SLN転移陽性ルミナル乳がん、郭清要否予測モデルの精度良好

欧州5カ国で実施されたSentinel Node Biopsy in Breast Cancer: Omission of Axillary Clearance After Macrometastases（SENOMAC）試験から、ルミナルERBB2陰性乳がんで、センチネルリンパ節（SLN）転移陽性患者に腋窩リンパ節郭清（CALND）を施行しない場合の高度リンパ節転移（腋窩リンパ節転移4個以上と定義）の予測モデルを開発して検証。モデルにはSLNマクロ転移数、SLN微小転移の有無、SLN比率、SLN被膜外浸潤の有無、腫瘍径のデータを含めた。小葉がん用の予測モデルも別途開発した。 その結果、1010例（中央値61歳、女性99.6％）のうち、138例（13.7％）が高度リンパ節転移を有していた。212例（21.0％）が乳腺小葉がんだった。テストセット（201例）でのモデル検証で、受信者動作特性曲線下面積は0.74（95％CI 0.62-0.85）で、較正能は良好だった。感度閾値80％以上で、5例を除く全例の低リスク患者が陰性適中率94％で正しく分類された。小葉がんサブ群の予測モデルは、AUC...