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第45卷第8期
               ·1190 ·                           南 京    医 科 大 学 学         报                        2025年8月


              集患者数据进行分析，整合相关变量，建立了高危                            果表明训练集中的患者数据分布较均匀，模型在不
              PCa患者TB病理性质的预测模型。预测模型由5项                          同抽样下的表现一致，AUC 和 CI 值稳定，说明基于
              因素构成并用英文字母指代：年龄（X1）、病灶数量                          训练集样本构建的预测模型具有较好的稳健性，在
             （X2）、病灶所在组织学区域（X3）、PI⁃RADS评分（X4）以                  临床应用时较为可靠和稳定。
              及PSAD（X5），其数学表达式为P=1/［1+e^（-15.770+
                                                                3  讨 论
              0.067×X1-0.658×X2+0.381×X3+2.271×X4+5.742×
              X5）］。结果表明，该预测模型的 ROC 曲线下面积                             融合前列腺 mpMRI 图像的超声引导下前列腺

             （area under the curve，AUC）达 0.856（95%CI：0.812~     穿刺是目前PCa诊断的常用手段。目前临床上普遍
              0.900），通 过 约 登 指 数 确 定 最 佳 风 险 临 界 值 为            使用的仍是TB联合SB，联合穿刺可以有效提高PCa
              0.634，相应的诊断特异度与灵敏度分别为 96.2%和                      的检出率但也意味着穿刺针数较多，会增加穿刺并
              65.6%（图2A）。将患者各项指标代入该模型可计算                        发症的风险，浪费医疗资源。为了能够在保持较高
              出该患者的风险评分，高于临界值时，该患者被判                            PCa检出率的同时减少穿刺数，本研究分析了患者前

              定为 PCa 患者（TB 阳性），即 mpMRI 所示病灶的 TB                 列腺mpMRI图像以及临床特征，整合相关因素建立
              病理呈现典型肿瘤学特征，患者可以免除额外的SB                           了针对患者TB病理的预测模型来识别可以免除SB、
              仅进行TB。值得注意的是，该模型相对较低的灵敏                           只进行TB的患者。
              度并不意味着较多漏诊，按照本研究目的，只有风                                 本研究表明患者年龄、PSAD、PI⁃RADS评分、病
              险临界值以上的患者推荐单独TB，风险临界值以下                           灶所在组织学区域以及病变数量与前列腺病灶穿
              的患者仍推荐TB联合SB 穿刺。各因素单独分析时                          刺病理结果显著相关。PSA是经典的PCa血清标志
              的预测效能对照曲线也同步展示，通过多维对比凸                            物，但其特异性较低，很多良性疾病如前列腺增生
              显综合预测模型的理论优势（图2A）。                                也会使其数值升高，因此本研究并没有将它纳入而
                  本研究也展示了训练集中临界值上下的患者                           是纳入特异性更高的 PSAD。Ge 等               ［16］ 研究表明
              分布（图2B）。在风险评分高于临界值的患者中，TB                         PSAD是PCa的重要预测因素，在本研究中也得到了
              阳性率可以达到 99.2%，可见本研究构建的预测模                         类似结果。PI⁃RADS 评分是解读前列腺 mpMRI 图
              型具有一定的临床价值（表2）。本研究也展示了预                           像不可或缺的标准，它能够对 PCa 的风险进行分
              测模型中各因素的贡献度（图2C），同时建立了该模                          层，从而指导前列腺穿刺活检              ［17］ 。先前研究发现，
              型的列线图便于临床应用（图2D）。                                 PI⁃RADS评分为4~5分患者的前列腺mpMRI所示病
              2.4  验证集中预测模型的效能                                  灶为恶性的可能性更高           ［18］ 。然而，尽管PI⁃RADS 评
                  本研究在验证集中应用该预测模型，结果显                           分在PCa预测方面有较大优势，但仍有局限性，不同
              示，AUC为0.886（95%CI：0.776~0.995），当通过约登              评分者对 mpMRI 图像的主观性判断会导致评分结
              指数确定 0.495 作为最佳临界值时，该预测模型的                        果的改变。因此本研究预测模型在纳入 PI⁃RADS
              特异度与灵敏度分别为 87.5%和 80.0%（图 2E），可                   评分时也结合了前列腺mpMRI图像上的其他特征，
              见该预测模型有较好的可重复性与泛用性。同时                             降低主观影响，从而提高模型的客观可重复性。此
              本研究也展示了验证集中临界值上下的患者分布                             外，Yu 等  ［19］ 研究发现前列腺各组织学区域中，当病
             （图 2F）。值得关注的是，依据此界值判定的 TB 阳                        灶处于外周带时为恶性肿瘤的可能性最大，这也与

              性患者中，经病理学验证的 TB 阳性率高达 98.2%                       本研究结果类似。
             （表2），该模型的效能进一步得到体现。                                     临床医生在进行前列腺穿刺时不应默认使用

              2.5  Bootstrap方法验证预测模型的稳健性                        TB 联合 SB 的穿刺方案，而是要对每个患者进行个
                  本研究对训练集424例患者样本进行Bootstrap                    体化评估来决定最优的穿刺策略                ［20］ ，应在保证高诊
              抽样来验证预测模型的稳健性，降低异常样本对模                            断率的同时最大限度减少患者的穿刺数。本研究
              型可靠性的影响。经过500次Bootstrap抽样的分析                      训练集中全部PI⁃RADS 4~5分患者前列腺穿刺活检
              结果显示：Bootstrap 样本集模型各系数的分布与初                      的阳性率为 87.7%，而经过预测模型筛选出仅进行
              始模型系数的差异较小（图 3A~F）；样本集模型的                         TB的高危患者后，这部分患者的活检阳性率可达到
              AUC 均值为 0.846，95%CI 较窄，为 0.823~0.857，与            99.2%，对于风险评分高于临界值的患者，可以舍弃
              初始模型的AUC及CI值契合度高（图3G）。这一结                         不必要的SB而只进行TB。目前关于PCa 穿刺前诊
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