Which definition of a central tumour is more predictive of occult mediastinal metastasis in nonsmall cell lung cancer patients with radiological N0 disease?

authors

Shin et al.

journal

European Respiratory Journal

year

2019

doi

10.1183/13993003.01508-2018

category

biomedical-imaging

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요약

본 연구는 radiological N0 disease 상태의 NSCLC 환자에서 occult mediastinal metastasis를 가장 잘 예측하는 central tumour의 정의를 규명하는 것을 목적으로 한다. ACCP, NCCN, ESTS 등 주요 가이드라인이 central location을 서로 다르게 정의하여 임상적 기준 불일치가 존재하는 가운데, 7가지 해부학적 기준을 비교 분석하였다. 그 결과, midline에서 방사상으로 그려진 concentric lines를 기준으로 hemithorax의 inner one-third에 위치한 종양이 occult N2 disease 발생 위험을 가장 유의하게 예측함을 확인하였다. 이는 radiological N0 NSCLC 환자에서 침습적 mediastinal staging 적응증을 표준화하는 데 유용한 정량적 기준을 제시한다.

방법

본 연구는 삼성의료원의 Lung Cancer Surgery Registry와 EBUS-TBNA Registry를 활용한 retrospective cohort study이다. 2014년 1월부터 2015년 12월까지 CT(short axis lymph node ≤1 cm)와 PET-CT(SUVmax lymph node ≤2.5)상 radiological N0 disease로 진단된 NSCLC 환자 1337명을 분석 대상으로 하였다. 전이 병력, 신항암제 치료 이력, 비표준 MLND 시행 환자 등은 제외하였다. 종양 위치는 CT 상 종양의 inner-most 부분을 기준으로 hilar structures와의 접촉 여부 및 hemithorax의 inner one-third 또는 two-thirds 내 위치(hilum 또는 midline 기점 concentric lines, midline 기점 sagittal lines 등 7가지 정의)로 분류하였다. 주요 endpoint는 EBUS-TBNA 또는 MLND를 통해 병리적으로 확인된 occult N2/N3 disease이다. 교란 변수 보정을 위해 multivariable logistic regression을 사용하였으며, pure ground-glass nodules 제외 군과 solid tumour만 포함하는 subgroup 분석을 수행하였다.

주요 결과

전체 1337명 중 93명(7.0%)에서 occult N2 disease가 확인되었으며, 이군은 유의하게 큰 종양 크기와 높은 CT attenuation(solid)을 보였다. multivariable logistic regression 분석 결과, 환자 및 종양 특성 보정 후에도 midline 기점 concentric lines를 이용한 hemithorax inner one-third 정의만이 occult N2 disease를 독립적으로 예측하였다(adjusted OR 2.13, 95% CI 1.17-3.87; p=0.013). 이 연관성은 pure ground-glass nodules를 제외한 군(adjusted OR 2.54, 95% CI 1.37-4.71; p=0.003)과 solid tumour만 포함하는 군(adjusted OR 2.30, 95% CI 1.08-4.88; p=0.030)에서도 유지되었다.

강점

본 연구는 radiological N0 상태임에도 occult metastasis가 발생할 수 있는 임상적 공백을 정량적 해부학적 기준으로 명확히 해소하였다. EBUS-TBNA와 표준화된 MLND를 통해 병리 gold standard로 endpoint를 검증하여 selection bias를 최소화하였으며, 7가지 정의 간 직접 비교를 통해 가이드라인 간 불일치 문제를 실증적으로 해결하였다. wiki 내 NSCLC staging 및 mediastinal sampling 전략 문헌에서 spatial tumor localization의 정량적 기준을 제시하는 핵심 근거로 활용될 수 있다.

해석

이 논문은 영상 기반 radiomics나 deep learning 모델이 occult N2 disease를 예측할 때, 단순한 central/peripheral 이분법보다 midline 기점 concentric lines에 따른 inner one-third 정의와 같은 정량적 spatial criterion을 반영해야 함을 시사한다. 폐암 가이드라인의 mediastinal staging 적응증과 영상 판독 기준을 연결하는 bridge study로, pulmonology 및 oncology wiki 문헌에서 침습적 검사 필요성 판단의 객관적 기준을 마련하는 데 기여한다. 향후 AI 기반 자동 segmentation 또는 radiomic feature extraction 시 tumor location 정의의 표준화 필요성을 뒷받침한다.