结直肠癌是全球常见的恶性肿瘤，肝脏是其最常见的转移部位，肝转移是患者死亡的主要原因之一。约20%-30%的结直肠癌患者在诊断时即伴有同步肝转移，且其生物学行为更为凶险。同步切除原发肿瘤及肝转移灶已成为适宜患者的有效治疗方式，相较于分期手术，能降低治疗费用、减少患者痛苦并缩短辅助治疗时间窗口，然而并非所有患者均能从中获益，部分患者术后生存期短，复发迅速。如何准确预测患者术后预后，并进行动态风险评估，是当前临床管理中的核心难题。

本研究将多项动态监测的实验室指标联合应用于结直肠癌肝转移（CRLM）患者的术后预后评估，构建了基于功能性随机生存森林的动态预后模型。该模型以长时间随访获得的9项实验室标志物为基础，显著优于传统仅基于单时点临床病理特征或术前指标的静态模型。研究还开发了一个网络平台，方便临床医生实时更新患者风险评估，助力精准个体化管理。

研究人员纳入2014至2021年间接受同步切除的976例CRLM患者，分别来自3家独立癌症中心。研究收集了18项临床病理特征及9项关键实验室指标（包括肿瘤标志物CEA和CA19-9，以及非肿瘤指标GGT、RDW-SD、RDW-CV、APRI、FIB-4、S指数和NLR），这些指标在术前及术后12个月内多次测量。

图：研究流程图

研究采用多变量功能主成分分析（MFPC）结合随机生存森林（RSF）方法，建构三种预后模型： 1. 模型A：仅纳入临床病理特征； 2. 模型B：临床病理特征+术前实验室指标； 3. 模型C：临床病理特征+动态长期实验室指标。 通过重复5折交叉验证和外部独立队列验证，评估模型在无进展生存期（PFS）和总体生存期（OS）预测中的表现，主要指标包括ROC曲线下面积（AUC）和Brier评分（BS）。

结果显示，训练队列758例患者共采集24992个动态实验室指标测量点，验证队列218例患者7198个测量点。模型C在外部验证队列中表现显著优于模型A和B：1年PFS AUC达到0.796（95%CI 0.740-0.848），3年和5年PFS AUC分别为0.837和0.850，Brier评分亦最低，表明预测准确度最高。OS预测方面，模型C的1年、3年和5年AUC分别为0.849、0.741和0.753，均优于其他模型。模型C同样在预测术后早期复发方面表现突出，AUC达到0.791。

图：对模型A和B的PFS和OS风险特征进行个体化动态预测

动态更新的个体风险预测显示，随着随访时间及新增实验室数据的纳入，患者的风险评估能够实时调整，支持临床动态决策。研究团队构建了基于Web的在线工具，允许临床医生输入患者的基础信息及最新实验室数据，实时获得个性化的无进展生存和整体生存风险预测。

总之，本研究创新性地利用多项长期动态实验室指标，结合先进的统计和机器学习方法，构建了CRLM患者术后预后动态评估模型，显著提升了预后预测的准确性和实用性。开发的网络工具为临床提供了便捷、实时的风险评估手段，有助于实现个体化治疗和随访策略调整，提升患者管理水平。

原始出处

Chen Q, Deng Y, Wang K, et al. Dynamic Prognostic Models for Colorectal Cancer With Liver Metastases. JAMA Netw Open. 2025;8(8):e2529093. Published 2025 Aug 1. doi:10.1001/jamanetworkopen.2025.29093

Tags： JAMA子刊：突破传统！融合动态实验室指标的结直肠癌肝转移术后预后模型