2024年に 胸部腫瘍学ジャーナル 中国の復丹大学上海癌センターのハイクアン・チェン医師、博士らは、この論文のレビューで、早期非小細胞肺癌における非転移性リンパ節の保存を最大限にするための選択的リンパ節郭清（LND）の使用を支持した。
フォローアップとして、Chen氏のグループは第III相ランダム化対照ECTOP-1009試験を開始し、特にリンパ節陰性状態と予測されるすりガラス陰影（GGO）優勢浸潤性肺腺癌患者を対象に、系統的な縦隔LNDと縦隔LNDを持たないものを比較した。
チームは現在、 臨床腫瘍学ジャーナル 300人の患者が登録された後に中間解析が計画されており、「縦隔リンパ節転移が検出されず、系統的LND治療群で生命を脅かす合併症が発生した場合には事前に定められた終了基準が設けられている」という。
302人の患者を対象とした中間解析では、どちらの研究グループでもリンパ節転移は見られなかった。ただし、体系的な LND グループと比較して、LND を行わないグループには次のような特徴がありました。
- 手術時間の短縮: 平均 74 分 vs 109 分
- 失血量の減少: 平均 44 mL 対 82 mL
- 術後の入院期間の短縮: 平均 3.9 日 vs 4.5 日
全身的 LND 治療群で観察された合併症には、患者 1 名 (0.7%) の乳び胸、患者 1 名 (0.7%) の上大静脈損傷による術中大量出血が含まれていました。研究者らは、LNDを行わなかった群ではリンパ節切除術に関連した合併症は発生しなかったと述べた。
この研究から得られた著者らのメッセージは次のとおりです。
- GGO 優性浸潤性肺がん患者には系統的 LND は必要ない
- 縦隔 LND がない場合、系統的 LND と比較して周術期の転帰が改善される可能性がある
- 今後、LND のガイドラインは、選択的 LND の概念を組み込んだ、より正確なアプローチを採用する必要があります。
ECTOP-1009 研究には、 研究完了予定日 一方、2025年8月の調査では、 空気四川癌臨床研究センターおよび中国成都の電子科学技術大学のJieke Liu医学博士らは、低線量CTベースの肺がんスクリーニングで見られる亜充実性結節（SSN）は、上皮内腺がん（AIS）、低侵襲性腺がん（MIA）、および浸潤性腺がんである可能性があると指摘した。 (IAC)、AIS と MIA は純粋なすりガラス結節 (pGGN) として現れることが多いのに対し、IAC は固体成分を含む可能性が高いことがわかります。
研究者らは、「」を評価するために747人の患者を対象とした多施設研究を実施した。三項分類 ハビタットモデル」は、pGGN を含む胸部 CT 上で SSN として現れる肺腺癌を特徴付け、従来の 2 次元および放射線モデルと比較してモデルの診断性能をテストしました。以下は研究のハイライトです。
この研究のきっかけは何でしたか?
リューら： 肺腺癌の予後と治療上の意思決定は、病変の浸潤性と悪性度に密接に関係しています。生検では、病変内の潜在的により悪性度の高い部分領域のサンプリングが不完全であるため、腺癌の浸潤性と悪性度を決定する際に限界があります。したがって、中〜低分化型 IAC を高分化型 IAC と誤分類すると重要な介入が遅れる可能性があり、AIS および MIA を IAC と誤分類すると不必要な大規模手術につながる可能性があるため、SSN における腺癌の浸潤性と悪性度を術前に予測するには、信頼性の高い非侵襲的方法が必要です。
ハビタット イメージングは、共通の特徴に基づいて病変を一貫して定義されたサブ領域に分割することにより、病変内の空間的不均一性を捉える新しい新しいアプローチです。低線量コンピュータ断層撮影 (LDCT) で検出された SSN における肺腺癌のマルチクラス分類における生息地イメージングの可能性は、まだ解明されていません。
研究の詳細にはどのようなものがありますか?
リューら： 患者は、2018年7月から2023年5月の間に、LDCTでSSNとして現れた肺腺癌を切除した。1つの施設からの腺癌は、トレーニングセット（n=440）と内部検査セット（n=189）に分けられた。他の 3 つの施設からの腺癌が外部検査セットを形成しました (n=205)。三値分類モデルは、多変数多項ロジスティック回帰分析を使用してトレーニング セット内に構築されました。パフォーマンスは、マクロ平均およびクラス固有の受信者動作曲線下面積 (AUC) を使用して評価されました。
4 つの SSN 生息地は、LDCT 画像上の一連の減衰閾値に基づいて定義されており、おそらく小結節に対するすりガラスの寄与の減少と固体成分の寄与の増加という点での進行を表していると考えられます。生息地 4 (最も高い減衰に関連する) は、3 つのクラスにわたって進行するにつれて体積と体積比の増加を示し、多変量多項解析において非浸潤性腺癌と比較して、生息地 4 の体積比はグレード 1 およびグレード 2/3 の IAC の両方の強力な予測因子でした。
主な発見にはどのようなものがありますか?
リューら： 外部テストセットでは、マクロ集計された AUC に基づいて、生息地モデルは 2 次元 (2D) モデルよりも大幅に優れたパフォーマンスを示し、放射性モデルおよび結合モデルと比較してパフォーマンスに大きな差はありませんでした。生息地と放射線特徴の両方が SSN の不均一性を定量化しますが、減衰ベースの生息地は確立された放射線医学の概念とより一致しており、放射線科医が腫瘍の攻撃性を評価するためにすでに使用している視覚的基準を反映しています。
生息地モデル、放射線モデル、および複合モデルは、グレード 1 およびグレード 2/3 の IAC の診断では 2D モデルと比較して有意に優れた AUC を示しましたが、非浸潤性腺癌の診断では AUC に有意差はありませんでした。
心に残るメッセージにはどのようなものがありますか?
リューら： 生息地モデルは、肺がんスクリーニング中に検出される SSN のリスク層別化のための非侵襲的アプローチを提供する可能性があります。生息地モデル、放射線モデル、および結合モデルはすべて、3 次元でセグメント化された対象ボリュームに基づいており、これにより、直径や硬化対腫瘍比など、従来の非体積結節評価に固有の潜在的な制限が克服されました。
生息地モデルの解釈可能性と診断性能の組み合わせは、肺がんスクリーニング検査で遭遇する SSN の非侵襲的リスク層別化における臨床的有用性を裏付けています。
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ECTOP-1009 は、中華人民共和国国家自然科学財団、上海科学技術イノベーション行動計画の医療イノベーション研究特別プロジェクト、および上海市衛生健康委員会による健康産業特別臨床研究プロジェクトによって支援されています。
Liu氏のグループによる研究は、国立自然科学財団、四川省自然科学財団、中央大学基礎研究基金の支援を受けた。
Chen、Liu、および共著者は業界との関係を明らかにしていません。