编者按:贝叶斯网络(BN)是一种新兴的概率图模型,用于预测疾病风险。作为公认的概率分类器,BN模型的优点是变量之间的可视化相互作用(通常被常规统计模型忽略)和直观的条件概率输出(用于决策)。先前已显示BN模型在预测其他疾病发生方面表现良好,ROC曲线下面积(AUC)达0.960。但是,BN模型是否可整合可用的医疗记录并用于预测HBsAg清除率仍有待确定。最近Journalofviralhepatitis上发表的最新研究显示贝叶斯网络模型预测慢乙肝患者HBsAg清除率方面良好,并提示基线HBsAg≤2000IU/mL和基线HBeAg阴性,且获得早期病毒学应答的慢乙肝患者的HBsAg清除率最高。  

研究方法  

贝叶斯网络模型告诉您哪些慢乙肝人群的HBsAg清除率最高

该研究是一项病例对照研究,纳入2006年1月至2015年6月之间的1966例CHB患者(平均年龄39.04±11.23岁),通过人口统计学和临床特征、实验室数据和影像学参数,将其用于建立贝叶斯网络(BN)模型以预测HBsAg清除率,并评估该模型的性能。  

患者特征  

根据随访期间的定性HBsAg测量结果,将共1966例CHB患者分为两组(85例为HBsAg清除组,1881例为对照组)。与对照组相比,HBsAg清除组中基线HBVDNA≤10,000IU/mL和基线HBsAg≤2,000IU/mL的患者数量更多(P<0.001)。HBsAg清除组中HBeAg阳性率明显低于对照组(17.91%vs.55.98%;P<0.001),因此,与对照组相比,HBsAg清除率组中获得HBeAg清除的患者比例更低(17.65%vs.55.40%;P<0.001)。HBsAg清除组和对照组之间在生化和/或常规血液检查或影像学组学参数方面无显著差异。  

研究结果  

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贝叶斯网络模型:基线HBsAg≤2000IU/mL和基线HBeAg阴性且获得早期病毒学应答的人群HBsAg清除率最高  

慢乙肝贝叶斯网络模型构建  

通过该模型不同贝叶斯网络节点的组合的HBsAg清除率不同,其中HBsAg清除率较高的几类人群如下:  

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基线HBsAg≤2000IU/mL和基线HBeAg阴性,获得IVR(NA治疗12周内HBVDNA低于检测下限)且随访期间无HBeAg阳转的CHB患者HBsAg清除率最高;基线HBsAg≤2000IU/mL和基线HBeAg阴性,且获得EVR(NA治疗24周内HBVDNA低于检测下限)或获得SOR(LdT治疗24周内或LAM、ADV、ETV或TDF治疗48周内HBVDNA低于检测下限)且随访期间无HBeAg阳转的CHB患者的HBsAg清除率次之;基线HBsAg≤2000IU/mL和基线HBeAg阳性,且获得EVR(NA治疗24周内HBVDNA低于检测下限)和HBeAg清除的患者HBsAg清除率最低。  

贝叶斯网络模型在预测HBsAg清除率方面表现良好,在cut-off值为0.075(95%CI:0.070,0.079)时AUC为0.896(95%CI:0.892,0.899),灵敏度为0.840(95%CI:0.833,0.846),特异性为0.880(95%CI:0.876,0.884)和准确度为0.878(95%CI:0.874,0.882)。  

肝霖君有话说  

HBsAg清除作为国内外公认的慢乙肝抗病毒治疗的理想目标,HBsAg清除率的预测因素和模型最近引起了广泛关注。该贝叶斯网络模型发现基线HBsAg≤2000IU/mL和基线HBeAg阴性,且获得早期病毒学应答(NA治疗12周内HBVDNA低于检测下限)的慢乙肝患者HBsAg清除率最高,这部分人群与中国慢乙肝临床治愈(珠峰)工程项目强调的优势患者(NA经治患者基线HBsAg≤1500IU/mL,HBeAg阴性且HBVDNA低于检测下限)基本相似。阶段性结果也证实了这部分人群采用基于聚乙二醇干扰素α的治疗可获得更高的HBsAg清除率(相关链接)。慢乙肝患者应根据具体病情选择合适的抗病毒治疗方式,优势患者先行,提升临床治愈机会。对于未达到上述指标的患者则可以采用个体化的脉冲治疗策略,步步为营达到临床治愈。  

参考文献:  

HuangY,LiX,ZhengX,etal.BayesianNetworktoPredictHepatitisBSurfaceAntigenSeroclearanceinChronicHepatitisBPatients[J].JViralHepat,2020.


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