超声造影联合TERT启动子突变构建列线图模型对PTMC并发颈部淋巴结转移的预测效能

doi:10.3969/j.issn.1006-5725.2025.05.021

摘要/Abstract

摘要：

目的探讨超声造影联合端粒酶逆转录酶（TERT）启动子突变构建列线图模型对甲状腺微小乳头状癌（PTMC）并发颈部淋巴结转移（CLNM）的预测能效。方法选取2021年1月至2024年3月在我院行甲状腺部分切除或全部切除＋淋巴结清扫的PTMC患者202例，根据术后病理检查是否并发CLNM分为CLNM组（97例）和非CLNM组（105例）。收集所有PTMC患者的一般资料和超声（常规超声和超声造影）特征，采用Sanger测序检测TERT启动子突变。通过单因素和多因素非条件logistic回归分析PTMC并发CLNM的影响因素；RStudio4.4.1软件构建超声造影联合TERT启动子突变的PTMC并发CLNM列线图模型，用校准曲线、决策曲线和C指数评价列线图模型的一致性和净收益，Hosmer-Lemeshow检验列线图模型的拟合优度；MedCalc22.023软件绘制受试者工作特征（ROC）曲线，评价评价超声造影、TERT启动子突变和超声造影联合TERT启动子突变构建列线图模型对PTMC并发CLNM的预测能效。结果经术后病理检查，202例PTMC患者CLNM发生率为48.02%（97/202）。单因素分析显示，甲状腺球蛋白抗体、病灶数目、纵横比、微钙化、增强时间、增强方式、增强强度、被膜连续性、TERT启动子突变与PTMC并发CLNM有关（P < 0.05）。多因素非条件Logistic回归显示，多灶性肿瘤（OR = 3.487，95%CI：1.641 ~ 7.406，P = 0.001）、微钙化（OR = 4.484，95%CI：2.113 ~ 9.516，P < 0.001）、等或高增强（OR = 3.187，95%CI：1.460 ~ 6.957，P = 0.004）、被膜连续性中断（OR = 2.201，95%CI：1.051 ~ 4.608，P = 0.036）、TERT启动子突变阳性（OR = 4.460，95%CI：2.132 ~ 10.103，P < 0.001）为PTMC并发CLNM的独立危险因素。根据PTMC并发CLNM的独立危险因素构建超声造影联合TERT启动子突变列线图模型［Logit（P） = -4.486 + 1.350 × 病灶数目 + 1.399 × 微钙化 + 2.124 × 增强强度 + 1.524 × 被膜连续性 + 2.175 × TERT启动子突变］。该列线图模型的C-指数为0.899（95%CI：0.893 ~ 0.905），校准曲线走形接近理想曲线，决策曲线高于两条极端曲线，Hosmer-Lemeshow检验P > 0.05。ROC曲线显示，超声造影联合TERT启动子突变构建的列线图模型预测PTMC并发CLNM曲线下面积为0.899，大于超声造影、TERT启动子突变单独预测的0.857、0.697（P < 0.05）。结论超声造影联合TERT启动子突变构建列线图模型对PTMC并发CLNM具有较高的预测能效。

关键词: 甲状腺微小乳头状癌, 超声造影, 端粒酶逆转录酶启动子突变, 颈部淋巴结转移, 列线图, 预测能效

Abstract:

Objective The study aimed to investigate the predictive efficacy of contrast?enhanced ultrasound combined with telomerase reverse transcriptase （TERT） promoter mutation in constructing nomogram model for the prediction of concomitant cervical lymph node metastasis （CLNM） in papillary thyroid microcarcinoma （pTMC）. Methods A total of 202 patients with pTMC who underwent partial or total thyroidectomy + lymph node dissection at our hospital from January 2021 to March 2024 were selected. Then， they were divided into the CLNM group （97 patients） and the non?CLNM group （105 patients） according to whether they had concomitant CLNM on postoperative pathological examination. General data and ultrasound （conventional ultrasound and contrast?enhanced ultrasound） characteristics were collected from all patients with pTMC， and Sanger sequencing was used to detect TERT promoter mutations. The influencing factors of pTMC complicated by CLNM were analyzed by single?factor and multifactorial unconditional logistic regression； the nomogram model of pTMC complicating CLNM with contrast?enhanced ultrasound combined with TERT promoter mutation was constructed by RStudio 4.4.1 software， and the consistency and net benefit of the nomogram model were evaluated by using calibration curves， decision curves， and C?indexes， and the Hosmer?Lemeshow test for goodness of fit of the nomogram model； The predictive efficiency of the nomogram model constructed by combining contrast?enhanced ultrasound and TERT promoter mutation for pTMC complicated by CLNM was evaluated by plotting receiver operating characteristic （ROC） curves using MedCalc22.023 software. Results After postoperative pathological examination， the incidence of CLNM in 202 patients with pTMC was 48.02% （97/202）. Univariate analysis showed that thyroglobulin antibodies， number of lesions， aspect ratio， microcalcifications， enhancement time， enhancement mode， enhancement intensity， capsular continuity， and TERT promoter mutations were associated with pTMC complicating CLNM （P < 0.05）. Multifactorial unconditional logistic regression showed that multifocal tumours （OR = 3.487， 95%CI： 1.641 ~ 7.406， P = 0.001）， microcalcifications （OR = 4.484， 95%CI： 2.113 ~ 9.516， P < 0.001）， equal or high enhancement （OR = 3.187， 95%CI： 1.460 ~ 6.957， P = 0.004）， disruption of peritoneal continuity （OR = 2.201， 95%CI： 1.051 ~ 4.608， P = 0.036）， and TERT promoter mutation positivity （OR = 4.460， 95%CI： 2.132 ~ 10.103， P < 0.001） were the independent risk factors for pTMC complicating CLNM. A contrast?enhanced ultrasound combined TERT promoter mutation nomogram model was constructed based on independent risk factors for pTMC complicating CLNM ［Logit （p）= -4.486 + 1.350 × number of foci + 1.399 × microcalcifications + 2.124 × intensity of enhancement + 1.524 × capsular continuity+2.175 × TERT promoter mutations］. The C?index of this nomogram model was 0.899 （95%CI： 0.893 ~ 0.905）， the calibration curve alignment was close to the ideal curve， the decision curve was higher than the two extreme curves， and the Hosmer?Lemeshow test showed a P > 0.05.The ROC curve analysis showed that the nomogram model constructed with contrast?enhanced ultrasound combined with TERT promoter mutations predicted CLNM in pTMC with an area under the curve of 0.899. This was significantly higher than the area under the curves for contrast?enhanced ultrasound alone （0.857） and TERT promoter mutations alone （0.697）（P < 0.05）. Conclusion The contrast?enhanced ultrasound combined with TERT promoter mutations to construct a nomogram model has high predictive efficiency for pTMC complicating CLNM.

Key words: papillary thyroid microcarcinoma, contrast-enhanced ultrasound, telomerase reverse transcriptase promoter mutation, cervical lymph node metastasis, nomogram, predictive energy effect

中图分类号:

R445.1

吴昌慧,黄志平,戴慧萍,邱慧芳,何春,唐芳. 超声造影联合TERT启动子突变构建列线图模型对PTMC并发颈部淋巴结转移的预测效能[J]. 实用医学杂志, 2025, 41(5): 756-765.

Changhui WU,Zhiping HUANG,Huiping DAI,Huifang QIU,Chun HE,Fang. TANG. Energy efficiency of contrast⁃enhanced ultrasound combined with TERT promoter mutation to construct a nomogram model for the prediction of concomitant cervical lymph node metastasis in PTMC[J]. The Journal of Practical Medicine, 2025, 41(5): 756-765.

图/表 9

表1

PTMC并发CLNM的因素筛选 (例（%）)"

项目	CLNM组（n = 97）	非CLNM组（n = 105）	χ²/t/Z值	P值
性别			0.008	0.929
男	18（18.56）	20（19.05）
女	79（81.44）	85（80.95）
年龄（x ± s）/岁	40.85 ± 9.39	40.62 ± 9.27	0.172	0.863
BMI（x ± s）/（kg/m²）	24.55 ± 2.57	24.61 ± 2.57	0.162	0.871
高血压			0.007	0.932
是	18（18.56）	19（18.10）
否	79（81.44）	86（81.90）
糖尿病			0.661	0.416
是	20（20.62）	17（16.19）
否	77（79.38）	88（83.81）
吸烟史			0.598	0.439
是	12（12.37）	17（16.19）
否	85（87.63）	88（83.81）
饮酒史			0.067	0.795
是	18（18.56）	21（20.00）
否	79（81.44）	84（80.00）
实验室参数
TSH［M（P₂₅，P₇₅ ）］/（mIU/L）	2.07（1.56，2.81）	2.06（1.39，2.79）	0.390	0.696
FT3（x ± s）/（pmol/L）	4.96 ± 0.53	4.93 ± 0.64	0.325	0.746
FT4（x ± s）/（pmol/L）	16.45 ± 2.73	16.75 ± 2.25	0.852	0.395
TPO-Ab［M（P₂₅，P₇₅ ）］/（IU/mL）	16.89（11.04，23.78）	15.13（8.95，20.19）	1.803	0.071
TG-Ab［M（P₂₅，P₇₅ ）］/（IU/mL）	39.24（16.70，76.59）	22.28（15.73，29.04）	2.858	0.004
TG［M（P₂₅，P₇₅ ）］/（ng/mL）	14.99（7.67，24.94）	13.77（6.87，21.59）	1.008	0.313
MO（x ± s）/（× 10⁹/L）	0.39 ± 0.13	0.37 ± 0.12	1.178	0.240
NE（x ± s）/（× 10⁹/L）	3.76 ± 1.07	3.61 ± 1.18	0.991	0.323
LY（x ± s）/（× 10⁹/L）	1.75 ± 0.53	1.79 ± 0.48	0.521	0.603
NLR/［M（P₂₅，P₇₅ ）］	2.10（1.60，2.82）	1.99（1.60，2.64）	-0.989	0.323
超声特征
肿瘤部位			0.179	0.672
侧叶	85（87.63）	94（89.52）
峡部	12（12.37）	11（10.48）
病灶数目			19.285	< 0.001
多灶	66（68.04）	39（37.14）
单灶	31（31.96）	66（62.86）
病灶最大径			3.394	0.065
≥ 0.65 cm	56（57.73）	47（44.76）
< 0.65 cm	41（42.27）	58（55.24）
边缘			1.613	0.204
规整	27（27.84）	38（36.19）
不规整	70（72.16）	67（63.81）
纵横比			6.904	0.009
≥ 1	52（53.61）	37（35.24）
< 1	45（46.39）	68（64.76）
病灶形态			0.322	0.571
规则	19（19.59）	24（22.86）
不规则	78（80.41）	81（77.14）
微钙化			22.787	< 0.001
有	64（65.98）	34（32.38）
无	33（34.02）	71（67.62）
彩色血流信号			2.367	0.124
无血流	58（59.79）	74（70.48）
有血流	39（40.21）	31（29.52）
增强时间			10.393	< 0.001
快进	6（6.18）	3（2.86）
慢进	52（53.61）	79（75.24）
同步	39（40.21）	23（21.90）
均匀程度			1.189	0.276
均匀	49（50.52）	45（42.86）
不均匀	48（49.48）	60（57.14）
增强方式			6.347	0.042
同步	16（16.49）	16（15.24）
向心性	68（70.10）	85（80.95）
离心性	13（13.40）	4（3.81）
增强强度			36.515	< 0.001
等或高增强	62（63.92）	23（21.90）
低增强	35（36.08）	82（78.10）
边界清晰			0.579	0.447
是	43（44.33）	41（39.05）
否	54（55.67）	64（60.95）
被膜连续性			28.844	< 0.001
中断	69（71.13）	35（33.33）
连续	28（28.87）	70（66.67）
TERT启动子突变			32.686	< 0.001
阳性	78（80.41）	43（40.95）
阴性	19（19.59）	62（59.05）

表1

表2

图1

图2

图3

图4

图5

表3

图6

参考文献 26

1	中国抗癌协会甲状腺癌专业委员会. 中国抗癌协会甲状腺癌整合诊治指南（2022精简版）［J］. 中国肿瘤临床，2023，50（7）：325-330.
2	XIA C， DONG X， LI H， et al. Cancer statistics in China and United States， 2022： profiles， trends， and determinants［J］. Chin Med J （Engl），2022，135（5）：584-590. doi:10.1097/cm9.0000000000002108 doi: 10.1097/cm9.0000000000002108
3	中华人民共和国国家卫生健康委员会医政医管局. 甲状腺癌诊疗指南（2022年版）［J］. 中国实用外科杂志，2022，42（12）：1343-1357，1363.
4	ZHAO S， YUE W， WANG H， et al. Combined conventional ultrasound and contrast-enhanced computed tomography for cervical lymph node metastasis prediction in papillary thyroid carcinoma［J］. J Ultrasound Med，2023，42（2）：385-398. doi:10.1002/jum.16024 doi: 10.1002/jum.16024
5	张维静，王朝晖. BRAF^V600E与TERT启动子共同突变在甲状腺乳头状癌诊治中的临床意义［J］. 中华内分泌外科杂志，2021，15（5）：551-553.
6	田艳，席雪华，马姣姣，等. 基于列线图评估分化型甲状腺癌颈部淋巴结转移［J］. 中国医学科学院学报，2023，45（3）：355-360.
7	中国医疗保健国际交流促进会甲状腺疾病防治分会，中华预防医学会甲状腺疾病防治专业委员会，中国人体健康科技促进会甲状腺肿瘤专业委员会.甲状腺癌手术中淋巴结示踪技术规范应用专家共识［J］. 中华医学杂志，2022，102（48）：3836-3841.
8	刘克毅，梁广芃，柴芳，等. 甲状腺乳头状癌预防性中央区淋巴结清扫获得淋巴结数目的影响因素［J］. 实用医学杂志， 2024， 40 （4）： 508-514.
9	中国超声医学工程学会浅表器官及外周血管专业委员会. 甲状腺及相关颈部淋巴结超声若干临床常见问题专家共识（2018版）［J］. 中国超声医学杂志，2019，35（3）：193-204.
10	中华医学会超声医学分会浅表器官和血管学组，中国甲状腺与乳腺超声人工智能联盟.2020甲状腺结节超声恶性危险分层中国指南：C-TIRADS［J］. 中华超声影像学杂志，2021，30（3）：185-200.
11	刘晓芳，徐琨，黄晓春，等. 高频超声结合造影特征对甲状腺微小乳头状癌颈部淋巴结转移的预测价值［J］. 中华全科医师杂志，2020，19（7）：612-617.
12	WANG Y， NIE F， WANG G， et al. Value of combining clinical factors， conventional ultrasound， and contrast-enhanced ultrasound features in preoperative prediction of central lymph node metastases of different sized papillary thyroid carcinomas［J］. Cancer Manag Res，2021，4（13）：3403-3415.
13	张健，李德伟. 超声检查联合血清检测对甲状腺微小乳头状癌发生颈部淋巴结转移的预测价值［J］. 国际外科学杂志，2024，51（5）：331-336.
14	FERREIRA L B， GIMBA E， VINAGRE J， et al. Molecular Aspects of Thyroid Calcification［J］. Int J Mol Sci，2020，21（20）：7718. doi:10.3390/ijms21207718 doi: 10.3390/ijms21207718
15	张方方，王强，杨超，等. 微钙化对甲状腺癌的诊断价值及其与病理特征的关系［J］. 中国现代普通外科进展，2021，24（5）：391-393.
16	林洁，汤波，鞠孝臣，等. 超声造影结合TI-RADS在甲状腺癌颈部淋巴结转移中的应用价值［J］. 中华内分泌外科杂志（中英文），2024，18（2）：243-247.
17	MOU Y， HAN X， LI J， et al. Development and validation of a computed tomography-based radiomics nomogram for the preoperative prediction of central lymph node metastasis in papillary thyroid microcarcinoma［J］. Acad Radiol，2024，31（5）：1805-1817. doi:10.1016/j.acra.2023.11.030 doi: 10.1016/j.acra.2023.11.030
18	李佳佳，吴昀枫，王云，等. 常规超声联合超声造影评估甲状腺乳头状癌术前颈部淋巴结转移的应用价值［J］. 中国超声医学杂志，2024，40（5）：498-502.
19	张宇，黄九平，范莉芳，等. 基于术前常规超声及超声造影特征的列线图模型预测甲状腺乳头状癌颈部淋巴结转移的临床价值［J］. 临床超声医学杂志，2023，25（8）：639-644.
20	林奉森，李裕生，李瑾，等. 基于常规超声和超声造影的列线图预测甲状腺微小乳头状癌颈部淋巴结转移的价值［J］. 临床超声医学杂志，2023，25（12）：1015-1019.
21	徐莉萍，郑燕，武晓凤，等. 甲状腺乳头状癌原发灶超声特征对颈部非典型声像图转移性淋巴结的预测价值［J］. 中华超声影像学杂志，2024，33（4）：300-306.
22	LIU M， ZHANG Y， JIAN Y， et al. The regulations of telomerase reverse transcriptase （TERT） in cancer［J］. Cell Death Dis，2024，15（1）：90. doi:10.1038/s41419-024-06454-7 doi: 10.1038/s41419-024-06454-7
23	王鑫宇，宋文晓，周旭阳，等. 端粒酶反转录酶启动子突变在甲状腺癌中的研究进展［J］. 肿瘤研究与临床，2024，36（4）：307-309.
24	尚轶钒，黄思夏，王佳鹤，等. 甲状腺乳头状癌BRAF V600E、TERT和RET分子检测及与临床病理特征的关系［J］. 临床与实验病理学杂志，2023，39（6）：661-667.
25	任俊玲，陈斌，程伟波. BRAFV600E基因突变和TERT启动子突变与甲状腺微小乳头状癌中央区淋巴结转移的关系［J］. 皖南医学院学报，2021，40（4）：362-365.
26	侯少东，严存晔，殷素鹏，等. 甲状腺乳头状癌TERT启动子突变与颈部淋巴结转移关系的Meta分析［J］. 中国临床新医学，2023，16（8）：778-783.

变量	单因素分析			多因素分析
变量	OR	95%CI	P值	OR	95%CI	P值
TG-Ab	1.0007	1.000～1.014	0.058	-	-	-
多灶性肿瘤	3.603	2.013～6.448	< 0.001	3.487	1.641～7.406	0.001
纵横比≥ 1	2.124	1.207～3.738	0.009	1.927	0.929～3.996	0.078
微钙化	4.050	2.254～7.278	< 0.001	4.484	2.113～9.516	< 0.001
增强时间（参照：快进）	-	-	0.106	-	-	-
慢进	0.329	0.079～1.374	0.128	-	-	-
同步	0.848	0.193～3.719	0.827	-	-	-
增强方式（参照：同步）	-	-	0.059	-	-	-
向心性	0.800	0.373～1.715	0.566	-	-	-
离心性	3.250	0.870～12.137	0.080	-	-	-
等或高增强	6.316	3.394～11.751	< 0.001	3.187	1.460～6.957	0.004
被膜连续性中断	4.929	2.711～8.962	< 0.001	2.201	1.051～4.608	0.036
TERT启动子突变阳性	5.919	3.138～11.165	< 0.001	4.640	2.132～10.103	< 0.001

指标	AUC	95%CI	截断值	敏感度（%）	特异度（%）	约登指数
超声造影	0.857	0.801～0.902	-	74.23	83.81	0.580
TERT启动子突变	0.697	0.629～0.760	是	80.41	59.05	0.395
列线图模型	0.899	0.849～0.937	0.45	81.44	82.86	0.643

[1]	刘冬丽,全梓林,钟灵秀,陈琦琦,蔡文巧,庄森培,魏莹,潘惠仪,林雅文. 儿童先天性心脏病术后抗生素相关性腹泻预测模型的构建与验证[J]. 实用医学杂志, 2025, 41(5): 683-690.
[2]	莫乔莹,朱芳一,祝存奎,马生龙. 基于GNRI评分构建慢性心力衰竭患者营养不良风险的列线图模型[J]. 实用医学杂志, 2025, 41(5): 691-698.
[3]	刘威,侯君,唐龙泉,周鹏,钟艳,罗沁妍,况小雨,刘华,熊紫清,熊伟,吴承高,乐爱平. 基于多中心的儿童颅脑创伤患者临床输血影响因素分析及预测模型构建[J]. 实用医学杂志, 2025, 41(4): 553-560.
[4]	许魁,周军. 超声微泡在甲状腺癌诊疗中的研究进展[J]. 实用医学杂志, 2025, 41(3): 454-458.
[5]	史晓峰,莫春柏. 超声造影在胰腺移植中的研究进展[J]. 实用医学杂志, 2024, 40(8): 1171-1174.
[6]	王西林,杨婵娟,程道猛. 双相情感障碍患者攻击行为的列线图预测模型构建[J]. 实用医学杂志, 2024, 40(5): 677-681.
[7]	卿朝辉,萧肖兰,彭少琴,徐庆微. 单次不同诱导剂量环泊酚在无痛四维子宫输卵管超声造影术中有效性和安全性[J]. 实用医学杂志, 2024, 40(22): 3221-3225.
[8]	王云灿,曹广运,吴海波,王娜. 基于颈动脉超声造影评估颈内动脉壁面切应力与颈动脉斑块内新生血管的关系[J]. 实用医学杂志, 2024, 40(22): 3232-3237.
[9]	蒙玥,郑利,周静,王大珊,胡瑾,汪蝶,李游,汪俊华,王子云. 中老年居民动脉硬化自我筛查与基层医疗机构初筛工具构建[J]. 实用医学杂志, 2024, 40(14): 1947-1951.
[10]	祖小云金国鑫 . 基于Nomogram 神经损伤的风险预测模型建立老年胸腰椎爆裂骨折后 [J]. 实用医学杂志, 2023, 39(5): 597-601.
[11]	李丽杨帆张小红 . 超声造影评估基质金属蛋白酶⁃9活化调控对颈动脉斑块内新生血管的影响 [J]. 实用医学杂志, 2023, 39(4): 481-486.
[12]	徐梦馨,王唯,戴荣兄. 基于新型炎症复合评分构建预测腰椎骨折患者术后谵妄的列线图模型[J]. 实用医学杂志, 2023, 39(18): 2306-2311.
[13]	杨萍,钟跃,张亚萍,范旭,石红. 造影剂温度对输卵管超声造影不良反应的影响[J]. 实用医学杂志, 2023, 39(17): 2253-2257.
[14]	杨绍汪 . 经皮冠状动脉介入治疗急性心肌梗死患者术后发生对比剂肾病的风险模型的构建 [J]. 实用医学杂志, 2023, 39(15): 1925-1931.
[15]	吴小茜江燕辉刘美伶谢静雯陈淼张建兴 . 恶性乳腺非肿块型病变超声特征分析及列线图预测模型构建 [J]. 实用医学杂志, 2023, 39(1): 119-123.