前言

 

“慢加急性肝衰竭（ACLF）主题月评”是中国慢（加急）性肝衰竭联盟受《国际肝病》编辑部邀请，制作的ACLF相关学术月评专栏。本专栏每月以ACLF某一特定领域为主题展开，旨在普及ACLF的概念及意义、帮助读者快速了解有关领域的进展。希望本专栏对无论是需要了解相关领域热点的肝病专家及研究人员，或是需要实用知识、活跃于临床一线的医务工作者，均能有所裨益。

 

本期月评阐述源于CATCH-LIFE代谢组学数据开发在慢性肝病急性加重患者具预测其中ACLF发生的诊断标记物。并拟通过基于质谱检测的LDT技术在患者中检测上述代谢物来开展真实世界预警ACLF有效性的研究。为组学技术有效转化临床打下基础。最后对本月（2023.8.21-2023.9.20）PubMed上更新的ACLF相关重要文献进行简评。

 

 

关于作者：

 

中国慢（加急）性肝衰竭联盟（Chinese Acute-on-chronic liver failure Consortium，Ch-CLIF-C）是由上海交通大学附属仁济医院消化内科李海教授牵头，由全国15家三甲医院感染科、肝病中心共同参与成立的肝病科研合作团队，致力于探索慢加急性肝衰竭（ACLF）的发病机制、制定基于高循证等级的乙肝高流行区ACLF诊断标准。目前团队开展了全球已报道入组数最多的ACLF前瞻性多中心队列研究“CATCH LIFE”（Chinese AcuTe-on-CHronic LIver FailurE），包含2个大型队列（入组2600例的探索队列与入组1370例的验证队列）。

 

本期责任编辑

 

 

李海

 

医学博士，博士研究生导师，上海交通大学医学院附属仁济医院消化科主任医师，上海市消化疾病研究所研究员，卫生部内科消化重点实验室（上海交通大学）副主任。作为中国慢（加急）性肝衰竭联盟（Chinese CLIF Consortium）的负责人，牵头全国15家三甲医院开展慢加急肝衰竭自然病程的多中心研究（CATCH-LIFE Study），完成调查队列2600例以及验证队列1370例的前瞻性入组。目前兼职中华医学会肝病分会重肝与人工肝协作组委员，中华医学会临床流行病学与循证医学分会常委。

 

本期责任副编辑

 

 

张艳

 

上海交通大学医学院附属仁济医院博士研究生，师从仁济医院消化科李海教授，研究方向为慢加急性肝衰竭临床及代谢组学特征。参与CATCH-LIFE探索及验证队列的建立，协助队列数据清理、数据分析及数据库维护工作，负责慢加急性肝衰竭代谢组学特征的数据挖掘工作。

 

主题述评

 

源于CATCH-LFE转化研究——代谢标记物预警ACLF发生的真实世界验证研究

 

在国家重大传染病专项和国家自然基金的资助下，由中国15家三甲医院组成的中国慢（加急）性肝衰竭联盟（Ch CLIF.C）联合中国代谢组学两家领先公司（杭州凯莱谱及南京品生），利用高质量的非靶标代谢组平台技术对超过1000例的慢性肝病急性加重大队列患者血浆进行代谢组学分析，并通过靶向代谢组验证具有极早期诊断及预后判断功能的代谢标记物。该研究文章于2023年7月28日在 Journal of Hepatology（IF=26） 在线发表。上期文章主要介绍了慢加急性肝衰竭（acute-on-chronic liver failure, ACLF）的代谢特征。在本期文章中，我们将主要介绍该研究文章中的主要研究内容之ACLF预后及预警预测模型以及ACLF预后及预警预测模型应用前景及后续验证研究计划。

 

01

ACLF预后及预警预测模型建立

 

1

ACLF的90天预后预测代谢物生物标志物的筛选和验证

 

在367名入院时诊断为ACLF的患者中，127人在住院后90天内死亡，240人在住院后90天内存活。我们将样本按1:1的比例随机分配至探索集和验证集中。在探索集中，90天死亡ACLF患者和存活ACLF患者相比，共有234种代谢产物发生了显著变化。差异代谢物主要集中于氨基酸降解、脂肪酸ω-氧化、氧化应激途径和激素途径相关的代谢产物。

 

我们通过随机森林以及t检验筛选具有ACLF90天预后预测潜能的代谢物，而后通过logistic回归方法建立预后预测模型。最终建立的ACLF预后预测模型包括四种代谢物，该模型在探索集中预测ACLF的90天死亡的AUC为0.79，在验证集中的AUC为0.71。

 

2

ACLF预警代谢物生物标志物的筛选和验证

 

为探索ACLF预警相关代谢生物标志物，纳入pre-ACLF患者及稳定非ACLF患者进行分析。在入院当天未诊断为ACLF的患者共有657名，其中135名在入院后28天内发生ACLF（pre-ACLF患者），剩下的522名患者从入院当天至出院均未发生ACLF（稳定非ACLF患者）。我们同样将样本按1:1的比例随机分成两组，分别作为探索集和验证集。与稳定非ACLF患者相比，pre-ACLF患者中一共有89种代谢物水平发生了显著变化。差异代谢物主要集中在脂肪酸ω-氧化、氧化应激途径、胆红素代谢、胆汁酸代谢和类固醇激素途径等途径中。探索ACLF预警代谢标志物采用与发现ACLF预后代谢标志物相似的方法，使用与ACLF死亡率生物标志物识别类似的方法，t检验和/或随机森林排序的前100种代谢物被评估为潜在的生物标志物，而后进一步排除了没有市售化学标准品和同位素内标的代谢产物。最终建立的ACLF预警模型在探索集中的AUC为0.72，在验证集的AUC为0.74。

 

3

靶向代谢物检测技术的开发与临床应用

 

为了将我们基于非靶标代谢组学数据的发现转化应用于临床实践中，我们开发了一种多样本靶标代谢物检测技术，采用LCMS方法对ACLF90天死亡和ACLF预警相关的代谢标志物进行多重靶向分析，实现了样品中代谢物的绝对定量。该检测技术在LCMS上的运行所需的时间很短，每个样本少于3分钟，适用于临床实验室检查时所需的数据快速周转和临床高通量检测的场景。

 

我们基于通过靶向检测分析获得的定量数据，重新评估了ACLF患者90天死亡的代谢物模型的表现。结果显示， ACLF预后预测模型在探索集中的AUC为0.79，在验证集中的AUC为0.71。将基线TB、INR、中性粒细胞/淋巴细胞比率和年龄纳入ACLF预后预测模型中后，在探索集中该模型的AUC可提高至0.87，且该效能显著优于CLIF-C ACLF评分、MELD-Na评分和单独的代谢物模型。此外，我们还在训练集中验证了该模型的效能。

 

ACLF预警模型在探索集中的AUC为0.80，在验证集中的AUC为0.74。将临床指标TB、INR和是否存在肝硬化纳入该代谢物模型中后，组合模型的AUC可得到显著提升，模型的AUC提高至0.94，显著高于CLIF-C ACLF-D评分、MELD-Na评分和单独代谢模型。此外，该模型的效能在验证集中也得到了验证。

 

（图表源自文献）

 

02

ACLF预后及预警预测模型应用前景及后续验证研究计划

 

ACLF影响了近25%的肝硬化住院患者，目前还没有有效的治疗方法。在器官衰竭发生前早期诊断（预警）和精准预后预测对于改善ACLF患者的临床预后至关重要。研究者基于新的代谢生物标志物建立的ACLF预后及预警方法，其准确性高于现有方法，有望应用于临床优化慢性肝病管理策略，从而提高患者的预后。

 

为了将基于15家三甲医院患者产生的组学数据应用于针对中国患者的临床实践，中国肝衰竭联盟与南京品生医疗科技集团有限公司合作，开发可以在标准化实验室利用质谱检测上述代谢物的LDT技术。并利用该技术开展真实世界验证队列，以验证标准化质谱检测代谢物技术可有效预警ACLF发生以及ACLF发生后的转归判断。

 

目标人群：慢性肝病急性加重患者

 

入组标准（同时满足以下四条标准即可入组）：

 

①住院时间超过1天；

 

②慢性肝病，包括肝硬化（CT/MRI影像学诊断）或非肝硬化慢性肝病（6个月以上的肝损病史）；

 

③急性加重，包括1月内的急性失代偿（上消化道出血、腹水、肝性脑病、细菌感染、黄疸（TB>5 mg/dL））和/或1周内的肝功能异常（ALT or AST ＞3 NL 或 TB＞2 NL）；

 

④签署知情同意书。

 

排除标准（满足以下任一标准即被剔除）：

 

①年龄小于18岁或大于75岁；

 

②合并肝脏恶性肿瘤或肝外脏器肿瘤；

 

③存在其他严重合并症，如心力衰竭、呼吸衰竭、慢性肾病、近半年存在脑卒中、严重的自身免疫性疾病或代谢性疾病等；

 

④孕妇；

 

⑤长期使用免疫抑制剂。

 

慢性肝病急性加重患者在完成筛选后，首先需要判断该患者是否为ACLF患者，如为ACLF患者，则纳入ACLF预后预测模型验证队列；如为非ACLF患者，则纳入ACLF预警预测模型验证队列。

 

在ACLF 预后预测模型队列中，在入院第一天采集患者的基线资料以及患者的临床症状及实验室检查等临床资料，并采集患者的外周血浆标本以用于进行检测ACLF预后预测模型中的相关代谢物进行ACLF预后预测。在患者出院时，记录患者的结局包括存活、死亡和肝移植情况，如为存活患者将电话随访至患者出院后3个月。最终通过比较ACLF预后预测模型的结果及患者的实际90天结局情况，验证ACLF预后预测模型的效能。

 

（图表源自文献）

 

在ACLF 预警模型队列中，在入院第一天采集患者的基线资料以及患者的临床症状及实验室检查等临床资料，并采集患者的外周血浆标本以用于进行检测ACLF预警模型中的相关代谢物进行ACLF预警判断。在患者住院期间，记录患者的器官衰竭相关临床资料，判断患者是否进展至ACLF。在患者出院时，记录患者的最终临床结局，判断该患者是否在住院期间发展至ACLF。最终通过比较ACLF预警模型的结果及患者实际在住院期间是否发展为ACLF，验证ACLF预警模型的效能。

 

ACLF影响了近25%的肝硬化住院患者，目前还没有有效的治疗方法。在器官衰竭发生前早期诊断（预警）和精准预后预测对于改善ACLF患者的临床预后至关重要。团队旨在通过建立ACLF预警及预后模型验证队列，外部验证模型的效能，以期最终推广至临床，用于提升慢性肝病患者的临床管理，从而最终实现临床资料的合理分配、提升患者的预后。

 

近1月ACLF的研究统计及简评

 

2023.8.21-2023.9.20在PUBMED上共更新ACLF相关综述/述评及论著共16篇。涉及病因诱因、发病机制、治疗及预测预后等方面，具体如下图所示：

 

 

01

 

Tikiso T, Fuhrmann V, K?nig C, et al. Acute-on-chronic liver failure alters linezolid pharmacokinetics in critically ill patients with continuous hemodialysis: an observational study. Ann Intensive Care. 2023;13(1):83. Published 2023 Sep 12. doi:10.1186/s13613-023-01184-z IF=8.1

 

简述：这项研究调查了慢加急性肝衰竭（ACLF）患者在接受连续肾脏替代治疗期间利奈唑胺的药代动力学，以及和没有合并肝功能衰竭（NLF）的患者之间的变化。研究共纳入了18名患者，其中9名为ACLF患者，所有患者都给予了每日600毫克的利奈唑胺。研究分析了利奈唑胺血清样本，并进行了人群药代动力学建模，然后进行了150毫克、300毫克、450毫克、600毫克和900毫克每日两次的Monte-Carlo模拟，以评估目标谷底浓度在2-7毫克/升范围内的达标情况。

 

研究的结果表明，ACLF患者的利奈唑胺体内清除率明显低于NLF患者，降低了79%，这可能与肝功能衰竭引起的细胞色素酶代谢异常有关，尤其是CYP2J2和CYP4F2的代谢。在ACLF患者中，77%的患者在标准剂量下达到了过高的药物浓度，这可能会导致毒性反应，如血小板减少。

 

简评：这项研究探讨了ACLF患者的药物代谢，这是一个在肝脏疾病患者中普遍存在的临床问题。了解利奈唑胺在这一特定患者群体中的药代动力学特点对于临床用药的个体化和安全性非常重要，具有临床指导意义。文章提到了血小板减少和乳酸性酸中毒等不良事件，但未进行系统性的评估，在未来的研究中这是可以继续发掘的问题。然而，研究纳入的患者数量较少，研究结果外推性不强，仍需更多的数据来佐证研究结果。再有，文章未详细描述ACLF患者的临床特征，例如合并疾病或用药情况。这些因素可能会影响药代动力学，但在研究中未进行充分的分析。

 

02

 

Pompili E, Baldassarre M, Bedogni G, Zaccherini G, Iannone G, De Venuto C, Pratelli D, Palmese F, Domenicali M, Caraceni P. Predictors of clinical trajectories of patients with acutely decompensated cirrhosis. An external validation of the PREDICT study. Liver Int. 2023 Sep 18. doi: 10.1111/liv.15734. Epub ahead of print. PMID: 37718730.IF=6.7

 

简述：该研究纳入311名因急性失代偿入院的肝硬化患者，按PREDICT研究标准将患者分为85名（27%）pre-ACLF、57名（18%）UDC、169名（55%）SDC。pre-ACLF、UDC、SDC一年死亡率存在显著差异（logrank P<?0.001）。pre-ACLF与SDC、UDC患者相比，血红蛋白和血清白蛋白水平较低，c反应蛋白、胆红素和肌酐水平较高，而血清钠和白细胞计数仅与SDC患者有显著差异。pre-ACLF患者的MELD、MELD- Na、Child-Pugh和CLIF - C - AD评分最高。通过多项logistic回归，进一步分析发展为三种不同临床轨迹的相关因素，结果显示腹水与SDC相关（存在与不存在相比-15.4%，P=0.017），III/IV级HE与UDC相关（存在与不存在相比16.6%，P=0.043），MELD-NA、CRP、血清白蛋白、血红蛋白水平与pre-ACLF相关（IQI:0.182，P<0.0001；IQI:0.114，P=0.009；IQI:-0.082，P=0.008；IQI:-0.078，P=0.004）。

 

简评：本研究是第一个对PREDICT研究进行的前瞻性队列外部验证，尽管存在一些缺陷：前瞻性队列的二次分析，缺失了一些感兴趣的数据，例如1年随访期间的确切死亡原因；并且不能准确反映目前肝硬化主要病因；是一项单中心研究，无法反映世界各地的情况；近四分之一的患者因随访数据缺失而被排除在原始数据集之外可能产生偏倚。但是表明急性失代偿性肝硬化患者按照PREDICT研究发展为三种不同的临床轨迹。

 

03

 

van den Boom BP, Stamouli M, Timon J, et al. Von Willebrand factor is an independent predictor of short-term mortality in acutely ill patients with cirrhosis [published online ahead of print, 2023 Sep 16]. Liver Int. 2023;10.1111/liv.15728.doi:10.1111/liv.15728.IF=6.7

 

简述：该研究共纳入216名患者，其中111名患者诊断为失代偿期肝硬化（DC），105名患者诊断为慢加急性肝衰竭（ACLF）。研究者测量了两组患者血管性血友病因子（VWF）水平，并将VWF水平与其他实验室指标和死亡率预测模型相关联，评估了VWF分别预测DC和ACLF患者的90天和30天死亡率的预测价值，并将其与临床现阶段使用的预测模型的预测价值进行了比较，并且确定了ACLF患者VWF的最佳临界值。

 

随访中共有16名DC患者在纳入后90天内死亡，34名ACLF患者在纳入后30天内死亡。不同病因导致的ACLF患者的VWF水平差异不大。而在不同ACLF等级中比较则显示，虽然DC患者、ACLF 1级患者和ACLF 2级患者的VWF水平均有升高，但与DC或ACLF 1-2级患者相比，ACLF 3级患者的VWF水平高出近两倍。值得注意的是，3个器官衰竭的患者的VWF水平与4-6个器官衰竭的患者的VWF水平没有差异。在216例患者中，共有29例患者的VWF水平高于1000%（9/111 DC、 4/32 ACLF-1、2/23 ACLF-2、14/50 ACLF-3）。VWF还与ACLF死亡率相关的总胆红素、WBC及INR相关。但在两个队列中，VWF与血小板计数或纤维蛋白原水平之间均未发现相关性。在ACLF队列中，VWF分别与MELD评分、Child-Pugh评分、CLIF-C-ACLF评分密切相关，且在与这些模型的配对分析中，AUROCs没有统计学差异。研究者根据VWF水平将30天死亡率的患者分为高风险和低风险，最终得出最佳临界值为842%（VWF842%），灵敏度为61.8%，特异性为84.4%，VWF>842%的患者在30天内死亡的可能性是VWF<842%的患者的7倍。

 

简评：越来越多的证据表明内皮功能障碍在肝硬化的病理生理学中起重要作用，VWF也成为人们研究的热点。然而，大多数已发表的研究是在病情稳定或失代偿的患者中进行的。关于VWF对ACLF患者的预测价值知之甚少。本研究表明，内皮功能障碍与ACLF患者的器官衰竭和死亡率密切相关。VWF水平与肝硬化及ACLF住院患者的死亡风险密切相关。在ACLF患者中，VWF水平显示出与广泛使用的临床预测评分相当的预后鉴别，例如MELD，Child-Pugh和CLIF-C-ACLF评分。尽管本研究发现VWF似乎是死亡率的独立标志物，但尚不清楚何时以及如何使用该标志物，以及应使用哪种潜在临界值。这需要进一步的研究来评估VWF在预测ACLF的死亡率和相关并发症方面的附加价值，以及有利于调节内皮功能障碍的特定治疗干预是否会影响水平并积极影响临床结果。

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