前哨淋巴结阳性是否要进行腋窝淋巴结清扫.pptVIP

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前哨淋巴结阳性是否要进行腋窝淋巴结清扫

前哨淋巴结阳性是否要进行腋窝淋巴结清扫 NSABP-B32 乳腺科 崔树德 NSABP-B32 前哨淋巴结定位和检测 染料和核素结合定位前哨淋巴结 沿淋巴结长轴每隔2-3mm切片检查 H-E染色的切片厚度为5um NSABP-B32 更新结果 前哨淋巴结检出率:97.2% SN阳性率:26% 假阴性率:9.8% FNA/Core needle bx:8.1% Excision bx/Lumpectomy: 15.3% 检出的SN平均数:3 淋巴结阳性的患者中,仅有SNs阳性者61.4% 问题 如果前哨淋巴结阳性, 能否找到能够预测 腋窝阳性非前哨性淋巴结(PNSN) 的预测因子? SN阳性患者中, 是否有些患者可以避免腋窝清扫? 研究设计/目的 分析B-32中,前哨淋巴结H-E染色阳性并进行了腋窝清扫的患者。 进行同PNSN(阳性非前哨性淋巴结)相关因素的单变量及多变量统计分析。 建立能够预测腋窝清扫中PNSN(阳性非前哨性淋巴结)的预测模型。 研究设计 5,611例患者随机分组: Group1 2,807例患者; Group2 2,804例患者。 两组中SN阳性并进行腋窝清扫的总共1361例患者。 这些患者中有1166例进行了多变量统计分析。 多变量统计分析 同阳性NSN 相关的因子 多变量统计分析 同阳性NSN 相关的因子 多变量统计分析 同阳性NSN 相关的因子 多变量统计分析 同阳性NSN 相关的因子 非相关预测阳性NSN因子 年龄 活检的方法 组织学分级 ER/PR状态 多变量统计分析 Group1患者阳性NSN预测因素OR值 多变量统计分析 Group2患者阳性NSN预测因素OR值 结论 预测PNSN的有效预测因子按顺序为: 阳性SN数 淋巴管脉管浸润 检出的SN数 临床肿瘤大小 热点数 Interaction by treatment Treatment 结论 随着SLNs检出数目的增多及SLNs阳性数的减少,NSLN阳性的机会减少,但不会减少至0。 肿瘤较小且没有淋巴管脉管浸润,进一步降低NSLN阳性几率。 虽然对大部分阳性SLNs患者而言,认为必须进行AND,但是经过多变量预测NSLN阴性可能性大者,可以避免AND。 包括:原发肿瘤很小;没有淋巴管脉管浸润LVI;在检出的多个SLN (=5)中只有1个SLN阳性。 SLN淋巴管起源预测SLN阳性乳腺癌患者非SLN状态 介绍 乳腺癌淋巴转移通路,SLN是转移的第一站 SLN阴性预测其他淋巴结未受累 即使SLN阳性,非SLN受累阳性率也仅为30-50% 介绍 材料和方法 T1或T2乳腺癌患者,进行SLN活检术(Tc99 +/- 染料法) 术中大体检查筛选出1个或更多SLN阳性的患者 Select Detected on intra-operative 如果1个以上SLN阳性,则挑选最大者。 材料和方法 材料和方法 SLN免疫组化双染色 CD34/Ki67 D2-40/Ki67 SLN转移的评价 内皮细胞增值成份 (ECP%) 淋巴管内皮细胞增值成份 (ECP%) 两名观察者观察记录 结果 临床价值? 本研究并不是肿瘤标记物研究 LECP%很难应用在常规病理检查中 同MSK对比图例 临床价值? 分子机制 同一病人,转移的LNs较非转移LNs中,VEGFA mRNA表达明显增加(N=26) 而VEGFC和VEGFD表达无明显差别 VEGFA表达同(ECP%)和(LECP%)相关 分子机制 结论 SLN淋巴管起源预测SLN阳性乳腺癌患者非SLN状态 从生物学角度看,动物模型中淋巴结内淋巴管起源的发现应该也适用于人类疾病。 结果显示 VEGFA有重要作用。 单变量分析 Mean risk : 49.7% Median risi : 52.0% Range : 23%-90% * * NSABP-B32设计 腋窝淋巴结临床阴性 年龄、肿瘤大小、 手术方式 随机分组 Group 1 前哨淋巴结活检后 进行腋窝清扫 Group 2 前哨淋巴结活检 前哨淋巴结阳性 前哨淋巴结阴性 腋窝淋巴结清扫 不再腋窝清扫 研究启动:1999.5 研究中止:2004.2 入组病例:5,611 32.6 432 4或更多 0.002 41.4 929 1-3 检出的SN数 41.9 670 仅SNR或SNR 后续AND (G2) 0.02 35.5 691 SNR联合AND (G1) 治疗 P-值 阳性NSN % SN阳性的患者数 分类 变量 28.2 859 1 49.3 306 2 36.8 1265 1或更多 0.0001 63.5 96 0 核素聚集的热点数 78.4 74 4或更多 0.00

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