编者按：2025年11月7日-11日，美国肝病研究学会（AASLD）年会The Liver Meeting 2025在美国•华盛顿圆满落幕。四川大学华西医院唐红教授团队四项研究成果引人瞩目。从分子机制到临床预测，研究覆盖乙肝病毒调控、代谢干预、外泌体标志物及人工智能预后模型等多个维度。这些突破不仅深化了对乙肝及相关肝病机制的理解，也为临床个体化治疗与精准管理提供了新策略与实用工具。本刊特整理研究要点，与读者共同学习探讨。

宿主限制因子SLFN5调控HBV转录复制的机制研究
The role and mechanism of the host restriction factor SLFN5 in hepatitis B virus transcription and replication（No. 1204）

乙型肝炎病毒（HBV）感染仍是全球公共卫生的重大挑战，现有临床干预手段难以实现病毒彻底清除。干扰素α（IFN-α）诱导的宿主限制因子在抗病毒防御中发挥关键作用。Schlafen家族成员5（SLFN5）此前已被证实可抑制HIV-1和单纯疱疹病毒复制，但其在HBV感染中的作用机制尚未明确。

唐红教授团队成员韩宁博士的研究利用RNA测序结合Interferome数据库，筛选出IFN-α处理后HBV感染细胞的差异表达基因SLFN5，并证实其具有典型的干扰素诱导型宿主限制因子特征。进一步在体外细胞模型和AAV8-HBV小鼠模型中，通过基因过表达与敲低实验系统评估SLFN5对HBV转录复制的调控作用。结果显示，过表达SLFN5显著抑制HBV RNA、DNA及抗原水平，而敲低则促进病毒复制。体内实验同样发现，SLFN5过表达组肝脏中HBV复制中间体、血清HBsAg和DNA水平均明显下降，敲低组则相反。机制研究表明，SLFN5主要通过其C端结构域发挥抗病毒作用，可抑制ATR/CHK1信号通路的激活。SLFN5敲低导致ATR磷酸化水平升高，而ATR抑制剂AZD6738可逆转这一效应。

该研究从宿主防御视角揭示了SLFN5在HBV复制调控中的关键作用，明确了其通过ATR/CHK1信号通路介导的抗病毒机制。研究将干扰素信号与宿主限制因子网络相结合，为理解干扰素介导的抗HBV反应提供了新视角，也为开发基于宿主因子的创新抗病毒策略提供了潜在靶点。

聚乙二醇干扰素α改善慢性乙型肝炎患者肝脏脂肪变并促进HBsAg清除
Improvement of hepatic steatosis and its association with HBsAg clearance in CHB patients receiving pegylated interferon-alpha treatment（No. 1333）

临床治愈是慢性乙型肝炎（CHB）治疗的理想目标。聚乙二醇干扰素α（PegIFNα）因其有限疗程与免疫调节特性，被认为是实现功能性治愈的重要策略之一。肝脏脂肪变是CHB患者常见的代谢性共病，其对PegIFNα疗效的影响及其代谢作用机制尚不明确。

唐红教授团队成员张明明博士的研究纳入162例经核苷（酸）类似物预治疗的CHB患者，均接受PegIFNα治疗至少48周，并采用CAP评估肝脂肪变程度。结果显示，总体HBsAg清除率为40.6%，且不同脂肪变程度组间无显著差异。在存在脂肪变的患者中，治疗后CAP值显著下降，改善幅度与基线脂肪变程度正相关。CAP改善与HBsAg清除率呈中度正相关，提示代谢改善可能增强免疫应答。此外，患者治疗后BMI显著降低，表明PegIFNα具有系统性代谢调节作用。

研究表明，PegIFNα治疗不仅可诱导较高HBsAg清除率，同时可改善肝脏脂肪变及代谢状态，提示代谢改善与免疫应答之间可能存在协同机制，为CHB的个体化治疗提供新的临床依据。

循环外泌体microRNA可作为HBV-ACLF严重程度与短期预后的新型预测指标
Identification of plasma extracellular vesicle microRNA profiles as diagnostic and prognostic biomarkers for HBV-associated acute-on-chronic liver failure（No. 4164）

乙型肝炎病毒相关慢加急性肝衰竭（HBV-ACLF）是一种进展迅速、病死率极高的严重肝病综合征。早期识别高危患者并准确评估预后，对于改善临床结局至关重要。外泌体因能稳定携带多种生物分子，被认为是理想的液体活检标志物，但其在HBV-ACLF中的诊断与预后价值尚缺乏系统研究。

唐红教授团队成员谭婉莹博士开展的这项研究通过全转录组测序结合机器学习方法，系统评估了循环外泌体microRNA在HBV-ACLF诊断与预后预测中的潜力。研究收集了3例慢乙肝、3例HBV-ACLF存活者及3例死亡者的血浆外泌体，筛选出6种具有诊断价值的候选分子。基于多种机器学习算法构建的诊断模型EMR6在训练集（n=86）中表现优异。通过COX回归分析确定miR-320e为不良预后相关分子，并结合肌酐和凝血酶原时间建立预后模型EMRCP。该模型在30天及90天死亡率预测中优于MELD评分，能有效区分高低风险患者。两种模型在独立验证集（n=38）中均表现稳定，具良好临床应用潜力。

该研究构建了基于液体活检的高精度诊断与预后预测体系，实现了HBV-ACLF从早期识别到风险分层的动态评估，为重症肝病的精准管理提供了新的工具与思路。

结合肝脏储备与临床参数的机器学习模型助力预测ACLF患者90天预后
Using machine learning to accurately predict the 90-day prognosis of acute-on-chronic liver failure based on liver reserve function and clinical features（No. 4175）

慢加急性肝衰竭（ACLF）是在慢性肝病基础上出现的肝功能急剧恶化，常伴多器官功能衰竭，病死率极高。如何在早期精准评估患者预后，是改善临床结局的关键。目前常用的MELD、MELD-Na及CTP评分系统在预测ACLF结局方面仍存在局限。

唐红教授团队成员朱霞博士开展的这项回顾性研究共纳入497例HBV-ACLF患者（华西队列）及52例患者（贵州队列），系统评估了12种机器学习算法在HBV-ACLF预后预测中的性能。通过差异分析及单变量逻辑回归筛选潜在危险因素，并采用LASSO-RF模型进一步提取15个关键变量用于建模。最终模型在训练队列和验证队列中预测90天生存率的AUC值分别为0.99和0.98，显著优于传统评分系统。研究还基于Shiny R平台开发了交互式在线工具（https://syx123.shinyapps.io/deploy_shiny/），可为个体患者提供实时风险评分和90天生存率预测，具有良好的临床可操作性。研究结果表明，肝脏储备功能指标——尤其是有效肝血流（EHBF）和吲哚菁绿15分钟滞留率（ICG-R15）——在HBV-ACLF患者90天生存率预测中具有重要价值。

该研究创新性地将肝脏储备功能参数纳入预后评估体系，构建兼顾肝损伤与再生能力的综合模型，并融合人工智能算法实现精准预测，充分体现了AI在肝病临床管理中的前沿应用价值，为HBV-ACLF患者的个体化治疗与风险分层提供了新的思路与工具。

专家简介

唐红 教授

四川大学华西医院

博士生导师，国家杰出青年基金获得者

四川大学华西医院感染性疾病中心学科主任

四川大学华西医院感染性疾病研究所所长，感染与肝病研究室主任

中华医学会感染病学分会副主任委员

中国医师协会感染科医师分会顾问，第三和第四届副会长

中华医学会肝病分会历任常委

四川省医学会感染病学分会和肝病分会前任主任委员

四川省医师协会感染科医师分会会长

四川省国际医学交流促进会感染病分会会长

四川省医学会感染病专委会艾滋病学组组长

先后承担国家杰出青年科学、“863” 、 “973” 、

“十一五”“十二五” ”“十三五”“十四五”传染病重大专项和自然科学基金课题共30余项

发表论文及综述300余篇，其中SC论文200余篇

曾先后获四川省科技进步一、二、三等奖各1项

2013年获中华医学三等奖1项，四川省科技进步二等奖1项

任Virology J，中华肝脏病杂志等多种杂志的编委