去年，Kim[1]等人在《肝脏病学》（Hepatology）杂志上发表了一篇题为“Sixty-five gene-based risk score classifier predicts overall survival in hepatocellular carcinoma”的文章。在该文章中，研究人员提出了一个基于65个基因的风险评分分类器，用于预测肝细胞癌（HCC）的总生存期。然而，来自中国人民解放军空军航空医学研究所的Wei Liu等人对文中风险评分的计算方法提出了质疑并致信Hepatology的编辑，该信件在2013年3月4日在线发表于Hepatology。现将Wei Liu等人致Hepatology编辑的信翻译如下。
致编辑：
在Kim[1]等人的文章中，研究人员通过将基因的表达水平与其Cox系数相乘后计算得到风险分值，并应用该分值有效地预测HCC患者的总生存期。而且已有另一项测试队列进一步确证了它的临床实用性。然而，我们认为文中的图1A和表2中存在一些小缺陷。
该文章采用的是先前报道过的方法[2]，但仅仅使用了一元回归分析的Cox系数，而忽略了不同基因之间的内在相关性。但是，正如另一文献[2]中所提到的，基因之间可能存在非线性相关，也就是说，特征基因间可能存在相互作用。此外，尽管在该研究中有3个队列是用于生存分析的，但却无一生存资料是公开可用的。值得注意的是，基因芯片数据的分析是通过不同平台进行的，包括单通道阵列和双通道阵列，但作者并没有提供关于数据处理的详细说明，使得这一预测模型变得更为复杂。
为了检验这些特征基因加上单变量系数能否与该研究一样，一致地将患者分层至低风险或高风险组，我们重新分析了HCC队列的基因表达数据集——芯片数据GSE10141[3]，以及相应的生存资料。在分析中，我们直接采用了原始表达矩阵的强度数据。通过应用风险评分分类器，患者同样被分入两个组别——高风险或低风险组，但这两组患者所表现出来的预后结果的差异不具显著性（P=0.13）。
为了检验特征基因间的相关性能否解释这一预测结果，我们用其他特征基因的Pearson相关系数（关联性）的总和代替了单变量Cox系数。患者被重新分组，而且低风险组患者预后更好（P=0.025）。我们认为，分层结果的不同可能是由于考虑了基因间的相关作用。
然而，需要注意的是，Kim的研究中所用的大多数是冰冻标本，而Hoshida的研究[3]中采用的是福尔马林固定、石蜡包埋的组织标本。此外，由于平台的不同，我们只分析了65个特征基因中的52个。未来还需要进行多中心的前瞻性研究来进一步评估这两种风险评分方法用于预测HCC的总生存期的效果。
