一、69例乳腺癌新辅助化疗临床报告（论文文献综述）
高歌[1]（2021）在《磁共振成像联合超声检查对乳腺癌新辅助化疗疗效的评估》文中研究指明目的:探讨磁共振成像（magnetic resonance imaging,MRI）联合超声检查（ultrasound,US）对比单独MRI在评估乳腺癌新辅助化疗（neoadjuvant chemotherapy,NAC）完全病理缓解（pathologic complete response,pCR）中临床价值。方法:回顾性收集2016年12月-2019年12月3年期间,在青岛大学附属医院乳腺病诊疗中心就诊并接受完整新辅助化疗周期的患者,收集该部分患者的基本信息如年龄,病理信息包括肿瘤的大小、淋巴结状态、组织学分级和分子分型、化疗方案及完整影像学周期的检查（MRI和US）图像及检查所见。依据严格纳入排除标准,纳入完全符合标准的患者共146例。根据患者术前最后一次NAC后乳腺MRI和US影像图像及检查所见,将单独使用MRI评估和使用MRI联合US后简称为评估分为影像学完全缓解（radiographic complete response,r CR）和非影像学完全缓解（non-radiographic complete response,non-r CR）两组。1.以病理学为金标准,运用诊断性检验的方法对单独MRI与MRI联合US评价NAC疗效进行一致性检验,计算出Kappa值。2.计算出单独MRI与MRI联合US预测PCR的敏感度、特异度和阳性预测值（positive predictive value,PPV）。3.进一步在乳腺癌四种亚型（HR+/HER-2+、HR+/HER-2-、HR-/HER-2+、HR-/HER-2-）进行一致性分析和相关统计学指标分析。结果:1.本实验最终按照严格纳入排除标准,共纳入146名符合标准的原发性浸润性乳腺癌NAC患者,NAC化疗后术后病理检测其中有36名术后达到PCR,其PCR率为24.7%。NAC后,单独MRI评估r CR 28例中有22例（78.6%）术后达到pCR,MRI联合US评估r CR 21例患者中有17例（81.0%）术后达到pCR。单独MRI评价NAC疗效准确性为86.3%（126/146）,pCR与病理学评价一致性（Kappa）为0.602。MRI联合US评价NAC疗效准确性为84.2%（123/146）,其中pCR与病理学评价一致性（Kappa）为0.507。单独MRI和MRI联合US评估pCR的PPV值分别为78.6%和81.0%。2.146名患者中有34名（23.2%）HR+/HER-2+亚型患者;63名（43.2%）HR+/HER-2-亚型患者;23名（15.8%）HR-/HER-2+亚型患者;26名（17.8%）HR-/HER-2-亚型患者。36例pCR患者中在HR+/HER-2+亚型中9例（26.5%）、在HR+/HER-2-亚型中10例（15.9%）、在HR–/HER-2+亚型中8例（34.8%）、在HR–/HER-2-亚型中9例（34.6%）。3.在这四种亚型中分别使用单独MRI和MRI联合US评价NAC疗效准确性和病理一致性（Kappa）进行分析。可见四种亚型中单独使用MRI评价NAC疗效的准确性和一致性除HR+/HER-2+这一亚型相同外均高于MRI联合US。其中准确性最高的为HR+/HER-2-亚型,分别为88.9%和85.7%;在HR+/HER-2+亚型两组准确性相同且为四组亚型中准确率最低为82.4%。单独使用MRI四种亚型一致性最高为HR-/HER-2+（0.721）;MRI联合US一致性最高为HR-/HER-2-亚型（0.620）。4.无论是单独MRI还是MRI联合US预测NAC后pCR的PPV值在HR–/HER-2-亚型乳腺癌患者均为最大（分别为85.7%和100%）,在HR+/HER-2-中均为最小（分别为71.4%和60.0%）。结论:1.对于整体原发浸润性乳腺癌患者进行分析,单独MRI及MRI联合US均为评估乳腺癌NAC疗效检查有效手段。在准确性及一致性检验中单独MRI要优于MRI联合US。2.在统计学相关参数检验中,NAC后评估pCR采用MRI联合US优于单独MRI,且在不同亚型乳腺癌患者中除了HR+/HER-2-亚型,仍是MRI联合US较单独MRI能更有效地预测NAC后pCR。
李强[2]（2021）在《乳腺癌新辅助化疗疗效的影响因素分析及预测模型构建》文中研究表明目的:探索乳腺癌新辅助化疗反应的影响因素,建立新辅助化疗疗效的临床预测模型,早期评估患者对化疗的敏感性,指导个体化的治疗。方法:回顾性分析2014年1月～2019年12月于南昌大学第一附属医院和2017年8月～2020年5月于南昌大学第二附属医院初治的124例乳腺癌新辅助化疗患者的临床病理资料,根据新辅助化疗后的病理反应分为有效组和无效组。采用χ2检验对两组的临床病理指标进行单因素分析;将有统计学意义的指标纳入多因素logistic回归分析,筛选出独立的预测因素并由此构建新辅助化疗疗效的临床预测模型。应用受试者工作特性曲线（receiver opera-ting characteristic curve,ROC）评价该模型的预测性能。结果:1、本研究共纳入124例新辅助化疗患者,其中有效组73例,无效组51例。单因素分析显示,两组在肿瘤大小、ER状态、分子分型、Ki-67表达状态、组织学分级上差异有统计学意义（P<0.05）,而在年龄、月经状态、淋巴结状态、病灶钙化、临床分期、化疗周期、BMI、PR状态、HER-2表达状态上差异无统计学意义。2、多因素分析显示,化疗前Ki-67表达状态、分子分型、组织学分级是新辅助化疗疗效的独立预测因素（P<0.05）。Ki-67高表达、高组织学分级和非Luminal型患者的化疗有效率高于Ki-67低表达、低组织学分级和Luminal型患者。3、Ki-67、组织学分级和分子分型单独预测化疗疗效的曲线下面积（area under the curve,AUC）分别为0.574、0.598和0.636;预测模型的AUC为0.732。此模型的最佳截断值为0.6795,灵敏度为49.3%,特异度为86.3%,阳性预测值为83.7%,阴性预测值为54.3%。4、在评价新辅助化疗疗效中,超声评价与病理学评价的一致性检验的Kappa值为0.510;超声评价的灵敏度为83.6%,特异度为66.7%,准确性为76.6%。结论:1、超声评价化疗反应与病理学评价的一致性一般,仅依靠超声成像并不能完全准确的评估化疗的真实反应。2、化疗前Ki-67表达状态、分子分型、组织学分级是乳腺癌新辅助化疗疗效的独立预测因素;Ki-67高表达、高组织学分级和非Luminal型患者对新辅助化疗更加敏感,更易从化疗中获益。3、该预测模型对新辅助化疗疗效的预测能力一般,可为指导患者个体化的治疗提供参考。
李亚丹[3]（2021）在《385例乳腺癌临床特点及预后相关因素分析》文中研究表明目的:本研究拟通过对2015-2020年在大理大学第一附属医院诊治的乳腺癌患者情况进行分析,了解乳腺癌患者一般情况及临床资料分布情况、治疗情况及历年来的变化情况,并对影响乳腺癌预后的相关因素进行分析,反映我院乳腺癌分布情况、临床特点、诊治情况、变化情况及患者生存状况,并为以后的临床工作提供借鉴。方法:统计2015年1月1日至2020年8月30日在大理大学第一附属医院诊治的385例乳腺癌患者相关资料,并分析.其一般.情况（确诊.年龄、性别、民族、BMI值、月经史、生育次数、职业、居住地、文化.程度）,临床资料（病理.类型、分型、TNM.分期、分级、肿瘤位置、脉管.侵犯情况、就诊.原因）及治疗方式（新辅助治疗、手术.方式、辅助.化疗、靶向.治疗、内分泌.治疗）的分布情况。通过X2检验比较6年来于我院就诊乳腺癌患者的一般情况、临床.资料.及治疗.情况的变化。通过.门诊.及电话.随访.了解患者.的生存..状况,使用Kaplan-Meier法.绘制.生存.曲线,计算1年、3年、5年生存率,并通过.COX回归模型.分析.影响.乳腺癌.患者.预后的相关.因素。结果:1.总体分布情况、临床特点及治疗情况:（1）一般情况:本研究385例患者中以女性为主（99%）,平均确诊年龄50.4±5.85岁,中位确诊年龄为50岁,40-60岁是高发年龄段（72%）。就诊人群以汉族为主（49%）,其次为白族（34%）,就诊患者大多为农民（85%）,文化程度以小学、文盲为主（60%）,来自大理及周边地区人群居多（90%）。女性月经情况:以未绝经患者稍多（55%）,绝经患者中,56%患者绝经年龄≤50岁。生育情况:生育1次及以上占大部分（97%）。体重指数:大部分患者BMI在正常范围内（51.4%）。（2）临床特点:首发部位为左侧或右侧乳房的人数相当,左侧稍多（51%）。浸润.性导管.癌是主要的病理.类型（84.6%）,分子.分型以Luminal B型为主（43%）。TNM分期:大部.分乳腺.癌患者肿瘤直径≤5cm,其中Tis期:2%,T1期:19%,T2期:59%。约42%患者未发现淋巴结转移,28%患者淋巴结转移数目少于3个,大部分患者（97%）未发现远处转移。病理分期:早期患者（0-II期）患者共63%,其中II期最多（48%）。组织学分级以II级为主（64%）。77%患者未发现脉管侵犯。不同民族的分子分型无显着差异,不同分子分型在肿瘤大小、分期、分级方面有差异。Luminal A型肿瘤直径较小,分期早,35.4%患者分期处于0-I期,病理学分级更多为I-II级（84.5%）。而H阳性患者肿瘤直径更大,T3-T4期患者所占比例更高（25.9%）,三阴性乳腺癌患者病分级为III级患者所占比例较其他类型高（45.9%）。在随访率方面,Lumianal A型患者规律随访率最高,约78%。70例复发转移患者中,60%为单发转移,肺是最常见的单发转移部位（29%）。（3）就诊症状:97%患者以发现乳房包块为首发症状,其中为进一步明确包块性质就诊人数占总人数55%,29%患者在发现乳房包块增大后就诊,其余患者在出现乳头破溃、溢液等明显临床症状后才到医院进行诊治。因包块破溃就诊患者肿块更大,T3-4期比例占76.9%,分期更晚,84.6%为III-IV期患者。因乳头凹陷而就诊者易出现淋巴结转移,N2-3期患者占75%。因乳房包块就诊患者肿块小,T0-2期患者占90.2%,多无或少淋巴结转移,N0-1期患者比例为76.4%,分期早,72.9%处于0-II期。（4）治疗情况:58例（15%）患者行新辅助化疗,化疗方案以蒽环类+紫杉类药物+环磷酰胺为主（53.4%）。367例（95.3%）患者行手术治疗,手术方式以改良根治术为主（95%）,行保乳手术患者仅有3例。淋巴结手术方式以腋窝淋巴结清扫术为主（86.4%）。术后346例（94.3%）患者行辅助化疗及术后靶向治疗,术后辅助化疗方案主要为蒽环类+环磷酰胺续贯或联合应用紫杉类药物（62.7%）。其中49例患者联合靶向治疗。术后228例患者行内分泌治疗,其中43%患者使用他莫昔芬治疗,46.9%患者使用芳香化酶抑制剂,23例患者（10.1%）联合使用戈舍瑞林。2.变化情况:2015至2019年,就诊人数相比大体呈上升趋势。2015年至2020年来在就诊年龄,绝经情况、肿瘤位置、病理类型、分期、分子分型方面未发现明显变化。但在治疗方式上有所改变,接受新辅助治疗、靶向治疗人数有上升趋势,且2017年后上升更明显。淋巴结手术方式选择上,自2017年开始,选择前哨淋巴结手术或前哨淋巴结活检+腋窝淋巴结清扫术患者所占比例呈上升趋势。选择除蒽环类+紫杉类药物以外的其他化疗方案的人数增加。近年来乳腺癌门诊规律随访率逐渐增加。3.预后.分析:单因素分析:年龄、BMI、分子.分型、淋巴结.转移.情况、M分期、病理分期、脉管侵犯、是否行新辅助化疗及术后辅助化疗方式、化疗周期、是否.行内.分泌治疗是影响.预后的因素（P<0.05）。多因素分析:年龄、分子.分型、淋巴.结转移.情况、M分期、病理.分期、脉管.侵犯、新辅助.化疗是预后.的影响因素。具体为:与年龄<40岁相比,年龄在40-60岁死亡风险减少（HR=0.346,P=0.002）。分子分型中,与Luminal A型乳腺癌相比,HER2阳性.型及三阴.性乳腺癌预后.更差,死亡风险增加（HR=6.454及5.988,P值均=0.001）。淋巴结转移数目越多,死亡风险越高,N1、N2、N3期患者死亡风险是N0期患者的6.197、9.020、15.970倍（P值分别为0.002、<0.001、<0.001）。分期越晚,死亡风险越高,II期、III期、IV期患者的死亡风险是0期患者的4.494倍、5.117及9.774倍,P值为0.042、0.031及0.007),而I期与0期患者相比差异不明显（P=0.233）。有远处转移者死亡风险增高（P<0.001）,有脉管侵犯者死亡风险增加（P=0.001）。行新辅助化疗可使死亡风险减少（HR=0.284,P<0.001）。结论:1.本研究中乳腺癌发病年龄集中在40-60岁,乳房包块是最常见的首发症状（97%）。2.本研究中乳腺癌病理类型以浸润性导管癌最常见,而分子分型Luminal B型为主,就诊时多在早期（0-II期）,肺是最常见的转移部位。3.不同分子分型乳腺癌患者在分期及组织学分级方面存在差异,Luminal A型乳腺癌肿瘤直径较小、分期早,病理学分级低,而HER-2阳性患者肿瘤直径更大,三阴性乳腺癌患者病理学分级高。4.乳房改良根治术及腋窝淋巴结清扫是乳腺癌主要的手术方式,近年来选择前哨淋巴结活检及前哨+腋窝淋巴结清扫术的比例上升,行新辅助化疗及靶向治疗人数有上升趋势。5.年龄、淋巴结转移情况、M分期、病理分期、分子分型、脉管侵犯及是否行新辅助化疗是影响乳腺癌预后的因素。
庄晓生[4]（2021）在《多模态磁共振影像组学预测乳腺肿瘤退缩模式价值探索》文中认为研究目的新辅助治疗是指在实施局部手术前所做的全身系统治疗,使肿瘤缩小将不可保乳变为可保乳是乳腺癌新辅助化疗的重要目的之一。新辅助治疗后的手术方案与乳腺肿瘤的退缩模式（向心性退缩、多灶退缩等）密切相关。如何在早期预测肿瘤的退缩模式从而指导选择手术方案是目前临床亟需解决的问题。本研究拟基于基线磁共振的影像组学特征和基线临床病理特征建立一个新辅助治疗后肿瘤退缩模式的预测模型。研究方法本研究回顾性纳入了自2016年1月1日至2019年12月31日于广东省人民医院乳腺科接受新辅助治疗和手术治疗的乳腺癌患者共144例,按照7:3比例随机分入训练集和验证集。在T2加权序列和弥散加权序列中提取多维影像组学特征,通过特征选择后构建一个预测退缩模式的影像组学标签。临床病理因素通过向后逐步回归筛选出变量并构建一个临床病理预测模型。最后结合影像组学标签和临床病理预测模型构建了组合预测模型,并评估各个模型的预测效能。研究结果基于最终的病理结果,乳腺癌退缩模式被归为2类。一类退缩包括向心性退缩和病理完全缓解;二类退缩包括多灶退缩、疾病稳定和疾病进展。在训练集100例患者的新辅助化疗前磁共振图像中提取的1158个特征中筛选出2个预测效能最佳的影像特征,并构建一个影像组学标签。通过向后逐步回归在患者的临床病理因素中筛选出雌激素受体状态（ER status）和淋巴结分期（N stage）2个有意义的因素并构建临床预测模型。最后我们将影像组学标签和ER状态、淋巴结分期组合成最终的组合模型。在训练集和验证集中组合模型的接受者操作特征曲线下面积（Area under the receiver-operating characteristic curve,AUC）分别为0.902（95%confidence interval 0.8343–0.9701）和0.826（95%confidence interval 0.6774–0.9753）,均高于影像组学模型和临床预测模型。净重新分类指数（net reclassification index）和综合判别改善指数（integrated discrimination improvement）也表明组合模型的预测效能更优。最后我们利用决策曲线分析肯定了组合模型临床获益并绘制出组合模型对应的列线图。研究结论本研究通过结合核磁共振影像学特征及临床病理参数构建了一个肿瘤退缩模式的多组学预测模型,该模型的预测效能比单独的影像组学标签或临床预测模型更优。本模型能够早期准确预测乳腺肿瘤退缩模式,为临床选择手术方案提供了依据。
王照东方[5]（2021）在《三阴性乳腺癌空窗期的中医体质特征及与预后的相关性研究》文中研究表明目的:研究探讨三阴性乳腺癌患者空窗期中医体质特点及其与预后的关系,以期为中医药防治三阴性乳腺癌复发转移提供参考,提高患者生存率。方法:三阴性乳腺癌患者的中医体质特征分析采用横断面研究方法,收集2016年3月至2019年3月于中日友好医院中西医结合肿瘤内科门诊初次就诊的三阴乳腺癌空窗期患者临床资料,并根据《中医体质分类与判定表》对其进行中医体质调查,并对患者进行门诊随诊或电话及网络随访,截止2021年3月1日共随访到870例TNBC患者,获取患者复发转移时间及部位等信息,并采用logistic回归分析方法,探索中医体质特征与预后的相关影响因素。同时采用回顾性队列研究的方法,通过倾向性评分1:1匹配,筛选出与预后具有显着相关性的虚性及非虚性体质（各335例）作为暴露分组,采用Kaplan-Meier及COX回归分析方法,观察对比两个队列的无病生存期及复发转移部位等情况,进一步验证三阴性乳腺癌空窗期中医体质与预后的相关性。结果:（1）本研究通过横断面调查发现:偏颇质患者占86.44%,其中阳虚质是三阴性乳腺癌患者中最常见的体质,所有偏颇体质从大到小依次为:阳虚质（25.40%）、气郁质（15.40%）、气虚质（13.33%）、瘀血质（11.38%）、痰湿质（8.16%）、阴虚质（6.55%）、湿热质（4.25%）,特禀质（1.95%）;（2）logistic多因素回归分析结果显示:淋巴结转移（P=0.043）、保乳术（P=0.046）是平和质的独立保护因素其风险比分别为0.605及0.595。BMI为阳虚质的独立保护因素（P=0.000,OR=0.319）,肿瘤大小为阳虚质的独立危险因素（P=0.047,OR=1.405）。年龄为阴虚质的独立危险因素（P=0.046,OR=1.859）,Ki-67为阴虚质的独立保护因素（P=0.012,OR=0.498）。在虚性与实性分组中,BMI为虚性体质的独立保护因素（P=0.000,OR=0.330）,为实性体质的独立危险因素（P=0.000,OR=3.383）,年龄为实性体质的保护因素（P=0.007,OR=0.667）。（3）本研究共完成870例TNBC患者随访,患者无病生存期最短为12个月,最长39个月,平均无病生存期为35.10±5.225个月,其中有128例患者出现复发转移,复发转移率为14.71%,其中肺转移（35.94%）、淋巴结转移（14.06%）、脑转移（12.50%）、肝转移（10.16%）、骨转移（9.38%）。复发转移患者中虚性体质与非虚性体质的分布具有显着差异,即复发转移患者中多见虚性体质（P<0.05）。（4）与预后相关的logistic多因素回归分析发现,虚性体质为复发转移的独立危险因素（P=0.049,OR=1.465）,阴虚质存在趋势（P<0.1,OR=1.749）但未见显着差异。（5）128例复发转移的TNBC患者中以阳虚质最为多见,多因素logistic回归分析发现,阴虚质为肝转移的独立危险因素（P=0.009,OR=7.451）。实性体质与脑转移未见显着相关性,但BMI仍为脑转移的独立危险因素（P=0.048,OR=3.415）。（6）在回顾性队列研究中发现,在虚性体质队列中以肺转移最多见,其次为肝转移及淋巴结转移。虚性体质队列的3年无病生存率显着低于非虚性体质队列（82.69%vs 87.46%）,差异具有统计学意义（P<0.05）。（7）虚性及非虚性体质两队列发生内脏转移的比率分别为10.75%、8.06%,在倾向性评分匹配前,肝转移在两队列的差异具有统计学意义（P<0.05）,在进行匹配后,肝转移在两队列间的差异虽无统计学差异,但仍存在差异趋势。（8）COX多因素生存分析发现,淋巴结转移为TNBC患者DFS的独立预后因素（P=0.036,HR=1.955）,淋巴结阴性组的3年无病生存率高于淋巴结阳性组（64.78%vs 17.91%,P<0.01）。结论:中医体质可以作为判断三阴性乳腺癌预后的预测因子,具有重要临床价值,建议三阴性乳腺癌患者常规行中医体质调查,为中医辨体治疗防治三阴性乳腺癌复发转移提供依据。
邢辉[6]（2021）在《乳腺癌新辅助治疗后肿瘤浸润淋巴细胞的临床研究》文中研究指明乳腺癌新辅助治疗是指在对乳腺癌患者进行局部治疗之前进行全身系统性治疗的方法,是目前乳腺癌治疗的重要手段。乳腺癌新辅助治疗后肿瘤浸润淋巴细胞（Tumor-infiltrating lymphocyte,TILs）的视觉定量评估缺乏精确性和可重复性。有研究表明,TILs及TILs亚型在新辅助治疗后乳腺癌患者中具有极高的预后价值。因此,我们通过对比显微镜下视觉评估（Visual assessment,VA）及人工智能（Artificial intelligence,AI）辅助判读乳腺癌新辅助治疗后TILs的差异性与一致性来提高TILs判读结果的准确性,进而研究TILs及TILs亚型在新辅助治疗后乳腺癌患者中的预后价值。第一部分基于人工智能辅助判读乳腺癌新辅助治疗后肿瘤浸润淋巴细胞的可重复性研究目的:本研究通过对比显微镜下VA及AI辅助判读乳腺癌新辅助治疗后TILs的差异性与一致性,探讨利用AI辅助病理学家判读乳腺癌新辅助治疗后TILs的临床适用性。方法:本研究纳入2014至2015年间河北医科大学第四医院确诊为浸润性乳腺癌且新辅助治疗后进行手术切除的患者50例,所有患者均未获得病理完全缓解（Pathological complete response,p CR）。本研究中AI算法采用细胞检测和区域分割等技术对H&E视野的数字图像进行TILs定量判读。两位超过十五年工作经验且未参加本研究的病理专家通过多目显微镜对LCA免疫组化切片共同的判读结果作为本研究的金标准。9名不同级别的病理医师通过VA和AI辅助对新辅助治疗后乳腺癌患者进行TILs评估。本研究应用SPSS 26.0及Graph Pad Prism 8.0.1进行统计分析。Friedman M及Bonferroni校正用于差异性分析。组内相关系数（Intraclass correlation coefficient,ICC）和Bland-Altman散点图用于一致性研究。结果:1.差异性分析VA组和AI辅助组中9名病理医师对50例乳腺癌新辅助治疗后TILs判读结果经正态性检验得出均不服从正态分布（P<0.05）。进一步通过Friedman M检验显示,对于乳腺癌新辅助治疗后TILs判读结果,VA组中9名病理医师判读结果之间差异较明显（P<0.001）,而AI辅助组中9名病理医师判读结果之间无明显差异（P=0.416）。同时经Bonferroni校正后对病理医师TILs判读结果两两比较,VA组中高级病理医师对乳腺癌新辅助治疗后TILs判读结果之间无明显差异（P>0.05）,高级病理医师与中级及初级病理医师TILs判读结果之间差异较明显（P<0.05）,中级及初级病理医师对TILs判读结果之间也有明显差异（P<0.05）。2.一致性分析1)通过一致性检验,VA组中高级病理医师对乳腺癌新辅助治疗后TILs判读结果之间的ICC为0.842（95%CI 0.762～0.901）,具有良好的一致性;中级病理医师之间的ICC为0.735（95%CI 0.617～0.829）,初级病理医师之间的ICC为0.653（95%CI 0.513～0.771）,一致性较差。表明VA组中高级病理医师对TILs判读结果之间的一致性高于中级及初级病理医师的一致性。2)AI对乳腺癌新辅助治疗后TILs判读结果与金标准之间的ICC为0.977（95%CI 0.961～0.987）,具出色的一致性,高于所有病理医师与金标准之间的一致性。3)AI辅助组中所有病理医师对乳腺癌新辅助治疗后TILs判读结果与金标准之间的ICC均高于0.9,均具有出色的一致性。第二部分基于肿瘤浸润淋巴细胞及其亚型构建乳腺癌新辅助治疗后的预后模型目的:本研究通过AI辅助判读乳腺癌新辅助治疗后TILs,进而评估TILs及TILs亚型和临床病理指标的预后价值,并综合具有独立预后价值的因素构建列线图预后模型,以预测新辅助治疗后乳腺癌患者总体生存率（Overall survival,OS）和无病生存率（Disease free survival,DFS）。方法:回顾性研究2013年01月至2015年12月期间河北医科大学第四医院经术前核心针穿刺活检病理确诊为浸润性乳腺癌且行新辅助治疗后进行手术切除的原发性乳腺癌患者的临床病理资料,筛选符合入组条件的患者共209例,所有患者均进行了6-8个周期新辅助化疗和靶向治疗。将患者随机分为训练集和验证集,并应用Cox比例风险回归进行生存分析,绘制列线图以预测患者预后。校准图检验列线图的一致性,C指数和Time-ROC曲线检验列线图的区分度。结果:1.在TILs亚型中,CD45RO是最多的细胞类型,平均值为25%,其次是CD3 18%、CD8 11%、CD4 9%和Fox P3 5%。各分子分型中TILs及TILs亚型均都无显着差异。2.TILs及TILs亚型之间呈正相关（P<0.01）,与组织学分级、淋巴结状态、临床分期和脉管瘤栓呈负相关（P<0.01）。3.TILs及TILs亚型与残余肿瘤负荷（Residual cancer burden,RCB）和是否获得p CR呈负相关,其相关性具有统计学意义（P<0.01）。4.在训练集中,新辅助治疗后TILs浸润程度、CD4和Fox P3的表达以及转移淋巴结比率（Metastatic lymph node ratio,LNR）、临床分期和新辅助治疗前HER2表达是预测患者OS的独立影响因素,差异有统计学意义（P<0.05）。新辅助治疗后TILs浸润程度、CD4和Fox P3的表达以及临床分期是预测患者DFS的独立影响因素,差异有统计学意义（P<0.05）。5.预后模型构建和验证1)综合具有独立预后价值的因素构建列线图预后模型,分别预测OS率和DFS率。2)一致性检验:在训练集和验证集中,与理想模型相比,预测OS率和DFS率的列线图的校准图均显示了较好的一致性。3)区分度检验:在训练集中,预测OS率的C指数为0.909,Time-ROC曲线下面积均高于0.9;预测DFS率的C指数为0.878,Time-ROC曲线下面积也均高于0.9。在验证集中,预测OS率的C指数为0.886,Time-ROC曲线下面积均高于0.8;预测DFS率的C指数为0.869,Time-ROC曲线下面积也均高于0.75,表明预测OS率和DFS率列线图具有很好的准确性。4)决策曲线分析:与单独显着预测因素模型相比,基于列线图预测乳腺癌新辅助治疗后OS和DFS可获得更大的净效益。结论:1.AI显着提高了病理医师之间的一致性和可重复性,由此可见,AI辅助病理医师是提高乳腺癌TILs判读结果一致性和可重复性的良好方法。2.TILs浸润程度越高,CD3、CD4、CD45RO、CD8与Fox P3阳性细胞表达越高,乳腺癌新辅助治疗后越容易获得p CR,RCB分级越低。3.乳腺癌新辅助治疗后TILs浸润程度越高、CD4和Fox P3表达水平越高,新辅助治疗前HER2阳性表达,患者OS率越高,预后越好;而随着临床分期越高,LNR的值越大,患者OS率越低,预后越差。4.乳腺癌新辅助治疗后TILs浸润程度越高、CD4和Fox P3表达水平越高,患者DFS率越高,预后越好。而随着临床分期越高,患者DFS率越低,预后越差。5.预测OS率和DFS率的列线图具有良好的区分度和一致性,可以为新辅助治疗后乳腺癌患者的预后提供预测价值。
路宇阳[7]（2021）在《预测乳腺癌新辅助化疗后病理完全缓解的相关临床生物学指标分析》文中认为目的:新辅助化疗可以降低肿瘤负荷、甚至使肿瘤消失,即达到病理完全缓解（pCR）。但是并非所有肿瘤化疗后都会缩小,其疗效可能是稳定或增大,从而延误治疗。本研究的目的:分析乳腺癌患者治疗前临床病理特征及NAC2个周期后（简称NAC2）疗效与pCR的关系,为尽早正确判定新辅助疗效,指导临床治疗提供依据。方法:收集河北医科大学第四医院2018年07月至2020年09月期间收治的确诊为浸润性乳腺癌,至少接受过4周期NAC,并分别于NAC前及2周期后接受过影像学评估（包括乳腺MRI、乳腺超声及钼靶）的患者,对其临床特征、病理学特征、NAC前及2周期后的影像学评估进行回顾性分析,通过SPSS软件进行统计分析,各影响因素与pCR的相关性单因素分析使用χ2检验;采用Mann-Whitney U秩和检验比较NAC前和NAC2周期后病灶最大径和表观弥散系数值（Appropriate diffusion coefficient,ADC）的变化,基于受试者特征曲线（Receiver operator characteristic curve,ROC曲线）分析,计算曲线下面积（Area under curve,AUC）,得出并比较各种指标的诊断价值,最大约登指数（灵敏度+特异性-1）用于确定最佳临界值;多因素分析使用二元logistic回归进行分析。结果:在258例患者中,有61例患者达到pCR,pCR率为25.8%。1.pCR组与non-pCR组相比,在乳腺超声和乳腺MRI评估中NAC前病灶最大径、NAC 2周期后病灶最大径和病灶最大径减小率均有统计学差异,NAC 2周期后ADC值和ADC值变化率有统计学差异（P<0.05）通过上述指标绘制ROC曲线,诊断价值较高的是乳腺MRI的病灶最大径减小率（AUC=0.913）与ADC值变化率（AUC=0.917）。基于最大约登指数,乳腺MRI的病灶最大径减小率的最佳临界值为38.56%,灵敏度为88.5%,特异性为88.8%,ADC值变化率的最佳临界值为24.53%,灵敏度为93.4%,特异性为81.7%。2.单因素分析结果显示,分子分型、c T分期、NAC前ER、PR、HER-2、Ki-67表达状态是影响pCR的因素（P<0.05）。3.多因素分析结果显示,HER表达状态、NAC 2周期后乳腺MRI的病灶最大径减小率和NAC 2周期后ADC值变化率是pCR的独立预测因素（P<0.05）。结论:1.在NAC 2周期后预测pCR的准确率方面,乳腺MRI优于乳腺超声;2.NAC 2周期后乳腺MRI的病灶最大径减小率和ADC值变化率预测pCR的价值较高,最佳临界值分别为38.56%和24.53%。3.HER-2表达状态、NAC 2周期后乳腺MRI的病灶最大径减小率和ADC值变化率是pCR的独立预测因素。
古再丽努尔·吉力力[8]（2021）在《中性粒细胞与淋巴细胞比值对乳腺癌新辅助化疗病理反应及预后影响的Meta分析》文中研究表明目的:旨在评估中性粒细胞与淋巴细胞比值对乳腺癌新辅助化疗病理反应及预后的影响。方法:从Pub Med、Cochrane Library、Web of science、EMBASE等英文数据库及中国知网、中国生物医学文献数据库、万方、维普等中文数据库中根据制定的检索策略检索出建库至2020年7月公开发表的相关英文文献及中文文献。纳入标准及排除标准已制定,由2位评估者分别筛选出符合标准的相关文献并对这些文献进行质量评估,核对2位评估者的结果,任何不同通过讨论解决,确定后提取纳入的文献中相关数据,使用随机效应模型或固定效应模型对结果进行合并汇总。结果:最终纳入14篇文献,包含3344例乳腺癌患者,Meta分析结果显示,高中性粒细胞淋巴细胞比值与乳腺癌患者的较低新辅助化疗病理反应相关（OR=2.79,95%CI:1.90-4.09,P<0.001）。另外较高的中性粒细胞淋巴细胞比值与较差的总生存期（HR=1.67,95%CI:1.38-2.02,P<0.001）、无病生存期（HR=2.08,95%CI:1.66-2.60,P<0.001）和无复发生存期（HR=2.02,95%CI:1.45-2.82,P<0.001）相关。结论:新辅助化疗前NLR可能是乳腺癌患者新辅助化疗反应及其预后的生物标志物,而且NLR升高的乳腺癌患者新辅助化疗反应及预后较差,临床上应重视NLR指标,使乳腺癌患者得到有效的治疗。
侯瑶[9]（2021）在《基于血清糖蛋白糖型构建乳腺癌新辅助化疗疗效预测模型的研究》文中研究说明研究背景:乳腺癌是一种高发病率的恶性肿瘤严重危害女性健康。目前,新辅助化疗在乳腺癌的综合治疗中得到了广泛的应用,但如何对新辅助化疗的疗效进行预测则是目前临床研究的难点。在肿瘤的发生发展过程中会发生异常糖基化,与肿瘤相关的糖基化改变在肿瘤的诊断以及治疗方面起着重要的作用。本研究从血清检测入手,对健康女性志愿者（healthy volunteers,HV）、乳腺癌患者（breast cancer patients,BC）以及乳腺癌新辅助化疗患者（neoadjuvant chemotherapy patients,NCT）的血清利用凝集素芯片技术对其蛋白质糖链结构进行分析,期望发现差异性表达的糖链结构,探讨其能否作为检测及预后指标,以及能否作为保持既定治疗方案的依据应用于乳腺癌新辅助化疗早期疗效预估的生物标志物。实验方法:本研究利用凝集素芯片技术,分别对30例HV、37例BC以及144例NCT患者的血清样本蛋白糖链结构进行个例分析。其中,144例NCT患者依据新辅助化疗后病理反应Miller-Payne分级系统分为92例化疗有效组（NCTa）和52例化疗无效组（NCTb）。通过芯片分析检出差异表达的糖链,并以印迹实验对凝集素芯片结果加以验证。随后,选用67例NCT患者第一次或第二次化疗后的血清样本的凝集素芯片分析结果作为训练集（42例NCTa,25例NCTb）利用二元Logisitic逐步逻辑回归分析方法构建NCT疗效预测模型（Model NCT）,选用44例NCT患者第三次化疗及之后的血清样本的芯片分析结果作为验证集（26例NCTa,18例NCTb）,通过受试者工作特征曲线（Receiver operating characteristic cure,ROC）对Model NCT的预测效能进行验证,最后,收集20例未知临床疗效的第一次或第二次患者血清样本进行盲测,进一步评估Model NCT的临床应用潜能。实验结果:芯片检测结果显示在HV和BC组中有17种凝集素识别的糖链结构有具有差异变化。其中特异性识别的（Glc NAc）n、Fucα1-6Glc NAc、Galβ-1,4Glc NAc等糖链结构的8种凝集素（EEL、LEL、LCA、MAL-I、SBA、PSA、WGA、PWM）的荧光信号归一化值（Normalized Fluorescent Intensities,NFIs）在BC组中显着上调,而特异性识别β-Gal Galβ1-3Gal NAcα-Ser/Thr、Gal NAcα-1,3Gal等糖链结构的9种凝集素（ECA、STL、RCA120、SJA、PNA、PTL-I、PTL-II、MAL-II、AAL）的NFIs在BC中显着下调,随后对凝集素ECA和SJA进行凝集素印迹实验,其结果与芯片结果相一致。芯片检测结果显示有17种凝集素识别的糖链结构在NCTa和NCTb中存在差异,其中特异性识别的core（Glc NAc）of N-glycan、β-Gal、αGal NAc等糖链结构的3种凝集素（STL、RCA120、GSL-I）的NFIs在NCTb组中显着上调,而特异性识别的High-Mannose、（Gal NAc）n、Fucα1-2Galβ1-4Glc NAc等糖链结构的14种凝集素（PHA-E、MAL-II、Jacalin、EEL、PWM、MAL-I、GNA、SBA、PTL-I、BS-I、DSA、PTL-II、BPL、LTL）的NFIs在NCTb组中显着下调。凝集素GNA和EEL的凝集素印迹结果与芯片结果相一致从而证明了芯片结果的准确性和可靠性。通过二元Logisitic逐步逻辑回归分析方法构建的Model NCT涉及了GNA、PWM和LTL三种凝集素,凝集素GNA的ROC曲线下面积（Area Under Curve,AUC）为0.878,灵敏度为0.857,特异性为0.760;PWM的AUC为0.771,灵敏度为0.714,特异性为0.600;LTL的AUC为0.762,灵敏度为0.738,特异性为0.600;而Model NCT的AUC值为0.920,灵敏度为0.857,特异性为0.880,可见单个凝集素的预测能力均低于Model NCT,在验证组中Model NCT同样显示出了较好的疗效预测效能,其AUC为0.861,灵敏度为0.731,特异性为0.778,能够正确预测26例NCTa中的19例,18例NCTb中的14例。此外,通过收集20例未知临床疗效的NCT患者的血清样本进行盲测,利用凝集素芯片技术对20例血清样本进行个例检测,最后,将检测分析数据代入Model NCT所得的检测结果与临床最终疗效结果进行比对,结果发现,Model NCT能够正确预测9例NCTa的8例,11例NCTb中的9例,其准确率高达85%。实验结论:基于血清糖蛋白糖链结构所构建的Model NCT对于预估乳腺癌新辅助化疗患者的后期疗效及预后具有较好的预测效能,有望应用于临床对预测为化疗无效的患者争取治疗窗口期,节约医疗成本以及调整个性化治疗方案提供参考性价值。
吴炅,王永胜,柳光宇,李俊杰,范照青,方仪,聂建云,郭宝良,李南林,张强,陈益定,宋传贵,刘雁冰,李凯,水若鸿,肖勤,尤超,胡娜,史京萍,杨昭志,裘佳佳[10]（2020）在《保留乳房治疗专家共识（2020年版）》文中研究指明1前言1.1背景2016年,1篇发表在国际着名肿瘤学期刊LancetOncol上的文章引起了医学界广泛的关注,文章报道了一项基于荷兰国家癌症登记数据库2000—2004年的真实世界数据所进行的大型队列研究,结果发现,早期乳腺癌患者接受保乳手术加放疗的10年乳腺癌相关生存率优于接受全乳切除的患者;而保乳手术加放疗的10年无远处转移生存的优势可见于T1N0患者,但在更高分期的患者中则未发现[1]。
二、69例乳腺癌新辅助化疗临床报告（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、69例乳腺癌新辅助化疗临床报告（论文提纲范文）
（1）磁共振成像联合超声检查对乳腺癌新辅助化疗疗效的评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 研究对象与方法 |
| 1 研究对象 |
| 2 研究方法 |
| 结果 |
| 1 纳入患者的基本情况与统计学结果 |
| 讨论 |
| 1 两种方法对于146 例患者乳腺癌新辅助化疗评估 |
| 2 两种方法在不同亚型的PPV、灵敏度和特异度比较 |
| 3 不同亚型中统计学指标差异 |
| 4 影像学与病理学存在差异 |
| 5 研究的不足和展望 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 临床影像学对乳腺癌新辅助化疗疗效的评估研究进展 |
| 1 超声(US)对于乳腺癌新辅助化疗疗效评估 |
| 2 MRI对乳腺癌新辅助化疗的评估 |
| 3 MG技术对乳腺癌新辅助化疗疗效的评估 |
| 4 PET-CT对乳腺癌新辅助化疗疗效评估及应用 |
| 5 影像组学对乳腺癌新辅助化疗应用 |
| 6 结论 |
| 综述参考文献 |
| 攻读学位期间研究成果 |
| 缩略词表 |
| 致谢 |
（2）乳腺癌新辅助化疗疗效的影响因素分析及预测模型构建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 前言 |
| 第2章 资料与方法 |
| 2.1 研究对象 |
| 2.1.1 纳入标准 |
| 2.1.2 排除标准 |
| 2.2 资料收集 |
| 2.3 治疗方法 |
| 2.4 临床分期、免疫组化检查及分子分型标准 |
| 2.5 新辅助化疗的疗效评价 |
| 2.5.1 临床评价标准 |
| 2.5.2 病理学评价标准 |
| 2.6 观察指标 |
| 2.7 统计学方法 |
| 第3章 结果 |
| 3.1 一般临床资料 |
| 3.1.1 临床特征 |
| 3.1.2 病理特征 |
| 3.1.3 新辅助化疗的疗效 |
| 3.2 影响新辅助化疗疗效的单因素分析 |
| 3.2.1 临床特征与新辅助化疗疗效的关系 |
| 3.2.2 病理特征与新辅助化疗疗效的关系 |
| 3.3 影响新辅助化疗疗效的多因素分析 |
| 3.4 构建和评价新辅助化疗疗效的预测模型 |
| 3.5 临床评价与病理学评价的一致性检验 |
| 第4章 讨论 |
| 4.1 新辅助化疗的疗效评估 |
| 4.2 新辅助化疗的疗效预测因素 |
| 4.2.1 分子分型 |
| 4.2.2 Ki-67 |
| 4.2.3 组织学分级 |
| 4.3 新辅助化疗疗效的预测模型 |
| 第5章 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 综述 乳腺癌新辅助化疗反应的临床病理和分子预测指标 |
| 参考文献 |
（3）385例乳腺癌临床特点及预后相关因素分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 中英文缩略词表 |
| 材料及方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 局限与不足 |
| 附录A |
| 附录B |
| 参考文献 |
| 综述 乳腺癌内分泌治疗药物进展 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）多模态磁共振影像组学预测乳腺肿瘤退缩模式价值探索（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 资料与方法 |
| 1.研究设计 |
| 1.1 研究目的 |
| 1.2 研究方案 |
| 2.临床数据和病理数据采集 |
| 3.免疫组化 |
| 4.肿瘤退缩模式的确定 |
| 5.感兴趣区域(ROI)勾画和影像组学特征提取 |
| 6.特征筛选和预测模型构建 |
| 7.对比评估预测模型的检验效能 |
| 结果 |
| 1.入组患者基线特征 |
| 2.影像组学特征筛选和影像组学标签构建 |
| 3.临床预测模型和组合预测模型的构建 |
| 4.评估各个预测模型的检验效能 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 磁共振影像组学预测乳腺癌新辅助治疗疗效的价值 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间成果 |
| 致谢 |
（5）三阴性乳腺癌空窗期的中医体质特征及与预后的相关性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 第一部分 文献综述乳腺癌中医体质研究进展 |
| 参考文献 |
| 第二部分 临床研究 |
| 前言 |
| 研究一 TNBC空窗期中医体质特征分析 |
| 第一节 资料与方法 |
| 第二节 研究结果 |
| 第三节 讨论 |
| 研究二 TNBC空窗期中医体质与预后的相关性分析 |
| 第一节 资料与方法 |
| 第二节 研究结果 |
| 第三节 讨论 |
| 研究三 TNBC空窗期虚性体质的生存分析 |
| 第一节 资料与方法 |
| 第二节 研究结果 |
| 第三节 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 中医体质判定表 |
| 个人简介 |
（6）乳腺癌新辅助治疗后肿瘤浸润淋巴细胞的临床研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 英文缩写 |
| 引言 |
| 第一部分 基于人工智能辅助判读乳腺癌新辅助治疗后肿瘤浸润淋巴细胞的可重复性研究 |
| 前言 |
| 材料与方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 小结 |
| 参考文献 |
| 第二部分 基于肿瘤浸润淋巴细胞及其亚型构建乳腺癌新辅助治疗后的预后模型 |
| 前言 |
| 材料与方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 小结 |
| 参考文献 |
| 结论 |
| 综述 肿瘤浸润淋巴细胞对乳腺癌患者预后价值的研究进展 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（7）预测乳腺癌新辅助化疗后病理完全缓解的相关临床生物学指标分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 英文缩写 |
| 前言 |
| 材料与方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 乳腺癌新辅助化疗的疗效评估 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（8）中性粒细胞与淋巴细胞比值对乳腺癌新辅助化疗病理反应及预后影响的Meta分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 研究内容与方法 |
| 1.文献检索 |
| 2.文献纳入标准 |
| 3.文献排除标准 |
| 4.文献筛选 |
| 5.文献质量评估 |
| 6.资料提取 |
| 7.统计分析 |
| 技术路线图 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 小结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 综述 外周血炎症指标在乳腺癌治疗疗效及预后中的研究进展 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 导师评阅表 |
（9）基于血清糖蛋白糖型构建乳腺癌新辅助化疗疗效预测模型的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 乳腺癌的研究概述 |
| 1.1.1 乳腺癌简介 |
| 1.1.2 乳腺癌的诊断与治疗概述 |
| 1.1.3 乳腺癌相关的肿瘤标志物 |
| 1.2 新辅助化疗 |
| 1.2.1 新辅助化疗概述 |
| 1.2.2 新辅助化疗在乳腺癌中的应用 |
| 1.3 糖基化概述 |
| 1.3.1 蛋白质糖基化 |
| 1.3.2 蛋白质糖基化与疾病 |
| 1.3.3 蛋白质糖基化与乳腺癌 |
| 1.4 本课题研究目的与意义 |
| 第二章 健康人与乳腺癌患者血清蛋白质差异糖链结构的研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 实验材料 |
| 2.2.1 主要实验仪器 |
| 2.2.2 所需试剂及耗材 |
| 2.2.3 主要实验溶液的具体配制方法 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 血清样本的收集及处理 |
| 2.3.2 血清样本蛋白浓度的测定及荧光标记 |
| 2.3.3 凝集素芯片实验 |
| 2.3.4 SDS-PAGE凝胶电泳及蛋白银染实验 |
| 2.3.5 凝集素印迹实验 |
| 2.4 研究结果 |
| 2.4.1 血清蛋白的定量 |
| 2.4.2 凝集素芯片系列梯度实验 |
| 2.4.3 健康人与乳腺癌患者血清蛋白质糖基化差异 |
| 2.4.4 SDS-PAGE蛋白银染及凝集素印迹实验 |
| 2.5 小结与讨论 |
| 第三章 乳腺癌新辅助化疗患者血清蛋白质差异糖链结构的研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验材料 |
| 3.2.1 实验主要仪器 |
| 3.2.2 主要所需的试剂及耗材 |
| 3.2.3 主要实验溶液的具体配制方法 |
| 3.3 研究方法 |
| 3.3.1 血清样本的收集及处理 |
| 3.3.2 血清样本蛋白浓度的测定及荧光标记 |
| 3.3.3 凝集素芯片实验 |
| 3.3.4 SDS-PAGE凝胶电泳及蛋白银染实验 |
| 3.3.5 凝集素印迹实验 |
| 3.4 研究结果 |
| 3.4.1 血清蛋白的定量 |
| 3.4.2 凝集素芯片系列梯度实验 |
| 3.4.3 乳腺癌新辅助化疗患者血清蛋白质糖基化差异 |
| 3.5 小结与讨论 |
| 第四章 乳腺癌新辅助化疗疗效预测模型的构建和验证 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 研究分组 |
| 4.3 统计学分析 |
| 4.4 研究结果 |
| 4.4.1 疗效预测模型的构建 |
| 4.4.2 疗效预测模型的验证 |
| 4.5 疗效预估模型的盲测 |
| 4.5.1 研究对象 |
| 4.5.2 实验材料 |
| 4.5.3 研究方法 |
| 4.5.4 研究结果 |
| 4.6 小结与讨论 |
| 全文总结 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（10）保留乳房治疗专家共识（2020年版）（论文提纲范文）
| 1 前言 |
| 1.1 背景 |
| 1.2 中国保乳手术现状 |
| 1.3 现有指南与规范 |
| 1.4 指南要点、形式与内容特点 |
| 1.5 共识的证据级别 |
| 2 保乳指征 |
| 2.1 共识要点 |
| 2.2 文献数据解读 |
| 2.2.1 保乳治疗的适应证 |
| 2.2.2 保乳治疗的绝对禁忌证 |
| 2.2.3 保乳治疗后与局部复发相关的危险因素 |
| 3 保乳手术的影像学评估 |
| 3.1 共识要点 |
| 3.2 文献数据解读 |
| 3.2.1 保乳术前影像学评估 |
| 3.2.2 术前影像学引导下乳房和腋窝活检 |
| 3.2.2. 1 影像学引导下对临床不可触及乳房病灶的定位活检 |
| 3.2.2. 2 超声引导下区域淋巴结细针穿刺 |
| 3.2.2. 3 超声引导下前哨淋巴结活检（sentinel lymphnode biopsy,SLNB) |
| 3.2.3 新辅助化疗前、后乳房和腋窝病灶的定位方式 |
| 3.2.3. 1 新辅助化疗患者乳房病灶的定位 |
| 3.2.3. 2 新辅助化疗患者腋窝转移淋巴结放置标记物 |
| 3.2.3. 3 标记物放置时机 |
| 3.2.3. 4 标记物放置数量 |
| 3.2.3. 5 标记物放置影像学方法选择 |
| 3.2.4 术中影像学引导的保乳手术及组织标本的影像学评估 |
| 3.2.4. 1 术中超声引导的保乳手术 |
| 3.2.4. 2 超声检查在术中标本评估中的作用 |
| 3.2.4. 3 乳腺X线检查在术中标本评估中的作用 |
| 4 保乳手术的病理学评估 |
| 4.1 共识要点 |
| 4.2 文献数据解读 |
| 5 保乳手术技术 |
| 5.1 共识要点 |
| 5.2 文献数据解读 |
| 5.2.1 常规保乳技术 |
| 5.2.1. 1 常规保乳手术切口 |
| 5.2.1. 2 常规保乳手术残腔的处理 |
| 5.2.1. 3 常规保乳手术后的引流 |
| 5.2.1. 4 保乳术区瘤床标记 |
| 5.2.2 OPS技术在保乳手术中的应用 |
| 5.2.2. 1 定义 |
| 5.2.2. 2 分类 |
| 5.2.2. 3 适应证 |
| 5.2.2. 4 安全性 |
| 5.2.3 肿瘤整形技术分类 |
| 5.2.3. 1 容积移位技术 |
| 5.2.3. 2 容积替代技术 |
| 5.2.3. 3 乳房缩小术联合乳房提升术的手术方式需去除乳腺表皮并切除大量腺体 |
| 5.2.3. 4 乳头乳晕复合体重建 |
| 6 保乳术后的放疗 |
| 6.1 共识要点 |
| 6.2 文献数据解读 |
| 6.2.1 WBI的必要性 |
| 6.2.2 WBI剂量分割方式 |
| 6.2.3 瘤床加量 |
| 6.2.4 PBI |
| 6.2.5 特定低危复发患者的豁免放疗 |
| 6.2.6 区域淋巴结放疗 |
| 6.2.7 前哨淋巴结阳性避免腋窝清扫 |
| 7 乳腺癌保乳术后局部复发及其处理 |
| 7.1 共识要点 |
| 7.2 文献数据解读 |
| 7.2.1 保乳术后局部复发的危险因素 |
| 7.2.2 保乳术后局部复发的类型 |
| 7.2.3 保乳术后IBTR的手术治疗 |
| 7.2.4 保乳术后局部复发的系统性治疗 |
| 7.2.4. 1 可切除浸润性病灶的根治性局部手术后系统治疗 |
| 7.2.4. 2 根据不同分子分型的系统治疗具体原则 |
| 7.2.4. 3 新辅助治疗后保乳术后复发的处理 |
| 7.2.4. 4 不可切除的复发病灶或尝试进行复发病灶的术前系统治疗 |
| 7.2.4. 5 可切除原位癌病灶的系统治疗 |
| 7.2.5 乳腺癌保乳术后局部复发的预后 |
| 7.2.5. 1 保乳术后复发属于潜在可治愈，预后明显高于转移性乳腺癌 |
| 7.2.5. 2 预测远处复发的预后因素 |
| 8 DCIS的保乳治疗 |
| 8.1 共识要点 |
| 8.2 文献数据解读 |
| 8.2.1 DCIS术前活检方式 |
| 8.2.1. 1 超声引导粗针穿刺活检 |
| 8.2.1. 2 X线引导粗针活检 |
| 8.2.1. 3 开放性活检 |
| 8.2.2 DCIS手术切缘 |
| 8.2.2. 1 安全手术切缘 |
| 8.2.2. 2 切缘评估 |
| 8.2.3 影响DCIS保乳术后复发的因素 |
| 8.2.3. 1 术后放疗 |
| 8.2.3. 2 手术切缘 |
| 8.2.3. 3 患者特征和肿瘤特性 |
| 8.2.4 DCIS局部复发风险的预测 |
| 8.2.4. 1 Van Nuys预后指数（USC/VNPI) |
| 8.2.4. 2 基于21基因的Oncotype DX DCIS评分系统 |
| 8.2.4. 3 其他预后预测系统 |
| 8.2.5 DCIS保乳术后放疗 |
| 8.2.5. 1 术后WBI |
| 8.2.5. 2 术后放疗时机及放疗计划 |
| 8.2.5. 3 加速部分乳腺照射（accelerated partial breast irradiation,APBI）的研究 |
| 9 新辅助治疗后的保乳手术 |
| 9.1 共识要点 |
| 9.2 文献数据解读 |
| 9.2.1 新辅助治疗后保乳手术的安全性 |
| 9.2.2 新辅助治疗后保乳手术的影响因素 |
| 9.2.3 新辅助化疗后保乳手术的实施 |
| 9.2.4 新辅助治疗后手术时间选择 |
| 9.2.5 p CR与非手术时代 |
| 1 0 妊娠期乳腺癌的保乳治疗 |
| 1 0.1 共识要点 |
| 1 0.2 文献数据解读： |
| 1 0.2.1 妊娠期乳腺癌的影像学检查的选择 |
| 1 0.2.2 妊娠期乳腺癌保乳手术 |
| 1 0.2.3 妊娠期乳腺癌保乳术后的辅助治疗 |
| 1 1 保乳手术后的随访 |
| 1 1.1 共识要点 |
| 1 1.2 文献数据解读 |
| 1 1.2.1 保乳术后IBTR的时间 |
| 1 1.2.2 保乳术后IBTR的模式 |
| 1 1.2.3 保乳术后与全乳切除术后局部复发的差异 |
| 1 1.2.4 利用前瞻性数据登记项目开展真实世界研究 |
| 1 1.2.5 保乳术后患者满意度评估 |
| 1 1.2.6 保乳术后患者生活质量评估 |
| 1 1.2.6. 1 EORTC QLQ-C30和QLQ-BR23 |
| 11.2.6.2 FACT-B |
| 1 1.2.6. 3 乳腺癌患者生活质量测定量表（QLICP-BR) |
四、69例乳腺癌新辅助化疗临床报告（论文参考文献）
- [1]磁共振成像联合超声检查对乳腺癌新辅助化疗疗效的评估[D]. 高歌. 青岛大学, 2021(02)
- [2]乳腺癌新辅助化疗疗效的影响因素分析及预测模型构建[D]. 李强. 南昌大学, 2021(01)
- [3]385例乳腺癌临床特点及预后相关因素分析[D]. 李亚丹. 大理大学, 2021(09)
- [4]多模态磁共振影像组学预测乳腺肿瘤退缩模式价值探索[D]. 庄晓生. 汕头大学, 2021(02)
- [5]三阴性乳腺癌空窗期的中医体质特征及与预后的相关性研究[D]. 王照东方. 北京中医药大学, 2021(08)
- [6]乳腺癌新辅助治疗后肿瘤浸润淋巴细胞的临床研究[D]. 邢辉. 河北医科大学, 2021(02)
- [7]预测乳腺癌新辅助化疗后病理完全缓解的相关临床生物学指标分析[D]. 路宇阳. 河北医科大学, 2021(02)
- [8]中性粒细胞与淋巴细胞比值对乳腺癌新辅助化疗病理反应及预后影响的Meta分析[D]. 古再丽努尔·吉力力. 新疆医科大学, 2021(09)
- [9]基于血清糖蛋白糖型构建乳腺癌新辅助化疗疗效预测模型的研究[D]. 侯瑶. 西北大学, 2021(12)
- [10]保留乳房治疗专家共识（2020年版）[J]. 吴炅,王永胜,柳光宇,李俊杰,范照青,方仪,聂建云,郭宝良,李南林,张强,陈益定,宋传贵,刘雁冰,李凯,水若鸿,肖勤,尤超,胡娜,史京萍,杨昭志,裘佳佳. 中国癌症杂志, 2020(11)