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作者及机构
本研究由Andre L. Moreira博士（纽约大学Langone健康中心病理学系）及其团队主导，联合了来自全球多个机构的病理学专家，包括纽约大学、哈佛大学、麻省总医院、斯隆凯特琳癌症中心等。研究发表于《Journal of Thoracic Oncology》2020年10月刊。

学术背景
肺腺癌（pulmonary adenocarcinoma）是肺癌中最常见的亚型，其预后评估对临床治疗具有重要意义。然而，目前尚无统一的肺腺癌分级系统。2015年世界卫生组织（WHO）基于主要组织学模式（predominant histologic pattern）的分类方法虽然与预后相关，但其分类方法存在局限性，尤其是在高分化与低分化肿瘤的区分上。因此，国际肺癌研究协会（IASLC）病理学委员会发起了一项多中心研究，旨在建立一个基于组织学特征的分级系统，以更准确地预测肺腺癌的预后。

研究流程
研究分为三个阶段：训练集、验证集和测试集。
1. 训练集：使用了284例I期肺腺癌病例，通过回顾性分析确定了与患者无复发生存期（RFS）和总生存期（OS）相关的组织学特征。采用受试者工作特征曲线（ROC）分析选择最佳模型。
2. 验证集：在212例I期肺腺癌病例中验证了训练集得出的模型。
3. 测试集：在300例I-III期肺腺癌病例中进一步测试了模型的预测能力。

研究对象及处理
研究对象为手术切除的肺腺癌病例，所有病例均根据美国癌症联合委员会（AJCC）第八版分期手册进行分期，并具有至少5年的随访数据。组织学评估包括主要模式、次要模式、核分级、有丝分裂分级、细胞学分级、气腔播散（STAS）和坏死等特征。研究还评估了复杂腺体模式（cribriform和fused glands）在分级中的作用。

数据分析
通过Cox比例风险回归模型评估各组织学特征与复发和死亡的关系，并使用ROC曲线和一致性指数（C-index）评估模型的预测能力。研究还通过Kappa统计量评估了观察者间的一致性。

主要结果
1. 训练集结果：最佳模型由主要模式和高分级模式（solid、micropapillary和complex glands）的组合构成，高分级模式的临界值为20%。该模型在训练集中的AUC值为0.749（RFS）和0.787（OS）。
2. 验证集结果：模型在验证集中的AUC值为0.732（RFS）和0.787（OS），证实了其预测能力。
3. 测试集结果：模型在测试集中的AUC值为0.690（RFS）和0.743（OS），进一步验证了其稳健性。
4. 观察者一致性：五位观察者对23例病例的评估显示，Kappa值为0.617，表明观察者间具有良好的一致性。

结论
研究提出了一个新的肺腺癌分级系统，基于主要模式和高分级模式的组合，将肺腺癌分为三级：
- 1级：以lepidic模式为主，高分级模式少于20%；
- 2级：以acinar或papillary模式为主，高分级模式少于20%；
- 3级：高分级模式≥20%。
该系统具有较高的预测能力和临床实用性，可为肺腺癌患者的预后评估和治疗决策提供重要参考。

研究意义与价值
该研究首次提出了一个基于组织学模式的肺腺癌分级系统，填补了该领域的空白。其创新性在于将高分级模式的临界值明确为20%，并通过多中心数据验证了模型的稳健性。这一分级系统不仅为病理学家提供了实用的工具，还为未来的肺腺癌研究提供了统一的分级标准。

研究亮点
1. 创新性分级系统：首次将高分级模式的临界值明确为20%，并提出了一个基于主要模式和高分级模式的分级系统。
2. 多中心验证：通过多个独立数据集验证了模型的预测能力，确保了结果的可靠性。
3. 临床实用性：该系统易于在临床病理实践中应用，可为肺腺癌患者的预后评估提供重要依据。

其他有价值内容
研究还发现，其他组织学特征（如核分级、有丝分裂分级、STAS等）虽然与预后相关，但并未显著提高模型的预测能力。这表明，主要模式和高分级模式的组合已足以提供有效的预后信息。

以上是对该研究的全面报告，详细介绍了其背景、流程、结果和意义。