LR-M类肝病灶中肝细胞癌的预测因子：一项多机构联合分析揭示INR与AFP的诊断价值

来自8家机构的研究人员针对肝影像报告和数据系统(LI-RADS)中LR-M类病灶（明确恶性但不具HCC特异性）的诊断难题展开多中心研究。通过回顾性分析162例经病理确诊的LR-M病灶数据，发现46%为肝细胞癌(HCC)，37%为胆管癌。研究创新性地建立基于国际标准化比值(INR)和甲胎蛋白(AFP)的预测模型，在90%特异度阈值下可实现75%阳性预测值，为LR-M类病灶的非侵入性HCC诊断提供重要依据。

　　

这项跨越8家医疗机构的重磅研究揭开了肝影像报告和数据系统(LI-RADS)中LR-M类病灶的神秘面纱。当肝脏出现可疑肿块时，LR-5类可直接诊断为肝细胞癌(HCC)，但那些被划归LR-M类（明确恶性但缺乏HCC特征）的病灶往往需要穿刺活检。

研究者们对162例经病理证实的LR-M病灶展开深度解码，发现46%的病灶实为HCC，而胆管癌占比37%。有趣的是，在评估的34项影像特征中，仅病灶大小和内部铁沉积表现出中高度观察者一致性（Kappa≥0.60）。

真正的突破来自生化指标：随机森林算法显示，相比影像特征，INR和AFP对HCC的预测力更胜一筹。据此构建的预测模型在Youden指数最优时展现72%敏感度和61%特异度。当设定90%高特异度阈值时，虽敏感度降至38%，但阳性预测值飙升至75%，意味着每4个预测为HCC的病例中就有3个属实！

这项研究为临床医师提供了重要启示：对于具有肝癌风险的患者，当影像学表现为LR-M类病灶时，结合AFP和INR检测可显著提升无创诊断的精准度，让更多患者免于不必要的穿刺之苦。