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为预测肝癌（HCC）患者肝切除术后预后，研究人员构建 TAP 评分，发现其优于 BCLC 分期。
肝癌，这个全球健康的 “劲敌”，在癌症排行榜上稳稳占据着第六把交椅，还是癌症相关死亡的 “前三甲” 杀手 。在中国、日本这些肝癌高发国家，虽然发病率和死亡率有下降的趋势，但在一些低发国家，它却在悄悄 “扩张地盘”，比如美国，过去二十年里肝癌发病率几乎涨了两倍。
肝切除术是治疗肝癌的 “常规武器”，可令人头疼的是，术后复发率高达 50 - 70%，这就像一颗 “定时炸弹”，严重限制了患者的长期生存。肿瘤负荷（肿瘤数量和大小）是预测肝癌预后的常用指标，肿瘤负荷评分（TBS）也被证实能预测患者长期结局，可它并不能完全展现肝癌的 “个性”，有些 TBS 低的患者术后依然面临肿瘤侵袭和不良预后。
甲胎蛋白（AFP）和异常凝血酶原（PIVKA-II）这两个 “侦察兵”，在肝癌的监测、诊断和治疗评估中发挥着重要作用，能反映肿瘤的生物学行为，预测患者预后。不过，AFP 有个 “短板”，大约 30 - 40% 的肝癌患者 AFP 水平正常。而且以往研究大多只关注它们的分泌状态，忽略了具体水平。
为了更精准地预测肝癌患者肝切除术后的预后，四川大学华西医院的研究人员挺身而出，开展了一项意义非凡的研究。他们将肿瘤的形态学特征（TBS）和生物学特征（AFP 和 PIVKA-II）相结合，构建了 TAP 评分（TBS-LN (AFP + PIVKA-II) 评分），并与巴塞罗那临床肝癌分期（BCLC）进行比较。研究成果发表在《Langenbeck's Archives of Surgery》上，为肝癌治疗领域带来了新的曙光。
在这场科研探索中，研究人员采用了一系列关键技术方法。他们从四川大学华西医院选取了 2015 年 1 月至 2020 年 12 月期间接受 R0 切除的 BCLC 0/A/B 期肝癌患者，通过回顾性研究的方式收集数据。利用 LASSO 回归筛选与无复发生存（RFS）和总生存（OS）相关的变量，再基于这些变量建立多变量 Cox 回归模型。同时，运用 Kaplan-Meier 法分析 RFS 和 OS，通过 Harrell 一致性指数（C-index）、赤池信息准则（AIC）和受试者工作特征曲线下面积（AUC）比较 TAP 评分和 BCLC 分期的预测能力 。
下面来看看具体的研究结果：
- 患者特征：研究最终纳入 1766 例肝癌患者，按 6:4 的比例分为训练队列（1079 例）和验证队列（687 例）。两个队列患者的基线特征没有显著差异，还确定了 TBS 和 LN (AFP + PIVKA-II) 的临界值，TBS 为 4.1，LN (AFP + PIVKA-II) 为 7.2。
- 筛选与 RFS 相关的独立变量：借助 LASSO-Cox 回归模型，发现 TBS、LN (AFP + PIVKA-II)、微血管侵犯（MVI）和卫星结节是与 RFS 独立相关的变量。
- TAP 评分的开发：根据 β 系数给 TBS 和 LN (AFP + PIVKA-II) 赋值，TAP 评分范围是 0 - 2。不同 TAP 评分组的患者在年龄、病因、肝功能、肿瘤负荷和病理特征等方面存在差异。
- 基于 TAP 评分的生存分析和验证：在训练队列和验证队列中，TAP 评分在分层 RFS 和 OS 方面表现出色，不同 TAP 评分组之间的 RFS 和 OS 存在显著差异。
- 与 RFS 和 OS 相关的独立变量：将 TAP 评分作为新因素纳入分析，发现它是与 RFS 和 OS 独立相关的因素，此外，MVI、卫星结节等也与 RFS 和 OS 相关。
- TAP 评分的预测性能：在训练队列和验证队列中，TAP 评分在预测 RFS 和 OS 方面都优于 BCLC 分期，其 C-index 更高，AIC 更低。
研究结论和讨论部分意义重大。研究证实 TAP 评分能有效预测肝癌患者肝切除术后的复发和死亡风险，它综合了 TBS、AFP 和 PIVKA-II，更准确地反映了肿瘤的生物学特征。在临床实践中，TAP 评分可以帮助医生对早期和中期肝癌患者进行更细致的预后分层，为制定个性化治疗方案提供有力依据。比如对于 BCLC A 期的大肝癌患者，TAP 评分可判断其是否适合术前新辅助治疗；对于 BCLC B 期患者，TAP 评分有助于筛选最适合手术的患者。
不过，这项研究也存在一些局限性。它是单中心回顾性研究，可能存在选择偏倚，还需要前瞻性多中心研究进一步验证。而且部分中心不常规检测 PIVKA-II，限制了 TAP 评分的应用。此外，研究未纳入 BCLC C 期患者，且患者大多为乙肝感染相关肝癌，还需要更多研究来确定 TAP 评分在其他病因肝癌患者中的有效性。但尽管如此，TAP 评分依然为肝癌预后预测开辟了新方向，期待未来能有更多研究完善它，为肝癌患者带来更多希望。
