Гипер- и гипостадирование рака почки cT3a: разработка и применение онлайн-калькулятора прогнозирования pT3a стадии

Обоснование. Клиническая стадия почечно-клеточного рака cT3a стадии традиционно служит показанием к радикальной нефрэктомии, однако частота гипердиагностики местного распространения достигает 5–10 %. Необоснованная нефрэктомия ведет к потере функции почки и риску возникновения хронической болезни почек. Существующие инструменты (шкала R.E.N.A.L., радиомические номограммы) отражают анатомическую сложность, но не дают окончательного заключения об истинности pT3a стадии, оставляя интерпретацию клиницисту.

Цель исследования – оценить частоту и структуру гиперстадирования почечно-клеточного рака (определения cT3a стадии) и продемонстрировать клиническое применение разработанного на основании этих данных онлайн-калькулятора прогнозирования истинной патологической стадии pT3a.

Методы. В исследование включены 703 пациента с почечно-клеточным раком cT3a стадии, получившие хирургическое лечение в 2014–2025 гг. Среди 629 пациентов с гистологически верифицированным почечно-клеточным раком выделены группы патоморфологически подтвержденной pT3a стадии (n = 243) и гиперстадирования cT3a → pT1–2 (n = 386); в расширенной когорте (n = 689) дополнительно выделены 60 случаев гипостадирования cT1–2 → pT3a. Группы сопоставимы по клинико-анатомическим характеристикам. На основе ранее разработанной комбинированной клинико-радиомической модели (площадь под кривой (AUC) = 0,89) создан общедоступный онлайн-калькулятор дооперационного прогнозирования вероятности опухоли pT3a стадии.

Результаты. Частота гиперстадирования cT3a стадии составила 61,4 %, лишь у 38,6 % пациентов эта стадия была морфологически подтверждена. Группа гиперстадирования статистически значимо отличалась от группы подтвержденной pT3a стадии по оценкам по шкале R.E.N.A.L. (9 баллов против 10 баллов; p <0,0001), количеству опухолей размером ≥7 см (52,1 % против 59,3 %) и степени злокачественности G_3–4 (21,5 % против 35,9 %; p < 0,0001), но не отличалась по анатомическим особенностям почек и стороне поражения.

Заключение. Высокая частота гиперстадирования (установления cT3a стадии) обосновывает необходимость создания инструментов дооперационного прогнозирования истинной патологической стадии опухоли. Разработанный онлайн-калькулятор обеспечивает доступное в реальном времени применение клинико-радиомической модели непосредственно в процессе предоперационного консультирования пациентов.

1. Pathak N., Ganpule A., Patel D. et al. Outcomes and predictors of clinical T1 renal mass upstaged to pathological T3a after partial nephrectomy: a single-center experience. Int J Urol 2024;31(3):252–7. DOI: 10.1111/iju.15338

2. Ishiyama R., Omae K., Kondo T. et al. Predictive factors and oncological outcomes of pathological T3a upstaging in patients with clinical T1 renal cell carcinoma undergoing partial nephrectomy. Jpn J Clin Oncol 2024;54(2):160–6. DOI: 10.1093/jjco/hyad156

3. Kutikov A., Uzzo R.G. The R.E.N.A.L. nephrometry score: a comprehensive standardized system for quantitating renal tumor size, location and depth. J Urol 2009;182(3):844–53. DOI: 10.1016/j.juro.2009.05.035

4. Yin D., Wang K., Xu H. et al. Contrast-enhanced CT-based radiomics nomogram for prediction of pathologic T3a upstaging in clinical T1 RCC. Diagnostics 2025;15(4):443. DOI: 10.3390/diagnostics15040443

5. Чернов Я.Н., Шпоть Е.В., Чиненов Д.В. и др. Клинико-радиомическая модель в прогнозировании стадии pT1–T2 у пациентов с сТЗа при почечно-клеточном раке. Вопросы урологии и андрологии 2026;14(2):5–18. DOI: 10.20953/2307-6631-2026-2-5-18

6. Li W., Wang B., Dong S. et al. A novel nomogram for prediction and evaluation of lymphatic metastasis in patients with renal cell carcinoma. Front Oncol 2022;12:851552. DOI: 10.3389/fonc.2022.851552

7. Yang G., Tan Q., Ni M. et al. Development and validation of prognostic nomograms and a web-based survival rate calculator for sarcomatoid renal cell carcinoma in pre- and post-treatment patients. Transl Androl Urol 2021;10(2):654–68. DOI: 10.21037/tau-20-1350

8. Jalali A., Alvarez-Iglesias A., Roshan D., Newell J. Visualising statistical models using dynamic nomograms. PLoS One 2019;14(11):e0225253. DOI: 10.1371/journal.pone.0225253

9. Memorial Sloan Kettering Cancer Center. Kidney Cancer (Renal Cell Cancer) Recurrence Prediction Tool. Available at: https://www.mskcc.org/cancer-care/types/kidney/prediction-tools.