JNET Type 2B在结直肠肿瘤内镜诊断中的应用价值

刘 明，谢佳宜，谭川川，阮晓惠，王 震，罗晓蓓，林建姣，项 立，李爱民，韩泽龙，刘思德

1南方医科大学南方医院消化内科，广东 广州 510515；2南方医科大学第一临床医学院，广东 广州 510515；3湖南中医药大学第一附属医院内镜中心，湖南 长沙 410208；4深圳市龙岗区人民医院消化内科，广东 深圳 518172

结直肠癌是常见的恶性肿瘤，全球发病率居于第3位［1-2］，而结直肠癌的预后与早期诊断密切相关［3-4］。窄带光成像放大内镜（ME-NBI）能清楚地观察病变微细结构和边界，从而评估病理性质和肿瘤浸润深度，可有效鉴别肿瘤性和非肿瘤性息肉［5-6］。2014年，日本内镜窄带光成像技术专家小组（JNET）提出统一的结直肠MENBI分类标准，即JNET分型［7］。既往文献报道ME-NBI下JNET分型具有良好的诊断效力，但JNET 2B型的诊断灵敏度、准确性普遍低于JNET的其他3型［8-9］，因此提高JNET 2B型的预测病变组织病理学类型准确性具有重要的临床意义［10-11］。Sumimoto等［12］指出2B型病变需结合PP分型进行综合诊断，从而进一步明确病灶的性质。但关于PP分型对JNET 2B分型预测病变组织病理学类型准确性的提高尚未有深入研究。本研究将通过回顾性分析诊断为JNET 2B型的病例资料来探讨影响JNET 2B分型预测病变组织病理学类型准确性的因素，并探索PP分型对提高JNET 2B分型预测病理组织学准确性的意义。

1 资料和方法

1.1 研究对象

回顾性收集2018年7月～2021年4月南方医科大学南方医院（包括南方医院深圳消化诊疗中心、南方医院增城分院）行ME-NBI检查诊断为JNET 2B并有病理诊断的结直肠病变患者资料，排除患有家族性腺瘤性息肉病、炎症性肠病、复发及侵袭深度不明的病变，共有255 例患者的261 个病变纳入研究。

1.2 内镜评估方法

采用巴黎分类标准［13］对肿瘤的内镜下形态进行评估分类，将病灶形态分类：0-Ip、0-Is、0-Isp及0-Is+IIc归为隆起型；0-IIc、0-IIa及0-IIa+IIc归为平坦型；0-III为凹陷型；LST为侧向发育型。ME-NBI采用JNET分类标准［7］进行评估。JNET分型标准：根据病灶的血管和表面形态分为4型。1型：血管不可见，表面结构为黑点或白点，预测组织学类型为增生性息肉或无蒂锯齿状息肉；2A型血管结构分布和粗细均匀，表面结构规整，提示低级别上皮内瘤变；2B型：血管和表面结构不规整，提示高级别上皮内瘤变或黏膜下浅层浸润癌；3型：血管区域稀疏或增粗血管中断，表面结构无定形，提示黏膜下深层浸润癌。通过ME-NBI分析，根据病灶的表面微结构及血管形态进行诊断，血管和表面结构不规则或模糊的为JNET 2B型［13］。对于进行了色素染色的病变，通过放大内镜进行诊断PP分型［14］。PP分型根据腺管开口形状特点分为7型［15］。Ⅰ型：圆形；Ⅱ型：星芒状；ⅢL型：管状或长杆状为主；ⅢS型：小型类圆形，但比正常开口小；Ⅳ型：沟槽装、分枝状或脑回状；ⅤI型：开口大小不一且排列不规则；ⅤN型：无结构。

1.3 病理评估方法

依据第五版WHO肿瘤分类［16］及维也纳分类标准［17］进行病理分组，腺瘤Ⅰ级、Ⅱ级及轻中度不典型增生为低级别上皮内瘤变组（LGIN）；腺瘤Ⅲ级、重度不典型增生、黏膜内癌为高级上皮内瘤变组（HGIN）；黏膜下浸润深度<1000 μm为黏膜下浅层浸润癌组（SM-S）；黏膜下浸润深度≥1000 μm为黏膜下深层浸润癌组（SM-D）。

1.4 统计学分析

使用SPSS 26.0软件对数据进行统计分析。计数资料采用中位数、平均数、百分比、频数表示，数据比较采用χ2检验或Fisher确切概率法，P<0.05被认为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 一般情况

255 例患者中，男性163 例，女性92 例，年龄33～81 岁，中位年龄59 岁，平均年龄58.4 岁，共261 处病灶（表1）。其中，病变部位为左半结肠（降结肠至直肠）197 例，右半结肠（盲肠至横结肠）64 例。平均病变直径为20.7 mm。

表1 不同病理诊断的JNET 2B型病变患者的临床资料Tab.1 Clinical data of the patients with JNET type 2B lesions

2.2 诊断为JNET 2B型病变对应的病理结果

LGIN组91 例（34.9%），HGIN组132 例（50.6%），SM-S组13 例（5.0%），SM-D组25例（9.6%）。而HGIN/SM-S共占55.6%（145/261），非HGIN/SM-S占44.4%（116/261）（表1）。

2.3 分析影响JNET 2B型预测病变组织病理学类型准确性的因素

表2 为病灶形态（隆起型、平坦型、凹陷型、侧向发育型）、病变部位（左半结肠、右半结肠）及病变大小（<10 mm、10～19 mm 和≥20 mm）与JNET 2B 分型预测病变组织病理学类型准确性的关系。根据卡方检验的结果，病变部位与JNET 2B分型预测病变组织病理学类型准确性的差异没有统计学意义（P=0.058），而结直肠病灶的形态学分类及病灶大小均与JNET 2B 分型预测病变组织病理学类型准确性的差异有统计学意义（P<0.001）。表2中部分病例形态学分类和病灶直径数据出现缺失，我们剔除了空白的数据。

2.4 PP分型对JNET 2B型诊断的影响

在同时具有PP分型及JNET 2B分型的病变中，PP分型对病理组织判断符合率是64.4%（143/222），JNET 2B分型对病理组织判断符合率是57.2%（127/222）。根据JNET分型和PP分型分别对应的最可能的病理组织诊断，当PP分型为Vi时，则与JNET 2B分型的诊断结果相一致。JNET 2B分型与PP分型诊断一致率为36.0%（80/222）。根据卡方检验显示，PP分型对JNET 2B预测病变组织病理学类型准确性的差异有统计学意义（P<0.001）；而PP分型中的Vn分型对JNET 2B型判断SM-D的准确性具有统计学差异（P<0.001，表3）。在结直肠病灶中，JNET 2B分型与PP分型诊断一致时，即PP分型为Vi时，预测病理组织学的灵敏度为0.512，特异度为0.842，阳性预测值为0.813，阴性预测值为0.563，准确率为0.653。JNET 2B分型病灶的PP分型为Vn时，病理组织诊断为SM-D 的灵敏度为0.455，特异度为0.940，阳性预测值为0.455，阴性预测值为0.940，准确率为0.891。

表3 PP分型对JNET 2B判断病理性质的影响Tab.3 Influence of pit pattern classification on diagnostic accuracy of JNET type 2B colorectal lesions

3 讨论

窄带光成像结合放大内镜是一种新型的内镜诊治技术，能够清晰地显示病灶的表面形态和血管形态，从而能有效评估肿瘤的组织学类型和浸润深度［18-20］。JNET分类统一了以往的ME-NBI分类，将ME-NBI观察的病变表面结构与血管形态综合考虑，以早期肿瘤的病理学分类为依据将病变分为1型、2A型、2B型及3型［7,21］。文献报道JNET 2B分型对诊断HGIN/SM-S癌的能力并不显著［22-23］，Sumimoto等［12］曾对799例JNET 2B型的结直肠病变进行研究，2B分型诊断的敏感度、特异性、阳性预测值、阴性预测值、准确性分别为61.9%、82.8%、50.9%、88.2%、78.1%，诊断敏感度和特异度远低于其他3型。本研究中，JNET 2B型病灶与病理诊断相符的比率为55.6%，这反应了JNET 2B预测病变组织病理学类型的准确性相对不足。这与之前的报道相符，JNET 2B预测病变组织病理学类型准确性相对不足的原因可能是2B型病灶对应的病理类型较多且内镜下病变组织的微表面结构和微血管形态变化复杂以及临床医师的主观因素影响较大。

JNET分型中显示，JNET 2B型病灶对应的病理组织诊断可包括低级别上皮内瘤变、高级别上皮内瘤变、黏膜下浅层浸润癌及黏膜下深层浸润癌，病理类型跨度大，治疗方式也有很大差异［12,24］。LGIN、HGIN和SM-S 癌可以行内镜下切除，而当黏膜下层浸润深度≥1000 μm时，有淋巴结转移的风险，需要考虑外科手术扩大切除范围［25-26］。为做出合理的内镜诊疗决策，需要对JNET 2B分型病例的内镜及病理特征进行收集总结，分析JNET分型中的2B型预测病变组织病理学类型准确性相对不足的原因及影响因素，以完善JNET分型诊断，甚至为JNET 2B型亚分类提供依据。

Hosotani等［27］报道JNET 2B型病变中与深度浸润癌相关的因素包括隆起型病变、病灶直径大和PP分型的V型。本次研究中，发现结直肠病灶的形态学分类和病灶大小均会对JNET 2B分型预测病变组织病理学类型准确性产生影响，与文献报道相一致。直径较小、平坦型的病灶倾向于浸润程度较浅的LGIN［13］，本研究中直径<10 mm的病灶的病理结果为LGIN的占97.4%（38/39），LGIN 病灶平均直径为13.78 mm，而77.4%（48/62）的平坦型病灶病理结果为LGIN。本研究中，JNET 2B型病灶的病理结果为HGIN型的平均病灶直径为23.70 mm，SM-S型的平均病灶直径为29.62 mm，而SM-D型的平均病灶直径为25.96 mm。对于较大、带蒂的病变，需要内镜医师仔细观察，以获得病变的全貌，做出综合判断，这可能有助于提高诊断效能。由于JNET 2A和2B分型间的区别主要基于表面形态和血管形态的不规则程度，这种判断往往受医生主观影响大，需要大量的训练才能提高医生的诊断水平［7-8］。此外，JNET 2B型和3型的表面结构分别为“不规则或模糊”和“无结构”，表面结构之间的区别较为主观［28］，以上原因使得部分息肉被误判为JNET 2B分型，从而导致2B分型预测病理组织学的准确性不高。

PP分型主要用于染色内镜下观察结肠黏膜腺管开口形态，对异型增生或黏膜下浅层浸润癌具有重要的诊断价值［29-30］，Sumimoto等［12］建议2B型病变需要结合PP分型进行综合诊断。本研究统计分析同时具有JNET 2B及PP分型的病变，发现PP分型对病理结果的预测符合率低于JNET 2B分型，JNET 2B分型与PP分型诊断一致率较低（36.0%）。当JNET分型与PP分型一致时，诊断病理组织的灵敏度为0.512，特异度为0.842，阳性预测值为0.813，阴性预测值为0.563，准确率为0.653，且PP分型对JNET 2B预测病变组织病理学类型准确性的差异具有统计学意义，提示JNET分型联合PP分型相较于单独使用JNET分型有助于提高对JNET 2B型病灶的总体病理组织学预测的准确性。

根据血管形态和表面形态的不规则程度以及PP分型将JNET 2B 进行亚分型，高2B 型主要为HGIN/SM-S、SM-D，低2B型大部分病理为LGIN、HGIN/SM-S，但该亚分类仍没能将SM-D型完全区分开来，在低2B型中仍存在2%的SM-D［12］。本研究中病理为SM-D的病灶PP分型为Vi或Vn型占95.5%（21/22），其中Vn型占45.5%（10/22），只有1 例为III-s型，PP分型中的Vn型对JNET 2B型判断SM-D的准确性具有统计学差异，JNET 2B分型病灶的PP分型为Vn时，病理组织诊断为SM-D的灵敏度为0.455，特异度为0.940，阳性预测值为0.455，阴性预测值为0.940，准确率为0.891。这提示JNET 2B型病灶的PP分型为Vn型时，病灶的恶变可能性更高，病灶的病理分型为SM-D型的可能性大。

本研究显示，结直肠病灶的形态学分类和病灶大小会对JNET 2B分型预测病变组织病理学类型准确性产生影响，联合JNET分型和PP分型能提高病变组织病理学预测的准确性。但因本研究为回顾性、单中心的研究，对病灶的评估可能存在不足，且本研究样本量相对不足，我们对JNET 2B型预测病变组织病理学类型的分析仍有一定的局限性。我们期望将来开展大样本、多中心、前瞻性临床试验，进一步评价JNET 2B分型预测病变组织病理学的准确性，以期对临床工作提供更多依据。