基于分子分类的子宫内膜癌分期调整及预后风险分层：FIGO 2023与FIGO 2009的对比

《Virchows Archiv》：Molecular classification-driven stage migration and prognostic risk stratification in endometrial cancers: FIGO 2023 vs FIGO 2009

　　子宫内膜癌FIGO 2023分期系统整合形态学与分子分类显著影响临床分期迁移（21.2%↑/1.9%↓）及预后分层（12.5%↑ vs 2.3%↓），提示分子标记（如POLE突变、p53异常）需纳入辅助治疗决策制定，需更多研究验证临床转化价值。

　　

摘要

FIGO 2023子宫内膜癌（EC）分期系统鼓励将分子分类与传统组织病理学参数相结合，以更好地进行预后评估和制定治疗方案；然而，由于分子检测的可用性有限，这一系统的普及受到了阻碍。本研究旨在评估在分期、风险组分层（ESGO/ESTRO/ESP）以及辅助治疗方案方面，采用FIGO 2023分期与FIGO 2009分期相比所产生的影响。共有234例子宫内膜癌患者分别使用FIGO 2023和FIGO 2009分期方法进行了分期：其中130例仅通过组织形态学进行分期（“分子分类未知组”；n = 130/234），104例通过完整的形态-分子分类进行分期（“分子分类已知组”；n = 104/203），后者采用Sanger测序检测POLE突变，并通过免疫组化检测p53和错配修复蛋白）。结果显示，FIGO 2023分期方法导致了一定程度的分期变化，主要影响低分期（I期和II期）的子宫内膜癌患者，其中分期上升的情况多于下降的情况。在没有分子分类的情况下，12.3%的病例分期上升，1.5%的病例分期下降。结合形态学和分子分类后，分期变化的比例增加了9.3%，其中21.2%的病例分期上升，1.9%的病例分期下降。形态学特征（如侵袭性组织学、显著的LVSI、肿瘤位置）和分子特征（如p53突变/POLE突变）均对分期变化有贡献。在104例接受分子分类的患者中，有12.5%的患者的分期发生变化，而在130例未进行分子分类的患者中仅有2.3%的患者的分期发生变化，这可能对辅助治疗方案产生影响。风险分层发生变化的患者中，大多数可能从更积极的治疗方案中受益，而少数患者则可能从治疗方案调整中获益。我们的研究结果表明，结合形态学和分子分类的FIGO 2023分期系统对分期和风险组分层有显著影响，尤其对高分级早期子宫内膜癌患者具有潜在的治疗意义。需要进一步开展全面的研究，以充分明确分子分类在FIGO 2023分期系统中的实际作用。