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全世界超一半的肝癌发生在我国，其中肝细胞癌(HCC)占比超85%。HCC临床预后差、病因复杂、危险因素众多，此前研究多集中于单因素研究，且未能评估常见的临床生化指标在HCC风险分层和预测中的价值。
2024年8月22日(当地时间)，复旦大学人类表型组研究院陈兴栋与公共卫生学院张铁军合作，于期刊Lancet-eClinicalMedicine发表题为“Point-based risk score for the risk stratification and prediction of hepatocellular carcinoma: a population-based random survival forest modeling study”的论文。在该研究中，研究人员针对肝细胞癌开发了一款计算简单、方便推广的风险计算器。
研究团队首先基于泰州队列和英国生物银行，详细刻画了32种临床生化指标与HCC的关联，发现25种标志物与HCC风险呈显著的线性或非线性关联。基于上述关联，研究人员进一步利用随机生存森林算法探索了与HCC发病紧密相关的指标，并构建了一个基于点估计的HCC风险评分，用于识别人群中的HCC高危个体。
图1. 该研究设计流程图。
该评分系统仅包含10个常见临床指标，且根据指标水平进行了相应的风险赋分，以计算个体的HCC风险得分(图2)。随后，研究人员在泰州队列和英国生物银行中对该评分系统进行了效果评价，发现高危组(得分>11, 占全人群20%)可以富集超过70%的HCC病例，其HCC风险是低危组的32-73倍。
图2. HCC风险评分系统。
综上，该研究系统评估了临床常见指标与HCC的关联，并基于发现的关联构建了HCC风险评分。该评分构成简单、计算方便、利于推广，可促进HCC的人群早发现、早诊断、早治疗，降低患者医疗负担，改善生存期。
复旦大学人类表型组研究院青年研究员刘振球为论文第一作者，陈兴栋研究员、公共卫生学院张铁军教授为论文通讯作者。
注：文中插图源于 eClinicalMedicine
原文链接：
https://doi.org/10.1016/j.eclinm.2024.102796
来 源 复旦大学人类表型组研究院
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