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胆囊癌（GBC）预后差，现有 TNM 分期系统存缺陷。研究人员收集 SEER 数据库数据，构建并验证 GBC 预后列线图。结果显示该列线图预测能力强，可辅助制定治疗策略，为 GBC 患者精准医疗提供重要参考。
在医学领域，胆囊癌（Gallbladder Cancer，GBC）就像一颗 “定时炸弹”，严重威胁着人们的健康。它是胆道系统中最常见的恶性肿瘤，在胃肠道恶性肿瘤中患病率位居第六 。然而，这一疾病的早期诊断十分困难，多数患者确诊时已处于晚期。目前，手术是唯一可能治愈的方法，但只有约 25% 的患者适合手术，且术后复发率高达 60 - 70%，5 年生存率仅 5 - 10%。
现行的美国癌症联合委员会（AJCC）的肿瘤 - 淋巴结 - 转移（TNM）分期系统，在评估胆囊癌患者预后时存在诸多不足，如准确性低、未考虑年龄和性别等因素，难以精准预测患者的生存情况。因此，开发一种更精准、个性化的预测模型迫在眉睫，这不仅能帮助医生更准确地评估患者预后，还能为制定更有效的治疗方案提供依据。
为了解决这些问题，武汉大学人民医院肝胆外科的研究人员开展了一项极具意义的研究。他们利用美国国家癌症研究所创建的公开数据库 —— 监测、流行病学和最终结果（SEER）数据库，收集了 2000 年至 2020 年期间 8615 例胆囊癌患者的临床数据 。通过一系列严谨的分析，研究人员构建并验证了一种新型的预后列线图（nomogram），旨在更精准地预测胆囊癌患者的预后情况。
该研究具有重要意义。新型预后列线图的构建，为胆囊癌患者的预后评估提供了一种更精准、更个性化的工具。它有助于医生更准确地判断患者的病情，制定更具针对性的治疗方案，从而提高患者的生存率和生活质量。这一研究成果发表在《European Journal of Medical Research》上，为全球胆囊癌的研究和治疗提供了重要的参考。
在研究方法上，研究人员主要运用了以下关键技术：首先，利用 SEER*Stat 软件从 SEER 数据库中提取数据，确保数据的可靠性和广泛性；其次，运用单因素和多因素 Cox 回归分析，筛选出影响胆囊癌患者总生存期（Overall Survival，OS）的关键因素；最后，借助多种评估方法，如受试者工作特征（ROC）曲线、决策曲线分析（DCA）、校准曲线和 Kaplan - Meier（KM）分析等，对构建的列线图进行全面验证 。
下面来看具体的研究结果：
- 患者特征：研究将 8615 例 GBC 患者随机分为训练组和验证组。通过卡方检验发现，两组患者在基线人口统计学和临床特征方面无显著差异（P>0.05），这为后续研究的可靠性提供了保障。
- 单因素和多因素 Cox 回归分析：单因素分析确定了多个影响 GBC 患者预后的风险因素，如年龄、肿瘤淋巴结状态、远处转移等；多因素分析进一步筛选出年龄、肿瘤淋巴结状态、远处转移、病理类型等独立风险决定因素，这些因素被纳入列线图的构建。
- 列线图的构建和验证：基于筛选出的独立预后标志物，研究人员构建了预测 GBC 患者 OS 的列线图。ROC 曲线显示，训练组和验证组在 1 年、3 年和 5 年的 AUC 值均大于 0.7，表明模型具有较高的预测性能；DCA 曲线表明该模型具有良好的临床实用性和净效益；校准曲线显示预测的 OS 率与实际观察结果吻合良好。
- 基于列线图的分层风险系统：运用 X - tile 软件对患者进行风险分层，将 GBC 患者分为低风险和高风险两组。KM 曲线显示，两组患者的生存预后存在显著差异，证明新的风险分层方法能够准确识别不同风险的患者。
在研究结论和讨论部分，研究人员构建的列线图展现出强大的预测和判别能力，可有效预测 GBC 患者的 OS。同时，研究还发现多个影响患者预后的因素，如年龄与生存率呈负相关，女性、已婚状态等是保护因素。与传统 TNM 分期系统相比，该列线图在预测 GBC 患者的 OS 方面具有明显优势。不过，研究也存在一定局限性，如 SEER 数据库中缺乏血清学指标，且多数临床试验为回顾性研究，可能存在选择偏倚 。未来，还需开展多中心、大规模的前瞻性临床研究加以验证。总体而言，这项研究为胆囊癌的预后评估和治疗决策提供了新的思路和方法，对推动胆囊癌的精准医疗具有重要意义。
