目的:基于SEER数据库探讨胰腺癌肝转移危险因素分析及Nomogram的建立与验证;筛选出胰腺癌肝脏转移的危endothelial bioenergetics险因素,通过相关影响因素构建Nomogram预测模型并对其进行外部验证。为胰腺癌肝转移提供一种新的预测模型,从而更好的为临床病人服务。方法:收集SEER数据中2010-2015年诊断为胰腺癌患者的临床病例资料作为模型分组,然后首先通过R软件对完成了模型分组的临床病例资料的单因素Logistic回归分析,在得到结论后再将P<0.05可能是影响胰腺癌肝转移的危险因素进行多因素Logistic回归分析处理,得到影响胰腺癌肝转移患者的独立危险因素;获取独立危险因素后用R软件中的程序包如“survival”、“rms”构建胰腺癌肝转移的Nomogram,模型的有效性及可靠性通过受试者工作曲线的曲线下面积、C指数和校准曲线等对模型进行评价。最后从青海大学附属医院收集胰腺癌肝转移的患者信息,使用外部数据对新模型进行外部验证,检验模型的临床有效性;以上数据分析均通过RStudio软件(version3.8.3)及Graph Pad软件进行。结果:本研究建模组共从SEER数据库中共获取33119例胰腺患者的临床病例资料,其中有8560例发生肝转移,24559例未发生肝转移;患者最小18岁,最大患者为85岁,其平均67.01岁;根据X-tile软件获取最佳截距值,将患者年龄分为≤62岁,>62岁两组,将患者的病灶大小分为≤33mm,>33mm两组。PLX-4720 IC50单因素Logistic分析结果显示:肿瘤部位、种族、是否手术、T分期、性别、N分期、M分期、年龄、AJCCStage Group7分期、淋巴结清除、放疗和化疗等危险因素均是可能影响胰腺癌肝转移的危险因素;多因素Logistic回归分析结果表明:肿瘤部位、年龄、T分期、性别、淋巴结清除、肿瘤大小和放疗是影响胰腺癌肝转移的独立危险因素。根据多因素分析结果对胰腺癌肝转移预测模型进行了构建,并进行了相关验证;建模组数据显示C-index为:0.7449(95%CI:0.7392-0.7506);建模组的ROC的曲线下面积为:0.825(95%CI:07954-0.8512),校准曲线显示列线图有较好的拟合度,模型的外更多验证结果显示:ROC曲线下面积为:0.756(95%CI:0.6395-0.8732),校准曲线也显示了良好的拟合。结论:本研究结果显示:性别、年龄、肿瘤部位、T分期、淋巴结清除、肿瘤大小和放疗是影响胰腺癌肝脏转移的独立危险因素;基于SEER数据库建立的胰腺癌肝转移患者的危险预测模型,通过内部验证及青海大学附属医院单独的一组数据对预测模型进行了外部验证,验证结果均显示模型具有较高的准确性和可靠的临床应用能力。