基于血清学标记物和CT特征模型预测肝细胞癌组织分化程度

摘要

目的 探讨基于联合血清学标记物和CT特征模型在评估肝细胞癌（HCC）组织分化程度中的应用价值。方法 回顾性收集梅州市人民医院2015年11月～2023年10月共206例HCC患者的临床及CT资料，其中训练组144例（包括42例低分化HCC和102例中高分化HCC），验证组62例（包括21例低分化HCC和41例中高分化HCC）。比较低分化HCC和中高分化HCC组间血清学标记物及CT特征差异。采用多因素筛选HCC分化程度独立危险因素并构建模型。结果 相比中高分化HCC，低分化HCC的AFP阳性率(P=0.001)、乙肝发生率(P=0.003)、低密度环征(P=0.015)和癌栓发生率(P=0.001)较高，平扫CT值较低(P=0.010)。多因素分析显示AFP(OR=0.269,P=0.027)、低密度环征(OR=0.273,P=0.047)、癌栓(OR=0.191,P=0.005)和肿瘤平扫CT值(OR=1.091,P=0.009)是HCC组织分化程度的独立危险因素。基于联合AFP、低密度环征、癌栓和肿瘤平扫CT值的联合模型诊断效能最高，其在训练组和验证组中的曲线下面积分别为0.780和0.620。结论 AFP、低密度环征、癌栓和肿瘤平扫CT值是HCC组织分化程度的独立危险因素，基于上述特征构建的联合模型对HCC组织分化程度具有较好诊断价值。

关键词

肝细胞癌 / 组织分化程度 / CT / 血清学标记物 / 诊断效能