来源:雨露肝霖
编者按
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随着慢乙肝临床治愈的不断深入,对于更广泛人群的临床治愈追求更加坚定,相关研究也越来越多,临床治愈非优势患者的治疗如何突破?天津市第二人民医院团队发表相关研究,建立了预测基线非优势慢乙肝患者接受聚乙二醇干扰素α(PegIFNα)治疗后获 HBsAg 清除的列线图模型。该模型通过整合 HBsAg 清除预测因素,包括基线 HBsAg、第 3 个月时 HBsAg 下降幅度及 HBeAg 血清学转换、ALT 升高,可用于识别早期优势应答者,具有较高的准确性与临床适用性。
对于基线非优势慢乙肝患者(HBV DNA>20 IU/mL 且/或 HBsAg>1500 IU/mL),其对 PegIFNα治疗的应答可能不理想。然而,仍有部分患者能够实现 HBsAg 清除。针对这部分人群,开发并验证了一种动态参数整合的预测模型,可精准预测 6 个月、12 个月及 18 个月的 HBsAg 清除率,为个体化治疗决策提供科学依据。
前瞻性纳入天津市第二人民医院 2020 年 7 月至 2024 年 6 月就诊的 178 例初治慢乙肝患者(HBV DNA >20 IU/mL 且/或 HBsAg >1500 IU/mL),按 7:3 随机分为训练集(n = 124)与内部验证集(n = 54)。另纳入天津市第三中心医院 182 例患者作为外部验证队列。治疗后随访 3 - 6 个月以确认 HBsAg 清除。采用 LASSO、Cox 回归分析筛选预测因素,构建预测模型,并通过区分度(时间依赖性 AUC、C 指数)、校准度(Brier 评分)及临床效能(决策分析曲线)评估预测模型性能。
训练集、内部验证集与外部验证集的患者基线特征均相似。
LASSO 回归分析确定的 HBsAg 清除预测因素:
基线 HBsAg(HR = 0.741, 95%CI:0.62 - 0.89);
第 3 个月时 HBsAg 下降幅度(HR = 0.256, 95%CI:0.18 - 0.36);
第 3 个月时 HBeAg 血清学转换(HR = 0.469, 95%CI:0.32 - 0.69);
ALT 升高(1 - 2 × ULN:HR = 2.449, 95%CI:1.8 - 3.3;>2 × ULN:HR = 2.306, 95%CI:1.7 - 3.1);
HBsAg 清除预测模型性能:
训练队列:C 指数 0.929(0.90 - 0.95),6/12/18 个月的 AUC 分别为 0.981、0.913、0.946;
内部验证:C 指数 0.886(0.85 - 0.92),6/12/18 个月的 AUC 分别为 0.947、0.940、0.839;
外部验证:C 指数 0.946(0.92 - 0.97),6/12/18 个月的 AUC 分别为 0.958、0.932、0.961;
校准曲线显示预测与观察概率高度一致,Kaplan-Meier 分析证实低风险组获得 HBsAg 清除的速度显著快于高风险组(P < 0.001)。

(A)训练集的多因素 Cox 回归分析图;
(B)预测 HBsAg 清除的列线图;
(C)训练集、(D)内部验证集、
(E)外部验证集的 ROC 曲线
本研究建立并验证了治疗中病毒学应答的动态列线图模型,可准确预测基线非优势慢乙肝患者接受 PegIFNα治疗后的 HBsAg 清除。该模型在 3 个月时即可识别早期优势应答者,具有优越的准确性与临床适用性,有望用于优化治疗以提升非优势人群的临床治愈率。
该研究针对基线非优势的慢乙肝患者群体,创新性地构建了整合治疗早期动态指标的列线图模型,为个体化治疗策略提供了重要工具。该模型通过纳入第 3 个月的 HBsAg 下降幅度、HBeAg 血清学转换及 ALT 变化等动态参数,提升了早期优势应答者的识别能力。此外,模型在内部与外部验证中均展现优异的区分度与校准度,凸显其临床适用性。这一成果提示,对于基线 HBsAg 较高的患者,可通过动态监测早期应答指标调整治疗策略(如延长疗程或联合干预),从而优化临床治愈路径。
目前已有多项研究聚焦于多维度临床参数的动态预测模型。未来仍需要探索临床上更为实用、有效的预测指标和模型,以完善优化疗效预测体系指导临床实践。
参考文献:
Kuai WT, Xu L, Han JX, et al. Predicting HBsAg seroclearance in Peg-IFNα treated chronic hepatitis B patients presenting with high HBV DNA or HBsAg levels: a novel nomogram. AASLD2025, Abstract (1211).
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