【导读】FIGO 2000预后评分系统是妊娠滋养细胞肿瘤（GTN）患者预后的全球标准。然而，该系统已经20多年没有更新了，并且在临床实践中有几个关键的局限性，包括对单药化疗耐药性的评估不足和在不合适的临床情况下过度使用。本综述批判性地研究了这些缺点，并总结了最近为改进该系统所做的努力。
2024年11月7日，北京协和医院妇科肿瘤中心向阳团队在期刊《eClinicalMedicine》上发表了题为“Prognosticating gestational trophoblastic neoplasia: from FIGO 2000 to future models”的研究论文。团队提倡专门的评分模型，每个模型都针对特定的临床目标量身定制，而不是依赖单个系统来解决多个临床目标。此外，必须将生物和遗传标记集成到这些模型中，以提高准确性。展望未来，团队强调先进技术和多中心合作，以建立更加个性化和适应性强的GTN管理框架，最终改善临床实践和结果。
https://www.thelancet.com/journals/eclinm/article/PIIS2589-5370(24)00469-3/fulltext
妊娠滋养细胞肿瘤（GTN）描述了一系列起源于妊娠滋养细胞的罕见妇科恶性肿瘤。GTN可分为4种主要的组织病理学亚型：侵袭性葡萄胎（IM）、绒毛膜癌、胎盘部位滋养细胞肿瘤（PSTT）和上皮样滋养细胞肿瘤（ETT）。超过90%的患者，通过有效的化疗方案和标准化的综合管理策略，实现完全缓解。人绒毛膜促性腺激素（hCG）是GTN的特异性生物标志物，对于早期检测和监测治疗效果至关重要。
全球公认的FIGO 2000系统，为评估GTN患者的预后和临床状态设定了标准，尤其是那些患有浸润性葡萄胎和绒毛膜癌的患者（PSTT和ETT的独特临床病理特征，意味着FIGO系统不适用于这些亚型）。2015年的更新引入了一个超高风险类别，通过使分数与结果更紧密地保持一致，来提高系统的预后准确性。
针对GTN改进FIGO 2000的未来方向：为不同的临床结果，开发多方面模型
团队建议预测方法的4个主要目标应该是：
1. 预测单药治疗耐药性的模型：在2021年FIGO更新中，化疗耐药性定义为血清β-hCG降低≤10%或连续≥2个化疗疗程后增加。通过对治疗前临床特征和治疗变量的回顾性分析，例如，药物不良反应的严重程度和治疗开始后hCG的下降速度，旨在预测对单药治疗的耐药性。
2.评估多药化疗耐药性的模型：该目标侧重于确定对每种不同多药方案（EMA/CO、FAEV等）耐药的预测因子，帮助每位患者选择最合适的治疗计划。然而，对于低风险患者，确定多药耐药的预测因子可能缺乏证据基础，因为出于伦理考虑、副作用和成本，大多数患者不会开始使用多药方案进行治疗。
3.预测耐药病例中二线或挽救治疗疗效的模型：该目标评估了不同二线治疗的有效性，包括改用另一种单药治疗或多药治疗，适用于已产生耐药的患者。它还可以预测哪些患者可能对特定治疗反应更好。然而，对临床环境中免疫治疗结果的预测仍处于起步阶段，并且受到接受此类治疗的患者数量少的阻碍。
4.预测复发或生存的模型：通过整合治疗前后的一系列临床特征，这些模型应预测长期结果，例如，复发和死亡风险。鉴于治愈的GTN患者的复发率低于许多其他恶性肿瘤，该模型不应依赖FIGO 2000。相反，应通过回顾性分析重新设计它，包括治疗前后的影像学特征、hCG趋势和化疗耐药史等因素，以评估复发的可能性。对于复发风险较高的GTN患者，该模型建议增加治疗后随访的频率，延长巩固治疗的持续时间，或更早开始免疫治疗。
新的GTN评分系统和与一线化疗耐药性特别相关的预后指标的确定。
1. 免疫治疗的前景：自2017年以来的研究显示，免疫治疗在GTN中显示出疗效，尤其是对于持续耐药的患者。未来的评分系统应纳入免疫治疗反应的预测标志物。
2. 遗传/分子动力学的理解：推进对GTN遗传/分子动力学的理解，对于开发个性化医学方法至关重要，确定指示治疗反应或耐药性的生物标志物，将改变GTN护理。
3. 生物和遗传生物标志物的整合：将这些标志物整合到GTN预后模型中是一个有前途的方向，需要AI等先进技术，来管理复杂的大容量数据。
4. AI在GTN管理中的应用：AI可以通过全面分析多维数据集并创建复杂的决策支持系统来改变GTN管理，但需要克服数据质量和伦理监管等挑战。
5. PSTT和ETT的特殊挑战：PSTT和ETT是GTN的罕见亚型，具有不同的生物学行为，需要量身定制的评分系统，来预测预后并指导治疗决策。
6. 全球合作和数据共享的重要性：GTN的稀有性意味着需要多中心合作和全球数据共享，这对于增强对GTN病理生物学的理解，以及改善患者护理和结果预测至关重要。
7. 悬而未决的问题：开发新的、临床相关的GTN预后模型需要多方利益相关者的参与，全面努力使用最新的多组学技术来表征GTN的分子景观，并特别考虑如何最好地预测PSTT和ETT患者的预后。
参考资料：
1.Ngan, H.Y.S. ∙ Seckl, M.J. ∙ Berkowitz, R.S. ∙ et al.
Diagnosis and management of gestational trophoblastic disease: 2021 update
Int J Gynaecol Obstet. 2021; 155 Suppl 1:86-93
2.Ngan, H.Y.S.
FIGO staging for gestational trophoblastic neoplasia 2000 - FIGO oncology committee
Int J Gynecol Obstet. 2002; 77:285-287
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