北医李睿医考：非小细胞肺癌术前纵隔淋巴结分期指南.docx

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1、高考可切除非小细胞肺癌的准确术前纵隔临床分期以及治疗后重分期对于治疗决策是至关重要的。在2007年，欧洲胸外科医师学会（ESTS）公布了一项整合了影像学、内镜学以及外科技术在内的术前纵隔分期指南。在过去的几年当中，一些纵隔分期技术不断涌现，更多的证据不断发表。因此，ESTS指南需要进行新版本的修订：对于CT或者PET-CT提示的纵隔淋巴结肿大，都建议进行组织学的确认。超声内镜细针穿刺活检（EBUS-TBNA）在有条件的情况下，是首选方法，因为它不仅是微创技术，还有除外纵隔淋巴结转移的较高灵敏性。如果EBUS-TBNA是阴性的，那么可以通过手术技术分期，同时进行淋巴结清扫或活

2、检。而电视纵隔镜的推荐级别高于普通纵隔镜。内镜分期技术与外科技术的联用可以获得最高的准确度。假设CT上未见肿大淋巴结，或者PET-CT上未见高摄取淋巴结，对于≤3cm的外周肺结节可以直接进行手术切除加系统性淋巴结清扫术。对于中央型肿瘤或者有N1淋巴结受累的患者，推荐常规进行术前纵隔分期检查。至于是进行EBUS/EUS（经食道超声）细针穿刺还是纵隔镜，取决于各地医师自己的把握，但原则是采用最小的创伤进行检查。对于超过3cm的病变，也常规推荐术前纵隔评估，特别是在有SUV高摄取的腺癌患者中。背景对于没有远处转移的非小细胞肺癌患者，纵隔分期是非常重要的，它可以对疾病程度作出准确判

3、断，指导合理治疗方式，以及判断患者预后。高考在2007年，ESTS在当时证据的基础上，发布了术前纵隔分期的指南。这个指南整合了影像学、内镜技术以及手术技术等。这个指南的应用X围非常广，而且实践性很好。它的阴性预测价值是0.94。新技术使人们对纵隔分期的了解有了进一步认识。因此，ESTS委员会同意工作组开展旧版指南的修订和更新的工作。对于术前纵隔淋巴结分期的阐述目前肺癌的治疗指南是由纵隔淋巴结的临床状态决定的。纵隔分期的目的是为了排除那些很可能存在纵隔淋巴结转移的患者，毕竟这些患者并不能在手术中获益。对于N2疾病的最佳治疗目前存在争议，这是由淋巴结的异质性决定的。所有的患者特

4、点、肿瘤特征以及切除程度都可以影响治疗方式的选择。在治疗前就病理学证实N2受累的患者需要接受外科多学科综合治疗，这些患者先进行诱导化疗或者诱导放化疗。假设纵隔淋巴结获得了降期，或者这些淋巴结及肿瘤的缓解非常显著，则可以进行手术切除及系统性淋巴结清扫，从而在可接受的并发症前提下获得可观的五年生存率。目前公认的一些预后预测因素，其中的一些与原发肿瘤有关，另外一些与淋巴结疾病的程度有关。进入外科多学科综合治疗的患者，首先他的病变在技术上应当是可切除的。高考假设患者的病变不可切除，如已经存在了结外转移（通过纵隔镜可以清晰的观察到），或者在CT上呈现的整块融合状N2受累，便无法进入接

5、下来的外科多学科治疗。这些患者假设身体状况允许，应当是放化疗的绝对适应征。整块N2疾病很难以定义，但是它与美国胸外科医师学会（ACCP）循证医学临床实践指南所描述的影像学“A组病变”有一些关联。这一组影像学定义为纵隔的淋巴结浸润融合，很难评估以及分辨单个的淋巴结。整块的概念并不严格地规定淋巴结的大小，但是根据ACCP的指南，短径超过25mm的淋巴结就可以定义为整块受累（V级）。整块受累可以表现为单站或者多站/多区域的淋巴结受累。由于这篇文章讨论的是术前淋巴结分期，因此获取整块纵隔淋巴结疾病的技术将不在此进行讨论。术前纵隔淋巴结分期尽管我们应当追求最高的敏感度和阴性预测值，工

6、作组也认为在严格的评估之后，10%以内的病理N2也是可以接受的。在彻底的纵隔分期之后，这种遗漏的病理N2一般也是单站并且可切除的。目前有几项可采用的技术，但是这也取决于当地医疗水平和习惯这些技术包括：1.影像学技术1.1胸部CT高考胸部CT一直在肺癌影像学中有着重要的地位。然而，由于它的低敏感度（55%）和特异度（81%），我们不可能单独靠CT所提供的解剖图像就选择如何进行组织的活检的方式。1.2PET-CT扫描PET联合CT可以进一步提高淋巴结分期的准确性，总体的敏感度在80-90%，特异度85-95%。PET-CT在外周型非小细胞肺癌中有着检测纵隔淋巴结疾病的较高的阴性

7、预测值。除了以下几种情况：I．可疑N1淋巴结转移II．肿瘤＞3cmIII．中心型肿瘤，并且CT或者PET没有发现可疑淋巴结转移在一项日本的研究当中，143例CT发现N1淋巴结受累的患者（淋巴结短径大于1cm）中的30%都病理证实了N2或N3受累的情况。一项近期的荟萃分析证实，PET-CT的阴性预测值在肿瘤≤3cm的患者中是94%（649名患者），而肿瘤＞3cm的T2（第6版TNM分期）患者中是89%（130名患者）。这项发现在西班牙学者的一项近期的前瞻性研究中得到了确认：对于外周型≤3cm的肿瘤，PET-CT的预测