头颈癌中的骨放射性坏死分类系统开发与标准化：一个风险模型

近年来，头颈癌（head and neck cancer, HNC）的治疗特别是放射治疗带来的副作用成为学术界关注的焦点。骨放射性坏死（osteoradionecrosis, ORN）是其中最严重的并发症之一。ORN被广泛定义为在没有复发性肿瘤的情况下，头颈部放射区域内发生的非愈合性粘膜破裂和骨损伤，可以自发或在创伤后出现。这不但严重影响患者的生活质量，也增加了医疗资源的使用。因此，迫切需要一个标准化、客观的ORN分类系统来更好地诊断和管理这种并发症。

研究背景及目的

在传统治疗期间，ORN的发生率可以高达40%。随着现代放射治疗技术的发展和严格的预防性牙科护理政策的实施，这一比例显著下降到4%-8%。然而，现行的多种ORN分类系统在准确识别ORN严重性方面存在问题，包括过度分类、忽视上颌ORN或依赖主观诊断等。这些问题阻碍了不同研究之间的比较和临床试验的设计。为了应对这些挑战，Erin E. Watson等人开展了这项研究，旨在识别ORN的风险因素并提出一个基于客观临床和影像数据的新分类系统。

研究来源与作者信息

这篇研究论文由一组多学科专家团队完成，主要作者包括Erin E. Watson, Katrina Hueniken, Junhyung Lee等，团队成员来自多个知名机构如Princess Margaret Cancer Centre, University of Toronto, MD Anderson Cancer Centre等。论文于2024年5月1日发表在《Journal of Clinical Oncology》上。

研究方法

研究人群与数据收集

研究对象包括2011年至2017年间在Princess Margaret Cancer Centre接受CURATIVE-INTENT INTENSITY-MODULATED RADIATION THERAPY（IMRT，≥45 Gy）治疗的所有连续头颈癌患者。这些患者均在放疗前接受了牙科评估。排除标准包括既往有头颈部放射治疗史、早期喉癌、完全无牙患者等。所有患者相关的临床、牙科和影像数据都从院内的数据库中获取并进行交叉验证。

ORN严重性评估与分类

本研究采用了现有的15种ORN分类系统进行回顾性分类，并提出了一个新的分类系统即Clinrad。Clinrad基于骨坏死的垂直范围和暴露骨/瘘管的存在与否，将ORN分为四个阶段，同时识别轻微骨刺的存在。该系统与现行系统进行性能比较，以评估其在识别和预测严重ORN事件（如下颌骨折或需要下颌切除术）方面的效果。

统计分析与风险因素识别

研究使用多变量逻辑回归模型识别出ORN的风险因素，包括口腔或口咽原发癌、接受IMRT剂量≥60 Gy、当前/前吸烟者和III至IV期牙周状况。根据这些因素，将患者分为高风险和低风险组。通过10倍交叉验证计算模型的AUC值评估其预测性能。

研究结果

在2732名连续头颈癌患者中，219名（8%）患者发生了ORN。高风险因素包括口腔或口咽的原发癌、接受IMRT剂量≥60 Gy、当前/前吸烟者和III至IV期牙周疾病。高风险患者的ORN发生率为12.7%，而低风险患者为3.1%，AUC值为0.71。此外，现行的ORN分类系统在识别严重ORN事件方面普遍存在过度分类问题，并且无法识别上颌的ORN。相较之下，Clinrad系统在客观性和预测性方面表现突出，成功识别了5.7%的严重ORN事件，并在各类分析中均优于现有系统。

研究的科学与应用价值

这项研究通过识别ORN的主要风险因素和提出一个新的分类系统，为临床实践和未来的临床试验提供了重要的参考。Clinrad系统不仅提高了ORN的诊断准确性，相较现有系统更具客观性和可重复性，同时还兼容了临床试验对标准化数据的需求。这一创新性的分类系统有望在临床护理中发挥重要作用，并促进相关领域研究的深入和优化。此外，该系统的设计思路也为其他复杂病症的分类系统开发提供了有益的借鉴。

研究亮点

1. 高风险因素的明确识别：研究明确识别了ORN的主要风险因素，有助于早期筛查和干预。
2. Clinrad系统的提出与验证：这一新系统基于客观的临床和影像数据，表现出优于现有系统的分类和预测性能。
3. 临床和科研应用的双重价值：该系统既能在日常临床中提高诊断和治疗决策的准确性，也为临床试验提供了标准化的分类工具。

结论

通过对头颈癌患者进行全面的风险评估和分类，本研究提出了一个既具有科学价值又具实际应用价值的骨放射性坏死新分类系统。Clinrad系统不仅填补了现有分类系统的不足，还为临床实践和学术研究提供了新的工具和方法，促进了头颈癌治疗的进一步优化和患者预后的改善。这项研究为该领域的持续发展做出了重要贡献。