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年8月22～24日，“第十九次全国病*性肝炎及肝病学术会议暨年中华医学会肝病学分会年会、中华医学会感染病学分会年会”于北京雁栖湖国际会展中心成功召开。在“肝病及相关感染”专题研讨会中，上海交通大医院临床病*研究室张欣欣教授发表了题为“从乙肝病*准种聚类识别慢性感染免疫耐受期”的报告，并应本刊邀请将报告作如下分享。
张欣欣教授
陈立王铭杰张欣欣
上海交通大医院
临床病*研究室、医院北院消化科
由于乙型肝炎病*（HepatitisBvirus,HBV）的逆转录酶缺乏校正活性，因此在体内复制过程中将产生大量的核苷酸错配，HBV在体内表现为大量的基因序列有差别，但在遗传学上又高度相关的病*株的混合体，称之为准种（Quasispecies）。
HBV病*群体是由变异的谱系构成的，谱系中的不同组分表现为不同的适应能力，病*的适应能力取决于病*群体的大小和环境变化，病*对环境的适应过程遵循达尔文进化规律。病*所承受的压力主要来自于宿主免疫反应和抗病*治疗。
在HBV感染的不同阶段，宿主的免疫状态处于不断变化之中，在与宿主免疫系统的相互作用之下，病*可表现为不同的准种谱系特征，通过病*谱系的特征分析可以间接地反映HBV感染的不同阶段。
1、前期研究
我们前期的研究纳入了10名急性乙型肝炎（AHB）患者，9名免疫耐受期的慢性HBV携带者（IT），11名慢性乙型肝炎（CHB）患者和10名HBV相关的慢加急性肝衰竭患者（ACLF），结果显示在CHB和ACLF患者（免疫激活阶段）中的HBV的准种复杂度高于IT患者（免疫耐受阶段）；AHB患者在发病时的准种复杂度和多样性低于慢性感染患者。HBV病*谱系可能与感染持续时间和宿主免疫压力水平有关。
2、进一步探索
基于前期的研究，我们应用二代测序技术结合人工智能算法对HBV感染的免疫耐受期（IT）和HBeAg阳性的慢性乙型肝炎（CHB）进行HBV准种谱系的深入分析。
共纳入例经肝活检证实的HBV感染者，根据肝脏病理结果分为IT和CHB患者，最终有92例患者诊断为IT患者，例患者诊断为CHB患者，其中例患者为模型组，例患者为验证组（医院张继明教授提供）。以病*的运算分类单元（OTU）作为病*准种分析的定量单位，通过聚类分析和主成分分析方法比较不同感染阶段病*准种OTU相对丰度的差异。
结果显示，IT和CHB患者在聚类分析上表现为两个完全不同的聚类，病*OTU的相对丰度与肝脏炎症和纤维化密切相关，应用不同的机器学习算法分析病*OTU相对丰度并构建预测模型，结果显示机器学习模型在判断IT和CHB患者中具有相当高的敏感性和特异性(90%)，明显优于HBsAg定量和其他的无创诊断Panel（详见下图），该模型随后在验证组中也获得了一致的诊断效能。
通过病*OTU的相对丰度分析可以反映肝脏的炎症活动度，这种国际上首创的新型无创诊断方法具有相当高的诊断效能，可用于精准区分IT和CHB患者，可减少临床肝穿刺的需求，有助于临床医生进行精准抗病*治疗。
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