前列腺癌是男性常见的恶性肿瘤，精准的分期和风险评估对于治疗决策和预后判断至关重要。前列腺特异性膜抗原（PSMA）-PET 是一项近年来风靡全球的高科技影像技术，正在重新定义前列腺癌的分期和风险评估。然而，PSMA-PET 的临床应用还存在一些争议。
为了解决这个问题，科学家们提出了一个新的想法 —— 前列腺癌分子影像标准化评估（PROMISE）标准。这一标准旨在通过标准化 PSMA-PET 报告，为前列腺癌患者提供更为精确的分期和风险评估。那么，这种「黑科技」真的能带来革命性的变化吗？
近期，Lancet Oncology 杂志刊登了一项多中心回顾性队列研究结果，旨在结合 PSMA-PET 和 PROMISE 标准，探索其在前列腺癌分期和风险评估中的应用。本研究的目标是通过分析全球各地前列腺癌患者的数据，验证 PSMA-PET 结合 PROMISE 标准的有效性，并将其与现有的临床风险评估工具进行比较。
图 1. 研究截图
本文重点一览：
1）分期评估：PSMA-PET 结合 PROMISE 标准可用于前列腺癌患者的精确分期，提供比传统影像技术更为详尽的肿瘤定位信息。
2）风险评估：基于 PSMA-PET 的 PPP 标尺能够有效分层高风险和低风险患者，帮助临床医生制定更为精准的治疗计划。
研究设计与方法
本研究是一项多中心回顾性研究，纳入了 2014 年 10 月 30 日至 2021 年 12 月 27 日期间在德国四家医院接受 PSMA-PET 检查的前列腺癌的患者。通过 Cox 回归模型，研究人员创建了定量和视觉的 PSMA-PET PROMISE（PPP）标尺，评估整体生存率的潜在预测因子，并使用 Harrell 的 C 指数进行性能评估。
图 2. 研究流程
研究结果
患者临床特征
共分析了 2414 名男性患者，其中 1110 名属于开发队列，502 名属于内部验证队列，802 名属于外部验证队列。截至 2023 年 6 月 30 日，901 名患者死亡，中位随访时间为 52.9 个月。
PSMA-PET 检测结果与队列特征
在生化复发阶段亚组中，PSMA-PET 监测出了 432/710 例（61%）病变。综合开发队列和内部验证队列与外部验证队列患者之间的一些特征存在差异（总生存[OS]事件：544/1612 例[34%] vs 357/802 例[45%]；M0：925/1612 例[57%] vs 337/802 例[42%]；总病变数超过 20 个：246/1612 例[15%] vs 201/802 例[25%]）。
PPP 指标与总体生存的关系
研究者对 16 种潜在 PPP 指标在开发队列中预测 OS 的单变量 Cox 回归分析结果如图 3 所示。其中 14 种指标与 OS 显著相关，局部肿瘤分期 T2u、T3a 和 Tr 以及区域淋巴结状态 N1 与 OS 不相关。总肿瘤体积和总肿瘤病灶数之间存在中等正相关 ( r = 0.59)。
图 3. 开发队列中 PPP 变量与总体生存率关联的单变量回归分析（n = 1110）
PPP 列线图的开发及验证与应用
为了提高临床适用性，将评估分为纯视觉 PPP 指标与结合视觉和定量 PPP 指标。将分子成像局部肿瘤、局部区域淋巴结、盆腔外淋巴结、骨转移、器官转移和总肿瘤病变数六个变量纳入视觉 PPP 列线图的 LASSO+Cox 回归生存模型，将分子成像局部肿瘤、局部区域淋巴结、盆腔外淋巴结、骨转移、器官转移和总肿瘤体积（每升）和肿瘤 SUV 平均值（每单位）七个变量纳入定量 PPP 列线图。使用 LASSO+Cox 回归模型开发 PPP 列线图，并计划在未来研究中进行进一步分析。
在内部验证队列中展示了 3 年和 5 年总体生存概率的视觉和定量 PPP 列线图。开发队列和内部验证队列中定量和视觉 PPP 列线图的 C 指数分别为 0.82（95% CI 0.80–0.85）和 0.79（0.77–0.81）。PPP 列线图被应用于合并开发队列和内部队列的个体患者数据集以及外部验证队列。计算出的截止点用于将每个患者分为高风险组和低风险组。内部验证队列中的相应总体生存概率显示了列线图风险辨别的准确性。内部和外部验证队列之间 PPP 列线图的直接比较表明，除转移性去势抵抗性前列腺癌（mCRPC）亚组外，所有疾病阶段的预后准确度都相似。在 mCRPC 亚组中，内部验证队列中的两个 PPP 列线图的预后判断价值均显着高于外部验证队列。
图 4. PPP 列线图和各自的 3 年和 5 年总生存概率，用于视觉评估（A–C；n = 502）或定量评估（D–F；n = 500）
临床风险评分与生存曲线
研究者绘制了所有患者以及初始分期和生化复发亚组的总生存曲线，分别根据 PPP 列线图和 NCCN、STARCAP 和 EAU 临床风险评分按高风险组和低风险组分层。这些曲线表明，PPP 列线图对初始和生化复发亚组的区分能力分别比 STARCAP 和 EAU 风险评分更准确，而 PPP 列线图区分高风险和低风险组的能力与 NCCN 临床风险评分相似。同时也绘制了分为低风险和高风险组的非 mCRPC、转移性激素敏感型前列腺癌（mHSPC）和 mCRPC 亚组的总生存曲线。GAFITA 和 PPP 列线图均对 mHSPC 和 mCRPC 亚组的 OS 率进行了准确的分层，在所有队列中都观察到了 PPP 视觉和定量列线图的相似区分能力。
图 5. 全部患者的总生存曲线（A, D, G），初始亚组（B, E, H）和生化复发亚组（C, F, I）在综合开发和内部验证队列（n = 1612）中的表现
研究结论
本研究的 PPP 标尺在前列腺癌早期和晚期阶段准确地分层了高风险和低风险群体，并在预测整体生存率方面表现优异，甚至优于现有的临床风险工具。研究结果支持进一步验证和改进 PPP 标尺，并开展长期随访研究（NCT06320223），以确保其在临床实践中的广泛应用。
