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摘要背景与目的：<br>　　hCCA（hilar cholangiocarcinoma, hCCA）是一种恶性程度高的胆道系统肿瘤，即使在根治性切除后，患者的5年总生存率仅为20-40%之间。目前，hCCA的预后评估主要依赖术后病理参数，如肿瘤大小、淋巴结受累和微血管侵犯等，但这些参数无法为术前决策提供指导。术前生物标志物作为易于获取的预后因素，在hCCA风险分层中的潜力尚未被充分研究。本研究旨在开发并验证一个基于术前生物标志物的决策树预后模型，为可切除hCCA患者提供精确的风险分层，从而指导个体化治疗决策。<br>　　方法：<br>　　本研究采用双中心回顾性设计，纳入2015年1月至2022年12月期间在东方肝胆外科医院和吉林大学第一医院接受根治性切除并具备完整随访数据的hCCA患者。排除合并其他恶性肿瘤、术前接受化疗或放疗及手术探查时发现远处转移的患者。将患者数据按7:3比例随机分为训练队列和验证队列。在手术前一周内采集所有患者的术前实验室指标，包括肿瘤标志物（癌胚抗原、糖类抗原19-9、糖类抗原12-5）、炎症指标（C反应蛋白、中性粒细胞/淋巴细胞比值、血小板/淋巴细胞比值）以及肝功能指标（总胆红素、天冬氨酸氨基转移酶/丙氨酸氨基转移酶比值、白蛋白、前白蛋白、碱性磷酸酶、γ-谷氨酰转移酶）。采用LASSO回归初步筛选潜在预后因素，随后进行多变量Cox回归分析确定独立预测因子，最后使用CART算法构建决策树模型。通过Harrell's C指数、校准图及生存曲线比较评估模型的预测性能。主要研究终点为总生存期（Overall survival, OS）和无复发生存期（Recurrence-free survival, RFS）。<br>　　结果：<br>　　根据纳排标准，最终纳入435名患者（训练队列：305名；验证队列：130名）。两组在基线特征方面无显著差异（Pgt;0.05）。通过LASSO回归和多变量Cox分析确认了三个独立预后因素：糖类抗原19-9≥39 U/L（HR=1.96，95%CI：1.24-3.08，P=0.004）、糖类抗原12-5≥35 U/L（HR=2.62，95%CI：1.78-3.85，amp;nbsp;Plt;0.001）和C反应蛋白 ≥5 mg/L（HR=1.79，95%CI：1.31-2.45，Plt;0.001）。基于这三个生物标志物，使用CART算法构建了决策树模型，将患者分为低风险和高风险组。在训练队列中，低风险组（n=191）的中位OS为41.9个月，3年OS率为56.1%，而高风险组（n=114）仅为15.8个月和23.0%（Plt;0.0001）。同样，低风险组的中位RFS为28.1个月（3年RFS率：40.5%），高风险组为13.1个月（3年RFS率：21.9%）（Plt;0.0001）。该模型在验证队列中同样具有良好的区分能力，低风险和高风险组的OS和RFS均存在显著差异（Plt;0.05）。模型的C指数在两个队列中均gt;0.6，表明良好的预测准确性。<br>　　结论：<br>　　本研究成功开发并验证了一个基于三种术前生物标志物（糖类抗原19-9、糖类抗原12-5和C反应蛋白）的决策树预后模型，该模型能够有效将可切除hCCA患者分为具有显著不同生存结局的风险组。这种简便而非侵入性的预后评估方法简化了预后评估流程，使临床医生能够在术前识别高风险患者，为个体化治疗策略提供了客观依据。未来需要在多样化人群中进行前瞻性验证，以进一步确认模型的临床价值。