目前，有几种模型可用于预测口服抗病*治疗慢性乙型肝炎（CHB）患者的肝细胞癌（HCC）风险，然而多数模型是基于治疗前的临床参数。韩国乙支大学医学院Ahn等应用基线时肝硬化状态和治疗12个月时的甲胎蛋白（AFP）和血小板计数（PLT），建立了一个简单易用的模型，可以准确预测口服抗病*治疗CHB患者的HCC发生风险。
该项研究纳入2个接受口服抗病*治疗的CHB队列，包括建模队列（韩国前瞻性SAINT队列）例患者和验证队列（美国回顾性斯坦福湾队列）例患者，应用治疗前和治疗后的参数，通过logistic回归、决策树、套索回归、支持向量机和随机森林算法，建立HCC预测模型。
通过评估治疗前和治疗12个月时的临床参数，研究者发现，治疗12个月时的临床参数用于预测HCC风险的性能更高。通过套索logistic回归算法，用“基线时存在肝硬化”和“治疗12个月时的AFP和PLT”建立的模型拥有最佳预测性能。
在建模组中，该模型用于预测HCC发生风险的受试者工作特征曲线下面积（AUROC）为0.；在外部验证队列中，该模型也有很好的预测性能（AUROC为0.），优于APA（基于患者年龄、治疗12个月时的AFP和PLT）、PAGE-B（基于患者年龄、性别和PLT）和GAG（基于患者年龄、性别、前C区突变、肝硬化状态和HBVDNA水平）等其他现有的预测模型（AUROC为0.-0.）。
参考文献：AhnSB,ChoiJ,JunDW,etal.Twelve-monthpost-treatmentparametersaresuperiorinpredictinghepatocellularcarcinomainpatientswithchronichepatitisB.LiverInt.Feb7.
（来源：《国际肝病》编辑部）
在看点这里预览时标签不可点收录于话题#个上一篇下一篇