肝細胞癌切除術后早期復發和轉移的危險因素分析及Nomogram 模型構建

高小青 姜勝攀 李 軍 胡友濤 孫建斌

肝細胞癌（HCC）是原發性肝癌的常見類型[1]。手術切除是目前治療HCC 的有效手段，在中國HCC 患者術后3 年、5 年累計生存率分別為41.5%、30.9%[2-3]。HCC 復發和轉移是導致患者預后不良的主要原因[4]。探究HCC 切除術后早期復發和轉移的影響因素并采取相應措施，對于實現個體化干預和治療，進而改善患者預后尤為重要。近年來，Nomogram 模型常被用于臨床研究。研究表明，Nomogram 模型在預測HCC 患者術后生存率方面的效能較高，但目前的研究主要基于人口統計學和臨床病理特征，而臨床病理特征相關數據往往只能在手術后獲得，僅能代表群體特征，無法體現個體的異質性[5-7]。除臨床病理特征外，實驗室檢查亦在HCC 的診斷和預后評估中具有重要價值[8]。篩選出更有價值的預測因素，并調整各項預測因素所占權重，建立能更好地應用于臨床預測HCC 切除術后早期復發和轉移的Nomogram 模型已成為臨床研究熱點。本研究對248 例HCC 患者的人口學、臨床病理特征及手術相關資料進行分析，同時結合血常規、血液生物化學和腫瘤標志物檢測結果，探討HCC 切除術后早期復發和轉移的危險因素，并構建Nomogram 模型，旨在為臨床提供更多參考依據。

1 研究對象與方法

1.1 研究對象

回顧性分析2014 年12 月至2019 年12 月于武漢市第三醫院肝膽外科行手術切除治療的248 例HCC患者的病歷資料。納入標準：（1）18～80 歲；（2）行肝臟腫物完整切除術，術后經組織病理學診斷為HCC[9]，且均為初診、初治；（3）術前未接受放射治療、化學治療和射頻消融術等；（4）術前無肝內轉移或遠處轉移；（5）術前肝功能Child-Pugh 分級為A 級或B 級[10]；（6）臨床病理特征資料和實驗室檢查數據完整。排除標準：（1）術前影像學結果示有肝外器官轉移者；（2）嚴重感染、腎功能不全、免疫系統疾病或血液系統疾病者；（3）合并混合型膽管癌或其他惡性腫瘤者；（4）失訪或術后30 d 內死亡者。本研究經醫院醫學倫理委員會批準（批件號：武三醫倫KY2023-028），入組患者的臨床病理特征資料和實驗室檢查數據在分析前均經匿名化處理。

1.2 臨床資料收集

基于本院的電子病歷數據庫，收集入組患者的人口學、臨床病理特征及手術相關資料，包括年齡、性別、飲酒史、吸煙史、HBV 感染史、丙型肝炎病毒（HCV）感染史、肝硬化情況、術前肝功能Child-Pugh 分級、手術切除方式、腫瘤數目、組織學類型、腫瘤大小、微血管侵犯情況、TNM 分期、巴塞羅那臨床肝癌（BCLC）分期及輔助化學治療情況等。所有手術切除樣本的組織學評估由2 位高年資病理學專家獨立完成。

1.3 實驗室檢查數據收集

所有入組患者均于入院48 h 內采集外周靜脈血樣本，4 000 r/min 離心10 min，收集上層血清進行血常規、血液生物化學和腫瘤標志物檢測。血常規檢測項目包括中性粒細胞計數（NEUT）、淋巴細胞計數（LYMPH）和血小板計數（PLT），血液生物化學檢測項目包括白蛋白（ALB）、AST、ALT、γ-谷氨酰轉肽酶（GGT）、總膽紅素（TBil）和C 反應蛋白（CRP），腫瘤標志物檢測項目為甲胎蛋白（AFP）。中性粒細胞計數與淋巴細胞計數比值（NLR）＝ NEUT（×109/L）/LYMPH（×109/L），血小板計數與淋巴細胞計數比值（PLR）＝ PLT（×109/L）/LYMPH（×109/L），系統免疫炎癥指數（SII）＝ PLT（×109/L）×NEUT（×109/L）/LYMPH（×109/L），C 反應蛋白與白蛋白比值（CAR）＝CRP（mg/L）/ALB（g/L）， 白蛋白與膽紅素比值（ALBI）＝-0.085×ALB（g/L）＋0.66×lg[TBil（μmol/L）]，預后營養指數（PNI）＝ALB（g/L）＋5×LYMPH（×109/L）。格拉斯哥預后評分（GPS）標準：CRP≤10 mg/L 且ALB≥35 g/L 計0 分；CRP≤10 mg/L 且ALB＜35 g/L，或者CRP＞10 mg/L 且ALB≥35 g/L 計1 分；CRP＞10 mg/L 且ALB＜35 g/L 計2 分。

1.4 隨訪

所有入組患者按照標準方案于術后開始隨訪。隨訪頻率為術后第1～2 年每3 個月隨訪1 次，第3～4年每6 個月隨訪1 次，之后每年隨訪1 次，隨訪截至2023 年1 月31 日。隨訪方式包括門診復查肝膽脾超聲、胸-腹-盆腔CT 掃描和實驗室檢查 （血常規、肝腎功能及血清AFP 檢測等）。上述檢查結果顯示異常者，進一步行CT 增強掃描、磁共振成像（MRI）檢查或正電子發射斷層顯像-計算機斷層攝影（PETCT） 檢查，以明確是否存在肝內復發或遠隔臟器轉移，診斷有困難時考慮行穿刺活體組織檢查。

以無復發生存率（RFS）為主要研究結局，即患者自接受手術治療之日起至術后出現肝內復發或遠處轉移（包括淋巴結、肺和骨轉移等）的時間[11]。

1.5 統計學分析

應用SPSS 23.0 軟件對數據進行統計學分析。計數資料以例（%）表示，組間比較采用χ2檢驗。采用Cox 比例風險回歸模型分析HCC 切除術后早期復發和轉移的危險因素。基于多因素Cox 比例風險回歸模型分析結果，應用R 4.0.3 軟件構建Nomogram 模型，計算一致性指數（C-index）。采用ROC 曲線評估Nomogram 模型預測HCC 切除術后早期復發和轉移的效能。繪制校準曲線評估Nomogram 模型預測RFS與實際值的一致性。P＜0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 HCC 切除術后早期復發和轉移情況

隨訪結果顯示，248 例HCC 患者的中位隨訪時間為37.5 個月（四分位距：23.0～55.0），其中106 例（42.74%）出現肝內復發或轉移（設為復發組），將其余142 例患者設為未復發組。入組患者的1 年、3 年和5 年RFS 分別為92.34%（229/248）、66.13%（164/248）和57.26%（142/248）。

2.2 2 組的臨床病理特征比較

與未復發組相比，復發組中Child-Pugh 分級為B 級、腫瘤大小≥5 cm、有微血管侵犯、BCLC 分期為B～C 期的患者占比顯著升高，差異均有統計學意義（P均＜0.05）。見表1。

表1 2 組的臨床病理特征比較/例（%）

2.3 2 組的實驗室檢查數據比較

與未復發組相比，復發組中血清AFP≥400 ng/mL、SII≥375.3、AST/ALT≥1.03、ALBI≥－2.24、GGT/PLT≥0.36、PNI≤47.2、PLR≥113.4、NLR≥2.14、CAR≥0.15、GPS 為1～2 分的患者占比顯著升高，差異均有統計學意義（P均＜0.05）。見表2。

表2 2 組的實驗室檢查數據比較/例（%）

2.4 影響HCC 術后早期復發和轉移的相關因素

將248 例HCC 患者術后早期復發和轉移情況作為因變量，將患者的年齡、性別、飲酒史、吸煙史、HBV/HCV 感染、肝硬化情況、Child-Pugh 分級、手術切除方式、腫瘤數目、組織學類型、腫瘤大小、微血管侵犯、TNM 分期、BCLC 分期、輔助化學治療情況、AFP、SII、AST/ALT、ALBI、GGT/PLT、PNI、PLR、NLR、CAR 和GPS 作為自變量，納入單因素Cox 比例風險回歸模型分析，結果顯示Child-Pugh 分級、腫瘤大小、微血管侵犯、BCLC 分 期、AFP、SII、AST/ALT、ALBI、GGT/PLT、PNI、PLR、NLR、CAR 和GPS 均與HCC 切除術后早期復發和轉移有關（P均＜0.05）。將上述單因素分析中P＜0.05 的項目納入多因素Cox 比例風險回歸模型分析，結果顯示腫瘤大小、AFP、SII和CAR 均是影響HCC 切除術后早期復發和轉移的獨立危險因素（P均＜0.05）。見表3。

2.5 Nomogram 模型構建

基于多因素Cox 比例風險回歸模型分析結果，構建Nomogram 模型（納入腫瘤大小、AFP、SII 和CAR），測算模型中每個獨立危險因素的得分，其中腫瘤大小≥5 cm 項目計98 分，AFP≥400 ng/mL項目計48 分，SII≥375.3 項目計85 分，CAR≥0.15項目計100 分，4 項總和為331 分，故Nomogram模型以331 分為分界點以判斷HCC 切除術后是否發生早期復發和轉移。總分對應的預測值即為Nomogram 模型對HCC 切除術后早期復發和轉移的預測概率。見圖1。

圖1 HCC 切除術后早期復發和轉移的Nomogram 模型圖

2.6 Nomogram 模型評價

Nomogram 模型預測HCC 切除術后早期復發和轉移的C-index 為0.787（95%CI：0.693～0.881）。ROC 曲線分析結果顯示，Nomogram 模型預測HCC患者術后1 年、3 年和5 年RFS 的曲線下面積（AUC）分別為0.849、0.857 和0.885，敏感度分別為81.48%、84.75%和86.36%，特異度分別為78.46%、80.11%和83.45%，見圖2。校準曲線結果顯示，Nomogram 模型預測HCC 切除術后患者的1 年、3 年和5 年RFS與實際值的一致性均較好，見圖3。

圖2 Nomogram 模型預測HCC 切除術后早期復發和轉移的ROC 曲線 A 1 年RFS B 3 年RFS C 5 年RFS

圖3 Nomogram 模型預測HCC 切除術后早期復發和轉移的校準曲線 A 1 年RFS B 3 年RFS C 5 年RFS

3 討論

一項單中心觀察性、真實世界隊列研究結果顯示，HCC 患者1 年、3 年和5 年累積生存率分別為64.3%、40.6%和30.7%，1 年、3 年和5 年累積復發率分別為2.7%、47.5%和59.5%，這提示HCC 存在早期診斷率低、根治率低及復發率高等問題[12]。研究表明，HCC 切除術后復發與腫瘤數目、腫瘤直徑、血管侵犯、腫瘤分期、分化程度等臨床病理特征密切相關[13-14]。臨床病理特征主要由手術切除或術前穿刺等方式獲取，而實驗室檢查具有無創性、可重復分析、實時監測等優勢。研究發現，臨床病理特征聯合血清學指標檢測對于預測HCC 切除術后復發具有重要意義[15]。

本研究的隨訪結果顯示，248 例HCC 患者的中位隨訪時間為37.5 個月，患者1 年、3 年和5 年RFS 分別為92.34%、66.13%和57.26%，這與以往的研究報道相符[16]。本研究發現，與未復發組相比，復發組中Child-Pugh 分級為B 級、腫瘤大小≥5 cm、有微血管侵犯、BCLC 分期為B～C 期的患者占比顯著升高，這提示Child-Pugh分級、腫瘤大小、微血管侵犯、BCLC 分期與HCC 切除術后早期復發和轉移有關。進一步的多因素Cox 比例風險回歸模型分析結果顯示，腫瘤大小≥5 cm 者術后復發和轉移風險是＜5 cm 者的3.192 倍，這提示腫瘤大小是影響HCC 切除術后早期復發和轉移的獨立危險因素。既往研究表明，SII、PLR、NLR 和PNI等可作為反映炎癥-免疫-營養過程的血清學指標，可用于評估HCC 患者的預后情況[17]。近年來亦有文獻報道，ALBI、AST/ALT、GGT 和PLT 等血液生物化學指標在HCC 的診斷和預后評估中具有重要的臨床價值[18]。本研究結果顯示，與未復發組相比，復發組中血清AFP≥400 ng/mL、SII≥375.3、AST/ALT≥1.03、ALBI≥-2.24、GGT/PLT≥0.36、PNI≤47.2、PLR≥113.4、NLR≥2.14、CAR≥0.15和GPS 為1～2 分的患者占比顯著升高，這提示血清AFP、SII、AST/ALT、ALBI、GGT/PLT、PNI、PLR、NLR、CAR 和GPS 均與HCC 患者術后早期復發和轉移有關。進一步的多因素Cox 比例風險回歸模型分析結果顯示，血清AFP≥400 ng/mL 者術后復發和轉移風險是＜400 ng/mL 者的1.761 倍，SII≥375.3 者術后復發和轉移風險是＜375.3 者的2.718 倍，CAR≥0.15 者術后復發和轉移的風險是＜0.15 者的3.277 倍，這提示血清AFP、SII 和CAR均是影響HCC 切除術后早期復發和轉移的獨立危險因素。基于以上多因素Cox 比例風險回歸模型分析結果，本研究構建了Nomogram 模型，結果顯示Nomogram 模型預測HCC 切除術后早期復發和轉移的C-index 為0.787。ROC 曲線分析結果顯示，Nomogram 模型預測HCC 患者術后1 年、3 年和5 年RFS 的曲線下面積（AUC）分別為0.849、0.857 和0.885，均大于0.8，且校準曲線結果顯示Nomogram 模型預測HCC 切除術后患者的1 年、3年和5 年RFS 與實際值的一致性均較好，這提示Nomogram 模型對于HCC 切除術后早期復發和轉移具有較高的預測價值，可為臨床上選擇HCC 患者的治療方案提供指導。

綜上所述，腫瘤大小、血清AFP、SII 和CAR均是影響HCC 切除術后早期復發和轉移的獨立危險因素，基于這4 項影響因素構建的Nomogram 模型對于患者早期復發和轉移的預測效能較高，具有一定的臨床應用價值。本研究尚存在一定不足之處，如本研究的病歷資料均來源于本院電子病歷數據庫，未對模型進行外部驗證，擬在今后開展多中心臨床研究，并進行危險因素分層分析，進一步探討Nomogram 模型的應用價值。