SCI REP：循环miR-210和miR-22结合ALT预测慢性乙型肝炎患者进行IFN-α治疗的病毒学应答!
2017-11-15 xing.T MedSci原创
总的来说，这种由miR-210、miR-22和ALT组成的简化评分模型可有效预测慢性乙型肝炎患者对IFN-α治疗的EVR和SVR。在做出采用核苷类似物和干扰素治疗的决定之前，该模型有助于预测IFN的治疗结局。
干扰素α（IFN-α）治疗慢性乙型肝炎患者受到了反应有限和副作用的限制。近日，Scientific reports杂志上发表了一篇研究文章，研究人员旨在描述一个可以预测IFN-α治疗结局的循环微小RNA（miRNA）表达谱。
在这项研究中，研究人员开发了一个简化的评分模型用于慢性乙型肝炎患者的个性化治疗。112例接受干扰素α治疗的慢性乙型肝炎患者随机分为训练组（n=75）或验证组（n=37）。
在训练组中研究人员发现早期病毒学应答者（EVR）和非早期病毒学应答者（N-EVR）之间检测的15个候选miRNA分子中有5个miRNAs的表达存在显著不同（P＜0.0001）。这5个miRNAs在验证组中进行了进一步的检测。对训练组中得到的结果进行细化分析建立了一个由miR-210、miR-22和丙氨酸氨基转移酶（ALT）组成的模型，其ROC曲线下面积（AUC）在训练组和验证组中分别为0.874和0.816。此外，该模型显示对持续病毒学应答（SVR）具有预测价值（AUC=0.821）。
总的来说，这种由miR-210、miR-22和ALT组成的简化评分模型可有效预测慢性乙型肝炎患者对IFN-α治疗的EVR和SVR。在做出采用核苷类似物和干扰素治疗的决定之前，该模型有助于预测IFN的治疗结局。
原始出处：
Jin Li,et al. Circulating miR-210 and miR-22 combined with ALT predict the virological response to interferon-alpha therapy of CHB patients.Scientific reports. 2017. https://www.nature.com/articles/s41598-017-15594-0
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