该研究纳入了397例慢乙肝(CHB)相关肝硬化及HCC患者。研究团队首先对所有参与者进行N-糖链谱分析和临床数据收集,利用随机森林(RF)和支持向量机(SVM)算法,基于训练集数据构建诊断模型,并通过验证集评估模型性能。对于预后模型,采用Cox回归分析筛选预测标志物,最终构建出prog-G模型。
结果显示,两种诊断模型HCC-GRF和HCC-GSVM的AUC值在验证集中分别达到了0.967和0.908,显著优于传统标志物AFP(0.687)和PIVKA-II(0.665)。此外,在不同亚组分析和外部验证中,两种模型均展现出稳定的诊断性能,尤其在AFP<10 ng/ml和PIVKA-II<40 mAU/ml的患者中,HCC-GRF模型的AUC值仍高达0.995。
预后方面,prog-G模型通过监测术后患者血清N-糖链变化,能够提前于影像学发现HCC复发,且在多变量分析中被证实为HCC复发风险的独立预测因子。相较于AFP和PIVKA-II,prog-G模型对术后复发性病灶的检测更为敏感。