编者按：在肝硬化综合管理迈向精细化的今天，如何突破传统生化指标的局限，实现对患者死亡风险的早期、精准预警是有待探索的课题。在第35届亚太肝病研究学会年会（APASL 2026）召开之际，两项来自北京大学人民医院黄睿/王子兴团队的研究，给出了极具临床转化价值的答案，为临床医生通过计算机断层扫描（CT）影像学分析，优化肝硬化患者的个体化预后评估与干预策略提供了高级别循证依据。

研究一、基于计算机断层扫描的肌少症性肥胖可以预测肝硬化患者的心脑血管死亡风险

研究背景

全球每年约有100万人死于肝硬化，心脑血管疾病为肝硬化患者仅次于肝病相关死亡的重要死因。肌少症在肝硬化人群中患病率较高，与炎症、胰岛素抵抗等机制密切相关，易与肥胖并存。现有研究表明，肝硬化患者中肌少症性肥胖（sarcopenic obesity, Sa-O）的患病率为2-42%，显著高于正常人群中9.9%的比率。Sa-O与心脑血管疾病存在多项共同危险因素，包括炎症、糖尿病、动脉粥样硬化等，但Sa-O与心脑血管死亡的直接关联证据缺乏，Sa-O的预测价值在诊断标准及人群特征各异的背景下尚不明确。因此，本研究旨在评估Sa-O对肝硬化患者心脑血管死亡的预测作用，并比较不同标准的适用性。

研究方法

本研究为单中心回顾研究，纳入2000年1月至2022年9月期间在北京大学人民医院就诊的肝硬化患者。纳入标准为年龄≥18岁，有完整病历、基线CT影像，且随访时间超过6个月。排除标准包括：1）肝细胞癌；2）其他肿瘤；3）肝移植；4）终末期肾病；5）近3个月内发生严重心脑血管事件；6）近6个月内发生严重心衰；7）其他可能导致生存期不足3年的基础疾病。基于L3水平CT评估体成分，测量并计算得到骨骼肌指数（skeletal muscle index, SMI）、内脏脂肪组织面积（visceral adipose tissue area, VATA）、内脏/皮下脂肪比值（visceral-to-subcutaneous adipose ratio, VSR）及体质指数（body mass index, BMI）。Sa-O定义为肌少症（SMI：女 < 38 cm²/m²、男 < 42 cm²/m²）合并肥胖，肥胖分别按（A）VATA ≥ 80 cm²、（B）VSR男性 > 1.47/女性 > 1.29或（C）BMI ≥ 25 kg/m²三个标准分别定义。主要结局为截至2023年12月31日的心脑血管死亡。采用Fine-Gray竞争风险模型进行单因素及多因素分析，并开展亚组与敏感性分析；缺失值采用多重插补处理，结果以风险比（hazard ratio, HR）及95% 置信区间（confidence interval, CI）表示。

研究结果

共纳入983例肝硬化患者，中位随访4.56年，男性占60.5%，平均年龄58.4±12.2岁。分别有18.4%、8.0%、4.2%的患者符合Sa-O的A、B、C标准，发生心脑血管死亡者年龄更大（63.7 vs 58.2, P=0.0014）。三种定义识别出显著异质性的表型，B标准：以酒精性肝病为主，男性患者居多，BMI较低，年龄、炎症水平及并发症负担最高，呈系统性虚弱特征；C标准：以非病毒性、非酒精性肝病为主，女性患者居多，肝功能损伤最重；A标准：以病毒性肝炎为主，呈现介于两者之间的中间表型（表1）。

表1. 基于Sa-O分组的肝硬化患者基线特征

竞争风险分析显示，仅标准A和C与心脑血管死亡显著相关，多因素校正后仍为独立预测因素，其中A标准HR降低（单因素：HR: 2.88, 95% CI: 1.58-5.22, P=0.0005；多因素：HR: 2.42, 95% CI: 1.22-4.79, P=0.0115），而C标准HR升高（单因素：HR: 2.92, 95% CI: 1.12-7.59, P=0.0282；多因素：HR: 3.16, 95% CI: 1.26-7.92, P=0.0143），提示不同定义对应的肝硬化患者的心脑血管相关死亡风险评估存在方向性差异，标准A 受到极端值和肝病严重程度的影响最小（表2）。B标准在单因素及多因素分析中均无统计学意义，可能受极端高危特征及竞争风险影响。上述结果可通过多因素模型的累积发生率曲线直观印证（图1）。不同Sa-O定义不仅区分风险水平，还对应不同临床表型及风险变化模式。亚组及敏感性分析结果一致，支持研究结论的稳健性（图2）。

表2.基于Sa-O分组的肝硬化患者心脑血管死亡率的单变量与多变量分析

图1. 基于Sa-O分组的多因素累积发生率

图2. 各亚组敏感性分析森林图

研究结论

本研究表明，Sa-O可独立预测肝硬化患者心脑血管相关死亡风险。不同定义对应异质性表型并影响死亡风险评估，其中基于VATA的定义表现最稳定、预测价值最佳。肝硬化患者中Sa-O的诊断方式可能决定了其心脑血管相关死亡风险的评估方向。

第一作者

陈彦桦

北京大学医学部临床医学八年制2024级本科生

研究二、基于计算机断层扫描的的肝脾体积测量可预测肝硬化患者的全因死亡及肝病相关死亡风险

研究方法

这项回顾性研究纳入了2008年至2022年于北京大学人民医院确诊的肝硬化患者、年龄≥18岁、具备完整病历与合格的门脉期/平衡期CT影像，随访时间≥6个月，排除肝细胞癌、其他恶性肿瘤及肝移植者。我们从常规CT影像中提取图像信息后计算总肝体积（TLV）、脾脏体积（SV）、肝段体积，并计算核心研究指标肝脾体积比（TLV/SV）和肝段体积比（LSVR)）。本研究以截至2023年8月31日的全因死亡为主要终点，肝病相关死亡为次要终点，通过单因素与多因素logistic回归筛选死亡风险的独立预测因素，同时采用Kaplan-Meier法结合log-rank检验进行生存分析，系统评估LSVR对患者生存风险的分层能力。

研究结果

本研究共计纳入525名肝硬化患者，其中肝硬化的主要病因分别为病毒性肝炎（50.3%）与酒精性肝病（32.0%），68.8%的患者处于肝硬化失代偿期。患者的基线体积测量结果显示，平均总肝体积为1303.3±526.1cm³，平均LSVR为0.4030±0.2395。随访时间为4.74±2.22年，共发生182例死亡事件，其中肝病相关死亡为主要死因，共计151例，涵盖了感染、门脉高压并发症、肝脏肿瘤等多种原因。

单因素分析结果显示，年龄、MELD评分、LSVR以及TLV/SV与全因死亡率显著相关。进一步的多因素回归分析校正了混杂因素后发现，LSVR是全因死亡与肝病相关死亡风险的独立预测因素： LSVR每升高1个单位，全因死亡风险增加3.091倍（OR: 3.091; 95% CI: 1.265–7.555; P=0.013）（表1），肝病相关死亡风险增加2.377 倍（OR: 2.377; 95% CI: 1.012–5.581; P=0.047）（表2）。

表1.肝硬化患者全因死亡率的单变量与多变量分析

表2.肝硬化患者肝相关死亡率的单变量与多变量分析

Kaplan-Meier生存分析结果显示，以LSVR中位数分层后，高LSVR组患者的总体生存与肝病相关生存均显著差于低LSVR组，生存曲线呈现明显的分离，提示LSVR可有效对患者的生存风险进行分层（图1，图2）。

图 1. 基于LSVR分组的肝硬化患者总体生存分析

LSVR, liver segmental volume ratio

图 2. 基于LSVR分组的肝硬化患者肝病相关生存分析

LSVR, liver segmental volume ratio.

研究结论

本研究证实，基于CT的肝段体积比（LSVR）可独立预测肝硬化患者的全因及肝病相关死亡风险，在校正传统预后指标后仍有增量预测价值；该指标可直接从常规CT检查中提取，无需额外成本，能弥补传统慢性肝病预测生化模型的不足，帮助临床快速完成肝硬化患者的风险分层，优化个体化诊疗决策。

第一作者

北京大学医学部临床医学八年制2023级本科生

通讯作者

黄睿

北京大学人民医院

北京大学医学博士，北京大学人民医院、北京大学肝病研究所、肝病科副主任医师

中华预防医学会促进消除病毒性肝炎工作委员会委员

北京医学会肝病学分会委员

北京医师协会肝病专科医师分会常务理事兼总干事

中国肝脏病杂志（电子版）编委

以第一/通讯作者发表SCI论文20余篇，获国家发明专利1项

获2023年中华医学科技奖三等奖、2022年北京市科学技术奖二等奖、2019年欧洲肝病学会青年研究者奖

主持北京大学人民医院研究与发展基金2项，参与30余项国家/省部级科研项目和全球/全国多中心药物临床试验

王子兴

北京大学人民医院

北京大学人民医院、北京大学肝病研究所副研究员、助理教授、研究生导师

现任流行病学与人工智能课题组长，主要研究方向为肝病复杂网络与人工智能

以第一或通讯作者发表研究论文20余篇，Gut、Nature Communications、NPJ Digital Medicine、Bulletin of the World Health Organization等（7项IF＞10）

编委教材6项

第一完成人发明专利授权3项

（来源：《国际肝病》编辑部）

声明：本文仅供医疗卫生专业人士了解最新医药资讯参考使用，不代表本平台观点。该信息不能以任何方式取代专业的医疗指导，也不应被视为诊疗建议，如果该信息被用于资讯以外的目的，本站及作者不承担相关责任。