建立8种肝癌预测模型，为个体化治疗奠定基础

肝癌的发生、发展过程非常复杂，针对每位患者选择最合适的治疗方案，对医生而言是一个不小的难题。针对早期、巨大、多发、复发性肝癌和肝癌远处转移等情况，沈锋教授团队改变既往基于肿瘤分期治疗的传统方法，在国际上率先建立了8 种个体化预后预测模型（列线图或评分系统）。其中，采用术前资料建立的模型，提高了治疗方法选择的精确性；基于术后病理建立的模型，明确了术后监测重点对象，实现了辅助治疗措施的个体化选择，提高了肝癌治疗的效率。

过去，早期肝癌患者术后5 年复发率超过50%，预后极难预测。2014年，沈锋教授团队在国际上率先建立了预测早期肝癌手术切除预后的人工神经网络模型和个体化预后列线图。根据上述模型，医生可确定存在复发高风险的患者，及时进行抗复发治疗，显著降低患者的复发率，延长生存时间。

我国70%以上的肝癌患者被发现时已属中晚期，以肿瘤巨大为主要特征。巨大肝癌手术切除风险较大，是否选择手术治疗，既往主要基于医生的经验。2015 年，沈锋教授团队对554 例巨大肝癌肝切除术进行前瞻性分析，建立了术前准确预估手术疗效的列线图模型。对预估疗效较差的患者，可选择其他有效治疗措施。

“多发是中晚期肝癌的另一主要特征，既往国际上报道了10 余种多发性肝癌的手术切除指证，但都基于传统肿瘤分期，准确性差。”沈锋教授说，“我们团队率先提出根据多发性肝癌的生物学特性 —— 肿瘤起源确立手术指征（肝内转移者手术疗效极差，多中心发生者手术疗效较好），独创性地提出用多发性肝癌中最大病灶直径与最小病灶直径的差异度提示肝癌起源，并通过分子病理学证实，据此建立全新的肝癌手术切除指征 —— NDR评分。”这一创新成果于2016 年发表于《外科学年鉴》（Annals of Surgery）。经同行验证，NDR 评分的预测准确性排在首位，明显优于BCLC 分期、TNM 分期等标准。(https://www.daowen.com)

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复发性肝癌的再切除是我国肝脏外科领域的重要贡献，但在国际上尚未被广泛接受，主要原因是难以确定适合再切除的患者，如果选择不当，会使患者徒增一次手术痛苦。对此，沈锋教授团队分析了635 例复发性肝癌再切除患者的资料后，筛选出影响术后5 年生存率的独立危险因素，建立了术前预后预测列线图，为是否选择“再切除”提供了科学依据。

此外，肝癌术后远处转移的发生率为14%～25.5%，患者生存期极短，如果能准确预测、及时预防，可明显改善预后。沈锋团队对578 例患者进行了长期观察（其中136 例发生了肝外转移），创新性地建立了远处转移高危患者的个体化评分模型，准确性较好。由于肝癌肺转移最为常见，故该团队又开展多中心研究，建立了肝癌肺转移列线图。