Development of ureteroscopy-independent scoring systems for predicting muscle invasive upper tract urothelial carcinoma: A multicenter study

기술 요약: 근침윤성 상부 요로 상피암 예측을 위한 요관경 검사 독립형 점수 체계 개발

문제 제기
상부 요로 상피암(UTUC)의 정확한 수술 전 병기 결정은 여전히 중요한 임상적 과제로 남아 있으며, 임상적 병기와 병리적 병기 사이의 일치율은 51.4%에 불 เมื่อ 불과한 것으로 보고되었습니다. UTUC 환자의 약 60%가 근침윤성 질환을 나타내며, 이는 불량한 종양학적 결과와 연관된 요인입니다. 근치적 신요관절제술(RNU)이 표준 치료법이지만, 근침윤성 질환을 수술 전에 식별하는 것은 선행 화학요법이나 국소 림프절 절제를 고려하는 데 매우 중요합니다. 기존의 예측 모델은 종양 형태나 생검 유래 등급과 같은 요관경 소견에 의존하는 경우가 많습니다. 그러나 진단 목적의 요관경 검사는 모든 환자에게 일상적으로 시행되지 않으며, 방광 내 재발 가능성 및 제한적인 병기 결정 정확도(예: 일부 연구에서 34.5%의 일치율)와 같은 위험을 수반합니다. 따라서 요관경 소견을 필요로 하지 않는, 일상적으로 사용 가능한 수술 전 변수만을 기반으로 한 예측 모델이 필요합니다. 또한, 해부학적 및 병리학적 차이에도 불구하고 종양 위치(요관 vs 신우)에 따라 예측 모델을 구분한 연구는 거의 없습니다.

방법론
본 후향적 다기관 연구는 2015년 1월부터 2021년 12월까지 돗토리 대학교 병원 및 협력 기관에서 UTUC로 RNU를 받은 적격 환자 356명을 분석했습니다. 임상적으로 림프절 양성인 환자나 선행 화학요법을 받은 환자는 제외되었습니다.

• 변수: 수술 전 데이터에는 연령, 성별, BMI, ECOG-PS, 흡연력, 방광암 병력, 임상적 T(cT) 병기, 종양 측방성, 위치(요관 또는 신우), 종양 크기, 다발성, 수신증, 요로 세포진 검사가 포함되었습니다. 세포진 검사는 Papanicolaou 시스템을 사용하여 분류되었으며, 카테고리 4 이상을 양성으로 간주했습니다.
• 통계 분석: 코호트는 종양 위치에 따라 층화되었습니다. 요관 종양과 신우 종양에 대해 각각 독립적인 병리적 근침윤성 질환(≥pT2) 예측 인자를 식별하기 위해 단변량 및 다변량 로지스틱 회귀 분석을 수행했습니다.
• 점수 체계 개발: 다변량 회귀 계수를 바탕으로 정수 기반의 점수 체계를 구축했습니다. 독립적인 예측 인자에 점수를 부여하였으며, Youden 지수를 사용하여 최적의 컷오프 점수를 결정했습니다.
• 검증: 모델의 변별력은 ROC 곡선 분석 및 AUC를 통해 평가되었습니다. 내부 검증은 낙관성 보정 AUC를 계산하기 위해 200회의 부트스트랩 재표본 추출(bootstrap resamples)을 통해 수행되었습니다.

주요 기여

1. 부위 특이적 모델: 본 연구는 모든 UTUC에 대한 단일 일반화 모델 대신, 요관 종양용과 신우 종양용이라는 두 가지 별도의 점수 체계를 개발했습니다.
2. 요관경 독립성: 모델은 요로 세포진, cT 병기, 수신증과 같이 일상적으로 사용 가능한 수술 전 변수만을 활용하여, 보편적으로 확보되지 않는 요관경 소환에 대한 의존성을 제거했습니다.
3. 위치별 예측 인자 식별: 분석 결과, 양성 요로 세포진과 cT 병기는 두 종양 유형 모두에서 독립적인 예측 인인이었으나, 수신증은 신우 종양이 아닌 요관 종양에서만 추가적인 독립적 예측 인자로 작용함을 밝혀냈습니다.

결과

• 코호트 특성: 356명의 환자 중 157명(44.1%)이 근침윤성 질환을 가지고 있었습니다. 중앙값 연령은 75세였으며, 68.3%가 남성이었습니다.
• 예측 인자:
  • 요관 종양: 다변량 분석 결과 양성 요로 세포진(OR 2.735), 수신증(OR 3.294), cT 병기가 독립적인 예측 인자로 확인되었습니다.
  • 신우 종양: 양성 요로 세포진(OR 2.390)과 cT 병기가 독립적인 예측 인자로 확인되었습니다. 수신증은 다변량 모델에서 유의하지 않았습니다.
• 점수 체계:
  • 요관 점수: 양성 세포진 1점, 수신증 1점, cT ≤1/cT2/cT ≥3에 대해 각각 0/2/4점을 부여했습니다.
  • 신우 점수: 양성 세포진 1점, cT ≤1/cT2/cT ≥3에 대해 각각 0/1/3점을 부여했습니다.
• 성능:
  • 요관 종양: 모델은 AUC 0.865(낙관성 보정 AUC 0.863)를 달이트했습니다. 최적 컷오프는 ≥3이었으며, 민감도 85.4%, 특이도 77.4%를 나타냈습니다.
  • 신우 종양: 모델은 AUC 0.745(낙관성 보정 AUC 0.747)를 달성했습니다. 최적 컷오프는 ≥2였으며, 민감도 68.0%, 특이도 73.6%를 나타냈습니다.
• 위험 층화: 근침윤성 질환의 확률은 높은 점수에 따라 증가했습니다. 요관 종양의 경우, 점수가 2점일 때 20.8%에서 3점일 때 60.6%로 상승했습니다. 신우 종양의 경우, 점수가 1점일 때 25.7%에서 2점일 때 52.9%로 상승했습니다.

의의 및 주장
저자들은 이러한 부위 특이적 점수 체계가 요관경 소견 없이도 근침윤성 UTUC의 수술 전 위험 층화를 위한 실용적인 방법을 제공한다고 주장합니다. 모델은 요관 종양에 대해 우수한 변별력을, 신우 종양에 대해 중간 정도의 변별력을 보여주었습니다. 본 연구는 이러한 도구들이 특히 신보존적 접근법과 RNU 사이의 결정이나 선행 화학요법 대상자를 식별하는 데 있어 치료 계획을 용이하게 할 수 있다고 가정합니다.

그러나 논문은 임상 적용에 대해 신중한 태도를 유지하고 있습니다. 저자들은 이 모델들이 선행 화학요법이나 림프절 절제에 관한 결정을 신뢰할 수 있는 근거로 사용되기 위해서는 독립적인 코호트를 통한 외부 검증이 반드시 필요함을 명시적으로 밝히고 있습니다. 또한 후향적 설계, 선택 편향(RNU를 받는 환자), 평가의 기관 간 가변성 등의 한계를 인정했습니다. 결론적으로, 본 연구는 모델이 유망함을 보여주지만, 추가적인 검증 없이는 확정적인 임상 의사결정을 내리기에는 아직 준비가 되지 않았다고 서술하고 있습니다.