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目的：探讨结肠癌根治术后肿瘤转移的危险因素并构建列线图预测模型。方法：第一部分，采用回顾性队列研究方法。收集2010年1月至2015年
1月作者医院收治的325例行结肠癌根治术治疗的患者的临床病理资料。所有患者均行结肠癌D2或D3根治性手术治疗。采用返院门诊复查或电话方式进行随访，了解术后肿瘤转移情况及患者存活状态。采用Logistics回归模型分析影响术后肿瘤转移的高危因素。采用EmpowerStats3.0构建术后肿瘤转移的列线图(Nomogram预测模型)，用C指数和校准曲线评价模型的预测价值。第二部分，根据随访情况将纳入患者分为术后肿瘤转移组和非肿瘤转移组，从医院病理科提取上述患者的癌组织标本。采用免疫组织化学法对上述患者的手术标本进行TILs及PD-L1检测。通过ROC曲线确定TILs及PD-L1预测术后肿瘤转移的最佳临界值。采用Logistics回归模型分析影响术后肿瘤转移的高危因素，Kaplan-Meier法评估5年总生存率和无病生存率。最后，在原有Nomogram预测模型的基础上纳入组织化学评分(H-Score)指标构建改良Nomogram预测模型并进行模型评价。
结果：(1)两组间临床病理因素的比较：同术后无肿瘤转移组相比，肿瘤转移组与既往肠道息肉史、肿瘤最大直径、肿瘤分化程度、病理T分期和N分期、转移淋巴结比率及术前血清癌胚抗原水平相关(均P<0.05)。(2)Logistics回归模型分析：多因素分析表明，肿瘤最大直径、肿瘤分化程度、病理T分期和N分期、转移淋巴结比率及术前血清癌胚抗原水平是影响结肠癌根治术后肿瘤转移的独立危险因素(均P<0.05)。(3)Nomogram预测模型的构建及评价：将Logistics多因素分析模型中P<0.05的六个危险因素纳入Nomogram预测模型中。ROC曲线显示，曲线下面积为0.861，95%CI：0.692~0.938，说明该模型对术后肿瘤转移具有良好的区分度。采用内验证的方式抽取全组患者的70%(N=227)进行建模，剩余样本(N=98)进行模型验证。结果显示，该预测模型C指数为0.839，95%CI：0.683~0.970，校准曲线波动于中线水平，说明该模型对术后肿瘤转移具有良好的预测能力。(4)免疫组织化学结果：术后肿瘤转移组和无肿瘤转移组CD3+、CD8+TILs及PD-L1的阳性表达率分别为22.2%和66.7%、11.1%和61.1%及60.0%和20.0%(均P<0.05)，两组CD4+TILs阳性表达率分别为44.4%和27.8%(P>0.05)。肿瘤微环境中的CD3+TILs计数与肿瘤部位及神经或脉管侵犯相关；CD4+TILs计数与肿瘤最大直径及N分期相关；CD8+TILs计数与肿瘤部位、分化程度、N分期及神经或脉管侵犯相关；癌组织PD-L1高表达与肿瘤T分期、N分期及神经或脉管侵犯相关(均P<0.05)。(5)改良Nomogram预测模型及评价：改良后的Nomogram预测模型的曲线下面积为0.912，95%CI：0.735~0.961，说明改良后的模型对术后肿瘤近期转移具有更好的区分度。同样采用上述内验证的方式对模型进行验证。结果显示，改良后的模型C指数为0.898，95%CI：0.611~0.958，校准曲线围绕中线水平波动范围更小，说明改良模型对术后肿瘤转移具有更好的预测价值。
结论：(1)结肠癌根治术后肿瘤转移与肿瘤最大直径、肿瘤分化程度、病理T分期和N分期、转移淋巴结比率及术前血清癌胚抗原水平相关。(2)结肠癌根治术后肿瘤转移与癌组织肿瘤微环境中TILs及PD-L1表达相关，TILs及PD-L1有望成为预测结肠癌预后的有效指标。(3)基于临床病理因素和组织化学评分构建的Nomogram预测模型均能有效预测术后肿瘤转移风险，但后者的预测效果更佳。
1月作者医院收治的325例行结肠癌根治术治疗的患者的临床病理资料。所有患者均行结肠癌D2或D3根治性手术治疗。采用返院门诊复查或电话方式进行随访，了解术后肿瘤转移情况及患者存活状态。采用Logistics回归模型分析影响术后肿瘤转移的高危因素。采用EmpowerStats3.0构建术后肿瘤转移的列线图(Nomogram预测模型)，用C指数和校准曲线评价模型的预测价值。第二部分，根据随访情况将纳入患者分为术后肿瘤转移组和非肿瘤转移组，从医院病理科提取上述患者的癌组织标本。采用免疫组织化学法对上述患者的手术标本进行TILs及PD-L1检测。通过ROC曲线确定TILs及PD-L1预测术后肿瘤转移的最佳临界值。采用Logistics回归模型分析影响术后肿瘤转移的高危因素，Kaplan-Meier法评估5年总生存率和无病生存率。最后，在原有Nomogram预测模型的基础上纳入组织化学评分(H-Score)指标构建改良Nomogram预测模型并进行模型评价。
结果：(1)两组间临床病理因素的比较：同术后无肿瘤转移组相比，肿瘤转移组与既往肠道息肉史、肿瘤最大直径、肿瘤分化程度、病理T分期和N分期、转移淋巴结比率及术前血清癌胚抗原水平相关(均P<0.05)。(2)Logistics回归模型分析：多因素分析表明，肿瘤最大直径、肿瘤分化程度、病理T分期和N分期、转移淋巴结比率及术前血清癌胚抗原水平是影响结肠癌根治术后肿瘤转移的独立危险因素(均P<0.05)。(3)Nomogram预测模型的构建及评价：将Logistics多因素分析模型中P<0.05的六个危险因素纳入Nomogram预测模型中。ROC曲线显示，曲线下面积为0.861，95%CI：0.692~0.938，说明该模型对术后肿瘤转移具有良好的区分度。采用内验证的方式抽取全组患者的70%(N=227)进行建模，剩余样本(N=98)进行模型验证。结果显示，该预测模型C指数为0.839，95%CI：0.683~0.970，校准曲线波动于中线水平，说明该模型对术后肿瘤转移具有良好的预测能力。(4)免疫组织化学结果：术后肿瘤转移组和无肿瘤转移组CD3+、CD8+TILs及PD-L1的阳性表达率分别为22.2%和66.7%、11.1%和61.1%及60.0%和20.0%(均P<0.05)，两组CD4+TILs阳性表达率分别为44.4%和27.8%(P>0.05)。肿瘤微环境中的CD3+TILs计数与肿瘤部位及神经或脉管侵犯相关；CD4+TILs计数与肿瘤最大直径及N分期相关；CD8+TILs计数与肿瘤部位、分化程度、N分期及神经或脉管侵犯相关；癌组织PD-L1高表达与肿瘤T分期、N分期及神经或脉管侵犯相关(均P<0.05)。(5)改良Nomogram预测模型及评价：改良后的Nomogram预测模型的曲线下面积为0.912，95%CI：0.735~0.961，说明改良后的模型对术后肿瘤近期转移具有更好的区分度。同样采用上述内验证的方式对模型进行验证。结果显示，改良后的模型C指数为0.898，95%CI：0.611~0.958，校准曲线围绕中线水平波动范围更小，说明改良模型对术后肿瘤转移具有更好的预测价值。
结论：(1)结肠癌根治术后肿瘤转移与肿瘤最大直径、肿瘤分化程度、病理T分期和N分期、转移淋巴结比率及术前血清癌胚抗原水平相关。(2)结肠癌根治术后肿瘤转移与癌组织肿瘤微环境中TILs及PD-L1表达相关，TILs及PD-L1有望成为预测结肠癌预后的有效指标。(3)基于临床病理因素和组织化学评分构建的Nomogram预测模型均能有效预测术后肿瘤转移风险，但后者的预测效果更佳。