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第58届欧洲肝脏研究学会（EASL 2023）年会于2023年6月21-24日在奥地利维也纳举行。在这次大会上，南京大学医学院附属鼓楼医院感染科吴超、李婕教授团队16项研究成果入选2023欧洲肝病学会年会交流，其中3项获得青年研究者奖。研究内容主要针对乙肝以及乙肝合并脂肪肝，覆盖危险因素识别、疾病进展监测、诊断与治疗、患者免疫功能变化等多个方面，丰富地展现了过去一年来团队在肝病领域的研究与进展。中国医学论坛报社特邀吴超、李婕教授团队就研究进行分享，以飨读者。本期为大家带来《机器学习助力监测乙肝合并脂肪肝的疾病进展》。
机器学习助力监测乙肝合并脂肪肝的疾病进展
慢性乙型肝炎（CHB）始终是构成我国肝硬化、肝癌的主要病因之一。同时，随着人们生活方式、饮食结构的改变，代谢性疾病的发病率也呈逐年增高的趋势。由此，CHB合并非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）成为临床常见的共病现象。但是，目前仍缺乏准确评估这类患者肝脏炎症、纤维化程度及肝硬化的无创模型。并且，糖尿病作为最常见的代谢性疾病，在这类患者中，其与肝脏炎症以及肝纤维化的关系尚不明确。机器学习（ML）凭借其独有的优势，可通过高效地分析数据，助力临床诊疗。因此，研究团队基于ML分别构建CHB合并NAFLD患者肝脏炎症、肝纤维化程度及肝硬化的诊断模型。
本研究连续招募2004年至2021年期间来自中国九个医疗中心的接受肝活检的CHB合并NAFLD的患者，分别作为训练队列和独立的外部验证队列。采用不同的ML模型来预测肝脏炎症G≥3、进展期纤维化（≥S3）和肝硬化（S4）。采用Pearson相关系数分别探讨29个临床特征与炎症分级、纤维化分级的相关性。Pearson相关系数绝对值>0.2的特征被纳入诊断模型。此外，通过logistic回归分析，探讨糖尿病与显著肝脏炎症（G2-G4）和显著肝纤维化（S2-S4）的关系。
研究提示，凝血酶原时间（PT）、天冬氨酸氨基转移酶（AST）、丙氨酸氨基转移酶（ALT）与肝脏炎症G≥3呈正相关，白蛋白（ALB）、血小板（PLT）与肝脏炎症G≥3呈负相关。逻辑回归（LR）模型表现最好，其AUC在训练队列中诊断肝脏炎症G≥3为0.863（0.810-0.916），在验证队列中为0.890（0.864-0.917），显著优于其他ML算法。同时，PT与进展期纤维化和肝硬化呈正相关，ALB和PLT与进展期肝硬化和纤维化呈负相关。高斯朴素贝叶斯（GNB）模型表现最好，其诊断进展期纤维化和肝硬化的AUC在训练队列中分别为0.770（0.714-0.827）和0.844（0.795-0.893），在外部验证队列中分别为0.716（0.669-0.762）和0.812（0.772-0.853），显著优于现有的无创评分（FIB-4、APRI和NFS）。此外，多变量logistic分析校正混杂因素后，明确糖尿病与显著肝脏炎症（OR 3.38；95%CI 1.46-7.86；P=0.005）和显著肝纤维化（OR 4.49；95% CI 2.08-9.72；P＜0.001）独立相关。
研究主要结论是，ML可以辅助诊断CHB合并NAFLD患者肝脏炎症、肝纤维化程度和肝硬化，具有良好的准确性。并且，CHB合并NAFLD的患者若再合并糖尿病，出现显著肝脏炎症的比例较非糖尿病患者高出3倍以上，出现显著肝纤维化的比例高出4倍以上。因此，应将糖尿病视为CHB合并NAFLD患者肝病管理的一部分。
（本文版权属于中国医学论坛报社，禁止转载）
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