肝內膽管細胞癌淋巴結轉移的預測和治療

賀康麗， 劉 宏， 李星悅

1 山西醫科大學 第一臨床醫學院， 太原 030000； 2 山西醫科大學第一醫院 肝膽胰外科， 太原 030000

肝內膽管細胞癌(intrahepatic cholangiocarcinoma, ICC)是第二大原發性肝癌，其發病率在近40年逐漸上升[1]。ICC呈高度惡性，患者預后極差[2]，由于其獨特的解剖結構，極易發生淋巴結轉移(lymph node metastasis, LNM)[3]。有多篇文獻[4-13]報道，ICC患者發生LNM后總生存期(overall survival, OS)明顯下降，臨床癥狀如腹痛、腹脹、黃疸的發生率也會升高[14]。有研究[15]顯示，即使患者接受根治性肝切除術(R0)，LNM仍會影響患者預后。根治性手術切除是唯一可能治愈ICC的手段[16]，并且有無LNM可決定是否繼續進行淋巴結清掃(lymph node dissection, LND)以及術后輔助治療方法的選擇，因此預測LNM的發生具有重要意義。對于不能行手術治療的晚期ICC患者，新輔助治療可使腫瘤降期、縮瘤等，為此類患者提供了二次切除的機會。本文就預測LNM的模型、LND及術后輔助的爭議和新輔助治療的發展作一綜述。

1 LNM的預測

1.1 利用臨床血清學指標預測 韓超等[17]構建血清腫瘤標志物CA199、CA125、CA242預測LNM的受試者工作特征曲線(ROC曲線)，并計算曲線下面積(AUC)分別為0.648、0.736、0.731；截斷值分別為150.6、35.7、43.4 U/ml。該研究結果表明腫瘤標志物CA199、CA125、CA242對預測LNM具有重要的臨床價值，將各截斷值與臨床正常參考范圍上限進行比較，發現CA199超出正常值上限近4倍(0～37 U/ml)，CA125接近正常范圍(0～40 U/ml)，CA242超出2倍(0～20 U/ml)，因此在臨床工作中可以通過檢測上述指標來對LNM進行預測。Navarro等[11]通過同樣的方法證實了CA199對于LNM的預測價值，但在該研究中CA199的截斷值為120 U/ml，超出正常值上限3倍。

Yamada等[18]對CA199在主動脈旁淋巴結及其他區域旁淋巴結的預測能力進行了區分。通過構建ROC曲線，確定主動脈旁LNM和其他區域旁LNM的AUC分別為0.66和0.79，截斷值分別是224 U/ml(超出正常值上限6倍)和117 U/ml(超出正常值上限3倍)。因此，當患者CA199水平超出正常值上限6倍時應警惕主動脈旁LNM的發生，手術中可進行術中病理冰凍檢查，以便指導下一步手術操作。

2020年，Chen等[19]首次將CA199與D-二聚體聯合評分標準(CDPC)用以預測LNM。該研究發現D-二聚體、CA199、CDPC的AUC分別為0.620、0.69、0.722，結果提示CDPC對于LNM的預測有較好的應用價值，且比單獨的CA199或D-二聚體預測價值更高。但在CDPC-ROC曲線中，CA199的截斷值為997.80 U/ml，遠遠超出正常值上限，與上述文獻[11，17]計算的數值也有所出入，造成該結果的原因并未說明，還需在臨床中進一步觀察及驗證。CA199在臨床中多用來預測胰腺癌的發生，作者認為，CA199升高即表明ICC患者可能已經發生胰腺轉移等情況，但大部分文獻支持當CA199水平超出正常值上限3倍時就應該警惕LNM的發生。

此外，Harada等[15]及魏妙艷等[20]通過研究發現，血清癌胚抗原(CEA)水平不同時，ICC患者的淋巴結轉移率存在差異，高CEA水平患者的淋巴結轉移率較高；研究[20]還發現TBil水平與LNM亦密切相關。提示CEA及TBil水平可用于LNM的預測，但具體的量化指標仍需進一步驗證。

1.2 利用臨床影像學數據預測

1.2.1 利用CT預測 CT在診斷LNM方面應用較多，其敏感度和特異度分別為55.8%和95.2%[6]。2016年，日本學者Yamamoto等[21]通過構建CT比率[動脈期(AP)腫瘤CT值/正常肝實質CT值]預測LNM的ROC曲線，分析最佳CT比率截斷值為0.88。此外，該研究首次建立了腫塊型ICC的評分標準(LMIC評分)，計算AUC為0.784，證實LMIC評分在臨床中具有極高的預測價值。2019年，Zhu等[14]首次分析了增強CT平衡期(EP)對LNM的預測價值，研究發現形態分類、EP CT值-最大值和EP增強比是LNM的3個獨立風險因素，并構建列線圖，計算AUC為0.814，結果顯示該列線圖預測LNM的價值極高。增強CT對LNM的預測價值毋庸置疑，上述兩篇文獻分別從增強CT的AP和EP出發，構建相關模型且證實了模型的臨床應用價值，但是由于其驗證隊列較少，未來還需大量的臨床數據繼續驗證并改進，以便更好的指導臨床治療。

1.2.2 利用MRI預測 Zhou等[22]回顧性分析了91例腫塊型ICC病例，發現表觀彌散系數和淋巴結直徑≥10 mm為LNM的獨立預測因素。二者聯合構建ROC曲線計算的AUC為0.857，敏感度和特異度分別為90.0%和76.6%，充分表明該聯合模型具有較高的應用價值。利用MRI特征預測LNM的相關研究較少，但仍不可忽略其重要性。

1.2.3 利用影像對未知淋巴結狀態預測 Tsilimigras等[23]通過研究發現，增強成像模型可以為無法評估淋巴結狀態(Nx)的患者進行預后分析。結果顯示該模型的約登指數為0.885 7，依據該模型進行分層的患者與臨床病理以淋巴結狀態分層的患者5年OS相似，表明該模型對預測Nx患者預后具有極大的應用價值。此外，通過影像診斷并分析，還發現腫瘤位于肝門周圍、多發性腫瘤、淋巴結腫大、腫瘤直徑>5 cm是LNM的獨立預測因素[5,11,15,20]。但也有研究[21]顯示腫瘤大小與LNM之間并無顯著相關性。盡管影像學指標的獲取過于依賴影像科醫生的主觀判斷及影像設備，但是CT與MRI的診斷價值不可否認，在臨床工作中，需多學科聯合，盡可能全面準確的診斷病情。

1.3 血清學指標與影像學數據聯合預測 Meng等[24]在2018年首次開發并驗證了聯合CA199、淋巴結大小、腫瘤原位點、腫瘤生長模式、組織學分級的列線圖用以預測LNM。計算主要隊列與驗證隊列的C指數值分別為0.770和0.824，表明該列線圖具有良好的預測價值。2019年，Ji等[4]開發并驗證了CT的8個放射特征聯合CA199的放射組學列線圖用以預測LNM。研究發現在主要隊列(n=103)與驗證隊列(n=52)中，該列線圖在分辨淋巴結是否轉移方面均表現出較高的準確性，兩組隊列的AUC分別為0.846 2和0.892 1。特別是在CT診斷的淋巴結陰性組中，該列線圖對于淋巴結狀態的診斷價值顯著超過CA199。同年，Xu等[25]開發并驗證了聯合支持向量機(SVM)模型、CA199和 MRI報告的列線圖用來計算LNM的概率。SVM模型由增強MRI中5個與淋巴結狀態最相關的特征組成，構建SVM模型預測LNM的ROC曲線并計算AUC，在初始隊列(n=106)和驗證隊列(n=42)中，AUC分別為0.788和0.787。聯合開發的列線圖的初始隊列和驗證隊列的AUC分別為0.842和0.870，表明該列線圖在LNM方面有極大的應用價值，并且較SVM模型應用價值高。Yoh等[6]通過研究發現血清CA199≥37 U/ml、ICC伴肝門侵犯、淋巴結腫大(≥10 mm)是LNM的獨立預測指標，該研究聯合此3項指標并構建了預測LNM的低風險模型，計算AUC為0.874。該模型可以指導低風險LNM患者的治療。這3個模型的成功開發以及極高的臨床應用價值為預測LNM的相關研究提供了新的思路，期待未來有更多的高準確性模型出現。

1.4 利用細胞分子預測 何坤等[26]發現細胞外基質蛋白在正常淋巴管、ICC、合并LNM的ICC組織中表達各不相同，LNM組升高最多。Yamaoka等[27]研究顯示CD90在LNM的細胞中表達顯著升高(P<0.01)，該研究還發現與腫瘤轉移相關的上皮-間充質轉化相關基因CXCR4和MMP7在CD90陽性細胞中顯著升高，CD90陽性細胞還可通過激活Wnt/β-catenin信號從而增加LNM的發生率。朱彤等[28]研究亦表明CD90的表達與LNM密切相關。從細胞分子或基因等角度出發的預測研究較少，但這可以成為一個新的研究方向，期待未來有新的進展。

2 根治性切除患者存在的治療爭議

2.1 LND治療 對于手術中是否應選擇LND，部分學者持支持意見。Yoh等[29]通過一項傾向評分匹配研究發現，LND組的OS及中位無病生存期(disease free survival, DFS)相較于未行LND組顯著延長(P值均<0.05)，且該研究還發現兩組術后并發癥的發生率相似，甚至LND組在疾病復發后獲得更好的生存率。Kim等[30]的研究亦支持該結論。對于淋巴結陽性的患者，有研究[31]表明接受LND可顯著改善患者預后。朱明輝等[32]認為LND可以改善患者的OS，并且常規清掃即可達到較好的治療效果。但是也有部分研究不支持行LND。一項薈萃分析[33]結果表明無論淋巴結狀態如何，均不推薦LND。該研究結果顯示，LND組與無LND組術后OS、DFS或復發率差異均無統計學意義，但LND組術后并發癥的發生率顯著高于無LND組(P<0.05)，嚴重影響患者的預后。另一項傾向評分匹配研究[10]同樣認為LND并不能改善患者的OS，且會增加術后并發癥的發生率及延長住院時間。對于淋巴結陰性的患者，有研究[31,34-35]發現LND并不能改善患者的OS。而Kizy等[36]對LNM患者是否進行手術存在爭議，該研究發現手術聯合化療與僅接受化療的患者中位生存時間無明顯差異。

Brauer等[9]研究顯示ICC患者LND最佳閾值為≥3個淋巴結，但同時也發現LND數量與OS之間并無關聯，即無論是≥3個淋巴結(P=0.186)還是美國癌癥聯合委員會[37]建議的≥6個淋巴結(P=0.318)，OS均無明顯差異。然而Zhang等[10]發現隨著轉移淋巴結的數量增多，患者的OS及無復發生存率越來越差。Kim等[38]通過研究認為手術時應切除≥5個淋巴結以便于更好的分期。

綜上所述，治療的爭議主要在于是否應選擇LND。作者認為，在臨床手術時應綜合考慮患者的身體素質、麻醉情況、手術時間、手術出血量、術中所見解剖關系等因素來決定是否進行LND，并且在手術中根治性切除，即達到R0切除較LND更為重要。

2.2 輔助化療 Jutric等[39]回顧性分析了160例ICC合并LNM病例，結果發現未接受輔助化療與接受輔助化療的淋巴結陽性患者OS分別為9個月和20個月，表明對于淋巴結陽性的患者，未接受輔助化療者OS顯著縮短。Asaoka等[12]發現輔助化療可顯著改善LNM患者的OS，但并不能改善淋巴結陰性或未檢查淋巴結的患者OS。Hammad等[7]也發現輔助治療并不能改善淋巴結陰性患者的OS，亦不能改善R1/R2患者的OS。Harada等[15]發現R0切除后淋巴結陽性會影響患者術后OS，并建議行輔助治療。但Hu等[34]研究結果顯示，在LNM或無LNM的患者中，輔助治療均不能改善患者的OS。

歸納分析發現大多數研究建議淋巴結陽性的患者術后應接受輔助治療，但更重要的還是接受R0切除。

3 晚期ICC患者的新輔助治療

中晚期ICC患者常因腫瘤體積大、伴有血管侵犯或遠處轉移等情況喪失了根治性切除的機會，新輔助治療可使部分患者腫瘤成功降期從而接受二次切除，為患者提供了新的生存希望。

1984年，新輔助化療首次應用于頭頸部鱗狀癌的治療并獲得成功[40]，隨后獲得了越來越多的關注及發展。吉西他濱聯合順鉑方案是最早且最傳統的ICC化療方案[41]，目前新輔助化療仍多采用該方案。一項回顧性研究[42]納入了74例晚期ICC患者接受新輔助化療，經mRECIST標準評估，有39例(53%)接受了二次切除，術后生存期與首次行手術患者無差異。雖然研究樣本量較少，但>50%的二次切除率初步證實了新輔助化療的可行性。Otani等[43]研究顯示，患者經新輔助化療后獲得了二次切除的機會，并在隨訪期11個月內生存。化療聯合局部治療作為晚期ICC患者新輔助治療的手段之一，目前已在臨床進行小規模的應用；而化療聯合放療、肝動脈灌注、選擇性內放射治療等方法的療效還需進一步臨床試驗來證實[44-46]。

隨著精準治療時代的到來，基因靶向治療腫瘤越來越受到重視。靶向治療通過抑制腫瘤細胞膜表面分子從而抑制細胞內信號傳導通路來控制腫瘤細胞的增殖、凋亡、黏附等。目前已有多種藥物用于ICC的治療，如BGJ398(成纖維細胞生長因子受體激酶抑制劑)[47]、索拉非尼(多種酪氨酸蛋白激酶抑制劑)[48]、阿帕替尼(血管內皮生長因子受體2拮抗劑)[49]、阿伐替尼(表皮細胞生長因子抑制劑)[50]、AG-120(異檸檬酸脫氫酶1抑制劑)[51]等。但靶向治療的耐藥性、成本控制等問題給癌癥的治療帶來了一定局限性。

此外，免疫治療同樣為晚期ICC患者提供了新的生存希望。程序性細胞死亡受體1抑制劑，如帕博利珠單抗和納武單抗在治療晚期ICC中的療效已被初步證實[52-54]。HHLA2、巨噬細胞調節分子CD47、SATB1等分子檢查點也被發現可以作為免疫治療的靶標[55-57]，但其抑制劑的療效仍需進一步研究。

雖然新輔助治療應用于晚期ICC治療的相關研究尚有不足，但現有研究已取得的成果令人欣喜，未來還需開展更多前瞻性研究來證實新輔助治療對晚期ICC患者的作用。

4 小結與展望

近年來ICC的發病率不斷上升，LNM的發生影響患者治療方案的選擇。血清腫瘤標志物CA199、CEA等，影像學檢查CT、MRI等對預測LNM的發生率均有極高的應用價值，二者聯合的新的預測模型在臨床中已經得到初步驗證，但仍需大量的前瞻性試驗繼續研究。根治性手術切除仍是ICC患者治愈的唯一可能，但對于LND及術后輔助治療的選擇存在爭議，大多數研究支持對于術前預測淋巴結陰性的患者無需進行LND，對于淋巴結陽性的患者應進行LND并加以輔助化療。新輔助化療、分子靶向治療、免疫治療等新輔助治療手段的出現為晚期ICC患者提供了生存希望，但現有研究進展不足，仍有很大的發展空間，值得不斷深入探索。希望開展更具價值的前瞻性研究，構建更有效的LNM預測模型。ICC患者的治療應以多學科治療為前提，手術為基礎，不斷完善LND、術后輔助技術及新輔助治療等治療手段，為患者提供更多的治愈機會。

利益沖突聲明：所有作者均聲明不存在利益沖突。

作者貢獻聲明：賀康麗、李星悅負責收集文獻，歸納分析，撰寫論文；賀康麗、劉宏、李星悅負責修改論文；賀康麗、劉宏負責課題設計，擬定寫作思路，指導撰寫文章并最后定稿。