《肝病学》：监测乙肝癌变的优秀标志物诞生!天津市第二人民医院团队发现，血清N

《肝病学》：监测乙肝癌变的优秀标志物诞生！天津市第二人民医院团队发现，血清N-糖组学可精准预测HBV相关肝癌的发生和复发

来源：奇点糕 2025-03-30 14:42

该研究开发了多个基于血清N-糖组学的可以准确预测HCC发生和复发的模型。

在我国，肝（HCC）的主要诱因仍是慢性病毒（HBV）感染。通常情况下，HCC患者预后极差，这与HCC早期率低和治疗后复发率高有关。虽然目前有一些HCC的和诊断方法，比如超声联合血清标志物甲胎蛋白AFP和异常凝血酶原PIVKA-II检测等等，但这些方法的敏感性和特异性并不理想，容易造成漏诊误诊，这就需要新的更加的HCC早期诊断和复发监测方法。

近期，天津市第二人民医院徐亮/宓余强/侯建存团队发表了一项重要研究进展，他们利用机器学习建立了多个基于血清N-糖组学的模型，不仅可以更加精准地对HCC进行早期筛查和诊断，还可以有效监测HBV相关HCC患者行根治术后的复发情况。

具体来说，通过收集397例HBV相关和HCC患者的临床数据，并对所有患者进行了血清N-糖组学分析，研究人员建立了两个HCC诊断模型，HCC-GRF和HCC-GSVM，其诊断性能要显著优于传统标志物AFP和PIVKA-II，曲线下面积（AUC分别为0.967和0.908，AFP和PIVKA-II仅有0.687和0.665）。

此外，研究还单独构建了一个预后模型，prog-G。该模型能够比影像学检查更早地检测并且识别出所有复发的HCC病例（共12例），而AFP和PIVKA-II则仅能检测出7例和9例。

研究发表在Hepatology上[1]。

既往有研究显示，N-糖基化作为蛋白质修饰中最常见的形式之一，其修饰异常与HCC发生密切相关。此外，血清HCC相关N-糖基化的变化可以通过DNA测序仪辅助的荧光团辅助碳水化合物电泳（DSA-FACE）技术检测出来（可测与肝脏病变相关的9个糖链变化）。但截至目前，还没有研究全面探讨N-糖组学在HCC早期筛查、诊断和复发监测中的应用。

在本研究中，研究人员一共纳入了397例HBV相关肝硬化和HCC患者，并将其分成了3个队列，其中226例HBV相关肝硬化住院患者被划分到诊断队列（70例HCC患者，156例非HCC患者），用于构建诊断模型；171例接受了消融或根治性手术的HBV相关HCC患者被划分到预后队列1（n=136）和预后队列2（n=35），主要用于建立HCC的预后模型，并对术后复发进行监测。

此外，研究还收集了每位患者在多个时间点测得的血清AFP、PIVKA-II和影像学数据。所有患者均进行了血清N-糖组学分析。

研究分组与模型建立

结果显示，在诊断方面，研究人员进一步将诊断队列分成了训练集（n=159）和验证集（n=67），然后根据患者血清N-糖组学变化（9个糖链中1、2、6、7、8、9糖链峰值与HCC发生有关），利用机器学习方法，构建了两个诊断模型，HCC-GRF和HCC-GSVM。

在准确性方面，HCC-GRF和HCC-GSVM在验证集中的AUC值分别为0.967和0.908，显著优于传统标志物AFP（AUC=0.687）和PIVKA-II（AUC=0.665）。进一步，研究人员还在一个包含102例HBV相关肝硬化住院患者（49例HCC患者，53例非HCC患者）的外部队列中验证了这两个模型的性能（HCC-GRF、HCC-GSVM和AFP的AUC值分别为0.921、0.883和0.688）。

HCC-GRF和HCC-GSVM性能

在监测复发方面，研究同样根据患者血清N-糖组学变化（选取了8个与HCC复发相关的糖链），构建了一个预后模型，prog-G。该模型不仅可准确预测术后2年内HCC的复发风险（AUC=0.769），还可以在术后随访期间动态监测患者的临床变化，并且与影像学结果和临床症状高度相关。而随后的多变量分析显示，prog-G模型是术后HCC复发风险的独立。

prog-G模型性能

此外，研究人员还发现，该预后模型能够比影像学检查更早地检测（即能够在影像学未能发现的情况下提前预测肿瘤复发）并且识别出所有复发的HCC病例（共12例，影像学只识别了10例），而AFP和PIVKA-II则仅能检测出7例和9例。

总之，该研究开发了多个基于血清N-糖组学的可以准确预测HCC发生和复发的模型。这些模型不仅提高了HCC早期诊断的准确性，有效预测了治疗后的复发风险，也为HBV相关HCC患者的早期干预和个性化治疗提供了新的视角。

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