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肝细胞癌（HCC）术后复发率高，传统预测模型依赖静态术前因素，无法捕捉术后肿瘤生物学变化。研究人员开发时变 Cox 模型，整合 AFP 和肿瘤负荷指标预测无复发生存（RFS）。该模型优于传统模型，有助于临床调整监测强度。
肝癌，这个隐匿在全球健康领域的 “杀手”，正以惊人的速度威胁着人们的生命。肝细胞癌（Hepatocellular Carcinoma，HCC）作为肝癌中最常见的类型，在全球范围内都带来了严峻挑战。接受根治性肝切除术的患者，术后 2 年内复发率竟超过 40 - 50%。这一数据犹如一记重锤，敲打着每一位患者和医疗工作者的心。
一直以来，预测肝细胞癌术后复发的模型大多聚焦于静态的术前因素，其中最具代表性的就是甲胎蛋白（alpha-fetoprotein，AFP）和肿瘤负荷评分（Tumor Burden Score，TBS）。AFP 作为一种重要的肿瘤标志物，长期以来被用于监测肝癌，它能反映肿瘤的活跃生长或残留肿瘤细胞情况。然而，这些传统模型却存在着致命的 “短板”。它们就像定格的照片，只能捕捉术前某一时刻的信息，无法追踪术后肿瘤生物学的动态变化。血清 AFP 的纵向数据蕴含着丰富的信息，可现有模型却未能充分利用，使得对复发风险的评估不够精准。
为了打破这一困境，来自美国俄亥俄州立大学韦克斯纳医学中心和詹姆斯综合癌症中心（The Ohio State University Wexner Medical Center and James Comprehensive Cancer Center）的研究人员 Miho Akabane 和 Timothy M. Pawlik 勇敢地踏上了探索之路。他们开展了一项极具创新性的研究，旨在开发一种能够实时预测肝细胞癌无复发生存（Recurrence-Free Survival，RFS）的模型。
研究人员构建了一种时变 Cox 模型，这个模型就像一个智能的 “健康监测员”，能够在术后的关键时间节点（比如 6 个月和 12 个月）持续更新 RFS 预测。它将 AFP 作为一个随时间变化的协变量，精准地追踪 AFP 水平的动态轨迹，从而更准确地描绘出每位患者不断变化的复发风险轮廓。
研究人员对 1911 名患者的数据分析发现，TBS 虽然在术前是一个强有力的预测指标，但随着时间的推移，它对 RFS 的影响逐渐减弱。而术后 AFP 的值则如同夜空中逐渐亮起的星星，随着随访时间的延长，在预后评估中的重要性日益凸显。这个时变模型的表现远超传统的静态术前 Cox 模型。在术后 6 个月时，时变模型的 C 指数达到了 0.70，而静态模型仅为 0.59；12 个月时，两者的 C 指数分别为 0.70 和 0.56。这些数据直观地展示了时变模型在预测复发风险方面的卓越能力。基于这个模型，研究人员还开发了一个在线计算器（
https://nm49jf-miho-akabane.shinyapps.io/AFPHCC/ ），医生们在每次随访时输入新的 AFP 测量值，就能获得更新的 RFS 预测结果，这大大提高了临床监测的准确性和针对性。
从研究方法上看，研究人员首先建立了患者队列，对 1911 名肝细胞癌患者进行研究。然后运用时变 Cox 模型，将 AFP 作为时间依赖协变量纳入模型进行分析。通过这些方法，研究人员得以观察和分析肿瘤负荷、AFP 动态变化与无复发生存之间的关系。
研究结果方面：
- 术前与术后预测指标的变化：通过对大量患者数据的分析发现，肿瘤负荷评分（TBS）在术前对无复发生存（RFS）有较强的预测能力，但随着时间推移，其影响力逐渐下降。而术后甲胎蛋白（AFP）的值在长期随访中，对预后的指示作用越来越重要。
- 模型预测能力的比较：时变 Cox 模型在预测 RFS 方面明显优于传统的静态术前 Cox 模型。在术后 6 个月和 12 个月时，时变模型的 C 指数均高于静态模型，这表明时变模型能够更准确地评估复发风险。
- 在线计算器的开发：基于时变 Cox 模型开发的在线计算器，方便临床医生在每次随访时输入新的 AFP 测量值，进而获得更新的 RFS 预测，为个性化的临床监测提供了有力工具。
这项研究成果意义非凡。它为肝细胞癌的术后监测带来了新的思路和方法。通过实时整合 AFP 趋势，医生能够更精准地评估患者的复发风险，从而有针对性地调整监测强度。这不仅可以减少不必要的影像学检查，降低患者的经济负担和辐射暴露风险，还能确保及时发现肿瘤复发，为患者争取宝贵的治疗时间，实现更个性化、更具成本效益的医疗服务。同时，研究也为后续进一步探索其他新兴生物标志物（如维生素 K 缺乏诱导蛋白 - II，PIVKA-II）或整合基因组 / 蛋白质组数据，优化预测模型指明了方向。未来，经过前瞻性验证研究，有望在不同医疗机构和患者群体中广泛应用，为全球肝细胞癌患者带来新的希望。
