肝癌是全球癌症死亡的第三大原因，术后复发率高达70%。如何准确预测肝癌复发是一个难题。其中，90%的肝癌是肝细胞癌。中国科技大学教授孙成研究小组和合作伙伴开发了一种预测肝细胞癌复发的方法TIMES“评分系统，精度82.2%。3月13日，这一成果在《自然》中发表。

“我们建立了一个全球可访问的开放式在线计算平台(https://sun.times.ustc.edu.cn/)临床医生只需上传常规病理染色图像，系统就可以生成个体化肝癌复发风险评估报告。”孙成表示，评分系统有望改善肝癌患者的临床管理模式。

“TIMES评分系统全称为“评分系统”Tumor Immune MicroEnvironment Spatial“(肿瘤免疫微环境空间)评分系统是第一个结合空间免疫数据的肝癌复发预测工具，突破了传统愈后评价方法的局限性。

“空间免疫信息是指对组织中免疫细胞的精确位置、密度分布、相互作用网络及其功能状态的综合描述。”孙解释说，传统肝癌的评估主要取决于肿瘤的大小和分化程度，而忽略了肿瘤中免疫细胞的三维分布及其功能状态。就像只看到城市的平面地图一样，很难理解交通流量。

在这项工作中，研究小组首先发现，肿瘤侵入外缘区域的CD57 阳性自然杀伤细胞密度越高，肝癌患者复发的风险显著降低。随后，该团队利用空间组学和单细胞数据分析，确定了与肝癌复发最密切相关的五个关键基因标志：SPON2、ZFP36L2、ZFP36、VIM 和 HLA-DRB1。最后，他们测量了一下。 61 著名肝细胞癌患者(包括 30 名复发，31 名字没有复发)这些标志物和CD57 使用机器学习算法建立蛋白质水平，并建立蛋白质水平 TIMES 评分模型。

值得一提的是，研究小组发现，在五个关键基因标志中，SPON2是预测权重最高的标志，其在自然杀伤细胞亚群中的表达模式与肝细胞癌后显著相关。进一步的研究表明，SPON2 有利于激活人体的自然杀伤细胞，增强其运动能力，使其更快地攻击肿瘤细胞。这为肝癌的免疫治疗提供了一个新的目标。

为了验证TIMES评分系统的准确性，研究小组在231名肝细胞癌患者中进行了82.2%的测试，明显优于目前的临床预测模型。

孙成指出，新版本的评分系统主要针对肝细胞癌患者进行第一次手术切除，需要进一步验证其他治疗方法的复发预测准确性，如溶解、阻塞等。

目前，与TIMES评分系统相关的关键算法和模型已获得专利保护。“接下来，我们将继续‘升级’TIMES评分系统。开展多中心大规模验证研究，评估TIMES评分系统在不同人群、不同疾病阶段和不同治疗模式下的预测性能。开发基于SPON2的精确免疫质量策略，增强抗肿瘤免疫反应，降低肝癌复发的风险。”孙成说，未来，他们还计划将TIMES框架扩展到其他实体肿瘤类型，包括胃癌、肺癌等，以满足更广泛的肿瘤复发预测需求。