恶性肿瘤风险指数在术前预测卵巢良恶性肿瘤的意义研究

陈雅茹，马玲

卵巢癌被全球公认是妇科肿瘤中最致命的恶性肿瘤[1],卵巢癌是第7个最常见的癌症,是妇科恶性肿瘤中排名第2的死亡原因[2]。卵巢恶性肿瘤的预后取决于及时诊断、适当的手术和系统治疗。目前有很多肿瘤标志物，及不同的预测模型在术前预测卵巢良恶性肿瘤，其中恶性肿瘤风险指数(RMI)可能是最普遍接受和最简单的模型。Jacobs于1990年，第一次提出了恶性风险指数(risk of malignancy index，RMI)，这种预测模型结合超声结果、绝经状态、血清CA125值，来综合鉴别卵巢良恶性肿瘤，很大程度上弥补了术前肿瘤标志物鉴别诊断良恶性肿瘤的不足[3]。1996年，Tingulstad等学者将恶性肿瘤风险指数进行改良，成了RMI1、RMI2，在1999年再次改良为RMI3。RMI2、RMI3在RMI1基础上仅仅改变了评分标准，未增加新的纳入标准。在2009年，Yamamoto等学者将超声评估肿块大小这一因素纳入后提出了新的恶性肿瘤风险指数RMI4。RMI通过预测模型的数学计算方法将血清CA125值、超声评分、绝经状况及肿块大小纳入公式，来综合预测卵巢肿瘤良恶性，明显提高了术前鉴别卵巢良恶性的诊断能力。到目前为止，已经建立了RMI1、RMI2、RMI3、RMI4 4种模型，并被临床医生普遍接受用于区分卵巢恶性肿瘤与良性肿瘤。胡鹏等[4]曾经指出RMI对于术前鉴别卵巢上皮性肿瘤的良恶性有着重要的临床价值，其诊断效能优于常规的卵巢癌筛查指标，但卵巢交界性肿瘤是影响其诊断效能的重要因素。故在使用RMI在术前鉴别卵巢良性和恶性时交界性肿瘤分组极其重要。2014版《WHO女性生殖器官肿瘤分类》中提出交界性卵巢肿瘤可以形成一个单独的实体，与良性和恶性卵巢肿瘤不同，提出对卵巢交界性肿瘤可以采用交界性肿瘤/非典型增生性肿瘤或者低度恶性潜能肿瘤来命名[5]。孙立涛[6]曾研究4种RMI鉴别卵巢良性肿瘤及交界性肿瘤的意义，并得出阳性结果。

本研究目的是评估4种RMI对于术前鉴别卵巢良恶性肿瘤的可用性和性能特征，并比较当交界性肿瘤归入恶性肿瘤时和良性肿瘤时的诊断效能。通过统计学方法计算受试者工作特征曲线-曲线下面积(ROC-AUC)，对比4种RMI在术前鉴别恶性和良性肿瘤的临床意义；并进一步计算交界性肿瘤归于何种性质时RMI对诊断卵巢肿瘤良恶性的预测效果更佳，以便在术前对卵巢恶性和非恶性作出鉴别，帮助临床医生提前拟定患者治疗方案。

1 资料与方法

1.1 一般资料 回顾性分析2015年1月至2020年1月蚌埠医学院第一附属医院因卵巢肿块手术的241例患者的临床资料。患者年龄(45.30±16.92)岁，范围14～88岁。所有患者均为首次治疗，术前均未接受化学药物治疗，术后均有明确的病理诊断。

1.2 研究方法 收集所有患者的术前超声检查情况并统计其超声得分、肿块大小、绝经状态及血清CA125水平等。计算所有纳入患者的RMI1、RMI2、RMI3、RMI4。(1)超声评分：①双侧；②有实性或乳头成分；③有分隔或多囊性；④腹水；⑤腹腔内转移灶，每项阳性指标记录为1个参数改变，并记录肿块最大长径；(2)绝经状态：自然绝经者≥1年或者绝经前行全子宫切除术后年龄≥50岁视为绝经后状态，其余均视为绝经前状态；(3)CA125：手术前7 d在蚌埠医学院第一附属医院检测；(4)肿块大小：分为肿块<7 cm和≥7 cm。

1.3 统计学处理 采用SPSS 21.0进行统计学分析，计数资料以百分比表示，采用χ2检验；计量资料进行Kolmogorov-Smirnov正态性检验，若符合正态分布，则以均数±标准差(x±s)表示，如不符合正态分布的资料则采用中位数，四分位数表示；计量资料在不符合正态分布或方差齐性条件时，组间比较采用非参数秩和检验，组间两两比较用Bonferroni校正法；多因素相关性分析用多元Logistic回归模型分析，结果用校正后的优势比(odds ratios, OR)和与之相应的95%可信区间(confidence interval, CI)表示；通过ROC-AUC评价各指标的诊断效能。检验水准为α=0.05，P<0.05表示差异有统计学意义。

2 结果

2.1 年龄、超声、绝经状态、肿块大小和CA125水平与良性、交界性及恶性肿瘤的关系 241例患者经术后病理确诊为卵巢良性肿瘤90例、卵巢交界性肿瘤72例、卵巢恶性肿瘤79例。良性、交界性及恶性肿瘤患者间的年龄、超声系数、绝经状态、肿块大小及CA125水平比较差异均有统计学意义(P<0.05)。见表1。

表1 卵巢良性、交界性、恶性肿瘤患者患者年龄、超声、绝经状态、肿块大小及CA125水平比较(例)

2.2 4种RMI对于卵巢良性肿瘤、交界性肿瘤和恶性肿瘤的诊断效能 将所有患者按卵巢肿瘤性质分为良性组、交界性组及恶性组，在良性、交界性及恶性组中分别比较4种RMI，差异均有统计学意义(P<0.01)，且组间比较结果显示，4种RMI中恶性组显著性均高于交界性组，并高于良性组(P<0.01)。见表2。多元Logistic回归发现，相对于良性而言，RMI3每增加一个单位，患者属于交界性的概率增加0.032倍(OR=1.032，P<0.01)，属于恶性的概率增加0.032倍(OR=1.032，P<0.01)。见表3。

表2 卵巢良性、交界性及恶性肿瘤患者的4种RMI比较

表3 交界性组与恶性组4种RMI的多元Logistic回归分析

2.3 4种RMI对于不同性质卵巢肿瘤的诊断价值 将72例交界性肿瘤病例作为测定组，90例良性肿瘤病例的测定值设为对照组，描绘ROC曲线，4种RMI的ROC-AUC分别为0.678、0.797、0.802、0.793，且P均<0.05，其中RMI3的ROC-AUC面积最大。将79例恶性肿瘤病例作为测定组，90例良性肿瘤病例的测定值设为对照组，描绘ROC曲线，4种RMI的ROC-AUC分别为0.751、0.898、0.895、0.894，且P均<0.05，其中RMI2的ROC-AUC最大。将79例恶性肿瘤作为测定组，72例交界性肿瘤病例的测定值设为对照组，描绘ROC曲线，4种RMI的ROC-AUC分别为0.618、0.672、0.663、0.667，且P值均<0.05，其中RMI2的ROC-AUC最大。将151例恶性及交界性肿瘤病例设为测定组，90例良性肿瘤病例的测定值设为对照组，描绘ROC曲线，4种RMI的ROC-AUC分别为0.717、0.849、0.849、0.844，且P均<0.05，其中RMI2、3的ROC-AUC相等且最大。将79例恶性组病例设为测定组，162例良性及交界性肿瘤设为对照组，描绘ROC曲线，4种RMI的ROC-AUC分别为0.693、0.797、0.791、0.792，且P值均<0.05，其中RMI2的ROC-AUC最大。见表4。

表4 4种RMI对于卵巢良性、交界性及恶性肿瘤的诊断ROC曲线下面积(AUC)及相关数据

3 讨论

在本研究中，良性、交界性及恶性肿瘤患者间的年龄、超声系数、绝经状态、肿块大小及CA125差异有统计学意义。根据相关研究，随着年龄的增长，卵巢癌的发生率逐渐上升，至55岁年龄组达到顶峰(17.54/10万)，随之逐渐下降，大于85岁组下降到9.88/10万[7]。在卵巢癌病例中，血清CA125水平可能升高，但也有指出该标志物在其他生理或病理条件下，如月经、妊娠、子宫内膜异位症等疾病中也会出现异常升高[8]。超声检查是诊断盆腔肿瘤常用的辅助检查，是诊断妇科病变的首选影像学方法，但有研究认为，经超声虽然能判断盆腔肿块的物理性质，且对盆腔肿块良恶性的鉴别有一定的价值，但其阳性预测值较低，需结合临床及其他检查如敏感性和特异性均较高的肿瘤标记物，以提高临床符合率，减少漏诊率[9]。CA125、年龄、彩超评分对术前诊断卵巢恶性肿瘤均有统计学意义，但若早期作为单一诊断卵巢恶性肿瘤的指标，具有一定的偏差，若CA125、年龄和彩超联合诊断卵巢恶性肿瘤，可进一步提高预测的准确性。且在本研究中指出患者年龄对诊断卵巢恶性肿瘤具有统计学意义，是否可以考虑将年龄范围纳入到RMI预测模型中，也是值得进一步探究的地方。

在本研究中，将卵巢良性、交界性及恶性肿瘤的4种RMI比较，差异均有统计学意义(P<0.05)，且组间比较结果显示，4种RMI均为恶性显著高于交界性且高于良性(P<0.01)。将卵巢良性肿瘤、交界性肿瘤及恶性肿瘤两两分组，并将交界性肿瘤分别归于良性肿瘤及恶性肿瘤时计算ROC-AUC，得出4种RMI对于诊断卵巢良性和恶性肿瘤组时具有较高的诊断效能(P<0.01)，且在本研究中RMI2的诊断效能最高，并得出4种RMI对于术前鉴别卵巢恶性肿瘤和良性肿瘤均差异具有统计学意义(P<0.01)。目前对于何种RMI系统的诊断效能最高的问题仍存在争议。楼海亚等[10]曾指出在RMI的4个评分系统中，RMI2评分系统最佳；然而Simsek等[11]指出在RMI的4种评分系统中，RMI1的评分系统最优。本研究指出4种RMI评分系统对于初步鉴别卵巢恶性和良性肿瘤是具有意义的，然而本研究的结果不同于其他学者的研究结果的可能原因是与病例数量、病理类型、比较方法等选择有关，故对于某种评分系统诊断效能更高，仍然需要更大的样本量来做统计学分析。

卵巢交界性肿瘤被称为低度恶性潜能肿瘤[10-11]，但在本研究中将卵巢交界性肿瘤分别归入良性肿瘤及恶性肿瘤时，计算4种RMI对卵巢肿瘤的诊断效能，其结果均未超过4种RMI对卵巢良性、恶性肿瘤的诊断效能。值得一提的是，当交界性肿瘤归于恶性肿瘤时，其4种RMI的诊断效能均高于交界性肿瘤归于良性肿瘤的结果。故在使用RMI预测卵巢良恶性肿瘤时，应将卵巢交界性肿瘤看成一个与良性和恶性卵巢肿瘤不同的单实体。

总之，对于在术前鉴别诊断卵巢恶性和非恶性肿瘤仍然需要更多的分析，目前有很多卵巢癌预测模型，肿瘤标志物及影像学检查，但都有一定的不准确性，故在以后可以联合预测模型、肿瘤标志物及影像学检查联合筛查，提高术前诊断卵巢恶性肿瘤的敏感性和特异性。