甲狀腺結節惡性風(fēng)險預測模型的構建及運用

2018-08-15 來(lái)源：甲狀腺書(shū)院標簽：掌上醫生喝茶減肥一天瘦一斤安全減肥 cps聯(lián)盟美容護膚

摘要：根據惡性風(fēng)險分層建立甲狀腺圖像報告數據系統(ThyroidImagingReportingandDataSystem，TIRADS)，并在1,097個(gè)結節中驗證，其診斷敏感性、特異性、陽(yáng)性預測值、陰性預測值、準確性分別為88%、49%、49%、88%、94%。

高分辨超聲甲狀腺成像報告和數據系統

2009年，由智利圣地亞哥學(xué)者Horvath等基于美國放射學(xué)會(huì )(ACR)乳腺影像報告和數據系統，通過(guò)分析500個(gè)結節的10個(gè)超聲特征，根據惡性風(fēng)險分層建立甲狀腺圖像報告數據系統(ThyroidImagingReportingandDataSystem，TIRADS)，并在1,097個(gè)結節中驗證，其診斷敏感性、特異性、陽(yáng)性預測值、陰性預測值、準確性分別為88%、49%、49%、88%、94%。

隨后，韓國、法國、美國和歐洲分別建立了各自的TIRADS，其采用的可疑惡性超聲特征存在差異，具體的分類(lèi)略不相同。薈萃分析的結果顯示，TIRADS診斷的敏感性0.79，特異性0.71。隨著(zhù)超聲設備的提升，彈性成像和超聲造影亦進(jìn)入臨床，我們通過(guò)聯(lián)合使用高分辨超聲、彈性成像和超聲造影，構建了「形態(tài)-硬度-灌注模式」的超聲評估體系，其診斷甲狀腺結節惡性風(fēng)險的效能ROC的AUC提升至0.935，敏感性0.873，特異性0.915。人工智能的超聲CAD系統也在研發(fā)中，其診斷的敏感性與20年工作經(jīng)驗的超聲醫生相仿，但特異性還較低。

FNA-Bethesda

甲狀腺細胞病理學(xué)報告系統

細針穿刺細胞學(xué)(Fine-NeedleAspirationCytology，FNAC)是術(shù)前甲狀腺結節良惡性鑒別的最重要手段。2009年公布的Bethesda甲狀腺細胞病理報告系統(BSRTC)更加規范了細胞病理的解讀。其六類(lèi)結果均有明確的惡性風(fēng)險范圍。2017年隨著(zhù)NIFTP概念的引入，BSRTC進(jìn)行了修訂，III類(lèi)和IV類(lèi)結節可以通過(guò)分子標記物檢測進(jìn)一步明確診斷。

最近，有研究直接對比了基于目前7種超聲報告系統FNA的診斷效能。研究者納入了連續1,802例患者的2,000個(gè)大于1cm以上的甲狀腺結節(惡性454，良性1,546)。分析發(fā)現，除了NCCN、FSE、SRU并未提供預估的惡性風(fēng)險外，其他超聲報告系統各類(lèi)分級的惡性風(fēng)險基本符合預估范圍。

KTA/KSThR、NCCN和ATA超聲模型的診斷敏感性最高(89.6%~94.5%)，但FNA不必要率較高(51.7%~56.9%)，而AACE/ACE/AME、ACR、FSE的敏感性較低(72.7%~80.4%)，但FNA不必要率較低(25.3%~32.5%)。

分子診斷方面，國內BRAFV600E的檢測逐步應用于臨床甲狀腺FNA標本。我們的研究顯示，FNA+BRAFV600E的檢測具有最高的診斷效能，ROC的AUC提升達0.977，敏感性0.978，特異性0.977。國外的基因芯片診斷工具飛速發(fā)展，Afirma、ThyGenX+ThyraMIR、ThyroSeq、RosettaGXReveal四款產(chǎn)品在診斷BSRTCIII類(lèi)和IV類(lèi)結節中的價(jià)值已日漸明確。基于ThyroSeqv2結果的臨床管理策略也在完善中。

甲狀腺結節綜合評分系統

2011年加拿大Sands等建立了McGill甲狀腺結節評分(McGillthyroidnodulescoring，MTNS)系統。該評分系統囊括了臨床特征、血清學(xué)、影像學(xué)檢查、細胞學(xué)、分子診斷結果等22項指標，基于既往研究經(jīng)驗及參考文獻賦分，通過(guò)對1,047名患者資料的回顧性分析，通過(guò)構建ROC曲線(xiàn)，確定8分為一個(gè)診斷臨界點(diǎn)，≤8分有32%的惡性風(fēng)險，>8分有86%的惡性風(fēng)險。隨后，在MTNS基礎上增加了血清甲狀腺球蛋白賦分，MTNS+診斷敏感性提高了7.89%。Varshney在559名細胞學(xué)結果為意義不明確(BSRTCIII類(lèi))的結節中驗證MTNS，發(fā)現惡性結節的MTNS均值(9分)顯著(zhù)高于良性結節(7分)。

國內上海長(cháng)征醫院采用多元logistic回歸分析9,195例患者臨床特征、血清學(xué)檢查、超聲檢查資料，根據各變量的β系數賦予分值，構建甲狀腺危險評分系統(ThyroidMalignancyRiskScoringSystem，TMRS)，取65分為診斷節點(diǎn)，其診斷曲線(xiàn)下面積、敏感性、特異性分別為0.93、87.0%、83.5%，并在4,785例人群驗證，敏感性和特異性為87.5%、84.8%，與建模人群相比無(wú)統計學(xué)差異。

我們通過(guò)江蘇省8家三甲醫院的合作，構建了基于甲狀腺結節患者臨床特征、高分辨率超聲、FNAC和BRAFV600E的惡性風(fēng)險預測模型，其敏感性0.97，特異性0.974，ROC的AUC達0.988。目前我們正在研發(fā)基于手機端的甲狀腺結節一體化全程管理軟件系統，希望給患者提供科學(xué)精準的診治指導。

綜上所述，惡性風(fēng)險評估系統是臨床醫生診治甲狀腺結節的有益工具。基于臨床大數據，構建預測模型已逐步走向臨床運用。更多危險因素的發(fā)現和明確，將推動(dòng)預測模型的演進(jìn)和完善。多學(xué)科融合以及系統的便捷和可操作性是其發(fā)展的必然趨勢。

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用于各種原因引起的甲狀腺功能減退癥。

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