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

Abstract

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

CLC Number:

R445.1

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.

Figures/Tables 9

Tab.1

Screening of factors for PTMC complicating CLNM"

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）

Tab.1

Tab.2

Fig.1

Fig.2

Fig.3

Fig.4

Fig.5

Tab.3

Fig.6

References 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]	Dongli LIU,Zilin QUAN,Lingxiu ZHONG,Qiqi CHEN,Wenqiao CAI,Senpei ZHUANG,Ying WEI,Huiyi PAN,Yawen. LIN. Construction and validation of a predictive model for antibiotic-associated diarrhea after surgery in children with congenital heart disease [J]. The Journal of Practical Medicine, 2025, 41(5): 683-690.
[2]	Qiaoying MO,Fangyi ZHU,Cunkui ZHU,Shenglong. MA. Nomogram model of malnutrition risk in patients suffering from chronic heart failure grounded on GNRI score [J]. The Journal of Practical Medicine, 2025, 41(5): 691-698.
[3]	Wei LIU,Jun HOU,Longquan TANG,Peng ZHOU,Yan ZHONG,Qinyan LUO,Xiaoyu KUANG,Hua LIU,Ziqing XIONG,Wei XIONG,Chenggao WU,Aiping. LE. Analysis of influencing factors of blood transfusion in children with traumatic brain injury and construction of prediction model： A multi⁃center retrospective study [J]. The Journal of Practical Medicine, 2025, 41(4): 553-560.
[4]	Kui XU,Jun. ZHOU. Research progress of ultrasound microbubbles in diagnosis and treatment of thyroid cancer [J]. The Journal of Practical Medicine, 2025, 41(3): 454-458.
[5]	Xilin WANG,Chanjuan YANG,Daomeng. CHENG. Construction of a nomogram prediction model for aggressive behavior in patients with bipolar disorder [J]. The Journal of Practical Medicine, 2024, 40(5): 677-681.
[6]	Yuncan WANG,Guangyun CAO,Haibo WU,Na WANG. The relationship between internal carotid artery wall shear stress and carotid plaque neovascularization was evaluated by carotid color ultrasound [J]. The Journal of Practical Medicine, 2024, 40(22): 3232-3237.
[7]	Xing HU,Qingrong LI,Jiang LI,Wei HE,Ping′an HE,Mei LV,Xu. YANG. The Nomogram model was established for the risk assessment of intestinal colonization with neonatal CRKP [J]. The Journal of Practical Medicine, 2024, 40(2): 231-236.
[8]	Yue MENG,Li ZHENG,Jing ZHOU,Dashan WANG,Jin HU,Die WANG,You LI,Junhua WANG,Ziyun. WANG. Self⁃screening for arteriosclerosis in middle⁃aged and elderly residents and the construction of a primary care initial screening tool [J]. The Journal of Practical Medicine, 2024, 40(14): 1947-1951.
[9]	ZU Xiaoyun, JIN Guoxin.. Preliminary exploration of establishing the risk prediction model of nerve injury after thoracolumbar burst fracture in the elderly based on nomogram [J]. The Journal of Practical Medicine, 2023, 39(5): 597-601.
[10]	Linan GAO,Pengkun YANG,Wenjun CAO,Qian ZHANG. Development and Validation of a Predictive Model for Neonatal Sepsis [J]. The Journal of Practical Medicine, 2023, 39(21): 2789-2795.
[11]	Xiuquan QI,Wei WANG,Xiaokang QIU,Ye. XU. Establishment of Nomogram prediction model for latent blood loss in patients with lumbar disc herniation after operation [J]. The Journal of Practical Medicine, 2023, 39(18): 2300-2305.
[12]	YANG Shaowang.. Construction of a risk model of contrast⁃ induced nephropathy after percutaneous coronary intervention for acute myocardial infarction [J]. The Journal of Practical Medicine, 2023, 39(15): 1925-1931.
[13]	WU Xiaoxi, JIANG Yanhui, LIU Meiling, XIE Jingwen, CHEN Miao, ZHANG Jianxing.. Analysis of ultrasound characteristics of malignant breast non⁃mass⁃like lesions and development of a no⁃ mogram [J]. The Journal of Practical Medicine, 2023, 39(1): 119-123.
[14]	HUANG Xiaoqi, YIN Weiling#, WANG Li, SHI Ke, ZHOU Jie, LIANG Yudong, LIU Yaliang, ZHANG Jingping, JIN Chenwang, GUO Youmin.. Establishment and evaluation of normogram in prediction of severe COVID ⁃19 based on quantitative CT [J]. The Journal of Practical Medicine, 2022, 38(5): 527-531.
[15]	WANG Yafei, LI Hongxia, FENG Yuan, ZHANG Yan, WU Zhen⁃ biao.. An analysis risk factors for interstitial lung disease in adult patients with polymyositis or dermatomyositis and establishment of a prediction model [J]. The Journal of Practical Medicine, 2022, 38(5): 616-621.

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

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