Page 106 - 南京医科大学自然版

第46卷第7期
·1052 · 南 京 医 科 大 学 学 报 2026年7月

Low⁃risk（n=10） Low⁃risk（n=10）
Intermedate⁃risk（n=24） Intermedate⁃risk（n=24）
High⁃risk（n=28） High⁃risk（n=28）
1.0 1.0
0.8
0.8
Cumulative survival probability 0.6 Cumulative survival probability 0.6
0.4
0.4
0.2
2
2
Log⁃rank χ =21.43，P<0.001 0.2 Log⁃rank χ =9.48，P=0.009
0 0
0 5 10 15 20 25 0 10 20 30 40 50
Progression⁃free survival（months） Overall survival（months）
图5 不同风险组患者PFS的Kaplan⁃Meier曲线 图6 不同风险组患者OS的Kaplan⁃Meier曲线
Figure 5 Kaplan⁃Meier curves of PFS for patients in dif⁃ Figure 6 Kaplan⁃Meier curves of OS for patients in differ⁃
ferent risk groups ent risk groups

表4 患者生存预后的多因素Cox回归分析
Table 4 Multivariate Cox regression analysis for survival prognosis of patients

PFS OS
Variable
HR（95%CI） P HR（95%CI） P
Risk stratification（High vs. Low/Intermediate） 4.36（1.94-9.80） <0.001 4.23（1.78-10.08） 0.001
Max tumor diameter（≥10 cm vs. <10 cm） 1.52（1.01-2.29） 0.045 1.61（1.05-2.47） 0.029
Multifocal tumor（Yes vs. No） 1.87（1.18-2.96） 0.008 1.93（1.15-3.22） 0.012
Portal vein tumor thrombus（Yes vs. No） 2.15（1.31-3.52） 0.003 2.03（1.28-3.22） 0.003
Child⁃Pugh（B vs. A） 1.72（1.05-2.82） 0.031 1.78（1.15-2.75） 0.010
TACE combination（Yes vs. No） 1.50（0.66-3.42） 0.337 1.95（0.71-5.33） 0.193
Targeted therapy（Yes vs. No） 0.79（0.41-1.53） 0.486 0.87（0.42-1.80） 0.707
HBV infection（Yes vs. No） 0.92（0.54-1.55） 0.751 0.88（0.49-1.58） 0.671
Age（≥60 years vs. <60 years） 1.14（0.73-1.78） 0.566 1.27（0.79-2.05） 0.325

Meier 曲线显示3组PFS差异仍具有统计学意义：低 2.6 临床决策支持系统验证
风险组中位PFS 13.61个月、中位OS未达到，1年OS CDSS对全部62例回顾性病例的风险分层结果
率 87.5%；中风险组中位 PFS 12.53 个月、中位 OS 与模型手动分析完全一致（Kappa=1.00）。十折交叉
20.08 个月（Kaplan⁃Meier 曲线于该时点下降至 S= 验证显示，系统对治疗进展的预测 AUC 为 0.834±
0.50），1 年 OS 率 78.6%；高风险组中位 PFS 2.80 个 0.052，对≥Ⅱ级并发症的预测 AUC 为 0.811±0.061，
月、中位OS 20.28个月，1年OS率66.7%（图7）。Log⁃ 整体效能稳定（图 7）。实际应用测试中，从影像导
2
rank 检验显示亚组 PFS 差异显著（χ =14.60，P < 入到风险分层与个体化建议输出，单例处理均可在
2 60 s以内完成，支持数据回溯和报表导出，流程贴近
0.001），而 OS 差 异 无 统 计 学 意 义（χ =2.15，P=
0.341），考虑与该亚组样本量有限（尤其高风险组仅 临床实际工作节奏。
3例）及随访时间相对较短有关，但3组OS曲线总体
3 讨 论
走势仍与全队列结果一致。多因素 Cox 回归（将风
险分层作为 High vs. Low/Intermediate 二分变量纳 HCC 免疫联合治疗时代对于疗效预测提出了

入）显示风险分层在该早期亚组中仍是 PFS（HR= 更高要求,既要刻画基线的异质性，也要捕捉治疗过
9.18，95%CI：2.16~39.13，P=0.003）的独立危险因 程中形态与血流动力学的动态漂移。本研究以多

素，而对 OS 的效应方向一致但无统计学意义（HR= 期相增强影像为基础，依次叠加 ITH、TSR、DR 与
1.98，95%CI：0.43~9.13，P=0.382）——也就意味着， CTId特征，在62例真实世界队列中获得验证集AUC
对于仅凭TNM分期难以识别的潜在高危早期患者， 为 0.821 的融合模型，并把成果延伸至CDSS，使复杂
本模型依然可以在PFS层面提供有效分层；OS方面 的影像组学流水线具备了走向床旁的条件。多期相
的判别效能尚需更大样本进一步验证。 特征承载动脉供血、门静脉廓清与延迟对比下的血流