Hepatology International｜經(jīng)頸靜脈肝內(nèi)門體分流術(shù)后顯性肝性腦病發(fā)生的預(yù)測(cè)：一項(xiàng)基于3D自動(dòng)化肝脾評(píng)估的多中心研究

經(jīng)頸靜脈肝內(nèi)門體分流術(shù)（TIPS）是治療門靜脈高壓并發(fā)癥（例如靜脈曲張出血和難治性腹水）的替代方法之一，該方法為在門靜脈和肝靜脈之間建立人工通道。然而，美國(guó)、中國(guó)和歐洲指南均推薦將內(nèi)鏡治療和穿刺術(shù)治療等姑息療法作為門靜脈高壓的一線治療方法，主要原因是TIPS術(shù)后顯性肝性腦?。℉E）的高發(fā)率及易復(fù)發(fā)性，以及對(duì)患者的生活質(zhì)量產(chǎn)生負(fù)面影響并增加病死率。

一些臨床和生物學(xué)指標(biāo)與顯性HE 發(fā)生有關(guān)，如Child-Pugh評(píng)分和IL-6水平。近來(lái)傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)斷層掃描（CT）成像在肝硬化相關(guān)疾病中引起了關(guān)注。一些研究者研究肝臟的形態(tài)學(xué)評(píng)估，如肝臟表面結(jié)節(jié)性評(píng)分（2D 層面）。然而，相較于2D評(píng)估，3D評(píng)估可有效避免層面選擇及代表性導(dǎo)致的偏倚，具有潛在優(yōu)勢(shì)。而且深度學(xué)習(xí)方法已廣泛用于醫(yī)學(xué)圖像分割任務(wù)，其中nnU-Net在許多分割任務(wù)中取得了優(yōu)秀的性能。因此，通過(guò)nnU-Net可以實(shí)現(xiàn)3D肝臟和脾臟自動(dòng)分割，提取形態(tài)學(xué)特征和高維特征，進(jìn)而構(gòu)建一個(gè)高精度模型來(lái)預(yù)測(cè)TIPS術(shù)后顯性HE發(fā)生值得探究。

來(lái)自暨南大學(xué)附屬珠海醫(yī)院的陸驪工等的研究旨在構(gòu)建一個(gè)基于3D自動(dòng)肝脾評(píng)估的模型來(lái)預(yù)測(cè)TIPS后顯性HE的發(fā)生。該研究納入2012年1月—2021年1月期間接受TIPS治療的5家醫(yī)院的487例患者，隨訪截止時(shí)間為2022年7月，其中152例患者發(fā)生顯性HE。結(jié)合LASSO（最小絕對(duì)收縮法和算子法）、SVM（支持向量機(jī)）和保序回歸進(jìn)行概率校準(zhǔn)，構(gòu)建了臨床模型、2D模型、3D模型和綜合模型4個(gè)預(yù)測(cè)模型，并比較4個(gè)模型之間的區(qū)分度和校準(zhǔn)度來(lái)確定最佳模型，后進(jìn)行亞組分析。結(jié)果顯示：（1）3D模型比2D模型表現(xiàn)出更好的區(qū)分度（訓(xùn)練集AUC：0.719 vs 0.691；驗(yàn)證集AUC：0.730 vs 0.622）；（2）綜合模型（臨床與3D 指標(biāo)結(jié)合）優(yōu)于單一的臨床或3D 模型（訓(xùn)練集AUC：0.802 vs 0.735 vs 0.719；驗(yàn)證集AUC：0.816 vs 0.723 vs 0.730，P＜0.050）；（3）驗(yàn)證綜合模型效果，發(fā)現(xiàn)綜合模型具有最佳的校準(zhǔn)效果。并且最佳模型的性能不受總膽紅素水平（總膽紅素＜18.9 vs 總膽紅素≥18.9∶0.832 vs 0.802，P=0.478）、Child-Pugh 評(píng)分（Child-Pugh 評(píng)分＜8 vs Child-Pugh 評(píng)分≥8∶0.830 vs 0.787，P=0.322））、血氨水平（術(shù)前血氨＜72.0 vs術(shù)前血氨≥72.0∶0.830 vs 0.787，P=0.383）或TIPS 手術(shù)原因（靜脈曲張破裂出血 vs 頑固性腹水：0.819 vs 0.820，P=0.995））的影響。構(gòu)建了綜合模型的小程序，可清楚直觀地顯示低風(fēng)險(xiǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)患者發(fā)生顯性肝性腦病的風(fēng)險(xiǎn)。

綜上所述，該研究指出3D 自動(dòng)化肝脾評(píng)估為預(yù)測(cè)顯性HE 提供了額外的信息，從而提高了適宜患者進(jìn)行TIPS的機(jī)會(huì)。3D自動(dòng)化肝脾評(píng)估也可用于與肝硬化相關(guān)的類似研究。