当前位置： 大肠息肉的症状 > 大肠息肉病因 > 日本文献大肠JNET分类
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要旨
现阶段日本提倡的大肠NBI放大分类(佐野分类，广岛分类，昭和分类，慈惠分类)的临床根据研究结果，对于大肠病变的诊断，NBI放大观察的有用性有很多报告。另外，作为欧美和日本的共同提出的非放大也能使用的分类，提出了NICE分类。随着学会·研究会反复讨论，i)对于同一相似所见存在多个定义称呼，ii)放大内镜像分类中有无Surfacepattern的必要性，iii)关于隆起型、表面型病变中NBI所见的差异等问题开始被讨论。年，为了解决这个问题，以大肠放大NBI统一分类制作为目的的TheJapanNBIExpertTeam(JNET)在吉田茂昭先生的口号下结成，在国立癌症研究中心的癌症研究的小组会议上进行了讨论。首先成立了工作小组，形成了JNET分类的规约，在会议上得到了同意。以这个JNET规模为基础，在Web-base上讨论了Vesselpattern，Surfacepattern的诊断精度，以单变量、多变量解析的结果为基础进行了讨论，年6月大肠扩大NBI统一分类得到了modifiedDelphimethod的一致。JNET大肠扩大NBI分类被分类为由Vesselpattern，Surfacepattern的范畴构成的Type1，2A，2B，3这4个分类。Type1是增生性息肉，Type2A是腺瘤~低异型度癌(Tis)，Type2A是腺瘤~低异型度癌(Tis)，Type2B是高异型度癌(Tis/T1a)，Type3与高异型度癌(T1b~)的病理所见相关。关于观察结果的目测，现在在小组会议、日本消化器官内镜学会研究会上处于反复讨论的阶段。
I前言
NarrowBandImaging(NBI)在第2次对癌症10年计划中，是由国立癌症中心(当时)和奥林巴斯医学系统共同的研究开发的，年市售.通过利用最适合的波长(nm/nm)作为观察光，强调并观察粘膜表面的毛细血管和表面微结构。
迄今为止，在使用NBI的质性诊断或量性诊断(浸润深度诊断)中，从我国以原创的佐野分类1)~3)为首，昭和北部分类4)，广岛分类5)，慈惠分类6)，从海外来看，根据我国和美国国家，法国，英国的内镜医生的共同研究的NICE分类7)，8)，Rastogi分类9)等报告了。我国的内镜诊断的特征之一是放大观察，我国报告的分类也使用了放大观察所见，没有怀疑可靠性更高。另一方面，只有国内有4种分类。虽说本质上没有大的差异，但是讨论同一病变时是否也需要用不同的标准和用语进行讨论，希望统一分类。
因此，医院吉田茂昭院长(当时)倡导下，我们希望能够统一分类。癌研究开发费岛田班(23-A-19)“为了确立对消化道恶性肿瘤的标准治疗的多设施共同研究”，以斋藤丰为研究代表者、主任研究者佐野宁为基础，作为“大肠病变的放大内镜NBI分类相关的多设施共同研究”，大肠NBI放大内镜分类被统一了[JapanNBIExpertTeam(JNET)分类]。本文中，这个JNET分类的统一经过和现有的分类的整合性，进一步讨论JNET分类今后的展开。
IIJNET分类达成协议的经过·方法论
NBI观察所见的规模如迄今为止所报告的那样10)~12)，首先组成了年轻的工作循环。从佐野分类开始医院的池松弘朗，首先组成了年轻的工作组。从佐野分类开始，医院的池松弘朗，从昭和北部分类开始，昭医院的和田祥城(医院院长)，从广岛分类开始，广岛大学冈志郎，慈惠医科大学慈惠医科大学斋藤彰一(医院)，工藤·鹤田分类的久留米医科大学等河野弘志(医院)被选为年轻精英代表。另外，从癌症研究开发费施设中松田尚久和斋藤丰担任了会的主持人。另外，作为统计顾问东邦大学村上义孝，作为数据中心，京都府立医大石川秀树作为成员加入了
第1步；在年轻的工作组中
讨论了JNET分类的目标。结果，在NBI放大观察中，很难凌驾于Pitpattern分类的浸润深度诊断13)，低异型度癌和高异型度癌的鉴别按JNET分类进行，在此基础上，对于粘膜下层(SM)浸润可能的高异型度癌，为了加入Pit诊断，作为筛分诊断工具达成了共识。为了加入Pit诊断，我们达成了共识。JNET分类的理念是，创设与NICE分类的大肠NBI统一分类，在分类的形成中，考虑到NICE分类的科学方法，NICEtype2从腺瘤到上皮内癌，SM浸润癌都含有，通过在此增加扩大划线，以及从腺瘤到上皮内癌(低异型度)的Type2A，从上皮内癌到SM轻度浸润癌可能性的高异型度癌的Type2B开始.
2)第二步；根据上述JNET分类的合并，在这种时候，我们制作了JNET尺度，即在WalkingGroup全体一致的情况下，在进行Web试验时使用的JNET尺度(JNETscalifier，Type2A，2B，3，Type2A，2B，3)的典型病例。那时，根据息肉生长（PG）/非息肉生长（NPG）的生长模式，预期血管图案和表面图案会有所不同，因此为每个PG/NPG创建了JNET量表（表1-a）。至c）。
3）第三步：JNET成员大会批准了JNET分类和JNET规约的概念。基于此，我们决定进行基于Web的诊断测试。我们仅使用放大的NBI图像进行了用于诊断的研究1，并且用于诊断来自正常NBI图像诊断的放大的NBI图像的研究2。在每项研究中，a）诊断肿瘤/非肿瘤（40例）b）诊断深度（M，SM1，SM2;60例）进行检查。病例来医院（Asa市医院），网络试验的组成是由SanoHospitalIwadate和Sano等人领导的数据中心。因此，医院被排除在解释之外。要检查的主要项目是1）颜色2）血管图案3）表面图案，以及每个的子图案。同时判断研究结果的必要性和确定性。
4）第四步;分析第三步。考虑到确定性，计算主要发现/子发现和合并项目的敏感性/特异性/校正率/PPV/NPV。还计算了主要发现的必要性，并进行了单变量和多变量分析。该分析由SanoHospitalIwadate等人在统计分析顾问Murakami和Ishikawa的指导下进行。
5）步骤5：根据上述研究结果，工作组全面分析了敏感性/特异性/校正率/PPV/NPV的确定性因素及必要性和多变量分析结果。根据JNET量表，主要检查2A，2B和3型的候选人。
6）第6步;年6月JNET成员大会为上述结果和结肠放大举行了已经通过改进的Delphi方法（表2;引自DEN）14）一致地提出了NBI分类。在该Web测试的结果中，对于每种宏观类型没有观察到发现的差异，因此对于PG和NPG，JNET分类是相同的。
7）第7步;JNET分类已达成一致，但需要进行病例对齐。迄今为止，两组癌症研发费用小组会议，日本胃肠内镜学会JNET成员和参与该研究所的内镜检查成员共举行了4次会议。有一种印象是，随着会议的重复，成员之间达成了共识。
8）最后一步：将来有必要讨论2B型血管非均一和非均一分布的区域特征，以及3型稀疏血管和表面型非结构区域的区域特征。此外，在这次在网络基础上提出的JNET分类中，对于每种宏观类型的观察没有差异，但是在匹配和验证研究期间每种宏观类型的血器图案和表面图案的权重。是未来的问题。大家一致认为，JNET成员将根据需要对JNET分类进行微调，同时在多个设施进行协调和验证研究。
ⅢJNET分类的解释
使用NBI放大观察分类的临床益处不需要颜料分布，只需按下按钮，拉动放大杆，立即接近定性诊断。很容易确定是否需要治疗。换句话说，可以瞬间估计病变的组织类型。JNET分类使用Vessel模式和Surface模式，类型1至3被分类，类型2进一步细分为2A和2B。2A型可能是腺瘤至低级粘膜内癌，并且将来很可能省略色素应用。另一方面，2B型对于SM轻度侵袭性癌症具有高度粘膜内癌的高可能性，并且需要用pioctane进行色素增大观察（图1）。在这里，我将解释没有误解。然而，高级别癌症可能自然有SM高度侵袭性癌的可能性，并且仅仅因为JNET2B型病变是SM高度侵袭性癌并不意味着它是误诊。有必要认识到，必须通过结晶紫染色的仔细检查来评估V形不规则性的程度和面积，从而进行仔细的深度诊断。
病例提示(Figure1)
JNET分类的临床使用例与病例一起解说。病例存在于直肠乙状结肠病变，通常观察NBI观察，最终通过水晶紫染色扩大进行Pitpattern观察，决定治疗方针。
IVJNET分类的问题点和今后
NBI开发开始(年12月14日)经过了15年的岁月，得到了日本独创的大肠放大NBI统一分类的共识。今后，JNET大肠放大NBI分类的Validationstudy在“国立癌研究中心研究开发费研究班”(斋藤丰班)，日本消化器官内镜学会附置研究会(大肠放大内镜诊断标准的统一和均分化的研究会，代表照料人:松田尚久)举行。其中，虽然也有可能会进行几种修正，但是由于很多新知识和内镜革新，不能忘记分类经常被up-date。不管怎样，本分类在日本的很多临床实践中被使用，当务之急是科学地证明这对患者大肠肿瘤的质和量诊断和治疗是有用的。
JNET分类Type1中也含有SSA/P，但是由于在JNET制作过程中，研究病例不包含SSA/P，关于这一点，今后有必要进行探讨。另外，与Pit诊断一样，在小组会议和内镜总会附置研究会上，还有关于Type2B和type3的领域性的讨论，如何定义这一领域性是今后的重要课题。
VAcknowledgement
最后，在形成本JNET时，接受了很多Suggestion的病理医生，以及内镜医生的成员以外的医生们也想感谢结束本文.
病理监察员
关根茂树(国立癌研究中心病理科)
还有下田忠和先生，味冈咏一先生等许多病理医生在同意JNET的时候，感谢大家的讨论和Suggestion。WHO的新分类没有关于大肠癌的粘膜内癌的概念，也没有SM1，μ以浅和深的区别。欧美的内镜医生也希望认识这些临床重要性，推动病理医生。
谢辞
在本文的完成之际，作为JNET的成员，受到了生物统计学的专业指导和建议，向东邦大学医学部社会医学/医疗统计学村上义孝教授表示衷心的谢意。
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