再处理乙型肝炎表面抗原清除预测模型识别了慢性乙型肝炎中基化干扰素α候选者
Yan-Chao Fu1, Jun Li2, Jia-Yin Wang1
1Department of Gastroenterology and Hepatology, Tianjin University Central Hospital (Tianjin Third Central Hospital), Tianjin Key Laboratory of Extracorporeal Life Support for Critical Diseases, Institute of Hepatobiliary Disease, Tianjin 300170, China.
World journal of gastroenterology
|December 8, 2025
概括
一个新的得分预测了B型肝炎表面抗原 (HBsAg) 清除在慢性乙型肝炎患者接受基化干扰素α-2b (Peg-IFNα-2b) 重复治疗. 在RHCP-S模型中,确定患有HBsAg清除概率为80.95%的患者.
科学领域:
- 肝病学 肝病学是一种肝病学.
- 病毒学 病毒学
- 免疫学 免疫学 免疫学
背景情况:
- 慢性乙型肝炎 (CHB) 患者在初始基化干扰素α-2b (Peg-IFNα-2b) 治疗后的功能治愈率较低.
- 缺乏有效的工具来选择CHB患者进行Peg-IFNα-2b再治疗.
- 在重新治疗期间预测乙型肝炎表面抗原 (HBsAg) 清除对于优化患者的治疗结果至关重要.
研究的目的:
- 在接受Peg-IFNα-2b再治疗的CHB患者中开发和验证HBsAg清除的预测模型.
- 确定预测在重新治疗后HBsAg清除成功的临床指标.
- 根据患者实现HBsAg清除的可能性来分层患者,以指导治疗决策.
主要方法:
- 对135名患有补偿性肝硬化的CHB患者进行了回顾性队列研究,这些患者正在接受Peg-IFNα-2b再治疗.
- 使用考克斯回归 (单变量,多变量和最小绝对收缩和选择运算符) 来确定HBsAg清除的预测因子.
- 使用接收器操作特征分析和哈雷尔C指数评估模型性能,通过X-tile优化进行风险分层.
主要成果:
- 在重新治疗Peg-IFNα-2b后,整体HBsAg清除率为20.74% (28/135).
- 对于HBsAg清除的关键预测因素包括:在初始治疗期间缺乏组合核胺类型 (NA) 疗法,在重新治疗时具有较低的基线HBsAg,在初始治疗后具有更大的HBsAg下降,以及更长的治疗间隔.
- 开发的再治疗HBsAg清除预测得分 (RHCP-S) 显示出高准确性 (AUC=0.920) 并有效地将患者分为低 (3.45%),中等 (29.63%) 和高 (80.95%) 清除概率组.
结论:
- 重复治疗Peg-IFNα-2b可以在很大比例的CHB患者中实现HBsAg清除.
- 该RHCP-S模型准确地预测HBsAg清除,并可以指导选择最佳的再治疗候选人.
- 识别具有高清除概率的患者 (RHCP-S ≥110分) 允许更个性化和有效的CHB管理策略.


