赵 攀，王 浩，王春亚，李文淑，王 琦

解放军302 医院1.临床试验中心，肝衰竭诊疗与研究中心;2.医学信息中心，北京100039;3.首都医科大学附属北京安贞医院急诊科;4.军事医学科学院统计学教研室

对于慢性乙型肝炎患者拉米夫定(Lamivudine，LAM)耐药后的挽救治疗，目前研究认为换用阿德福韦酯(Adefovir dipivoxil，ADV)会导致后续耐药率的增加［1］，但具体机制和相关影响因素却不明确［2］。我们前期研究［3］显示，我国慢性乙型肝炎患者中曾采用该挽救策略的人却不在少数。本文拟采用人工神经网络模型(artificial neural network，ANN)对e 抗原阳性LAM 耐药慢性乙型肝炎患者换用ADV 后的病毒学反应情况进行预测，以期为阐明该挽救策略应用中的病毒耐药机制提供有价值的线索。

1 资料和方法

1.1 一般资料 选取2007 年9 月-2012 年1 月于解放军302 医院采用LAM 首治并且因出现耐药而换用ADV 继续治疗的e 抗原阳性慢性乙型肝炎患者141例，男122 例，女19 例。排除标准:①有干扰素应用史;②同时感染HIV、HCV 或HDV;③合并其他肝病(如酒精性、自身免疫性、胆汁淤积性)或肝癌。病毒耐药定义为:患者在初治有效的情况下，血清HBV DNA 水平较治疗过程中的最低点升高≥1 log10 IU/ml且检测到病毒基因耐药突变［4］。

1.2 血清生化和病毒学检测 血清丙氨酸氨基转移酶(ALT)、门冬氨酸氨基转移酶(AST)、总胆红素(TBIL)、白蛋白(ALB)、HBV DNA、HBsAg 定量及HBeAg 定量在解放军302 医院医学检验中心完成，检验试剂和方法见以往报道［3］。HBV DNA 的检测下限值为100 IU/ml，ALT、AST、TBIL、ALB 的正常范围分别为≤40 U/L、≤40 U/L、≤17.1 μmol/L、35 ～55 g/L。

1.3 ANN 处理 ANN 是一种具有三层或三层以上的多层神经元网络，由输入层、隐含层和输出层组成，样本的输入经函数运算后，把隐节点的输出信号传递到输出节点，最后给出输出结果。

1.4 统计学分析 应用SAS 9.0 软件对数据进行统计学分析，定量资料的组间比较采用秩和检验，结果描述采用中位数(四分位数间距);定性资料的组间比较采用χ2检验。P ＜0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 基线特征 141 例LAM 耐药HBeAg(+)慢性乙型肝炎患者换为ADV 单药治疗12 个月后，有33 例出现了病毒耐药，耐药率23.40%。分析显示，没有耐药的患者和出现耐药的患者在年龄、LAM 用药时间和HBeAg 定量等方面相比，差异有统计学意义(P ＜0.05，见表1)。

表1 纳入患者的基线特征Tab 1 Baseline characteristics of patients included in the study

2.2 ANN 分析 本研究输入层神经节点数为3 个，隐含层节点数为3 个(节点较多会产生过度拟合)，输出层有1 个神经元。网络学习采用误差逆传播算法，传递函数采用Sigmoid 函数，利用阻尼最小二乘算法进行迭代。网络的构建、训练和模拟利用Matlab7.0神经网络工具箱实现(见图1、表2)。ANN 预测HBV耐药的敏感度和特异度分别为90.91%和90.74%。

图1 ANN 预测HBV 耐药原理图Fig 1 HBV resistance prediction model by the method of ANN

表2 ANN 预测HBV 耐药敏感度和特异度分析Tab 2 Sensitivity and specificity in ANN model of predicting the emergency of HBV drug resistance

3 讨论

ANN 是一种模拟生物神经网络结构和功能进行信息处理的方法，具有强大的信息处理能力;其通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，达到处理信息的作用和目的。

LAM 是我国批准上市的用于抗HBV 感染的首个核苷(酸)类药物，因其上市较早、短期效果较好、价格相对低廉的优点，在全球曾广泛使用，而且目前仍旧在我国部分地区广泛应用;然而由于其较低的基因耐药屏障等因素，LAM 的长期应用会导致较高病毒耐药率的发生，据报道，其1 年和4 年的耐药率分别高达24%和66%［5-6］。可见，LAM 耐药已逐渐成为我国抗HBV 治疗中的一大难题和挑战。

ADV 在亚洲一些地区被广泛用于抗HBV 感染［7］。对于ADV 初治的患者，有研究显示，患者基线低血清病毒载量、高ALT 水平及HBeAg 阴性是ADV抗病毒取得良好效果的预测因素，而且低BMI 的患者在抗病毒开始后更容易出现ALT 的复常［8］。对于LAM 耐药慢性乙型肝炎患者，有研究显示，HBeAg 能够预测ADV 联合LAM 作为挽救措施的疗效［9］。

本文采用ANN 建立HBeAg(+)LAM 耐药慢性乙型肝炎患者换用ADV 后的病毒耐药预测模型，结果显示，年龄、LAM 用药时间和HBeAg 定量可用于预测病毒耐药的发生，模型的敏感度和特异度分别为90.91%和90.74%。临床上对于曾经采用过该挽救策略的患者，应密切关注与后续耐药相关的影响因素。

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