【期刊导读】新模型：可识别出应该抗病毒治疗的灰区慢乙肝患者

编者按

近年来，对于灰区慢乙肝患者占比大、疾病进展风险高，建议启动抗病毒治疗的呼声越来越高，但如何快速准确地识别需要抗病毒治疗的灰区慢乙肝患者仍有待进一步探索，吴超教授团队曾建立无创预测模型——APG列线图，该模型可准确识别灰区慢乙肝患者的显著肝脏炎症。

近期，山东大学齐鲁医院范玉琛教授、浙江大学医学院附属第一医院施毓教授、西安交通大学第一附属医院何英利教授等发表的一项多中心回顾性研究表明，对于基线时（无创检测）不能准确判断是否应接受抗病毒治疗的灰区慢乙肝患者，经肝活检证实有39%的患者应启动抗病毒治疗，提示若不接受肝活检，有部分灰区患者将不能及时接受抗病毒治疗，因此本研究建立了一个无创的列线图模型，可较好地识别出这部分应接受抗病毒治疗的灰区慢乙肝患者，提示该模型的临床实用性较强。

研究方法

一项回顾性多中心研究，纳入于2010年1月至2023年8月在中国6个医学中心接受肝活检且未接受抗病毒治疗的慢乙肝患者，慢乙肝定义为HBsAg > 6个月，根据AASLD 2018乙肝指南，不符合四期分期标准的患者归为灰区，启动抗病毒治疗的标准是肝活检结果为中重度肝组织炎症（≥ G2）或显著肝纤维化（≥ S2）。

通过逻辑回归分析方法来筛选候选预测因素，为了尽可能多地纳入且避免遗漏重要影响因素，在单因素分析中P < 0.1的因素均被纳入随后的多因素逻辑回归分析中。将不确定是否应接受抗病毒治疗的灰区慢乙肝患者按7:3的比例随机分为开发数据集和验证数据集，使用受试者工作特征曲线下面积（AUC）来评估列线图的准确性。

无创模型的建立和验证模式图

研究结果

01 慢乙肝患者中超30%处于灰区

本研究初期纳入708例未接受抗病毒治疗的慢乙肝患者，其中31.92%（n = 226）处于灰区。

708例慢乙肝患者的临床分期情况

02 基线时不能准确判断是否应接受抗病毒治疗的灰区患者，经肝活检证实有39%应启动抗病毒治疗

基线时，根据AASLD 2018指南，在226例灰区慢乙肝患者中：

• 根据临床数据（未经肝活检）判断只有12.00%（n = 26）的患者需要启动抗病毒治疗，而88.00%（n = 200）的灰区患者不需要启动抗病毒治疗，定义为不确定是否启动抗病毒治疗组（UAT）；

• 在200例UAT患者中，经肝活检证实，有39.00%（n = 78）需要启动抗病毒治疗。

该结果提示若不接受肝活检，有部分灰区患者将不能及时接受抗病毒治疗。

226例灰区患者中，有200例患者基于临床数据（未经肝活检）不能准确判断是否应启动抗病毒治疗，将该类患者用于模型的开发和验证

03 建立的列线图模型能较好地预测UAT灰区慢乙肝患者是否需要抗病毒治疗，临床实用性强

将UAT灰区慢乙肝患者分为开发数据集（n = 140）和验证数据集（n = 60）；两组患者的年龄、性别和家族史相似。经单因素和多因素分析，最终构建无创预测模型（列线图）的独立预测因素包括年龄（OR = 1.06, 95% CI 1.01 - 1.11）、ALT（OR = 2.43, 95% CI 1.08 - 5.59）、淋巴细胞百分比（OR = 6.43, 95% CI 1.23 - 33.64）、血小板计数（OR = 0.99, 95% CI 0.98 - 1.00）和国际标准化比值（OR = 0.99, 95% CI 0.98 - 1.00）。

基于上述变量构建了一个列线图用于预测UAT灰区患者是否需要抗病毒治疗。开发集和验证集的曲线下面积（AUC）分别为0.755和0.707，校准良好且临床实用性强。

建立预测UAT灰区患者是否需要抗病毒治疗的列线图

进一步开展临床应用探索，开发数据集中，对于列线图评分≤ 132分的灰区患者不需启动抗病毒治疗，列线图评分> 197分的灰区患者建议启动抗病毒治疗，对于列线图评分> 132分但≤ 197分的灰区慢乙肝患者，建议接受肝组织活检明确是否需要抗病毒治疗。验证数据集的结果与之相似。

列线图在不同截断点的诊断准确性

（开发数据集与验证数据集）

肝霖君有话说

本研究中，若不经过肝活检，将有39%应启动抗病毒治疗的灰区慢乙肝患者不能得到及时的治疗，远期疾病进展风险高。但多数患者不愿接受肝活检这种有创检测，因此开发无创模型准确识别出这些应接受抗病毒治疗的患者将有重要意义。

本研究根据年龄、ALT、LYM百分比、PLT和INR 5个变量建立的列线图模型，可以快速筛选出需要抗病毒治疗的灰区慢乙肝患者，对于列线图评分> 197分的灰区患者建议启动抗病毒治疗，评分≤ 132分的患者则不需要接受抗病毒治疗，对于评分在133 - 197分之间的灰区患者，建议行肝活检进一步明确肝损伤程度再决定是否接受抗病毒治疗，表明该模型的临床实用性强。期望未来能不断开发出更多的、准确的、实用的临床预测模型，以帮助医生诊断并制定临床策略，使更多患者获益。

参考文献：  

Yang XY, Li XD, Wu BY, et al. A Model to Identify Grey-Zone Patients with Chronic Hepatitis B Requiring Antiviral Therapy: A Multicentre, Retrospective Study[J]. J Infect Dis. 2025: jiaf070.