风险预测模型_慢乙肝患者的HCC风险预测模型——精准医学的希望｜高分综述
在过去的10年中，学界已开发了超过12个风险评分模型来预测慢性乙型肝炎(CHB)患者的肝细胞癌(HCC)发生风险。这些评分模型将CHB患者的HCC发生风险分为低、中、高三个等级，以评估患者是否需要进行HCC监测以及监测策略。
通常而言，可以选择一具有高可信度的风险评分模型来评估低风险患者，例如，使用阴性预测值(NPV)>99%的模型来评估，若患者HCC 5年累积发生率< 1%，可被认定为HCC低风险，这类患者则不用定期进行HCC监测。另一方面，目前建议中、高风险患者继续接受HCC监测。
在本综述中，研究人员对未经治疗和经NA治疗的CHB患者的HCC风险评分进行了汇总分析，通过汇总这些评分的相似点和不同点，以了解NA治疗如何影响HCC的风险，以及HCC危险因素之间的相互关系。
未经治疗患者的HCC风险评分
研究人员共纳入了10项预测未经治疗患者的HCC风险评估模型，其受试者均来自东亚(表1)。
表1 HCC风险评分模型汇总
注：*推导队列人群仅用恩替卡韦(ETV)治疗；#推导队列人群使用ETV或替诺福韦(TDF)治疗
der=推导队列；alid=验证队列；ALT=丙氨酸氨基转移酶；AFP=甲胎蛋白；PLT=血小板；LSM=肝脏硬度测定
不出所料，在这些评估模型中，年龄是最常被纳入的变量，有9项模型将其纳入评分系统；其次是HBV DNA(n=8)、性别(n=7)，以及肝硬化、肝脏硬度和HBeAg(各n=3)。不太常见的其他指标包括HCC家族史、ALT、白蛋白、胆红素、AFP和HBsAg滴度、HBV基因型、血小板和脾脏直径。
如表2所示，通过AUROC来表示这些模型的准确性。就评估低风险人群而言，REACH-B、LSM-HCC和D2AS具有较高的NPV(＞99%)，可更为准确地预测低风险患者。
表2 各预测模型的准确性比较
注: 本表除特殊标识外，均为对5年累积HCC发生风险的预测
*3年累积HCC发生风险预测；#10年累积HCC发生风险预测；
AUROC=受试者工作特征曲线下面积；der=推导队列；alid=验证队列。
NA治疗患者的HCC风险评分
迄今为止，已有7个HCC风险评分用于预测经NA治疗的CHB患者的HCC风险(表1)。其中有6个模型纳入了年龄和性别变量。肝硬化、血小板和血清白蛋白各包括在3个评分中。较少选择的指标包括甲胎蛋白和糖尿病。表2 可以看到，这些预测模型的准确性均较高。
HCC风险评分的独立验证
研究人员在至少16个接受治疗或未接受治疗的患者的独立队列中，对几个HCC风险模型的表现进行了验证，或更能代表实际随访的CHB患者(图1)。
图1 对几个HCC风险模型进行独立验证，评估其预测HCC5年累积风险的准确性；
A：纵坐标为AUROC值；B：纵坐标为NPV值
在图1A中，各模型的AUROCs主要在0.6-0.8之间。虽然很难对这些模型进行直接比较，但REACH-B似乎具有最低的AUROC，这可能是因为没有考虑到肝纤维化或肝硬化。图1B比较了各模型的NPV值，PAGE-B和mPAGE-B模型的NPV似乎最高。
各风险因素比较
表1中的变量可分为三类，包括：(1)肝纤维化和肝硬化程度；(2)肝炎活动度；(3)宿主因素，包括共病情况。
1. 肝硬化/肝纤维化
肝硬化是HCC最强的风险因素，随着病情进展，肝纤维化进展为肝硬化，代偿期进展为失代偿期，HCC风险逐步增加。在考虑5年以上HCC风险的预测因子中，重要变量是第5年时年龄、较低的血小板和肝硬度> 12 kPa。这些数据表明，肝硬化的逆转和纤维化的消退显著降低了HCC风险。肝硬化逆转后当前评分的适用性仍有待研究。
2. 肝炎活动度
肝细胞癌的风险与肝炎活性相关，可通过血清HBV DNA和ALT水平来测定。虽然长期的慢性炎症促进了纤维形成，从而增加了HCC的风险，但一直以来，炎症本身也与各种人类癌症有关。炎症性坏死和肝细胞再生的反复循环导致肝细胞的变异和增殖异常。促进肝癌发生的其他因素包括氧化应激、细胞因子和生长因子的上调以及DNA甲基化。
Liaw的一项随机对照试验表明，抑制病毒复制可降低HCC风险。
3. 宿主因素
在宿主因素中，大多数模型纳入了年龄、性别、纤维化或肝功能障碍的严重程度，而将家族史、饮酒或吸烟排除在外。部分原因可能是由于宿主因素(如家族史)的影响比更强的预测因素(如肝硬化)的影响小得多。
小结
在过去的10年中，学界已开发了超过12个风险评分模型来预测慢性乙型肝炎(CHB)患者的肝细胞癌(HCC)发生风险。其中许多模型基于未接受过抗病毒治疗的CHB患者，而另外一些模型则基于正在接受抗病毒治疗的患者。
这些评分模型所包含的变量可分为三组因素：(1)肝纤维化和肝硬化程度；(2)肝炎活动度；(3)宿主因素，包括共病情况。未经治疗患者的HCC风险评分倾向于包含所有这三种类型的变量，而针对经治患者的模型很少包含代表肝炎活动度的变量。一些被公认为是HCC主要危险因素的变量，如家族史，并不包括在大多数评分中。而要综合考虑所有相关变量并提供个体化预测，从而应用于更广泛的CHB人群，还需要做更多的工作。
医脉通编译自：George V. Papatheodoridis, Thodoris Voulgaris, Margarita Papatheodoridi, et al. Risk Scores for Hepatocellular Carcinoma in Chronic Hepatitis B：A Promise for Precision Medicine. Hepatology. doi：10.1002/HEP.31440
在过去的10年中，学界已开发了超过12个风险评分模型来预测慢性乙型肝炎(CHB)患者的肝细胞癌(HCC)发生风险。这些评分模型将CHB患者的HCC发生风险分为低、中、高三个等级，以评估患者是否需要进行HCC监测以及监测策略。
通常而言，可以选择一具有高可信度的风险评分模型来评估低风险患者，例如，使用阴性预测值(NPV)>99%的模型来评估，若患者HCC 5年累积发生率< 1%，可被认定为HCC低风险，这类患者则不用定期进行HCC监测。另一方面，目前建议中、高风险患者继续接受HCC监测。
在本综述中，研究人员对未经治疗和经NA治疗的CHB患者的HCC风险评分进行了汇总分析，通过汇总这些评分的相似点和不同点，以了解NA治疗如何影响HCC的风险，以及HCC危险因素之间的相互关系。
未经治疗患者的HCC风险评分
研究人员共纳入了10项预测未经治疗患者的HCC风险评估模型，其受试者均来自东亚(表1)。
表1 HCC风险评分模型汇总
注：*推导队列人群仅用恩替卡韦(ETV)治疗；#推导队列人群使用ETV或替诺福韦(TDF)治疗
der=推导队列；alid=验证队列；ALT=丙氨酸氨基转移酶；AFP=甲胎蛋白；PLT=血小板；LSM=肝脏硬度测定
不出所料，在这些评估模型中，年龄是最常被纳入的变量，有9项模型将其纳入评分系统；其次是HBV DNA(n=8)、性别(n=7)，以及肝硬化、肝脏硬度和HBeAg(各n=3)。不太常见的其他指标包括HCC家族史、ALT、白蛋白、胆红素、AFP和HBsAg滴度、HBV基因型、血小板和脾脏直径。
如表2所示，通过AUROC来表示这些模型的准确性。就评估低风险人群而言，REACH-B、LSM-HCC和D2AS具有较高的NPV(＞99%)，可更为准确地预测低风险患者。
表2 各预测模型的准确性比较
注: 本表除特殊标识外，均为对5年累积HCC发生风险的预测
*3年累积HCC发生风险预测；#10年累积HCC发生风险预测；
AUROC=受试者工作特征曲线下面积；der=推导队列；alid=验证队列。
NA治疗患者的HCC风险评分
迄今为止，已有7个HCC风险评分用于预测经NA治疗的CHB患者的HCC风险(表1)。其中有6个模型纳入了年龄和性别变量。肝硬化、血小板和血清白蛋白各包括在3个评分中。较少选择的指标包括甲胎蛋白和糖尿病。表2 可以看到，这些预测模型的准确性均较高。
HCC风险评分的独立验证
研究人员在至少16个接受治疗或未接受治疗的患者的独立队列中，对几个HCC风险模型的表现进行了验证，或更能代表实际随访的CHB患者(图1)。
图1 对几个HCC风险模型进行独立验证，评估其预测HCC5年累积风险的准确性；
A：纵坐标为AUROC值；B：纵坐标为NPV值
在图1A中，各模型的AUROCs主要在0.6-0.8之间。虽然很难对这些模型进行直接比较，但REACH-B似乎具有最低的AUROC，这可能是因为没有考虑到肝纤维化或肝硬化。图1B比较了各模型的NPV值，PAGE-B和mPAGE-B模型的NPV似乎最高。
各风险因素比较
表1中的变量可分为三类，包括：(1)肝纤维化和肝硬化程度；(2)肝炎活动度；(3)宿主因素，包括共病情况。
1. 肝硬化/肝纤维化
肝硬化是HCC最强的风险因素，随着病情进展，肝纤维化进展为肝硬化，代偿期进展为失代偿期，HCC风险逐步增加。在考虑5年以上HCC风险的预测因子中，重要变量是第5年时年龄、较低的血小板和肝硬度> 12 kPa。这些数据表明，肝硬化的逆转和纤维化的消退显著降低了HCC风险。肝硬化逆转后当前评分的适用性仍有待研究。
2. 肝炎活动度
肝细胞癌的风险与肝炎活性相关，可通过血清HBV DNA和ALT水平来测定。虽然长期的慢性炎症促进了纤维形成，从而增加了HCC的风险，但一直以来，炎症本身也与各种人类癌症有关。炎症性坏死和肝细胞再生的反复循环导致肝细胞的变异和增殖异常。促进肝癌发生的其他因素包括氧化应激、细胞因子和生长因子的上调以及DNA甲基化。
Liaw的一项随机对照试验表明，抑制病毒复制可降低HCC风险。
3. 宿主因素
在宿主因素中，大多数模型纳入了年龄、性别、纤维化或肝功能障碍的严重程度，而将家族史、饮酒或吸烟排除在外。部分原因可能是由于宿主因素(如家族史)的影响比更强的预测因素(如肝硬化)的影响小得多。
小结
在过去的10年中，学界已开发了超过12个风险评分模型来预测慢性乙型肝炎(CHB)患者的肝细胞癌(HCC)发生风险。其中许多模型基于未接受过抗病毒治疗的CHB患者，而另外一些模型则基于正在接受抗病毒治疗的患者。
这些评分模型所包含的变量可分为三组因素：(1)肝纤维化和肝硬化程度；(2)肝炎活动度；(3)宿主因素，包括共病情况。未经治疗患者的HCC风险评分倾向于包含所有这三种类型的变量，而针对经治患者的模型很少包含代表肝炎活动度的变量。一些被公认为是HCC主要危险因素的变量，如家族史，并不包括在大多数评分中。而要综合考虑所有相关变量并提供个体化预测，从而应用于更广泛的CHB人群，还需要做更多的工作。
医脉通编译自：George V. Papatheodoridis, Thodoris Voulgaris, Margarita Papatheodoridi, et al. Risk Scores for Hepatocellular Carcinoma in Chronic Hepatitis B：A Promise for Precision Medicine. Hepatology. doi：10.1002/HEP.31440
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