Recent studies have found that microRNAs( miRNAs) can be secreted via exosomes,stay outside the cells,and keep stable in circulating blood. Various studies have shown that the changes in circulating miRNAs are associated with different pathological states,suggesting that the circulating miRNAs can be used as potential molecular targets for the diagnosis and treament of diseases. Research has shown that miRNAs are closely associated with the development and progression of liver fibrosis. This article reviews the studies on the differences in the expression of circulating miRNAs in the course of liver fibrosis and points out that circulating microRNAs can provide a new research direction for early noninvasive diagnosis and treatment of liver fibrosis.
原发性肝癌作为临床最为常见的恶性肿瘤之一，具有较高的发病率和死亡率，是最为常见的癌症相关性死亡原因之一[1-2]。由于原发性肝癌发病隐匿，患者缺乏早期典型的临床症状，大部分患者在临床确诊时已经处于疾病的中晚期阶段，能够进行根治性手术切除的患者比例甚至不足20%。经肝动脉化疗栓塞术(transcatheter arterial chemoembolization, TACE)是中晚期原发性肝癌患者治疗的主要手段，可有效改善患者临床预后[3-5]。然而，当前仍缺乏评价中晚期肝癌TACE术后预后的有效方式。研究[6-7]显示，表皮生长因子受体(epidermal growth factor receptor, EGFR)信号通路是原发性肝癌发生发展的关键。KRAS基因属于Ras原癌基因家族中的一员，不仅是抗EGFR靶向治疗选择的重要依据，同时也可能成为患者预后的预测因子。本研究探讨KRAS基因状态对TACE治疗中晚期肝癌患者预后的预测价值。
选择2017年4月—2020年5月在海南省第三人民医院接受TACE治疗的中晚期肝癌患者为研究对象。纳入标准：(1)患者均经穿刺活检，临床病理诊断为原发性肝癌患者；(2)心、肺、肾等机体主要器官功能无明显障碍患者；(3)巴塞罗那肝癌临床分期(BCLC)B期或C期患者；(4)肝功能Child-Pugh分级为A级或B级患者；(5)无法接受外科手术治疗切除患者；(6)卡氏(KPS)评分＞60分；(7)术前未接受其他治疗。排除标准：(1)合并严重凝血功能障碍患者；(2)大量腹水或顽固性腹水患者；(3)有TACE治疗禁忌证患者；(4)合并远处转移患者。
使用Seldinger法穿刺患者股动脉，插管直至肝总动脉进行造影，以明确肿瘤大小、数目、位置。以微导管超选择插管至支配肝癌病灶的主要供血动脉内，将化疗药物(氟尿嘧啶750 mg/m2，奥沙利铂60 mg/m2)稀释液缓慢注入，然后使用15~25 mL 40%碘化油栓塞肿瘤末梢血管。若有必要可使用明胶海绵颗粒，以尽可能完全阻断患者肿瘤血供。根据患者肿瘤大小、数量以及患者肝功能具体情况确定碘化油及栓塞剂的使用剂量。此外，根据患者情况决定TACE治疗次数，本研究患者治疗2~3次。
TACE手术前，在超声引导下对肝癌组织进行穿刺取材，取5 g左右肿瘤组织，按照QIAamp DNAFFPF Kit试剂盒(Qiagen公司)步骤提取肿瘤组织DNA，使用紫外分光光度计检测提取DNA浓度，然后调节浓度至100 μg/mL，-20 ℃保存待测。扩增KRAS基因12/13号密码子特需特异性引物，根据文献[8]报道，引物序列，正义：5′-CTGTATCAAAGAATGGTCCTGCAC-3′，反义：5′-CTGTATCAAAGAATGGTCCTGCAC-3′。引物及Premix PCR试剂盒购于宝生物工程(大连)有限公司，PCR反应体系50 μL。PCR反应条件：94 ℃ 5 min，94 ℃ 30 s、60 ℃ 30 s、70 ℃ 40 s，共完成30个循环，使用1.5%琼脂糖凝胶电泳分析PCR产物，选取PCR阳性凝胶条带作为目的片段，使用QIAquick PCR Purification Kit(Qiagen公司)对PCR产物回收，然后送至上海基因技术有限公司进行测序分析。
所有患者在接受TACE术后，每月复查肝功能、AFP、肝脏增强CT或MRI，以评估患者肿瘤控制情况以及术后复发情况，记录患者无进展生存期(PFS)以及总体生存期(OS)。PFS指的是从患者TACE术后到观察到疾病进展或发生死亡(由于任何原因)之间的时间；OS指的是从患者TACE术后到患者死亡(由于任何原因)之间的时间。
采用统计学软件SPSS 25.0处理数据。计量资料以x±s表示，两组间比较采用t检验，计数资料两组间比较采用χ2检验，生存分析绘制Kaplan-Meier生存曲线，生存曲线比较采用Log-rank检验，对可能影响患者预后的各因素进行Cox回归分析。P＜0.05为差异具有统计学意义。
97例患者中男61例、女36例，年龄30~78岁，平均(56.48±12.31)岁。肿瘤最大径2.89~9.74 cm，平均(7.19±2.08)cm；肿瘤单个89例、≥2个18例。在本组97例晚期肝癌患者中，共检出KRAS基因突变患者34例(35.05%)，其中检出12号密码子突变患者21例(61.76%)，13号密码子突变患者13例(38.24%)。在检出KRAS基因突变患者中，均为单个碱基的点突变，而并未检出两个或两个以上碱基突变或其他形式的突变(图 1)。
KRAS基因突变型与野生型比较，肝内转移、肿瘤数目的差异均有统计学意义(χ2值分别为3.965、6.593，P值均＜0.05)(表 1)。
| 临床资料 | KRAS突变型 (n=34) |
KRAS野生型 (n=63) |
统计值 | P值 |
| 性别(例) | χ2=0.370 | 0.543 | ||
| 男 | 20 | 41 | ||
| 女 | 14 | 22 | ||
| 年龄(岁) | 55.12±14.21 | 56.93±10.04 | t=0.730 | 0.468 |
| 乙型肝炎病史(例) | χ2=0.057 | 0.811 | ||
| 阴性 | 30 | 56 | ||
| 阳性 | 4 | 7 | ||
| ALT(U/L) | 49.85±14.20 | 51.24±15.22 | t=0.439 | 0.662 |
| 凝血酶原时间(s) | 12.83±1.84 | 13.02±2.10 | t=0.443 | 0.659 |
| 总胆红素(mmol/L) | 17.94±3.73 | 18.05±3.16 | t=0.153 | 0.878 |
| 白蛋白(g/L) | 40.27±6.49 | 40.53±5.98 | t=0.198 | 0.843 |
| AFP(ng/L) | 438.95±109.32 | 409.64±97.58 | t=1.353 | 0.179 |
| 肿瘤大小(cm) | 7.39±2.30 | 7.02±2.15 | t=0.789 | 0.432 |
| 肝硬化(例) | χ2=0.035 | 0.852 | ||
| 有 | 27 | 49 | ||
| 无 | 7 | 14 | ||
| 肝内转移(例) | χ2=3.965 | 0.047 | ||
| 有 | 16 | 17 | ||
| 无 | 18 | 46 | ||
| 肿瘤数目(例) | χ2=6.593 | 0.010 | ||
| 单个 | 23 | 56 | ||
| 多个 | 11 | 7 | ||
| 腹水(例) | χ2=0.057 | 0.811 | ||
| 无 | 31 | 55 | ||
| 有 | 3 | 8 | ||
| Child-Pugh分级(例) | χ2=0.056 | 0.812 | ||
| A | 24 | 43 | ||
| B | 10 | 20 | ||
| BCLC分期(例) | χ2=0.074 | 0.785 | ||
| B | 22 | 39 | ||
| C | 12 | 24 |
对本组97例患者进行追踪随访显示，KRAS基因野生型患者平均PFS为11.35个月，突变型患者平均PFS为19.65个月；KRAS基因野生型患者平均OS为19.18个月，突变型患者平均OS为26.54个月。Kaplan-Meier生存分析结果显示，KRAS基因野生型患者PFS及OS均显著优于KRAS突变型(P值均＜0.05)(图 2、3)。
对可能影响患者总体生存预后的各因素进行Cox分析，结果显示，KRAS基因状态(RR=18.273, 95%CI：5.584~98.305)、肝内转移(RR=11.475, 95%CI：3.029~56.490)、肿瘤数目(RR= 10.038, 95%CI：2.973~19.328)、BCLC分期(RR=12.384, 95%CI：2.385~29.305)与患者预后密切相关，为影响患者总体生存预后的重要因素(P值均＜0.05)(表 2)。
| 自变量 | RR | 95%CI | P值 |
| 性别(男性=0，女性=1) | 2.734 | 0.983~7.935 | 0.283 |
| 年龄(≥60岁=0，＜60岁=1) | 3.038 | 0.627~10.293 | 0.276 |
| KRAS基因状态(突变型=0，野生型=1) | 18.273 | 5.584~98.305 | 0.001 |
| 乙型肝炎病史(有=0，无=1) | 5.484 | 0.719~9.380 | 0.193 |
| ALT(≥40 U/L=0，＜40 U/L=1) | 2.079 | 0.417~12.953 | 0.389 |
| 凝血酶原时间(≥12 s=0，＜12 s=1) | 1.092 | 0.271~9.182 | 0.849 |
| 总胆红素(≥18 nmol/L=0，＜18 nmol/L=1) |
1.684 | 0.495~7.293 | 0.711 |
| 白蛋白(≥40 g/L=0，＜40 g/L=1) | 2.087 | 0.408~11.235 | 0.419 |
| AFP(≥400 ng/L=0，＜400 ng/L=1) | 2.193 | 0.602~11.293 | 0.619 |
| 肿瘤大小(≥7 cm=0，＜7 cm=1) | 2.183 | 0.485~7.304 | 0.280 |
| 肝硬化(有=0，无=1) | 1.804 | 0.198~10.237 | 0.695 |
| 肝内转移(有=0，无=1) | 11.475 | 3.029~56.490 | 0.018 |
| 肿瘤数目(单发=0，多发=1) | 10.038 | 2.973~19.328 | 0.021 |
| 腹水(有=0，无=1) | 2.013 | 0.421~8.106 | 0.174 |
| Child-Pugh分级(A=0，B=1) | 2.189 | 0.569~7.491 | 0.209 |
| BCLC分期(B=0，C=1) | 12.384 | 2.385~29.305 | 0.011 |
目前，TACE已经成为无法外科切除中晚期肝癌患者的首选治疗方式。肝癌的主要供血为肝动脉供血。经肝动脉碘油注射后，碘油可在肝癌的组织间隙、肝窦以及细小血管内选择性停滞，从而导致癌细胞失去血液供应而导致肿瘤组织缺血坏死[9-10]；在碘油中混合化疗药物，从而使化疗药物在肿瘤组织中缓慢释放，延长了化疗药物与肿瘤细胞之间的接触时间，进而显著提高化疗药物治疗效果，同时可显著减小化疗药物对患者全身的不良影响，并阻断肿瘤血供，引起肿瘤组织发生缺血性坏死，进一步增加抗肿瘤疗效[11-12]。研究提出[13-14]，采取非手术多模式治疗，尤其对于原发性肝癌患者采取TACE治疗，可有效延长患者生存期，在中晚期肝癌的治疗中具有重要作用。
原发性肝癌是多基因、多分子、多通路间相互作用的结果，因此检测原发性肝癌患者基因突变状况，对于患者治疗反应以及生存预后具有预测价值，从而有助于实现精准化治疗的目的[15-16]。KARS基因突变在原发性肝癌患者中具有着较高的发生率。研究[17-18]显示，原发性肝癌的发生是一种多步骤过程，而在肿瘤恶性发生的整个过程中，均与KRAS基因突变有关。有研究[19-20]认为，KRAS基因突变被认为是原发性肝癌发生的启动性因子，尤其G-A碱基突变，可能在多种恶性肿瘤发生中具有重要作用。
本研究结果显示，在本组97例中晚期肝癌患者中，共检出KRAS基因突变患者34例(35.05%)，其中检出12号密码子突变患者21例(61.76%)，13号密码子突变患者13例(38.24%)，且检出的患者均为单个碱基突变。本组结果与相关研究报道结果基本一致[21]。KRAS基因突变率接近35%，是一种较为常见的基因突变形式。此外，KRAS基因突变与患者肝硬化、肝内转移、肿瘤数目有关。提示KRAS基因突变的存在可能与肝癌疾病的发生发展具有一定的内在联系，从而为KRAS突变可能成为预测患者治疗预后的因素提供一定的基础。
Kaplan-Meier生存分析结果显示，KRAS基因野生型患者PFS及OS均显著优于KRAS突变型。表明了KRAS基因状态与患者TACE术后生存状况密切相关。KRAS基因野生型患者可受上游EGFR信号通路的调控，而当KRAS基因发生点突变时，导致该基因编码P21蛋白的空间结构发生了相应的变化，不再受上游EGFR信号的调控。KRAS基因突变亚型不同，可能也会导致该基因的空间构象发生变化，引起相应的调节细胞内信号通路不同，从而影响化疗药物的结合位点，也可能导致患者对化疗药物的敏感性有所差别，进而影响患者预后。
同时，本研究进一步对可能影响患者术后预后的各因素进行Cox回归分析，结果显示，KRAS基因状态、肝内转移、肿瘤数目、BCLC分期进入回归模型，为影响患者总体生存预后的重要因素。肿瘤数目、肝内转移以及BCLC分期均可有效提示原发性肝癌患者自身状态及肿瘤的进展情况，故而可影响患者预后，而KRAS基因状态同样进入了Cox回归模型，提示KRAS基因状态也对患者临床预后有着重要的影响。此外，通过Kaplan-Meier生存分析以及Cox多因素分析，进一步确定了KRAS基因状态与患者TACE术后预后具有密切关系，可能成为预测患者术后预后的重要因素之一。KRAS基因突变，可能是导致患者术后预后较差的因素，因此关注肝癌TACE患者KRAS基因状态，对于提前制订相关治疗计划具有重要价值。
但是由于本研究纳入样本量相对较小，研究结果可能存在一定的偏差，后期研究将进一步扩大研究样本量，以获得更为可靠的临床研究数据。
综上所述，KRAS基因突变在原发性肝癌中较为常见，与患者TACE术后不良预后密切相关，可成为患者临床预后监测的潜在指标。
|
[1]LAWRIE CH,GAL S,DUNLOP HM,et al.Detection of elevated levels of tumour-associated microRNAs in serum of patients with diffuse large B-cell lymphoma[J].Br J Haematol,2008,141(5):672-675.
|
|
[2]CARVALHO INSR,FREITAS RM,VARGAS FR.Translating microRNAs into biomarkers:What is new for pediatric cancer?[J].Med Oncol,2016,33(5):49.
|
|
[3]LI A,YU J,KIM HY,et al.MicroRNA array analysis finds elevated serum miR-1290 accurately distinguishes patients with low-stage pancreatic cancer from healthy and disease controls.[J].Clin Cancer Res,2013,19(13):3600-3610.
|
|
[4]KJERSEM JB,IKDAHL T,LINGJAERDE OC,et al.Plasma microRNAs predicting clinical outcome in metastatic colorectal cancer patients receiving first-line oxaliplatin-based treatment[J].Mol Oncol,2014,8(1):59-67.
|
|
[5]GALLO A,TANDON M,ALEVIZOS I,et al.The majority of microRNAs detectable in serum and saliva is concentrated in exosomes[J].PLo S One,2012,7(3):e30679.
|
|
[6]FUJITA Y,YOSHIOKA Y,OCHIYA T.Extracellular vesicle transfer of cancer pathogenic components[J].Cancer Sci,2016,107(4):385-390.
|
|
[7]STREMERSCH S,VANDENBROUCKE RE,van WONTERGHEM E,et al.Comparing exosome-like vesicles with liposomes for the functional cellular delivery of small RNAs[J].J Control Release,2016,232:51-61.
|
|
[8]COENEN-STASS AM,MAGER I,WOOD MJ.Extracellular microRNAs in membrane vesicles and non-vesicular carriers[J].EXS,2015,106:31-53.
|
|
[9]ZHANG QQ,XU MY,QU Y,et al.Analysis of the differential expression of circulating microRNAs during the progression of hepatic fibrosis in patients with chronic hepatitis B virus infection[J].Mol Med Rep,2015,12(4):5647-5654.
|
|
[10]ARROYO JD,CHEVILLET JR,KROH EM,et al.Argonaute2complexes carry a population of circulating microRNAs independent of vesicles in human plasma[J].Proc Natl Acad Sci U S A,2011,108(12):5003-5008.
|
|
[11]VICKERS KC,PALMISANO B,TSHOUCRI BM,et al.MicroRNAs are transported in plasma and delivered to recipient cells by high-density lipoproteins[J].Nat Cell Biol,2011,13(4):423-433.
|
|
[12]GUO CJ,PAN Q,LI DG,et al.MiR-15b and miR-16 are implicated in activation of the rat hepatic stellate cell:an essential role for apoptosis[J].J Hepatol,2009,50(4):766-778.
|
|
[13]JI J,ZHANG J,HUANG G,et al.Over-expressed microRNA-27a and 27b influence fat accumulation and cell proliferation during rat hepatic stellate cell activation[J].FEBS Lett,2009,583(4):759-766.
|
|
[14]PIROLA CJ,GIANOTTI TF,CASTANO GO,et al.Circulating microRNA signature in non-alcoholic fatty liver disease:from serum non-coding RNAs to liver histology and disease pathogenesis[J].Gut,2015,64(5):800-812.
|
|
[15]CSAK T,BALA S,LIPPAI D,et al.MicroRNA-122 regulates hypoxia-inducible factor-1 and vimentin in hepatocytes and correlates with fibrosis in diet-induced steatohepatitis[J].Liver Int,2015,35(2):532-541.
|
|
[16]BUTT AM,RAJA AJ,SIDDIQUE S,et al.Parallel expression profiling of hepatic and serum microRNA-122 associated with clinical features and treatment responses in chronic hepatitis C patients[J].Sci Rep,2016,6:21510.
|
|
[17]WAIDMANN O,KOBERLE V,BRUNNER F,et al.Serum microRNA-122 predicts survival in patients with liver cirrhosis[J].PLo S One,2012,7(9):e45652.
|
|
[18]ARATAKI K,HAYES CN,AKAMATSU S,et al.Circulating microRNA-22 correlates with microRNA-122 and represents viral replication and liver injury in patients with chronic hepatitis B[J].J Med Virol,2013,85(5):789-798.
|
|
[19]NOVELLINO L,ROSSI R,BONINO F,et al.Circulating hepatitis B surface antigen particles carry hepatocellular microRNAs[J].PLo S One,2012,7(3):e31952.
|
|
[20]ANADOL E,SCHIERWAGEN R,ELFIMOVA N,et al.Circulating microRNAs as a marker for liver injury in human immunodeficiency virus patients[J].Hepatology,2015,61(1):46-55.
|
|
[21]RODERBURG C,URBAN GW,BETTERMANN K,et al.MicroRNA profiling reveals a role for miR-29 in human and murine liver fibrosis[J].Hepatology,2011,53(1):209-218.
|
|
[22]KWIECINSKI M,ELFIMOVA N,NOETEL A,et al.Expression of platelet-derived growth factor-C and insulin-like growth factor I in hepatic stellate cells is inhibited by miR-29[J].Lab Invest,2012,92(7):978-987.
|
|
[23]ZHANG YQ,WU LP,WANG Y,et al.Protective role of estrogen-induced miRNA-29 expression in carbon tetrachloride-induced mouse liver injury[J].J Biol Chem,2012,287(18):14851-14862.
|
|
[24]CHEN YJ,ZHU JM,WU H,et al.Circulating microRNAs as a fingerprint for liver cirrhosis[J].PLo S One,2013,8(6):e66577.
|
|
[25]WANG BC,LI WX,GUO K,et al.miR-181b promotes hepatic stellate cells proliferation by targeting p27 and is elevated in the serum of cirrhosis patients[J].Biochem Biophys Res Commun,2012,421(1):4-8.
|
|
[26]YU FJ,GUO Y,CHEN BC,et al.MicroRNA-17-5p activates hepatic stellate cells through targeting of Smad7[J].Lab Invest,2015,95(7):781-789.
|
|
[27]ZHENG JJ,ZHOU ZX,XU ZQ,et al.Serum microRNA-125a-5p,a useful biomarker in liver diseases,correlates with disease progression[J].Mol Med Rep,2015,12(1):1584-1590.
|
|
[28]EL-AHWANY E,NAGY F,ZOHEIRY M,et al.Circulating miRNAs as predictor markers for activation of hepatic stellate cells and progression of HCV-induced liver fibrosis[J].Electronic Physician,2016,8(1):1804-1810.
|
|
[29]SHRIVASTAVA S,PETRONE J,STEELE R,et al.Up-regulation of circulating miR-20a is correlated with hepatitis C virus-mediated liver disease progression[J].Hepatology,2013,58(3):863-871.
|
|
[30]XIE Y,YAO QW,BUTT AM,et al.Expression profiling of serum microRNA-101 in HBV-associated chronic hepatitis,liver cirrhosis,and hepatocellular carcinoma[J].Cancer Biol Ther,2014,15(9):1248-1255.
|
|
[31]TU XL,ZHANG HY,ZHANG JC,et al.MicroRNA-101 suppresses liver fibrosis by targeting the TGFbeta signalling pathway[J].J Pathol,2014,234(1):46-59.
|
|
[32]BENZ F,RODERBURG C,CARDENAS DV,et al.U6 is unsuitable for normalization of serum miRNA levels in patients with sepsis or liver fibrosis[J].Exp Mol Med,2013,45:e42.
|
|
[33]LI Y,ZHANG L,LIU F,et al.Identification of endogenous controls for analyzing serum exosomal miRNA in patients with hepatitis B or hepatocellular carcinoma[J].Dis Markers,2015,2015:893594.
|
|
[34]WANG K,YUAN Y,CHO JH,et al.Comparing the MicroRNA spectrum between serum and plasma[J].PLo S One,2012,7(7):e41561.
|
| 1. | 张莉莉，甄飞. 组织内TRIM3及FoxO1表达与原发性肝癌患者病理特征及预后间的关系分析. 肝脏. 2024(01): 95-98 .  | |
| 2. | 穆歌，冯雯雯，陈珂，朱艳. 经肝动脉化疗栓塞术治疗不同类型肝癌的效果. 临床医学. 2024(03): 12-15 . | |
| 3. | 刘维良，王卫华，刘珉. 乌司他丁对肝硬化肝癌患者术后免疫功能、炎症因子及肝功能的影响. 中外医学研究. 2024(12): 124-127 . | |
| 4. | 徐颖，季汉超，张海军，徐静. KRAS基因突变对中晚期原发性肝癌患者经DEB-TACE治疗后生存期的预测价值. 肝脏. 2024(09): 1047-1051 . | |
| 5. | 朱永月，周舟，李艳若，郭伟，王默涵，王道清. 深度学习算法在肝细胞肝癌影像学诊疗领域的研究进展. 影像科学与光化学. 2023(06): 345-349 . |
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LIU XC, QIN SY, CHEN LJ, et al. Prognostic value of KRAS mutations in patients with advanced primary liver cancer treated with transcatheter arterial chemoembolization[J]. J Clin Hepatol, 2022, 38(11): 2514-2519. DOI: 10.3969/j.issn.1001-5256.2022.11.015.
| 临床资料 | KRAS突变型 (n=34) |
KRAS野生型 (n=63) |
统计值 | P值 |
| 性别(例) | χ2=0.370 | 0.543 | ||
| 男 | 20 | 41 | ||
| 女 | 14 | 22 | ||
| 年龄(岁) | 55.12±14.21 | 56.93±10.04 | t=0.730 | 0.468 |
| 乙型肝炎病史(例) | χ2=0.057 | 0.811 | ||
| 阴性 | 30 | 56 | ||
| 阳性 | 4 | 7 | ||
| ALT(U/L) | 49.85±14.20 | 51.24±15.22 | t=0.439 | 0.662 |
| 凝血酶原时间(s) | 12.83±1.84 | 13.02±2.10 | t=0.443 | 0.659 |
| 总胆红素(mmol/L) | 17.94±3.73 | 18.05±3.16 | t=0.153 | 0.878 |
| 白蛋白(g/L) | 40.27±6.49 | 40.53±5.98 | t=0.198 | 0.843 |
| AFP(ng/L) | 438.95±109.32 | 409.64±97.58 | t=1.353 | 0.179 |
| 肿瘤大小(cm) | 7.39±2.30 | 7.02±2.15 | t=0.789 | 0.432 |
| 肝硬化(例) | χ2=0.035 | 0.852 | ||
| 有 | 27 | 49 | ||
| 无 | 7 | 14 | ||
| 肝内转移(例) | χ2=3.965 | 0.047 | ||
| 有 | 16 | 17 | ||
| 无 | 18 | 46 | ||
| 肿瘤数目(例) | χ2=6.593 | 0.010 | ||
| 单个 | 23 | 56 | ||
| 多个 | 11 | 7 | ||
| 腹水(例) | χ2=0.057 | 0.811 | ||
| 无 | 31 | 55 | ||
| 有 | 3 | 8 | ||
| Child-Pugh分级(例) | χ2=0.056 | 0.812 | ||
| A | 24 | 43 | ||
| B | 10 | 20 | ||
| BCLC分期(例) | χ2=0.074 | 0.785 | ||
| B | 22 | 39 | ||
| C | 12 | 24 |
| 自变量 | RR | 95%CI | P值 |
| 性别(男性=0，女性=1) | 2.734 | 0.983~7.935 | 0.283 |
| 年龄(≥60岁=0，＜60岁=1) | 3.038 | 0.627~10.293 | 0.276 |
| KRAS基因状态(突变型=0，野生型=1) | 18.273 | 5.584~98.305 | 0.001 |
| 乙型肝炎病史(有=0，无=1) | 5.484 | 0.719~9.380 | 0.193 |
| ALT(≥40 U/L=0，＜40 U/L=1) | 2.079 | 0.417~12.953 | 0.389 |
| 凝血酶原时间(≥12 s=0，＜12 s=1) | 1.092 | 0.271~9.182 | 0.849 |
| 总胆红素(≥18 nmol/L=0，＜18 nmol/L=1) |
1.684 | 0.495~7.293 | 0.711 |
| 白蛋白(≥40 g/L=0，＜40 g/L=1) | 2.087 | 0.408~11.235 | 0.419 |
| AFP(≥400 ng/L=0，＜400 ng/L=1) | 2.193 | 0.602~11.293 | 0.619 |
| 肿瘤大小(≥7 cm=0，＜7 cm=1) | 2.183 | 0.485~7.304 | 0.280 |
| 肝硬化(有=0，无=1) | 1.804 | 0.198~10.237 | 0.695 |
| 肝内转移(有=0，无=1) | 11.475 | 3.029~56.490 | 0.018 |
| 肿瘤数目(单发=0，多发=1) | 10.038 | 2.973~19.328 | 0.021 |
| 腹水(有=0，无=1) | 2.013 | 0.421~8.106 | 0.174 |
| Child-Pugh分级(A=0，B=1) | 2.189 | 0.569~7.491 | 0.209 |
| BCLC分期(B=0，C=1) | 12.384 | 2.385~29.305 | 0.011 |
| 临床资料 | KRAS突变型 (n=34) |
KRAS野生型 (n=63) |
统计值 | P值 |
| 性别(例) | χ2=0.370 | 0.543 | ||
| 男 | 20 | 41 | ||
| 女 | 14 | 22 | ||
| 年龄(岁) | 55.12±14.21 | 56.93±10.04 | t=0.730 | 0.468 |
| 乙型肝炎病史(例) | χ2=0.057 | 0.811 | ||
| 阴性 | 30 | 56 | ||
| 阳性 | 4 | 7 | ||
| ALT(U/L) | 49.85±14.20 | 51.24±15.22 | t=0.439 | 0.662 |
| 凝血酶原时间(s) | 12.83±1.84 | 13.02±2.10 | t=0.443 | 0.659 |
| 总胆红素(mmol/L) | 17.94±3.73 | 18.05±3.16 | t=0.153 | 0.878 |
| 白蛋白(g/L) | 40.27±6.49 | 40.53±5.98 | t=0.198 | 0.843 |
| AFP(ng/L) | 438.95±109.32 | 409.64±97.58 | t=1.353 | 0.179 |
| 肿瘤大小(cm) | 7.39±2.30 | 7.02±2.15 | t=0.789 | 0.432 |
| 肝硬化(例) | χ2=0.035 | 0.852 | ||
| 有 | 27 | 49 | ||
| 无 | 7 | 14 | ||
| 肝内转移(例) | χ2=3.965 | 0.047 | ||
| 有 | 16 | 17 | ||
| 无 | 18 | 46 | ||
| 肿瘤数目(例) | χ2=6.593 | 0.010 | ||
| 单个 | 23 | 56 | ||
| 多个 | 11 | 7 | ||
| 腹水(例) | χ2=0.057 | 0.811 | ||
| 无 | 31 | 55 | ||
| 有 | 3 | 8 | ||
| Child-Pugh分级(例) | χ2=0.056 | 0.812 | ||
| A | 24 | 43 | ||
| B | 10 | 20 | ||
| BCLC分期(例) | χ2=0.074 | 0.785 | ||
| B | 22 | 39 | ||
| C | 12 | 24 |
| 自变量 | RR | 95%CI | P值 |
| 性别(男性=0，女性=1) | 2.734 | 0.983~7.935 | 0.283 |
| 年龄(≥60岁=0，＜60岁=1) | 3.038 | 0.627~10.293 | 0.276 |
| KRAS基因状态(突变型=0，野生型=1) | 18.273 | 5.584~98.305 | 0.001 |
| 乙型肝炎病史(有=0，无=1) | 5.484 | 0.719~9.380 | 0.193 |
| ALT(≥40 U/L=0，＜40 U/L=1) | 2.079 | 0.417~12.953 | 0.389 |
| 凝血酶原时间(≥12 s=0，＜12 s=1) | 1.092 | 0.271~9.182 | 0.849 |
| 总胆红素(≥18 nmol/L=0，＜18 nmol/L=1) |
1.684 | 0.495~7.293 | 0.711 |
| 白蛋白(≥40 g/L=0，＜40 g/L=1) | 2.087 | 0.408~11.235 | 0.419 |
| AFP(≥400 ng/L=0，＜400 ng/L=1) | 2.193 | 0.602~11.293 | 0.619 |
| 肿瘤大小(≥7 cm=0，＜7 cm=1) | 2.183 | 0.485~7.304 | 0.280 |
| 肝硬化(有=0，无=1) | 1.804 | 0.198~10.237 | 0.695 |
| 肝内转移(有=0，无=1) | 11.475 | 3.029~56.490 | 0.018 |
| 肿瘤数目(单发=0，多发=1) | 10.038 | 2.973~19.328 | 0.021 |
| 腹水(有=0，无=1) | 2.013 | 0.421~8.106 | 0.174 |
| Child-Pugh分级(A=0，B=1) | 2.189 | 0.569~7.491 | 0.209 |
| BCLC分期(B=0，C=1) | 12.384 | 2.385~29.305 | 0.011 |
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