《European Journal of Surgical Oncology》：Machine Learning Analysis for Recurrence Prediction of Colorectal Cancer Liver Metastases
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本研究通过机器学习模型评估结直肠癌肝转移（CRLM）术后复发风险，发现肝转移灶特征及临床病理因素具有重要预测价值。逻辑回归模型（AUC=0.762）和诺模图模型（1年AUC 0.692，5年0.771）可有效预测复发，为个体化治疗提供工具。
太军一|永灵亮|行宇李|泽金林|建东余|万迪王|晓月黄|云乐万|志平陈|国林李
中国广东省广州市中山大学第六附属医院普通外科（肝胆胰脾外科），邮编510655
摘要
目的
结直肠癌肝转移（CRLM）的复发仍然是影响治疗结果和患者预后的主要挑战。本研究旨在利用机器学习模型评估肝转移特征及其他指标对CRLM复发的预测价值。
方法
共有524名接受根治性切除的CRLM患者被分为复发组和非复发组。采用10种机器学习（ML）算法，通过LASSO回归选择关键变量以评估其综合预测价值。使用Shapley Additive exPlanations（SHAP）进行模型解释和可视化。此外，还基于所选关键变量开发了一个诺模图预测模型。
结果
包括肝转移特征在内的因素与CRLM复发风险相关。机器学习算法表现出较强的预测能力。在十个模型中，逻辑回归（LR）的判别能力最佳（AUC = 0.762，F1_Score = 0.72，Accuracy = 0.686，MCC = 0.364）。构建的诺模图模型具有中等的复发判别能力（1年：AUC（95%CI）= 0.692（0.642 - 0.742）；3年：AUC（95%CI）= 0.732（0.681 - 0.782）；5年：AUC（95%CI）= 0.771（0.705 - 0.838）。我们进一步开发了专门针对CRLM仅肝转移的机器学习模型，其中朴素贝叶斯（NB）的表现最佳（AUC = 0.767），并构建了一个有效的预测诺模图。
结论
本研究基于肝转移特征和临床病理因素，确定了CRLM根治性切除后总体复发和仅肝转移的风险因素，建立了有助于制定个性化治疗策略的预测模型。
部分内容摘录
背景
结直肠癌（CRC）是全球第三大常见恶性肿瘤，也是癌症相关死亡的第二大原因（1）。肝脏是CRC最常见的转移部位，约50%的患者会出现肝转移（2），这表明预后较差。结直肠癌肝转移（CRLM）根治性切除后的复发仍然是一个主要的临床挑战。研究表明，CRLM根治性切除后的复发率为64.1%
材料与方法
图1展示了患者队列流程图。这项回顾性研究分析了2013年至2023年间在中山大学第六附属医院治疗的CRLM患者。根据术后影像学评估（CT、MR），患者被分为复发组和非复发组。纳入标准如下：1）最初在我们医院诊断并病理学确认为同步CRLM的患者；2）接受根治性切除的患者
数据处理的基线信息
在中位随访时间2.95年（0.05 - 9.68年）期间，共有524名CRLM患者参与研究，其中286名患者出现复发（仅肝转移：n = 200；肝和其他部位：n = 28；其他部位，包括局部、肺、腹膜、腹腔和盆腔淋巴结：n = 58）。1年、2年、3年、5年的累积复发率分别为25.4%、42.0%、50.4%、53.8%。对于仅肝转移的患者，1年、2年、3年、5年的累积复发率分别为23.3%、37.0%、43.4%
讨论
CRLM根治性切除后的复发对患者的生存和疾病治疗构成重大挑战。尽管采取了综合策略（手术、消融、化疗等），但治疗效果仍不理想。早期识别、干预和个性化治疗至关重要。先前的研究证实了各种临床/病理特征与CRLM预后之间的关联（5, 6, 7, 8, 11, 14, 15）。值得注意的是，肝转移特征与预后密切相关。
结论
本研究利用机器学习和诺模图模型，展示了肝转移特征及临床病理特征对CRLM治愈性治疗后复发的预测价值，强调了多因素评估的有效性。所开发的模型为预测CRLM复发提供了潜在的严谨、有效且具有临床应用价值的工具，有助于制定个性化治疗策略。
作者贡献
T. Y.、Y. L. 和 X. L.：负责数据分析、撰写和数据处理。Z. L.、J. Y.、W. W. 和 X. H.：负责研究设计、数据收集和论文修订。Y. W.、Z. C. 和 G. L.：负责数据分析的监督和审批。所有作者共同讨论了研究结果并同意最终稿件内容。
伦理审批
本研究方案已获得中山大学第六附属医院伦理委员会的审查和批准（2025ZSLYEC-028）。我们确认本研究遵循了相关指南和规定，并遵守了《赫尔辛基宣言》。申请免于签署知情同意书的申请已获得批准。
数据可用性
本研究生成或分析的所有数据均包含在本文及其补充材料文件中。如有进一步疑问，请联系通讯作者。
资助
本研究得到了广东省消化疾病临床医学研究中心项目（2020B1111170004）、国家关键临床学科以及广东省消化疾病临床研究中心项目的资助。
