APASL2026 丨李明慧/谢尧教授团队：新模型可有效预测 LLV 慢乙肝患者 Peg-IFNα-2b 治疗 48 周的 HBsAg 清除

文章来源：雨露肝霖

编者按 

2026 年第 35 届亚太肝病学会年会（APASL 2026）于当地时间 2026 年 4 月 22 日至 25 日在土耳其伊斯坦布尔举行，肝霖君与您分享相关重要内容。

随着慢乙肝抗病毒治疗人群的扩大，低病毒血症（LLV）逐渐成为当下慢乙肝抗病毒治疗的难点和热点问题。近年来已有多项研究表明 LLV 慢乙肝患者基于聚乙二醇干扰素α-2b（Peg-IFNα-2b）治疗可有更多获益。首都医科大学附属北京地坛医院李明慧/谢尧教授团队的一项研究结果也证实，联合 Peg-IFNα-2b 治疗可显著提高 LLV 患者的 HBsAg 清除率和完全病毒学应答率。近期，APASL2026 大会摘要中发表了该团队建立的一个预测模型，能较好地预测 LLV 慢乙肝患者接受 Peg-IFNα-2b 治疗 48 周时的 HBsAg 清除。

研究目的

本研究旨在开发一个预测模型，用于预测 LLV 慢乙肝患者在接受 Peg-IFNα-2b 治疗 48 周时的 HBsAg 清除情况。该模型基于血清学和临床参数，采用 LASSO 回归进行构建，并对其预测性能进行评估。

研究方法

共纳入 303 例接受 Peg-IFNα-2b 治疗并随访 48 周的 LLV 慢乙肝患者。收集患者基线和第 12 周的人口学与临床数据。主要结局指标为第 48 周时的 HBsAg 清除。通过单因素分析和 LASSO 回归对变量进行筛选，然后采用多因素逻辑回归确定独立预测因子，并以此构建列线图。采用 ROC 分析、Bootstrap 验证、校准曲线、决策曲线分析及临床影响曲线来评估模型的预测性能。

研究结果

基于 Peg-IFNα-2b 治疗 48 周共有 46 例 LLV 慢乙肝患者实现 HBsAg 清除，并构建了用于预测 Peg-IFNα-2b 治疗 48 周时 HBsAg 清除的预测模型：

变量筛选与独立预测因子的确定：基于单因素 logistic 回归（P < 0.20），共 8 个变量被纳入 LASSO 回归。经 LASSO 筛选，基线白蛋白水平（ALB.0W）、从基线至第 12 周的 HBsAg 下降幅度（HBsAg_drop 12W）以及第 12 周的 HBeAg 状态（HBeAg.12W）被纳入多因素逻辑回归分析。多因素分析显示，HBeAg.12W（OR = 0.29, 95% CI: 0.11 - 0.68）和 HBsAg_drop 12W（OR = 0.31, 95% CI: 0.20 - 0.47）是 48 周 HBsAg 清除的独立预测因素。

列线图模型构建及性能评估：基于上述变量构建的列线图模型，其受试者工作特征曲线下面积为 0.879；采用 Bootstrap 内部验证（1000 次重抽样），提示该模型具有良好的区分度和稳定性；校准曲线表明预测概率与实际观测概率之间一致性较好；决策曲线分析则显示在较宽的阈值概率范围内具有正向的临床净获益。

A、预测模型的受试者工作特征曲线；

B、预测模型的 Bootstrap 内部验证校准曲线

研究结论

本研究开发了一个基于 LASSO 回归的列线图模型，该模型整合了第 12 周的 HBeAg 状态和 HBsAg 下降幅度，用于预测 LLV 慢乙肝患者接受 Peg-IFNα-2b 治疗 48 周时的 HBsAg 清除，有助于制定个体化治疗方案。

参考文献：

Wang SY, Gao YJ, Deng W, et al. Predictors of HBsAg Clearance and Development of a Nomogram in Chronic Hepatitis B Patients with Low-Level Viremia Treated with Pegylated Interferon α-2b. APASL 2026, poster(2183).