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2024年9月，张欣欣主任医师在《医学病毒学杂志》（J Med Virol，IF 6.8 ，Q1）发表题名为“Risk predictive model for the development of hepatocellular carcinoma before initiating long-term antiviral therapy in patients with chronic hepatitis B virus infection.”——慢性乙型肝炎病毒感染者启动长期抗病毒治疗前肝细胞癌发生风险预测模型的研究论文。
瑞金医院感染科张欣欣主任医师、南京医科大学薛源主任医师为论文的共同通讯作者；瑞金医院感染科陈俊捷硕士研究生、上海交通大学医学院临床研究中心冯铁男统计师为论文的共同第一作者。
doi: 1 10.1002/jmv.29884.
在该研究中，研究者研发并验证了一种新型的预测慢性乙肝病毒感染者抗病毒治疗后仍然发生肝癌的模型，称为TARGET-HCC，该模型基于易于获得的临床参数（即GGT、AFP、肝硬化、性别、年龄和乙型肝炎e抗体），表现出了优异的预测性能，在训练队列中C指数为0.906，在验证队列中为0.780。与现有的预测模型如PAGE-B、mPAGE-B、aMAP、AASL和HCC-RESCUE相比，TARGET-HCC在初始接受抗病毒治疗的患者中显示出更强的区分能力，提供了一个简单且易用的工具，协助临床医生识别高风险HCC患者。
肝细胞癌（HCC）是全球健康的重大问题，尤其像我国这样的慢性乙型肝炎病毒（HBV）感染的中高流行地区。尽管抗病毒治疗在减少HCC的发生率方面已被证明有效，但仍有一部分患者即使接受治疗也会发展为HCC。在扩大抗病毒治疗指征和治疗关口前移的当下，研究者的研究通过提供一种实际的风险评估工具在启动抗病毒治疗之前评估慢性HBV感染患者的风险。早期识别高风险患者可以促使个性化的监测策略和及时的干预，从而改善患者的预后。
抗病毒治疗可以降低乙型肝炎病毒（HBV）相关肝细胞癌（HCC）的发生率已被广泛认可，但仍有一部分慢性HBV感染患者在接受抗病毒治疗后发展为HCC。本研究旨在开发一个模型，基于慢性HBV感染患者在开始长期抗病毒治疗前的数据，预测发生HCC的风险。非选择性地纳入了1450名慢性HBV感染患者，这些患者在2006年4月至2023年3月期间首次接受抗病毒治疗，并完成了长期随访。采用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）以及Cox回归分析构建模型。研究结果在一个外部队列（n=210）中进行了验证，并与现有模型进行了比较。所有患者的中位随访时间为60个月，最长随访时间为144个月，期间共发生了32例HCC。基于GGT、AFP、肝硬化、性别、年龄和乙型肝炎e抗体等参数构建了HCC预测列线图模型（TARGET-HCC），显示出良好的预测性能。在推导队列中，C指数为0.906（95% CI=0.869–0.944），在验证队列中为0.780（95% CI=0.673–0.886）。与现有模型相比，TARGET-HCC显示出有前景的预测性能。此外，时间依赖的特征重要性曲线表明，性别在抗病毒治疗的前十年中始终是HCC最稳定的预测因子。该基于无创临床特征的简单预测模型可有助临床医生在开始抗病毒治疗前识别慢性HBV感染的高风险HCC患者。
张欣欣 主任医师、教授、博士生导师，上海交通大学医学院附属瑞金医院感染科临床病毒研究室主任；研究方向：病毒性疾病诊断治疗及发病机制的研究。
陈俊捷 硕士研究生，上海交通大学医学院附属瑞金医院感染科临床病毒研究室；研究方向：病毒性疾病诊断治疗及发病机制的研究。
本文转自：瑞金医院图书馆
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