肺癌是全球死亡率第1、发病率第2的恶性肿瘤，其中非小细胞肺癌（non-small cell lung cancer，NSCLC）占所有肺癌的85%[1-2]。NSCLC患者的N分期一直采用淋巴结转移的解剖范围确定，自第4版NSCLC TNM分期以来，N分期一直延续N0（无淋巴结受累）、N1（同侧支气管周围和/或同侧肺门淋巴结和肺内淋巴结受累）、N2（同侧纵隔和/或隆突下淋巴结受累）和N3（对侧纵隔、对侧肺门、同侧或对侧斜角肌或锁骨上淋巴结受累）的分类方式[3]。直到最新发布的第9版TNM分期系统[4]，N2更新了N2a（N2单站点）和N2b（N2多站点）两个亚分类。在临床实践中，N1期阳性NSCLC患者大多处于Ⅱ期或者Ⅲ期，其5年生存率仅50%左右，复发转移风险仍高[5-8]。因此，准确的亚分类可能对N1期阳性NSCLC患者也十分重要。然而第9版TNM分期更新的数据认为，增加根据N1期区域淋巴结转移的站点数目进行N1a和N1b亚分类并不能获得更好的预测效果[4, 9]。
有研究[10-11]发现，N1期区域淋巴结阳性数量（number of positive regional lymph nodes，nPRLN）是NSCLC患者的独立预后因素。借鉴于阳性淋巴结数量是定义乳腺癌、食管癌、胃癌等恶性肿瘤N分期的关键因素[12-14]，本研究设想通过探索N1期nPRLN对NSCLC患者生存的影响，为更好地判断N1期NSCLC患者预后提供临床依据，同时可能为TNM分期的修订提供新依据。
1 资料与方法
1.1 临床资料
本研究通过使用SEER*Stat 8.4.2软件，从SEER Research数据库（17 Regs，2012nov sub）中提取患者信息。SEER数据库是一个公开访问的癌症信息数据库，其对所有录入的患者身份信息进行去识别化处理，因此无需知情同意。纳入标准：（1）2010—2015年确诊的N1期NSCLC患者；（2）原发肿瘤为单发。排除标准：（1）非病理确诊；（2）患者来源为尸体解剖或者死亡证明；（3）M1期患者；（4）手术方式并非肺叶切除联合纵隔淋巴结清扫（手术编码33）；（5）接受过术前放疗；（6）生存时间<3个月；（7）组织分化、肿瘤原发部位等信息不明确或未知。患者筛选流程见图1。
图1
患者筛选流程图
1.2 资料提取
从数据库中提取以下变量：患者ID、诊断年份、年龄、性别、婚姻状况、原发部位、侧别、组织学类型、分级、TNM分期、手术方式、放化疗情况、放疗与手术的先后顺序、肿瘤大小、胸膜浸润情况、生存时间、生存状态和死亡原因。根据国际肿瘤疾病分类第三版（ICD-O3）将肿瘤分为腺癌（SEER代码8140、8250、8254、8255、8260、8310、8323、8480、8481、8550、8574）、鳞状细胞癌（SEER代码8070～8074、8083、8084）和其他（SEER代码8010、8012、8022、8031、8032、8046、8052、8082、8230、8240、8430、8441、8490、8507、8560、8980）。所以本研究根据第9版美国癌症联合委员会癌症分期系统对所纳入患者进行准确分期。
1.3 统计学分析
使用X-tile软件基于Kaplan-Meier方法确定N1期nPRLN的最佳截断值，并根据最佳截断值将患者分为2组。分类变量以频数和百分比表示，采用Pearson χ2检验确定组间平衡性。为了平衡两组间的基线特征，采用最近邻法和0.02卡钳值对两组患者进行1∶1倾向性评分匹配（propensity score matching，PSM）。用于匹配的变量包括：年龄、性别、肿瘤部位、肿瘤位置、组织学类型、组织分化程度、临床分期、T分期、放疗、化疗、区域淋巴结检查数量（number of regional nodes examined，nRNE）和胸膜浸润情况。采用单因素和多因素Cox比例风险模型确定独立预后因素。基于Kaplan-Meier法绘制生存曲线，并采用log-rank检验比较两组生存曲线间的差异。本研究的主要结局指标为总生存期（overall survival，OS）和肺癌特异性生存期（lung cancer-specific survival，LCSS）。所有分析和绘图均使用R软件（4.2.1）和相关R软件包进行，检验水准α=0.05。
2 结果
2.1 患者的基线资料
本研究共纳入1316例TxN1M0期NSCLC患者。使用X-tile软件，基于OS的差异，确定了nPRLN的最佳截断值为3。根据最佳截断值，将患者分为nPRLN≤3组（n=1165）和nPRLN>3组（n=151）。且由于SEER数据库中nRNE为连续型变量，为了方便分组和处理，也使用X-tile软件确定了nRNE的最佳截断值为13个。PSM前，两组患者在化疗、放疗和nRNE方面差异有统计学意义（P<0.05）。经PSM后，两组基线资料差异无统计学意义，具有均衡可比性；见表1。
表1
1316例TxN1M0期非小细胞肺癌患者的基线资料［例（%）］
2.2 生存分析
本研究依据Kaplan-Meier法绘制了PSM前后TxN1M0期 NSCLC患者的生存曲线。在PSM前后，nPRLN≤3组的OS和LCSS均优于nPRLN>3组；见图2。
图2
Kaplan-Meier生存曲线
a：PSM前OS；b：PSM前LCSS；c：PSM后OS；d：PSM后LCSS；PSM：倾向性评分匹配；OS：总生存期；LCSS：肺癌特异性生存期；nPRLN：区域淋巴结阳性数量
2.3 总生存期和肺癌特异性生存期影响因素的Cox回归分析
单因素Cox回归分析结果显示，年龄、性别、组织学类型、分化程度、T分期、化疗、放疗、胸膜浸润情况和nPRLN均与患者的OS显著相关（P<0.05）。并且以上变量除性别外，都与患者的LCSS密切相关（P<0.05）。nRNE只影响患者的LCSS，与OS无关。多变量Cox回归分析显示，年龄、性别、组织学类型、分化程度、T分期、化疗、放疗、nRNE和nPRLN［HR=1.52，95%CI（1.22，1.89），P<0.001］是影响OS的独立危险因素；年龄、组织学类型、分化程度、T分期、化疗、放疗、nRNE和nPRLN［HR=1.72，95%CI（1.36，2.18），P<0.001］是影响LCSS的独立危险因素；见表2～3。
表2
总生存期影响因素的单因素和多因素Cox回归分析结果
表3
肺癌特异性生存期影响因素的单因素和多因素Cox回归分析结果
3 讨论
上世纪90年代至今，NSCLC的TNM分期保持着一定的更新与变化[3, 15-17]，但其中N分期一直保持着N0～N3的分类模式。尽管不断有建议对N分期分类方式进行修订[18-21]，但直到最新发布的第9版TNM分期才首次正式提出将N2期分为单站N2受累（N2a）和多站N2受累（N2b）[4,22]。而第9版TNM分期更新的数据认为基于N1期区域淋巴结阳性站点数目进行单站N1受累（N1a）和多站N1受累（N1b）亚分类并不能获得更好的预测效果[4]。除此以外，还有多项研究[19-20,23]发现基于区域淋巴结阳性站点数目的亚分类N1b与N2a也不能显示出明显的生存差异，这些原因都限制了根据N1期站点阳性数目进行亚分类。本研究通过探索N1期nPRLN对于NSCLC患者生存的影响，期待为未来TNM分期的修订提供新的依据。
肺癌是全身唯一仅根据解剖部位而不考虑受累淋巴结的肿瘤负荷，来确定肿瘤N分期的恶性肿瘤[17]。在乳腺癌、食管癌、胃癌等恶性肿瘤中，阳性淋巴结数量是定义N分期的关键因素[12-14]。既往有研究[11,24]报道，阳性淋巴结数量与肺癌患者的生存率关系密切，是N1期NSCLC患者的独立预后因素。Wei等[25]的研究根据增多的转移淋巴结数量将患者分为4个组，发现随着转移淋巴结数量的增加，患者的生存变差，且组间具有明显差异，认为阳性淋巴结数量在影响NSCLC患者预后方面强于解剖分类。Saji等[26]的研究提出了合并解剖的pN分期和基于淋巴结受累数量的nN分期能更好地预测NSCLC患者的预后。本研究依据N1期淋巴结阳性数量将NSCLC患者分为nPRLN≤3组和nPRLN>3组，nPRLN≤3组的OS和LCSS均明显优于nPRLN>3组。单因素和多因素Cox回归分析结果也证实N1期nPRLN>3是NSCLC患者预后的独立危险因素。以上内容证实，N1期nPRLN可作为判断NSCLC患者预后的可靠指标，这将可能为TNM分期N1期亚分类的修订提供新的依据。
本研究仍存在不足之处。首先，由于本研究为回顾性研究，潜在选择偏倚不能被排除，但本研究采用PSM方法来平衡组间差异，最大程度减少偏倚对研究结果的影响。其次，在SEER数据库中，N1期区域淋巴结阳性站点数目缺失，所以本研究无法分析N1期区域淋巴结阳性站点数目在评估TxN1M0期NSCLC患者预后方面的作用。但第9版TNM分期更新的数据认为增加根据N1期区域淋巴结转移的站点数目进行N1a和N1b亚分类并不能获得更好的预测效果。
综上所述，在TxN1M0期NSCLC患者中，N1期nPRLN>3是NSCLC患者预后的独立危险因素，这将可能为TNM分期N1期亚分类的修订提供新的依据。
利益冲突：无。
作者贡献：徐正水、刘丹丹负责设计研究方案，收集数据，论文初稿撰写；王家琛、常力丹、陈佳、姜建涛参与数据整理与分析；孔冉冉、刘士源、朱敏霞参与绘图，研究方案可行性调查分析，文献调研与整理；徐正水、李少民负责选题，论文设计，结果分析与解读，审核论文；所有成员均参与论文审阅与修改。
肺癌是全球死亡率第1、发病率第2的恶性肿瘤，其中非小细胞肺癌（non-small cell lung cancer，NSCLC）占所有肺癌的85%[1-2]。NSCLC患者的N分期一直采用淋巴结转移的解剖范围确定，自第4版NSCLC TNM分期以来，N分期一直延续N0（无淋巴结受累）、N1（同侧支气管周围和/或同侧肺门淋巴结和肺内淋巴结受累）、N2（同侧纵隔和/或隆突下淋巴结受累）和N3（对侧纵隔、对侧肺门、同侧或对侧斜角肌或锁骨上淋巴结受累）的分类方式[3]。直到最新发布的第9版TNM分期系统[4]，N2更新了N2a（N2单站点）和N2b（N2多站点）两个亚分类。在临床实践中，N1期阳性NSCLC患者大多处于Ⅱ期或者Ⅲ期，其5年生存率仅50%左右，复发转移风险仍高[5-8]。因此，准确的亚分类可能对N1期阳性NSCLC患者也十分重要。然而第9版TNM分期更新的数据认为，增加根据N1期区域淋巴结转移的站点数目进行N1a和N1b亚分类并不能获得更好的预测效果[4, 9]。
有研究[10-11]发现，N1期区域淋巴结阳性数量（number of positive regional lymph nodes，nPRLN）是NSCLC患者的独立预后因素。借鉴于阳性淋巴结数量是定义乳腺癌、食管癌、胃癌等恶性肿瘤N分期的关键因素[12-14]，本研究设想通过探索N1期nPRLN对NSCLC患者生存的影响，为更好地判断N1期NSCLC患者预后提供临床依据，同时可能为TNM分期的修订提供新依据。
1 资料与方法
1.1 临床资料
本研究通过使用SEER*Stat 8.4.2软件，从SEER Research数据库（17 Regs，2012nov sub）中提取患者信息。SEER数据库是一个公开访问的癌症信息数据库，其对所有录入的患者身份信息进行去识别化处理，因此无需知情同意。纳入标准：（1）2010—2015年确诊的N1期NSCLC患者；（2）原发肿瘤为单发。排除标准：（1）非病理确诊；（2）患者来源为尸体解剖或者死亡证明；（3）M1期患者；（4）手术方式并非肺叶切除联合纵隔淋巴结清扫（手术编码33）；（5）接受过术前放疗；（6）生存时间<3个月；（7）组织分化、肿瘤原发部位等信息不明确或未知。患者筛选流程见图1。
图1
患者筛选流程图
1.2 资料提取
从数据库中提取以下变量：患者ID、诊断年份、年龄、性别、婚姻状况、原发部位、侧别、组织学类型、分级、TNM分期、手术方式、放化疗情况、放疗与手术的先后顺序、肿瘤大小、胸膜浸润情况、生存时间、生存状态和死亡原因。根据国际肿瘤疾病分类第三版（ICD-O3）将肿瘤分为腺癌（SEER代码8140、8250、8254、8255、8260、8310、8323、8480、8481、8550、8574）、鳞状细胞癌（SEER代码8070～8074、8083、8084）和其他（SEER代码8010、8012、8022、8031、8032、8046、8052、8082、8230、8240、8430、8441、8490、8507、8560、8980）。所以本研究根据第9版美国癌症联合委员会癌症分期系统对所纳入患者进行准确分期。
1.3 统计学分析
使用X-tile软件基于Kaplan-Meier方法确定N1期nPRLN的最佳截断值，并根据最佳截断值将患者分为2组。分类变量以频数和百分比表示，采用Pearson χ2检验确定组间平衡性。为了平衡两组间的基线特征，采用最近邻法和0.02卡钳值对两组患者进行1∶1倾向性评分匹配（propensity score matching，PSM）。用于匹配的变量包括：年龄、性别、肿瘤部位、肿瘤位置、组织学类型、组织分化程度、临床分期、T分期、放疗、化疗、区域淋巴结检查数量（number of regional nodes examined，nRNE）和胸膜浸润情况。采用单因素和多因素Cox比例风险模型确定独立预后因素。基于Kaplan-Meier法绘制生存曲线，并采用log-rank检验比较两组生存曲线间的差异。本研究的主要结局指标为总生存期（overall survival，OS）和肺癌特异性生存期（lung cancer-specific survival，LCSS）。所有分析和绘图均使用R软件（4.2.1）和相关R软件包进行，检验水准α=0.05。
2 结果
2.1 患者的基线资料
本研究共纳入1316例TxN1M0期NSCLC患者。使用X-tile软件，基于OS的差异，确定了nPRLN的最佳截断值为3。根据最佳截断值，将患者分为nPRLN≤3组（n=1165）和nPRLN>3组（n=151）。且由于SEER数据库中nRNE为连续型变量，为了方便分组和处理，也使用X-tile软件确定了nRNE的最佳截断值为13个。PSM前，两组患者在化疗、放疗和nRNE方面差异有统计学意义（P<0.05）。经PSM后，两组基线资料差异无统计学意义，具有均衡可比性；见表1。
表1
1316例TxN1M0期非小细胞肺癌患者的基线资料［例（%）］
2.2 生存分析
本研究依据Kaplan-Meier法绘制了PSM前后TxN1M0期 NSCLC患者的生存曲线。在PSM前后，nPRLN≤3组的OS和LCSS均优于nPRLN>3组；见图2。
图2
Kaplan-Meier生存曲线
a：PSM前OS；b：PSM前LCSS；c：PSM后OS；d：PSM后LCSS；PSM：倾向性评分匹配；OS：总生存期；LCSS：肺癌特异性生存期；nPRLN：区域淋巴结阳性数量
2.3 总生存期和肺癌特异性生存期影响因素的Cox回归分析
单因素Cox回归分析结果显示，年龄、性别、组织学类型、分化程度、T分期、化疗、放疗、胸膜浸润情况和nPRLN均与患者的OS显著相关（P<0.05）。并且以上变量除性别外，都与患者的LCSS密切相关（P<0.05）。nRNE只影响患者的LCSS，与OS无关。多变量Cox回归分析显示，年龄、性别、组织学类型、分化程度、T分期、化疗、放疗、nRNE和nPRLN［HR=1.52，95%CI（1.22，1.89），P<0.001］是影响OS的独立危险因素；年龄、组织学类型、分化程度、T分期、化疗、放疗、nRNE和nPRLN［HR=1.72，95%CI（1.36，2.18），P<0.001］是影响LCSS的独立危险因素；见表2～3。
表2
总生存期影响因素的单因素和多因素Cox回归分析结果
表3
肺癌特异性生存期影响因素的单因素和多因素Cox回归分析结果
3 讨论
上世纪90年代至今，NSCLC的TNM分期保持着一定的更新与变化[3, 15-17]，但其中N分期一直保持着N0～N3的分类模式。尽管不断有建议对N分期分类方式进行修订[18-21]，但直到最新发布的第9版TNM分期才首次正式提出将N2期分为单站N2受累（N2a）和多站N2受累（N2b）[4,22]。而第9版TNM分期更新的数据认为基于N1期区域淋巴结阳性站点数目进行单站N1受累（N1a）和多站N1受累（N1b）亚分类并不能获得更好的预测效果[4]。除此以外，还有多项研究[19-20,23]发现基于区域淋巴结阳性站点数目的亚分类N1b与N2a也不能显示出明显的生存差异，这些原因都限制了根据N1期站点阳性数目进行亚分类。本研究通过探索N1期nPRLN对于NSCLC患者生存的影响，期待为未来TNM分期的修订提供新的依据。
肺癌是全身唯一仅根据解剖部位而不考虑受累淋巴结的肿瘤负荷，来确定肿瘤N分期的恶性肿瘤[17]。在乳腺癌、食管癌、胃癌等恶性肿瘤中，阳性淋巴结数量是定义N分期的关键因素[12-14]。既往有研究[11,24]报道，阳性淋巴结数量与肺癌患者的生存率关系密切，是N1期NSCLC患者的独立预后因素。Wei等[25]的研究根据增多的转移淋巴结数量将患者分为4个组，发现随着转移淋巴结数量的增加，患者的生存变差，且组间具有明显差异，认为阳性淋巴结数量在影响NSCLC患者预后方面强于解剖分类。Saji等[26]的研究提出了合并解剖的pN分期和基于淋巴结受累数量的nN分期能更好地预测NSCLC患者的预后。本研究依据N1期淋巴结阳性数量将NSCLC患者分为nPRLN≤3组和nPRLN>3组，nPRLN≤3组的OS和LCSS均明显优于nPRLN>3组。单因素和多因素Cox回归分析结果也证实N1期nPRLN>3是NSCLC患者预后的独立危险因素。以上内容证实，N1期nPRLN可作为判断NSCLC患者预后的可靠指标，这将可能为TNM分期N1期亚分类的修订提供新的依据。
本研究仍存在不足之处。首先，由于本研究为回顾性研究，潜在选择偏倚不能被排除，但本研究采用PSM方法来平衡组间差异，最大程度减少偏倚对研究结果的影响。其次，在SEER数据库中，N1期区域淋巴结阳性站点数目缺失，所以本研究无法分析N1期区域淋巴结阳性站点数目在评估TxN1M0期NSCLC患者预后方面的作用。但第9版TNM分期更新的数据认为增加根据N1期区域淋巴结转移的站点数目进行N1a和N1b亚分类并不能获得更好的预测效果。
综上所述，在TxN1M0期NSCLC患者中，N1期nPRLN>3是NSCLC患者预后的独立危险因素，这将可能为TNM分期N1期亚分类的修订提供新的依据。
利益冲突：无。
作者贡献：徐正水、刘丹丹负责设计研究方案，收集数据，论文初稿撰写；王家琛、常力丹、陈佳、姜建涛参与数据整理与分析；孔冉冉、刘士源、朱敏霞参与绘图，研究方案可行性调查分析，文献调研与整理；徐正水、李少民负责选题，论文设计，结果分析与解读，审核论文；所有成员均参与论文审阅与修改。
