Исследователи из многоцентровой когорты пациентов с почечно-клеточным раком (ПКР), перенёсших радикальную или частичную нефрэктомию, проанализировали прогностическую значимость отношения лимфоцитов к С-реактивному белку (LCR) методами машинного обучения. В когорту вошли 2071 пациент (медиана наблюдения 60 месяцев); ROC-анализ определил пороговое значение LCR=237,87 (AUC=0,80) для разделения на группы низкого (n=598) и высокого (n=1473) LCR.

Многофакторный анализ показал, что **низкий LCR — независимый предиктор общей смертности (HR=2,75, p 2,0) риска.

Модифицированная модель UISS с LCR продемонстрировала AUC=0,91 против 0,85 в классической версии UISS, что указывает на существенное улучшение прогностической стратификации. Авторы подчёркивают ретроспективный дизайн как ограничение и необходимость валидации в проспективных когортах. Исследование предоставляет доказательства, что интеграция доступного воспалительного биомаркера в существующие модели может оптимизировать персонализацию ведения пациентов с ПКР после хирургического лечения.