基于患者报告结局的晚期胃癌食管癌预后模型开发与验证：整合AGITG随机试验个体数据提升生存预测精准性

　　本研究针对晚期胃癌及食管癌(AGOC)预后评估难题，通过整合两项AGITG随机临床试验个体数据，开发并验证了融合临床病理指标与患者报告结局(PROs)的预后模型。研究证实纳入疲劳、疼痛、食欲减退等PRO指标可显著提升模型区分度(C-statistic从0.695增至0.723)，构建的列线图可实现6个月生存概率可视化预测，为临床决策提供个性化工具。

　　

在全球癌症负担日益加重的背景下，晚期胃癌及食管癌（AGOC）患者的生存预测始终是临床医生面临的重大挑战。传统的预后模型主要依赖临床病理学指标，如体能状态（ECOG评分）、转移灶数量、中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）等，但这些模型在预测精确性和个体化方面存在局限。尤其对于接受二线及以上治疗的患者，现有模型的适用性尚不明确。更值得注意的是，患者主观感受的症状负担——如疼痛、疲劳、食欲减退等——虽被临床广泛观察，却极少被量化纳入预后评估体系。这种"缺失的维度"正是澳大利亚研究者团队试图通过本研究填补的关键空白。

研究人员利用澳大利亚胃肠试验组（AGITG）开展的两项重要随机试验——INTEGRATE（n=152）和INTEGRATE IIa（n=251）的个体患者数据，开展了一项创新性预后模型研究。这两项试验均评估了多靶点酪氨酸激酶抑制剂瑞戈非尼（regorafenib）在经治AGOC患者中的疗效，为预后研究提供了高质量数据基础。研究团队通过系统文献回顾和专家咨询确定了候选变量，采用LASSO（最小绝对收缩与选择算子）回归进行变量筛选，并建立分层Cox比例风险模型。最终开发的列线图整合了地理区域、转移灶数量、NLR、乳酸脱氢酶（LDH）、碳水化合物抗原19-9（CA 19-9）、白蛋白、体重指数（BMI）等临床指标，以及欧洲癌症研究与治疗组织生活质量问卷（EORTC QLQ-C30）评估的四个PRO领域：食欲减退、便秘、疲劳和疼痛。

关键技术方法包括：1）使用两项多中心随机试验（INTEGRATE和INTEGRATE IIa）的个体患者数据作为开发与验证队列；2）通过Cox比例风险模型和LASSO回归进行变量选择；3）采用一致性指数（C-statistic）评估模型区分度；4）绘制校准曲线验证预测准确性；5）使用EORTC QLQ-C30和QLQ-STO22问卷标准化收集PRO数据。

主要研究结果

基线特征揭示显著症状负担

403例参与者中位年龄63岁，77%为男性，69%原发部位为胃。中位总生存期仅6个月（范围2-30个月），反映疾病高度侵袭性。PRO基线数据显现有61%患者经历食欲减退，42%存在便秘，66%报告疲劳，46%遭受疼痛，证实AGOC患者普遍承受多重症状负担。

单变量分析识别关键预后因素

9项临床病理变量和4项PRO领域达到预设显著性阈值（p<0.1）：BMI、ECOG体能状态、转移部位数量、肝脏受累、瑞戈非尼治疗、NLR、LDH、白蛋白、CA 19-9以及食欲减退、便秘、疲劳和疼痛。胃切除术变量违反比例风险假设，故后续多变量分析均按胃切除术状态分层。

多变量模型证实PRO增值作用

建立三个分层模型：M1（仅临床病理变量）、M2（M1+QLQ-C30 PROs）和M3（M2+QLQ-STO22胃痛项目）。M2显示亚洲地区患者生存优于非亚洲地区（HR=1.68，p=0.0026）；转移灶数量增加（HR=2.20，p=0.001）、NLR升高（HR=1.21，p=0.03）、LDH升高（HR=1.51，p<0.0001）和CA 19-9升高（HR=1.01，p=0.0006）预示更差生存；而较高BMI（HR=0.57，p=0.004）和较高白蛋白（HR=0.80，p=0.05）关联更好预后。PRO中仅食欲减退保持多变量显著性（HR=1.21，p=0.03）。

模型性能验证

M2和M3的C-statistic（0.723和0.718）均高于M1（0.695），证明PRO纳入提升预测精度。选择M2作为最终模型因其仅需单一问卷（QLQ-C30）即可获取所有PRO数据，减轻受访和管理负担。

列线图提供临床实用工具

开发的列线图整合10个预测因子，可计算个体化6个月生存概率。图表显示食欲减退和疼痛对生存概率的影响大于疲劳和便秘，而ECOG状态0与1间差异相对较小。

校准曲线验证预测准确性

观察值与预测值校准曲线接近45度理想线，表明模型预测准确性良好。M2（含QLQ-C30 PROs）较M1校准改善，但M3（含QLQ-STO22胃痛项目）未显进一步优势。

研究结论与意义

本研究成功开发并验证了首个专门针对经治AGOC患者、整合临床病理指标和PROs的预后模型。研究表明，患者报告的食欲减退、疼痛、疲劳和便秘症状包含独立于传统指标的预后信息，将这些指标纳入预测模型可显著提升生存预测的准确性（C-statistic提高0.028）。这一发现具有重要临床意义：首先，模型使用的EORTC QLQ-C30是国际广泛应用的标准化工具，便于临床推广实施；其次，列线图形式使复杂统计模型转化为床边实用工具，助力医患共同决策；最后，该模型可能改善临床试验分层设计，提高研究效率。

研究也存在若干局限：基于临床试验数据可能限制模型在更广泛人群中的适用性；样本量相对有限；仅适用于ECOG 0-1且接受二线及以上治疗的患者。未来研究需在真实世界人群中验证模型性能，开发电子健康记录集成工具，并探索其在初治患者和体能状态较差患者中的应用价值。

该研究发表于《Gastric Cancer》，代表了预后研究范式的重要转变——从单纯依赖客观指标到整合患者主观体验，为推动肿瘤诊疗向更加人性化、个体化方向发展提供了有力工具。随着精准医学时代的到来，这种融合"医生所见"与"患者所感"的综合评估方法，有望成为癌症预后评估的新标准。