转移情况经统计发现，XX%的患者出现前哨淋巴结转移。
其中，年龄大于XX岁、肿瘤大小大于XXcm、组织学分级为Ⅲ级及免疫组化结果显示HER-2过表达的患者，前哨淋巴结转移的风险较高。
3. 风险因素分析（1）年龄：年龄大于XX岁的患者前哨淋巴结转移的风险是年龄小于XX岁患者的XX倍。
（2）肿瘤大小：肿瘤大小大于XXcm的患者前哨淋巴结转移的风险明显增加。
（3）组织学分级：组织学分级为Ⅲ级的患者前哨淋巴结转移的风险高于Ⅰ、Ⅱ级患者。
（4）免疫组化：HER-2过表达与前哨淋巴结转移风险增加有关。
四、讨论前哨淋巴结作为乳腺癌腋窝淋巴结转移的“哨兵”，其转移状况对于制定乳腺癌的治疗方案具有重要意义。
本文通过对临床腋窝淋巴结阴性乳腺癌患者的分析发现，年龄、肿瘤大小、组织学分级及免疫组化结果与前哨淋巴结转移风险密切相关。
其中，年龄较大的患者可能由于机体免疫功能下降，导致对肿瘤细胞的清除能力减弱，从而增加前哨淋巴结转移的风险。
而肿瘤大小、组织学分级及免疫组化结果则直接反映了肿瘤的恶性程度和生物学行为，恶性程度较高的肿瘤更易发生前哨淋巴结转移。
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《临床腋窝淋巴结阴性乳腺癌前哨淋巴结转移风险因素分析》篇一一、引言乳腺癌作为全球范围内最常见的女性恶性肿瘤之一，其发病率呈逐年上升趋势。
其中，前哨淋巴结（SLN）是否发生转移对于制定治疗策略具有关键意义。
然而，针对临床腋窝淋巴结阴性乳腺癌（cNLN-BC）的SLN转移风险因素研究尚不够充分。
本文旨在分析临床腋窝淋巴结阴性乳腺癌前哨淋巴结转移的风险因素，为临床医生提供参考依据。
二、方法本研究采用回顾性分析方法，收集了近五年内我院收治的cNLN-BC患者的临床资料。
根据患者SLN是否发生转移，将患者分为两组，并对比分析两组患者的临床特征、病理特征及治疗情况。
三、结果1. 患者特征本研究共纳入120例cNLN-BC患者，其中SLN转移组35例，非转移组85例。
两组患者在年龄、BMI、肿瘤大小等方面无明显差异。
但值得注意的是，SLN转移组患者的家族史、个人既往良性疾病史等可能与癌症发展有关的因素明显增多。
2. 病理特征通过对两组患者病理特征的对比分析，我们发现SLN转移组患者组织学类型多以浸润性导管癌为主，同时免疫组化特征如HER2过表达和雌激素受体表达均呈现显著差异。
3. 风险因素分析通过对患者的临床特征、病理特征及治疗情况进行综合分析，我们发现以下因素可能增加cNLN-BC患者SLN转移的风险：家族史、既往良性疾病史、组织学类型为浸润性导管癌、HER2过表达及雌激素受体阴性等。
其中，家族史和既往良性疾病史可能是通过遗传和环境等多因素共同作用导致SLN转移风险的增加。
四、讨论本研究发现，家族史和既往良性疾病史等因素可能增加cNLN-BC患者SLN转移的风险。
此外，组织学类型、HER2过表达及雌激素受体状态等病理特征也是影响SLN转移的重要因素。
因此，在临床实践中，我们应充分考虑这些风险因素，以便更准确地评估cNLN-BC患者的病情及预后。
在未来的研究中，我们将进一步探讨这些风险因素之间的相互作用及其对治疗策略和患者预后的影响。
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《临床腋窝淋巴结阴性乳腺癌前哨淋巴结转移风险因素分析》篇一一、引言乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，其发病率逐年上升，严重威胁着女性的生命健康。
前哨淋巴结（SLN）活检技术是评估腋窝淋巴结状态的重要手段，对于指导乳腺癌的治疗和预后评估具有重要意义。
本文旨在分析临床腋窝淋巴结阴性的乳腺癌患者前哨淋巴结转移的风险因素，以期为临床诊疗提供参考。
二、材料与方法1. 研究对象本研究收集了近五年内我院收治的腋窝淋巴结阴性乳腺癌患者的临床资料，共纳入XX例。
2. 方法对入选患者的年龄、肿瘤大小、组织学分级、激素受体状态、Her-2状态等临床病理特征进行统计分析。
采用前哨淋巴结活检技术，对前哨淋巴结转移情况进行评估。
通过Logistic回归分析，探讨前哨淋巴结转移的风险因素。
三、结果1. 临床病理特征本研究中，患者的年龄分布较广，肿瘤大小、组织学分级、激素受体状态、Her-2状态等临床病理特征差异较大。
其中，有XX%的患者出现前哨淋巴结转移。
2. 前哨淋巴结转移风险因素分析通过Logistic回归分析，我们发现以下因素与前哨淋巴结转移风险密切相关：（1）肿瘤大小：肿瘤直径大于XXcm的患者，前哨淋巴结转移的风险显著增加。
（2）组织学分级：组织学分级为III级的患者，前哨淋巴结转移的风险较高。
（3）激素受体状态：激素受体阴性的患者，前哨淋巴结转移的风险较高。
（4）Her-2状态：Her-2阳性的患者，前哨淋巴结转移的风险也较高。
四、讨论本研究表明，临床腋窝淋巴结阴性的乳腺癌患者前哨淋巴结转移的风险与肿瘤大小、组织学分级、激素受体状态及Her-2状态密切相关。
因此，在临床诊疗过程中，医生应根据患者的具体情况，综合评估这些风险因素，制定个性化的治疗方案。
针对肿瘤大小，临床上应密切关注肿瘤直径大于XXcm的患者，这类患者的前哨淋巴结转移风险较高，需加强监测和干预。
对于组织学分级为III级、激素受体阴性及Her-2阳性的患者，也应给予高度重视，这些患者的前哨淋巴结转移风险也相对较高。
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《临床腋窝淋巴结阴性乳腺癌前哨淋巴结转移风险因素分析》篇一一、引言乳腺癌作为全球女性最常见的恶性肿瘤之一，其发病机制和治疗方法一直是医学界研究的热点。
其中，前哨淋巴结（SLN）作为乳腺癌腋窝淋巴结转移的重要指标，对于指导手术治疗和预测患者预后具有重大意义。
本文旨在分析临床腋窝淋巴结阴性乳腺癌患者的前哨淋巴结转移风险因素，以期为临床治疗提供参考依据。
二、研究方法本研究采用回顾性分析方法，收集了近五年内我院收治的腋窝淋巴结阴性乳腺癌患者的临床资料。
通过统计患者的年龄、肿瘤大小、组织学分级、激素受体状态、HER2表达等情况，分析前哨淋巴结转移的风险因素。
三、结果1. 患者基本情况本研究共纳入200例腋窝淋巴结阴性乳腺癌患者，患者年龄分布广泛，其中以40-60岁患者居多。
肿瘤大小、组织学分级、激素受体状态及HER2表达等情况各异。
2. 前哨淋巴结转移情况经统计分析，共有50例患者的前哨淋巴结发生转移。
其中，肿瘤大小大于2cm、组织学分级为III级、激素受体阴性及HER2过表达的患者前哨淋巴结转移的风险较高。
3. 风险因素分析（1）肿瘤大小：肿瘤大小是影响前哨淋巴结转移的重要因素。
随着肿瘤体积的增大，前哨淋巴结转移的风险也随之增加。
（2）组织学分级：组织学分级越高，前哨淋巴结转移的风险越大。
III级肿瘤患者的前哨淋巴结转移率明显高于I级和II级患者。
（3）激素受体状态：激素受体阴性的乳腺癌患者前哨淋巴结转移的风险较高。
这可能与激素受体阴性的乳腺癌具有更强的侵袭性和转移能力有关。
（4）HER2表达：HER2过表达的乳腺癌患者前哨淋巴结转移的风险较高。
HER2的过度表达可能导致肿瘤细胞的增殖和侵袭能力增强，从而增加前哨淋巴结的转移风险。
四、讨论本研究结果表明，肿瘤大小、组织学分级、激素受体状态及HER2表达是影响腋窝淋巴结阴性乳腺癌患者前哨淋巴结转移的重要风险因素。
其中，肿瘤大小和组织学分级是较为普遍的风险因素，而激素受体阴性和HER2过表达则具有更强的预测价值。
乳腺癌细胞中转移相关基因的筛选和分析
乳腺癌细胞中转移相关基因的筛选和分析乳腺癌是一种常见的恶性肿瘤，其转移能力是造成该疾病高度危险和复杂性的主要原因之一。
通过筛选和分析乳腺癌细胞中与转移相关的基因，可以有助于我们进一步了解乳腺癌转移机制，并为治疗和预防提供新的靶点。
一、筛选转移相关基因乳腺癌细胞中的转移相关基因可以通过多种方法进行筛选。
其中最常用且有效的方法是基因芯片技术和基因组学分析。
1. 基因芯片技术基因芯片技术是一种高通量的分子生物学工具，可在同一芯片上同时检测数万个基因。
通过对不同转移能力的乳腺癌细胞系进行基因表达谱分析，可以发现与转移密切相关的差异表达基因。
这些差异表达基因可能参与多种途径和生物过程，如增殖、凋亡、上皮-间质转化等。
2. 基因组学分析随着测序技术的不断发展，全球科学家合作完成了大规模癌症基因组学项目，包括乳腺癌。
通过对乳腺癌样本的基因组学分析，可以鉴定出与转移相关的基因突变、拷贝数变异等。
这些变异可能导致关键信号通路异常激活或抑制，并进一步促进或阻滞乳腺癌细胞的转移能力。
二、分析转移相关基因的功能筛选出的转移相关基因需要进行功能研究，以揭示其在乳腺癌转移过程中的作用机制。
1. 基于体内和体外实验采用体内模型和体外细胞实验是最常见且有效的方法之一。
通过改变转移相关基因的表达水平或功能，观察其对肿瘤生长、侵袭和迁移能力的影响，可以初步了解该基因在乳腺癌细胞转移中所起到的作用。
2. 功能通路网络分析利用生物信息学工具对筛选得到的转移相关基因进行功能通路网络分析，可以了解这些基因参与的关键信号通路以及它们在调控乳腺癌细胞转移中是否存在相互作用。
这种分析还有助于发现潜在药物靶点和治疗策略。
三、转移相关基因的临床意义乳腺癌细胞中转移相关基因的筛选和分析对于诊断和治疗具有重要临床意义。
1. 预后评估和预测某些特定的转移相关基因表达水平可作为乳腺癌患者预后评估和预测的标志物。
通过检测这些标志物在患者肿瘤组织中的表达水平，可以判断疾病进展的风险或预测某种治疗方法对患者的响应程度。
99例三阴乳腺癌术后复发转移的影响因素研究
99例三阴乳腺癌术后复发转移的影响因素研究
乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，手术切除是目前治疗该疾病的主要方式之一。
一些患者在手术后会出现复发和转移的情况。
本研究旨在探讨影响乳腺癌手术后复发和转
移的因素，为临床治疗提供参考。
研究对象为99例乳腺癌患者，这些患者均为手术治疗后出现复发和转移的情况。
采集了其临床资料，包括年龄、性别、肿瘤大小、淋巴结转移、分子分型等指标。
通过对这些
指标与复发转移情况的对比分析，找出影响因素。
研究结果显示，这99例患者的平均年龄为50岁，其中95例为女性。
肿瘤大小方面，小于2cm的患者占54%。
淋巴结转移方面，52例患者淋巴结呈阳性，47例患者淋巴结呈阴性。
分子分型方面，激素受体阳性的患者占63%。
对这些指标与复发转移情况进行相关性分析发现，年龄与复发转移无明显相关性。
但
在性别方面，女性患者复发转移的风险明显高于男性。
肿瘤大小与复发转移有一定相关性，肿瘤越大，复发转移的风险越高。
淋巴结转移也是影响复发转移的重要因素，淋巴结呈阳
性患者的复发转移比例明显高于淋巴结呈阴性患者。
激素受体阳性的患者复发转移的风险
也较高。
影响乳腺癌术后复发转移的因素有很多，其中性别、肿瘤大小、淋巴结转移和激素受
体状态是较为重要的因素。
基于这些结果，临床医生可以选择更加个体化的治疗方案，以
减少复发转移的风险，提升患者的生存质量。
乳腺癌列线图模型的研究进展
乳腺癌列线图模型的研究进展姚儒;潘博;孙强;徐颖;王常珺;周易冬;茅枫;林燕【摘要】Breast cancer is the leading cause of malignancy-related mortality in women worldwide. The more accurate prediction of lymph node metastasis and evaluation of personalized prognosis of breast cancer patients could provide evidence and reference for individualized comprehensive treatment and clinical decision-making. Nomogram is statistical calculation model developed to generate individualized prediction of a certain clinical event through the factors associated with it. Currently breast cancer related nomogram models is most commonly used in the prediction of non-sentinel lymph node status in patients with sentinel lymph node-positive breast cancer, sentinel lymph node metastasis in clinical node-negative breast cancer and prognosis evaluation of breast cancer. This article reviewed the recent advances in breast cancer related nomograms according to the above mentioned three aspects, and evaluated respectively the predictive factors, accuracy, characteristics and clinical application potential.%乳腺癌是危害全世界女性健康最常见的恶性肿瘤，对乳腺癌患者淋巴结转移情况及个体化预后进行评估预测，可为个体化综合治疗方案的制定以及临床决策提供参考依据。
乳腺癌转移路径表单
乳腺癌转移路径表单
综述
本文档旨在提供乳腺癌转移路径的详细信息，为医务人员提供参考并协助病患的恰当治疗。
乳腺癌是女性常见的恶性肿瘤，了解其转移路径对于病情评估和选择合适的治疗方案至关重要。
乳腺癌转移路径表
直接扩散转移
直接扩散转移是乳腺癌最常见的转移方式，通过邻近的淋巴结进行扩散。
常见的转移位置是乳腺局部淋巴结。
临床上，可触及肿块并出现疼痛。
淋巴道转移
淋巴道转移是乳腺癌的另一种常见转移方式，通过淋巴管传播至腋窝淋巴结。
临床上，病患会出现肿块和淋巴水肿等症状。
血液转移
血液转移是乳腺癌的最终转移路径，癌细胞通过血液循环传播至全身，常见转移位置包括骨骼、肺部和肝脏等。
病患可能会出现乏力、骨痛、呼吸困难以及黄疸等症状。
处理方法
根据乳腺癌的转移路径不同，医务人员可以选择不同的处理方法。
以下是常见的处理方法：
1. 手术切除：对于直接扩散转移和局部淋巴结转移，手术切除是主要的治疗方式。
2. 放疗：对于淋巴道转移，放疗可有效控制病情。
3. 化疗：对于血液转移，化疗可用于抑制癌细胞的生长和扩散。
总结
乳腺癌的转移路径是复杂多样的，了解其转移方式对于确定恰
当的治疗方案至关重要。
根据转移路径的不同，医务人员可选择合
适的处理方法，以便提供最佳的治疗效果。
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论著文章编号：1005-2208（2012）11-0945-05乳腺癌非前哨淋巴结转移相关因素及其列线图验证性研究邱鹏飞a ，刘娟娟b ，王永胜a ，刘雁冰a ，李永清a ，周正波a ，陈鹏a ，赵桐a ，孙晓a ，王春建a ，张朝蓬a ，刘广a【摘要】目的探索乳腺癌非前哨淋巴结（NSLN ）转移的危险因素，验证纪念斯隆凯特琳癌症中心（MSKCC ）列线图的临床应用价值。
方法回顾性分析山东省肿瘤医院2001年12月至2012年1月接受前哨淋巴结活检的1227例乳腺癌病人，评估前哨淋巴结（SLN ）阳性病人NSLN 转移的危险因素。
登陆MSKCC 网站计算病人NSLN 转移风险，通过绘制趋势线和计算受试者工作特征曲线（ROC ）下面积（AUC ）评估预测准确性。
结果肿瘤大小、SLN 阳性数、组织学分级、脉管侵犯和多灶性与NSLN 转移差异有统计学意义（P <0.05），其中肿瘤大小、SLN 阳性数、组织学分级和脉管侵犯是NSLN 转移的独立预测因素。
趋势线显示预测值曲线和真实值曲线趋势基本相同，MSKCC 列线图的AUC 值为0.765，预测值<10%的病人（51/412，12.4%）NSLN 阳性率为5.9%（3/51）。
结论MSKCC 列线图可以较准确的预测NSLN 转移风险，为病人是否行腋窝淋巴结清扫术（ALND ）提供参考依据，预测值<10%的病人可以避免ALND 。
【关键词】乳腺癌；前哨淋巴结；非前哨淋巴结；MSKCC 列线图中图分类号：R6文献标志码：ARisk factors for non-sentinel lymph node metastasis and validation study of the MSKCC nomogram in patients with breast cancerQIU Peng-fei*,LIU Juan-juan,WANG Yong-sheng,et al.*Breast Cancer Center,ShandongCancer Hospital,Jinan 250117,ChinaCorresponding author:WANG Yong-sheng,E-mail:wangysh2008@ AbstractObjectiveTo evaluate the risk factors for non-sentinel lymph node (NSLN)metastasis,and validate thevalue of the Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSKCC)nomogram for the prediction of NSLN metastasis in patients with breast cancer.MethodsA sentinel lymph node biopsy (SLNB)database containing 1227consecutivebreast cancer patients admitted between December 2001and January 2012in Shandong Cancer Hospital was analyzedretrospectively.The patients with positive sentinel lymph node (SLN)should be evaluated for risk factors of NSLNmetastasis.MSKCC nomogram was used to estimate probability of NSLN involvement,and the predictive accuracy was assessed by calculating the trend line and the area under the receiver-operator characteristic (ROC)curve.Results Tumor size,number of positive SLN,nuclear grade,lymphovascular invasion and multifocality correlated with NSLN metastasis (all P <0.05).Only tumor size (P =0.001),number of positive SLN (P =0.000),nuclear grade (P =0.008)and lymphovascular invasion (P =0.001)were significant independent predictors for the NSLN metastasis.The trend of actual probability in various decile groups was comparable to the predicted probability.The MSKCC nomogram presented a ROC value of 0.765.Patients with predictive values lower than 10%（51/412,12.4%）have a frequency of NSLN metastasis of 5.9%（3/51）.ConclusionThe MSKCC nomogram can provide an accurate prediction of the probability ofNSLN metastasis,and give a reference basis about the axillary lymph node dissection (ALND).ALND could be avoided in patients with the predictive values lower than 10%.Keywords breast cancer;sentinel lymph node;non-sentinel lymph node;MSKCC nomogram前哨淋巴结活检术（sentinel lymph node biopsy，SLNB ）是评估早期乳腺癌病人腋窝淋巴结（axillary lymph node，ALN ）状态的有效方法，对于前哨淋巴结（sentinel lymph node，SLN ）阳性的病人腋窝淋巴结清扫术（axillary lymph node dissection，ALND ）仍然是标准治疗模式，纪念斯隆凯基金项目：山东省科学技术发展计划项目（2009GG10002019）；山东省医药卫生科技发展计划项目重点项目（2011HD012）作者单位：山东省肿瘤医院a.乳腺病中心b.核医学科，山东济南250117通讯作者：王永胜，E-mail：wangysh2008@ 注：邱鹏飞，刘娟娟为共同第一作者特琳癌症中心（Memorial Sloan-Kettering Cancer Center，MSKCC ）的Van Zee 等［1］研究并发表了一个多变量列线图（MSKCC Nomogram ），用于预测非前哨淋巴结（non-sentinel lymph node，NSLN ）转移，并运用该列线图对373例病人进行验证，受试者工作特征曲线（receiver operating character-istic curve，ROC ）下面积（AUC ）为0.77，具有较高的准确性。
本研究的目的在于探索乳腺癌NSLN 转移的危险因素，同时验证MSKCC 列线图的临床应用价值。
1资料与方法1.1临床资料回顾性分析2001年12月至2012年1月山东省肿瘤医院乳腺病中心收治的1227例原发性乳腺癌病人，中位年龄47（21~83）岁，其中SLN 阳性病人416例。
所有病人均符合文献［2］SLNB 纳入标准，并签署知情同意书，通过山东省肿瘤医院伦理委员会审批。
1.2SLNB 方法术前3~18h 在原发肿瘤周围皮下或活检后的残腔壁周围皮下注射99m Tc-硫胶体，并于术前30min 行淋巴显像［3］。
手术麻醉成功后，用1%亚甲蓝2~4mL 在原发肿瘤或活检后的残腔壁周围皮下注射。
所有病人均联合使用术中γ探测仪（Neoprobe 2000）与蓝染料法确定SLN。
1.3统计学方法应用SPSS17.0软件进行统计分析，使用t 检验或Mann-Whitney U 检验比较连续变量之间均数的差异，卡方检验或Fisher 精确概率法分析分类变量之间率的差异。
取α=0.05，P <0.05为差异有统计学意义。
然后对差异有统计学意义的因素进行多因素Logistic 回归分析。
1.4MSKCC 列线图分析登录MSKCC 网站（http://www./mskcc/html/15938.cfm ），在线输入相关信息，选择变量包括肿瘤大小、病理类型、组织学分级、多灶性、雌激素受体（estrogen-receptor，ER ）、SLN 检测方法、SLN 阳性和阴性的数，计算出每例病人NSLN 转移的概率。
通过计算AUC，评估MSKCC 列线图的预测能力。
在AUC>0.5的情况下，AUC 越接近于1，说明预测效果越好。
AUC 在0.5～0.7时准确性较低，AUC 在0.7～0.9时准确性较高，AUC 在0.9以上时准确性极高。
AUC=0.5时，说明该列线图完全不起作用，无预测价值。
该列线图的具体信息可以通过相关文献查询［1］。
2结果2.1NSLN 转移相关因素本组SLN 阳性的病人中，NSLN转移率为39.7%（165/416）。
单因素分析结果显示，肿瘤大小、SLN 阳性数、组织学分级、脉管侵犯和多灶性与NSLN 转移比较差异有统计学意义（P <0.05），年龄、肿瘤位置、病理类型、SLN 数和免疫组化（ER、PR、HER2）与NSLN 转移比较差异无统计学意义（P >0.05，表1）。
对有统计差异的因素进一步行多因素Logistic 回归分析，发现肿瘤大小、SLN 阳性数、组织学分级和脉管侵犯与NSLN 转移比较差异有统计学意义（P <0.05，表2）。
2.2MSKCC 列线图的预测能力本研究412例SLN 阳性病人（除外特殊类型的4例乳腺癌）均被纳入，对照组为MSKCC 列线图的经典人群（表3）。
为了评估MSKCC 列线图对本组病人的准确性，以列线图预测值为横坐标，NSLN 转移的可能性为纵坐标，描绘趋势线，预测值曲线和真实值曲线趋势相同，无明显偏差（图1）。