发布于:2026-06-18
原创

【期刊导读】传统蛋白水平检测可能会显著低估 HBV 感染负荷?发现新型 HBV 整合细胞群

来源:雨露肝霖

实现功能性治愈(临床治愈)是慢乙肝患者最理想的目标。随着抗病毒治疗策略的不断优化,临床对 HBV 感染本质的认识也在持续深入。既往评估病毒感染负担主要依赖血清 HBsAg 及肝组织蛋白表达,但这些方法可能无法全面反映肝内真实感染状态。准确量化肝内病毒负荷对于开发临床治愈策略具有关键意义。

近期,Gilead Sciences 公司在 JHEP reports 上发表研究显示,基于 RNA 水平检测到的肝内 HBV 感染负荷较蛋白质水平评估高出约 3 - 7 倍,提示传统蛋白水平检测会显著低估病毒负担。 同时,还发现 一类既往未被识别的 HBV 整合细胞群,为进一步理解 HBsAg 清除及临床治愈提供了新的视角与依据。

【期刊导读】传统蛋白水平检测可能会显著低估 HBV 感染负荷?发现新型 HBV 整合细胞群
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研究方法

使用改进的 Visium 空间转录组学(ST)和单核 RNA 测序(snRNA-Seq),对 4 例商业化 HBV 阳性肝活检样本以及来自 GS-US-174-0149 临床试验的 6 例临床肝活检样本进行了评估。同时,针对 HBV 病毒蛋白进行多重免疫荧光(mIF)染色,并使用显色原位杂交(CISH)技术检测 HBV RNA 和 DNA。结合机器学习方法对 ST 数据进行注释,以区分共价闭合环状 DNA(cccDNA)和 HBV 整合 DNA(iDNA)的存在;应用深度学习算法基于 HBsAg 的 mIF 染色模式进行分类,将其整合到 ST 分析框架中。

研究结果

01

基于 RNA 方法检测的 HBV 感染负荷显著高于蛋白检测法

ST 检测的 HBs RNA 阳性斑点所反映的肝内 HBV 负荷始终高于 mIF 检测 HBsAg 和/或 HBcAg 的估算结果。与 ST 结果一致,snRNA-Seq 揭示的 HBV 阳性肝细胞频率比基于 mIF 的定量 高出 3 - 7 倍

【期刊导读】传统蛋白水平检测可能会显著低估 HBV 感染负荷?发现新型 HBV 整合细胞群

图 1. 所有队列中比较基于 mIF 检测的 HBsAg 阳性和/或 HBcAg 阳性组织斑点频率,与基于 ST 检测的 iDNA 或 cccDNA 阳性组织斑点频率

【期刊导读】传统蛋白水平检测可能会显著低估 HBV 感染负荷?发现新型 HBV 整合细胞群

图 2. 比较基于 ST HBs-P 的斑点水平、基于 mIF HBsAg/HBcAg 的斑点水平,与基于 snRNA-Seq 的单核水平 HBs-P 以及基于 mIF 的单细胞水平 HBsAg/HBcAg

02

比较 mIF 与 ST 的结果,发现了一个新型 HBV 整合细胞群

传统 mIF 在组织中鉴定出两类 HBV 阳性肝细胞,分别提示含 cccDNA 和 iDNA。然而 ST 揭示出第三种肝细胞群:HBs RNA 阳性,但 mIF 检测 HBsAg 和 HBcAg 均为阴性,ST 检测 HBc RNA/DNA(HBc-P)及反义 DNA(asDNA)链亦为阴性。该表型与 iDNA 细胞系 PLC/PRF/5 一致,提示其为一类既往未被蛋白检测识别的整合肝细胞亚群。

03

HBs-P 阳性/HBsAg 阴性肝细胞富集于肝脏的汇管周围区

HBsAg mIF 染色呈强阳性的整合细胞主要定位于中央静脉周围的第三区带。新发现的 HBsAg 染色阴性但 HBs RNA 阳性的整合细胞群体,显著富集于门静脉周围的第一区带即汇管区。ST 证实这两类细胞在各自富集区域的 HBs RNA 水平并无显著差异,表明蛋白质染色的缺失并非由于转录水平降低所致。

肝霖君有话说

本研究表明肝内 HBV 感染细胞的数量和类型可能比传统认知更为复杂。基于 RNA 的检测方法能够识别更多感染细胞,说明 HBV 感染负担可能被低估。此外,HBsAg 阴性但 HBV RNA 阳性的整合细胞群的存在,提示在 HBsAg 水平较低甚至清除后,体内仍可能存在一定程度的病毒残留。这一发现对理解临床治愈的内涵及优化治疗策略具有重要意义。值得关注的是,病毒在肝脏不同区域所呈现的异质性,也再次表明治疗慢乙肝难以用单一指标一概而论。面对 cccDNA 与整合 DNA 共存的复杂机制,治疗方案的选择不仅需要关注病毒水平的下降,更需兼顾免疫功能的调控与长期维持。

参考文献:

Mahadevan S, Ramirez R, Mehrabian H, et al. Spatial transcriptional profiling of CHB liver biopsies reveals an undetected population of zonally biased HBV-integrated cells[J]. JHEP Rep. 2026, 8:101744.

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