据统计，乳腺癌(BC)是女性人群中诊断最多的癌症，预计到2020年将有230万例病例和68.5万例死亡。 在做出任何治疗决定之前，临床上强烈建议进行肿瘤、淋巴结和转移分类(TNM)。这种分期方法可以准确评估疾病的程度和进展，从而制定适当的治疗计划，改善患者的预后。

目前，评估BC腋窝淋巴结分期的技术是超声，虽然超声在淋巴结评估中具有很高的特异性，但目前还没有广泛使用的标准评分方法。

传统的横断面成像方式，如计算机断层扫描(CT)或对比增强磁共振成像(CE-MRI)也可用于淋巴结分期，但这些与超声一样，没有使用标准化的标准来确定淋巴结的确切累及。

与BC的病理报告相比，这种标准化的缺乏较低的预测成像性能。然而，临床N期对于制定管理决策至关重要。 解剖TNM分期系统与以前的版本保持不变。为了规范淋巴结的评估，第8版TNM对淋巴结转移的测量方法提供了更精确的适应症，但没有引入影像学评估淋巴结病变的实际诊断评分。

近日，发表在European Radiology杂志上的一篇研究探讨了磁共振成像在准确预测乳腺癌(BC)患者LNI方面的诊断性能，并探讨了三名阅读者得分的一致性。

本项研究对2020年1月至2023年1月术前行乳腺磁共振造影及淋巴结清扫术的BC患者进行了回顾性研究。研究计算了不同Node-RADS截短值的敏感性、特异性、阳性预测值(PPV)和阴性预测值。病理结果定为金标准。使用受试者工作特征曲线和曲线下面积(AUC)评估总体诊断性能，进行逻辑回归分析。

最终研究纳入了192例患者，共分析了1134个淋巴结(372个转移性淋巴结和762个良性淋巴结)。随着Node-RADS临界值的增加，Reader 1的特异性和PPV分别从71.4%提高到100%和76.7%提高到100%，Reader 2的特异性和PPV分别从69.4%提高到100%和74.6%提高到100%，Reader 3的特异性和PPV分别从64.3%提高到100%和72%提高到100%。Node-RADS > 2是最佳截断值，具有较好的平衡性能。Node-RADS显示出相似的AUC(0.97, 0.93和0.93)。同时发现了极好的读者间一致性(Kappa值在0.71和0.83之间)。

 图 Node-RADS病例:T2 FSE-Ideal轴向序列(左侧)和T1 DISCO 3D轴向序列(右侧)，34岁左侧乳腺癌患者，伴有淋巴结肿大

研究显示，Node-RADS评分在识别BC患者的LNI方面显示出中高的总体准确性，表明该评分系统可以协助临床识别可疑淋巴结并促进适当的治疗决策。

原文出处：

Federica Pediconi,Roberto Maroncelli,Marcella Pasculli,et al.Performance of MRI for standardized lymph nodes assessment in breast cancer: are we ready for Node-RADS?DOI:10.1007/s00330-024-10828-y