基于乳酸联合多因素模型的肝切除术后临床相关肝衰竭早期预测研究

本研究针对肝切除术后肝衰竭(PHLF)这一关键临床难题，创新性地整合术后乳酸水平与ICGR-15、术中失血量等多维指标，构建了预测临床相关PHLF(CR-PHLF)的列线图模型。该模型AUC达0.791，显著优于传统ALBI、APRI评分，为术前风险评估和术中决策提供了更精准的工具，发表于《BMC Cancer》具有重要临床转化价值。

　　

肝脏肿瘤手术虽已取得长足进步，但肝切除术后肝衰竭(PHLF)仍是导致围手术期死亡的首要原因，其发生率高达32%，且占术后死亡的62%。国际肝脏外科学组(ISGLS)将需要临床干预的B/C级定义为临床相关PHLF(CR-PHLF)，这类患者预后极差。目前临床缺乏有效的预测工具，传统ALBI、APRI评分仅关注术前肝功能，忽视了术中创伤和术后代谢变化等关键因素。乳酸作为反映肝脏代谢状态的敏感指标，其单独预测价值常受休克、感染等因素干扰。如何建立多维度预测体系成为破解PHLF管理困境的关键。

研究团队回顾性分析浙江省人民医院915例肝切除病例，通过多因素回归筛选出性别、ICG-R15≥10%、术中失血>400mL、输血、大范围肝切除和术后乳酸>1.96mmol/L等6个独立预测因子，构建了包含术前-术中-术后全流程指标的预测模型。技术方法上采用ICG清除试验评估肝功能储备，通过多中心数据验证模型效能，并创新性地将乳酸动力学变化与手术创伤指标相结合。

研究结果显示：

1. 1.

   在训练集中，新模型预测PHLF的AUC为0.781，显著优于ALBI(0.646)和APRI(0.618)；验证集AUC进一步提升至0.812。

2. 2.

   针对CR-PHLF的预测更为精准，训练集AUC达0.791，其中乳酸>1.96mmol/L患者CR-PHLF发生率显著增高(38.9% vs 15.8%)。

3. 3.

   术中失血>400mL使PHLF风险增加2.5倍(OR=2.466)，而大范围肝切除使风险增加2.3倍(OR=2.263)。

4. 4.

   动态监测发现，乳酸代谢失衡与线粒体功能障碍形成恶性循环，通过激活mTORC1信号通路影响肝再生。

这项发表于《BMC Cancer》的研究具有三重突破性价值：首先，首次将乳酸代谢与手术创伤指标有机整合，突破传统单维度评估局限；其次，列线图模型实现了个体化风险可视化，临床操作便捷性显著优于复杂计算公式；最后，研究提出1.96mmol/L的乳酸临界值，为术后监测提供客观标准。正如讨论部分指出，该模型推动PHLF管理从被动救治转向主动预防，未来结合人工智能优化权重算法，有望成为肝切除手术决策的"导航仪"。值得注意的是，研究也存在单中心回顾性设计的局限性，后续需通过前瞻性多中心研究验证模型的普适性。