译者的话：本文为自学译文，敬请批判性阅读。
早癌的诊治就像一个非常精美的工艺品的制作过程。制作前，需要有个相对完美的设计方案（基础知识），制作时按计划精雕细作，完成后反复审视琢磨。今天看到河内洋教授讲课的内容，深有感触，分享日本肝胆外科教授的一段话：
结直肠癌病理相关的补充阅读
随着筛查方案的实施和内镜黏膜下剥离、内镜下全层切除等内镜切除技术的进步，黏膜下浸润性结直肠癌(CRC)的患者数量有望增加。淋巴结转移(LNM)发生在约10%的T1 CRC病例中，因此基于LNM的风险评估内镜下T1 CRC切除术后是否需要额外的手术切除并清扫淋巴结是很重要的。目前日本指南将淋巴血管浸润阳性，低分化腺癌(Por)/黏液癌(Muc)/印戒细胞癌(Sig)，浸润深度≥1000μm，肿瘤出芽2级或3级作为LNM的确定危险因素。如果这些危险因素中有一个或多个存在，患者被认为是LNM的“高风险”，建议手术切除。另一方面，没有任何危险因素的“低风险”病变的安全性已被先前的研究证实。
然而，这些准则的一些问题需要克服，以实现更标准化的标准。其中之一是当病变由两个或两个以上级别的组织学分化组成时，如何评估肿瘤分化等级，因为不同指南对肿瘤分级的分类不同。根据WHO分类，肿瘤分级按照最差分化进行分类，根据日本指南的优势分化进行分类(图1)。然而，即使在日本，肿瘤分级的方法也因机构而异。最近日本两项涵盖4000多例T1 CRC病例的广泛多中心研究在方法上存在分歧——一项采用优势分化分析，另一项采用最差分化分析。换句话说，内镜切除后是否进行额外手术切除取决于分析是基于最差分化还是优势分化。
图1 T1型结直肠癌中两种或两种以上组织学分化成分的肿瘤分级模式。
本文回顾性评估了2001年至2021年在我院接受首次或额外手术切除的971例T1型结直肠癌患者。肿瘤分级根据最差或优势分化分析分为低级别(高分化至中分化)和高级别。研究了LNM与这两个分级分析之间的相关性，以确定哪种肿瘤分级分类方法，即最差或优势的分化分析，评估T1期CRC中LNM风险的最佳方法。
表1 本研究中肿瘤分级的分类。
结果
研究群体
图2显示了研究流程图。在研究期间，共有1038名pT1型结直肠癌患者接受了初始或额外的手术切除和淋巴结清扫。其中，28例在切除时患有同步浸润性癌症的患者，3例疑似Lynch综合征，2例家族性腺瘤性息肉病，4例炎症性肠病，1例术前化疗和/或放疗，29例患者档案和当地变量登记数据缺失。因此，971例患者符合条件并被纳入分析。表3为本研究患者的临床病理特征。淋巴结清扫率为9.8%(95/971)，平均清扫淋巴结数为20±11个(中位数19个)。
图2 研究流程图。
表2 患者基线特征(n=971)。
最差分级与优势分化类型分类
表4比较了LNM作为单一预测因子存在的最差和优势分化分析的预测能力。在最差分化分析中，高分级率为17.0%，在优势分化分析中，高分级率为0.8%。LNM在最差分化分析中敏感性为27.4%，在优势分化分析中敏感性为2.1%，特异性分别为84.1%和99.3%。
表3 肿瘤分级对淋巴结转移的预测价值作为一个单一的预测因子(最差和优势分化分析)。
表4和表5描述了各种因素与LNM之间的关系，以及单变量和多变量逻辑回归分析中临床病理决定因素的OR。单因素分析显示，最差分化分析显示LNM与肿瘤分级有显著相关性，而优势分化分析显示LNM与肿瘤分级无显著相关性。多因素logistic回归证实，通过最差分化分析的肿瘤分级是一个独立的预后因素，而基于优势分化的肿瘤分级没有保留独立的预测价值。
表4 临床病理因素与最差分化分析的关系。
表5 临床病理因素与淋巴结转移的关系(优势分化分析)。
讨论
这项研究分析了哪种评估组织学分化等级作为T1 CRC患者LNM的危险因素的方法(最差或优势分化分析)在诊断性能方面更优越。本研究得出结论，当通过最差分化分析评估肿瘤分级时，与通过优势分化评估不同，肿瘤分级成为LNM的独立预后因素。此外，最差分化分析显示出更高的敏感性，降低了T1 CRC中将LNM患者误诊为阴性的风险，尽管优势分化分析显示出更高的特异性，避免了可能不必要的手术。
WHO分类采用最差分化分析，而JSCCR指南采用优势分化分析。然而，根据最差或优势成分评估肿瘤分级实际上取决于日本的机构。在9个单一机构中，4个机构采用最差分化分析，4个机构采用优势分化分析，其余1个机构采用的方法尚不清楚。在优势鉴别分析中，本研究中有0.8%(8/971)的队列被定义为高级别，这与以往研究中优势鉴别分析发现的0.6%-5.0%相等。这表明这种方法可能缺乏作为风险因素的敏感性。本研究强调并促进了对这一问题的讨论。通过最差分化分析分类，本研究中17.0%(165/971)的队列被定义为LNM高风险人群，而以往研究中这一比例为8.2%-16.4%。
最差分化分析的敏感性(27.4%)高于优势分化分析的敏感性(2.1%)。这表明，根据最差分化分析来分类肿瘤级别是可取的，以避免遗漏LNM阳性病例。然而，最差分化分析的特异性(84.1%)低于优势分化分析(99.3%)，这可能导致不必要的手术增加。本研究数据集缺乏LNM阳性病例，这些病例通过最差分化分析被认为是高风险，但通过优势分化分析被认为是低风险，因此无法直接评估最差分化的疗效。这可能是由于T1b的高发病率(88.7%)以及淋巴血管浸润与LNM之间的强相关性。在本研究中，作为LNM最可靠的预测因素之一，淋巴血管浸润的评估在标准技术的基础上辅以免疫组织化学染色技术，包括淋巴浸润的D2-40和血管浸润的Victoria Blue/Elastica van Gieson。因此，淋巴血管浸润的阳性率(55.2%)高于其他研究报道的阳性率(39%-42%)，导致LNM的优势比为11.5，高于以往研究报道的4.2-8.1。
这项研究有几个局限性。首先，这是一项回顾性的单中心研究，与最近的4000多例T1 CRC病例的大规模多中心研究相比，样本量相对较小。其次，本研究的分析没有考虑单纯通过内窥镜治疗的T1 CRCs，其中LNM状态仍不确定。因此，该排除包括29例经最差分化分析确定的高级别病例，而未经显性分化分析确定，这可能会在本研究结果中引入选择偏倚。
总而言之，肿瘤分级与最差分化分析是T1期结直肠癌发生LNM的独立危险因素。评估肿瘤分级的最差分化分析对T1 CRC中LNM的敏感性高于优势分化分析。
参考文献：略。
附图（来自河内洋教授讲座《结直肠ESD治愈性诊断方面黏膜下层浸润深度策略方法》）：
