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编者按
2025年第76届美国肝病研究协会(AASLD)年会将于11月7 - 11日在美国华盛顿举行,肝霖君与您分享相关重要内容。
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。

研究背景
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。
研究方法
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。
研究结果
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
研究结论
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。
肝霖君有话说
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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