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目的:分析T1期非肌层浸润性膀胱癌(non muscle invasive bladder cancer,NMIBC)的临床病理及免疫组化资料,评估临床病理因素、生物学指标及分子分型对T1期NMIBC患者进展风险的预测价值,建立临床病理因素与生物学指标相结合的T1期NMIBC患者进展风险模型。方法:回顾性分析2011年1月份至2013年6月份天津市肿瘤医院收治的102例行经尿道膀胱肿瘤电切术治疗的T1期NMIBC患者的临床病理资料。并对患者肿瘤标本行TP53、cyclin D1、Her2、CK20、Ki67、CK5/6免疫组化染色,测定其阳性百分比。采用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)确定TP53、cyclin D1、Her2、CK20、Ki67的最佳临界值,根据各指标临界值将患者分为低表达组与高表达组,比较各生物学指标高低表达组之间的进展风险。应用统计学软件SPSS22.0分析各临床病理指标与生物学指标间进展风险是否存在差异,单因素采用Kaplan-Meier生存分析法,并绘制T1期NMIBC患者进展风险曲线,不同组间采用Log-rank检验比较累计进展率。多因素分析采用Cox风险回归,分析T1期NMIBC患者的独立性预后因素。根据不良预后指标数目,对患者进行进展风险分层,建立杂交进展风险模型。另一方面,根据患者各生物学指标表达情况,对其中93例患者进行分子分型,分析各分子分型间进展风险是否存在差异,能否对患者进行精确的风险分层。以P<0.05为差异存在统计学意义。结果:1.T1期NMIBC患者的基本临床病理资料:本组患者102例,年龄24岁-88岁,平均年龄64岁。其中男性患者84例,女性18例。无吸烟史患者44例(43.1%),吸烟史患者58例(56.9%);肿瘤大小<3cm77例(75.5%),大小≥3cm25例(24.5%);肿瘤单发62例(60.8%),多发40例(39.2%),肿瘤初发76例(74.5%),复发26例(25.5%);伴有原位癌(CIS)15例(14.7%),不伴有原位癌(CIS)87例(85.3%);低中级别(G1,G2)64例(62.3%),高级别(G3)38例(37.3%);EORTC评分进展中危层28例(27.5%),高危层74例(72.5%)。2.随访结果:进展时间从T1期NMIBC患者手术日期计算,随访截止至2016年11月。14例(13.7%)患者肿瘤进展为T2期。全组患者的1年累计进展率为1%、3年累计进展率为11.4%,5年累计进展率为17.1%。3.T1期NMIBC患者的生物学指标表达情况:TP53、cyclin D1、Her2、CK20、Ki67阳性百分比的最佳临界点分别为75%、45%、70%、40%、25%,TP53高表达者38例,其中10例(26.3%)进展为MIBC;cyclin D1高表达者66例,其中4例(6.1%)进展为MIBC;Her2高表达者28例,其中7例(25%)进展为MIBC;CK20高表达者52例,其中10例(19.2%)进展为MIBC;Ki67高表达者35例,其中10例(28.6%)进展为MIBC。4.T1期NMIBC患者的预后相关因素4.1单因素分析结果:EORTC风险分层不能精确的预测T1期NMIBC患者的进展风险(P>0.05);肿瘤高分级、既往存在复发、TP53高表达、cyclin D1低表达、Her2高表达及Ki67高表达与T1期NMIBC患者进展风险间存在相关性(P<0.05)。4.2多因素分析结果:肿瘤既往复发率、TP53及Ki67表达情况是T1期NMIBC患者进展风险的独立性预后因素(P<0.05)。5.杂交进展风险模型:根据患者不良预后指标的数目建立杂交进展风险模型,低危层患者80例,进展5例(6.3%),高危层患者22例,进展9例(40.9%),且杂交进展风险模型能够精确预测T1期NMIBC患者的进展风险(P<0.001)。6.分子分型结果:根据新分型标准,可以纳入分子分型的患者为93例,其中Uro型36例,进展1例(2.8%),GU型39例,进展9例(23.1%),SCCL型18例,进展4例(22.2%)。分析发现分子分型与肿瘤进展间存在相关性(P<0.05),GU型与SCCL型进展风险无明显差异,可合并为一组。Cox多因素回归分析示分子分型为T1期NMIBC患者进展风险的独立性预后因素(P<0.05)。结论:1.EORTC危险分层不能精确预测T1期NMIBC患者的进展风险。2.既往复发率、TP53与Ki67高表达是T1期NMIBC患者进展风险的独立性预后因素。3.利用T1期NMIBC患者临床病理指标与生物学指标建立的杂交进展风险模型能够精确的预后患者的进展风险,有一定的临床应用价值。4.T1期NMIBC患者分子分型是患者进展风险的独立性预后因素,能够对患者进行进展风险分层。