【Lancet子刊】协和医院向阳团队：妊娠滋养细胞肿瘤预测，从FIGO 2000到革命性未来模型

2024年11月7日，北京协和医院妇科肿瘤中心向阳团队在期刊《eClinicalMedicine》上发表了题为“Prognosticating gestational trophoblastic neoplasia: from FIGO 2000 to future models”的研究论文。团队提倡专门的评分模型，每个模型都针对特定的临床目标量身定制，而不是依赖单个系统来解决多个临床目标。此外，必须将生物和遗传标记集成到这些模型中，以提高准确性。展望未来，团队强调先进技术和多中心合作，以建立更加个性化和适应性强的GTN管理框架，最终改善临床实践和结果。

https://www.thelancet.com/journals/eclinm/article/PIIS2589-5370(24)00469-3/fulltext

关于妊娠滋养细胞肿瘤

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妊娠滋养细胞肿瘤（GTN）描述了一系列起源于妊娠滋养细胞的罕见妇科恶性肿瘤。GTN可分为4种主要的组织病理学亚型：侵袭性葡萄胎（IM）、绒毛膜癌、胎盘部位滋养细胞肿瘤（PSTT）和上皮样滋养细胞肿瘤（ETT）。超过90%的患者，通过有效的化疗方案和标准化的综合管理策略，实现完全缓解。人绒毛膜促性腺激素（hCG）是GTN的特异性生物标志物，对于早期检测和监测治疗效果至关重要。

全球公认的FIGO 2000系统，为评估GTN患者的预后和临床状态设定了标准，尤其是那些患有浸润性葡萄胎和绒毛膜癌的患者（PSTT和ETT的独特临床病理特征，意味着FIGO系统不适用于这些亚型）。2015年的更新引入了一个超高风险类别，通过使分数与结果更紧密地保持一致，来提高系统的预后准确性。

FIGO 2000预后评分系统。

针对GTN改进FIGO 2000的未来方向：为不同的临床结果，开发多方面模型

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团队建议预测方法的4个主要目标应该是：

1. 预测单药治疗耐药性的模型：在2021年FIGO更新中，化疗耐药性定义为血清β-hCG降低≤10%或连续≥2个化疗疗程后增加。通过对治疗前临床特征和治疗变量的回顾性分析，例如，药物不良反应的严重程度和治疗开始后hCG的下降速度，旨在预测对单药治疗的耐药性。

2.评估多药化疗耐药性的模型：该目标侧重于确定对每种不同多药方案（EMA/CO、FAEV等）耐药的预测因子，帮助每位患者选择最合适的治疗计划。然而，对于低风险患者，确定多药耐药的预测因子可能缺乏证据基础，因为出于伦理考虑、副作用和成本，大多数患者不会开始使用多药方案进行治疗。

3.预测耐药病例中二线或挽救治疗疗效的模型：该目标评估了不同二线治疗的有效性，包括改用另一种单药治疗或多药治疗，适用于已产生耐药的患者。它还可以预测哪些患者可能对特定治疗反应更好。然而，对临床环境中免疫治疗结果的预测仍处于起步阶段，并且受到接受此类治疗的患者数量少的阻碍。

4.预测复发或生存的模型：通过整合治疗前后的一系列临床特征，这些模型应预测长期结果，例如，复发和死亡风险。鉴于治愈的GTN患者的复发率低于许多其他恶性肿瘤，该模型不应依赖FIGO 2000。相反，应通过回顾性分析重新设计它，包括治疗前后的影像学特征、hCG趋势和化疗耐药史等因素，以评估复发的可能性。对于复发风险较高的GTN患者，该模型建议增加治疗后随访的频率，延长巩固治疗的持续时间，或更早开始免疫治疗。

新的GTN评分系统和与一线化疗耐药性特别相关的预后指标的确定。

总结

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1. 免疫治疗的前景：自2017年以来的研究显示，免疫治疗在GTN中显示出疗效，尤其是对于持续耐药的患者。未来的评分系统应纳入免疫治疗反应的预测标志物。

2. 遗传/分子动力学的理解：推进对GTN遗传/分子动力学的理解，对于开发个性化医学方法至关重要，确定指示治疗反应或耐药性的生物标志物，将改变GTN护理。

3. 生物和遗传生物标志物的整合：将这些标志物整合到GTN预后模型中是一个有前途的方向，需要AI等先进技术，来管理复杂的大容量数据。

4. AI在GTN管理中的应用：AI可以通过全面分析多维数据集并创建复杂的决策支持系统来改变GTN管理，但需要克服数据质量和伦理监管等挑战。

5. PSTT和ETT的特殊挑战：PSTT和ETT是GTN的罕见亚型，具有不同的生物学行为，需要量身定制的评分系统，来预测预后并指导治疗决策。

6. 全球合作和数据共享的重要性：GTN的稀有性意味着需要多中心合作和全球数据共享，这对于增强对GTN病理生物学的理解，以及改善患者护理和结果预测至关重要。

7. 悬而未决的问题：开发新的、临床相关的GTN预后模型需要多方利益相关者的参与，全面努力使用最新的多组学技术来表征GTN的分子景观，并特别考虑如何最好地预测PSTT和ETT患者的预后。

参考资料：

1.Ngan, H.Y.S. ∙ Seckl, M.J. ∙ Berkowitz, R.S. ∙ et al.

Diagnosis and management of gestational trophoblastic disease: 2021 update

Int J Gynaecol Obstet. 2021; 155 Suppl 1:86-93

2.Ngan, H.Y.S.

FIGO staging for gestational trophoblastic neoplasia 2000 - FIGO oncology committee

Int J Gynecol Obstet. 2002; 77:285-287