“国传之声•中西合璧”专栏第7期，特邀南方医科大学南方医院侯金林教授与樊蓉教授团队，分享其在肝癌早期筛查与风险干预方面的最新研究成果，深入解读从高危人群的精准风险预测到中西医结合干预策略的系统性探索，展现肝癌防治路径中的科研创新与临床转化潜力。

01 前言

原发性肝癌(HCC)是全球医疗卫生领域面临的重大挑战之一^[1]。其中，肝细胞癌是成人原发性肝癌中最常见的类型^[2]。其发生与慢性肝病，尤其是肝硬化，密切相关。近年来，抗病毒治疗显著改善了乙型和丙型肝炎患者的长期预后，但与此同时，随着患者生存时间的延长，肝癌的发生风险反而愈加突出。因此，如何在肝硬化人群中实现精准预测与早期干预，已成为当前肝癌防控的核心问题^[3]。

目前临床上针对慢性肝病患者的常规筛查策略是每半年进行一次超声联合血清甲胎蛋白(AFP)检测。然而，这一方法在实际应用中存在诸多局限性：首先，超声检查结果高度依赖操作者经验，对早期微小病灶的敏感性不足；其次，医疗资源分布不均，部分高危患者难以获得规范随访。

同时，现有筛查策略缺乏对人群风险的精准分层，导致部分低危患者接受了不必要的频繁检查，而真正高危人群却未能得到充分关注。上述问题共同造成了我国肝癌早诊率长期偏低的现状^[4]。

因此，如何通过更科学的风险评估手段实现高危人群的精准识别，成为突破现有筛查瓶颈、提升肝癌早诊率的关键。

02 精准预测在肝硬化与肝癌早期预警中的应用

基于这一目标，南方医科大学南方医院侯金林教授和樊蓉教授团队开发了全球首个跨病种、跨种族的肝癌风险预测工具——aMAP评分。该研究涵盖国内50家单位，并联合国外4个研究团队，历时5年，构建了包含11个国际前瞻性队列、共17,374名慢性肝病患者的长期随访数据库。基于这一大规模多中心数据，团队创建并验证了适用于不同病种/(乙型肝炎、丙型肝炎、脂肪肝等)及各种族(亚洲人、西方人等)的肝细胞癌风险预测评分系统。

aMAP评分由患者年龄、性别及血小板、白蛋白、胆红素等3项常规临床检验指标构成，操作简便、成本低且可广泛推广。应用该评分可有效筛选高危人群，同时约50%的慢性肝病患者可免于频繁的肝癌随访^[5]。

在此基础上，团队对aMAP评分进行了进一步优化。aMAP-2评分引入了AFP的纵向动态数据，使得风险评估能够随时间更新，进一步提升预测性能。而aMAP-2 Plus评分则更进一步，结合循环游离DNA(cfDNA)的核小体、片段和基序特征，实现了对肝细胞癌发生风险的更全面预测。尤其在肝硬化患者中，aMAP-2 Plus的预测效能显著提高，AUC可达0.85–0.89，可更精准地识别高风险人群，为个体化随访和早期干预提供了坚实的工具支持^[6]。

除了基于实验室指标的风险评分，影像学与人工智能技术的融合也为早期预警开辟了新方向。团队进一步开发的ALARM模型，将深度学习影像组学特征与aMAP评分相结合，通过多期增强CT实现对肝癌发生的提前预警。

该研究提出了“移行期”概念(癌前3至12个月)，即肝脏从高危状态向肝癌发生的过渡阶段，为临床干预提供了新的时间窗口。且研究表明，模型可在该阶段识别约95%的HCC病例，大幅提升早期干预的可能性。这一成果为构建“精准分层+个体化随访”的策略提供了更为坚实的工具支持，同时展示了将多模态数据整合应用于肝癌早期预警的广阔前景^[7]。

尽管现有模型在风险预测中取得了显著进展，但仍存在局限：多数指标侧重血液学或影像学，难以全面反映患者整体代谢与机体功能状态。同为肝硬化人群，有的患者病情长期稳定，而部分患者却快速进展至HCC，这提示我们可能遗漏了关键信号。此外，新兴分子检测如cfDNA成本较高，难以大规模推广。因此，探索低成本、可广泛获取且能够反映机体整体状态的新型预测指标，仍是未来研究的重要方向。

03 中西医结合视角下的风险干预新探索

在这一背景下，中西医结合的探索值得关注。中医药在肝病防治中积累了丰富经验，尤其在调节机体整体状态和延缓疾病进展方面显示出一定潜力。《中国防治病毒性肝炎行动计划(2025—2030年)》指出，我国将进一步提高慢性乙型肝炎患者的诊断率和治疗覆盖率，并特别强调中医药在防治工作中的重要作用。

在此基础上，将中医辨证分型、舌象、脉象等整体性指标纳入现代风险预测模型，并结合人工智能进行量化分析，有望补充现有以血液学和影像学为主的模型盲点。不同辨证类型的患者在肝功能、代谢状态及免疫水平上存在显著差异，通过AI算法对这些多维指标进行模式识别，可实现对肝硬化人群更精准的辨证分层，从而提高HCC早期风险预测的敏感性和特异性。

此外，2024年发布的《慢性乙型肝炎中西医结合诊疗专家共识》提出，中西医结合的“双抗治疗”策略(即抗病毒与抗纤维化)是我国慢乙肝的特色治疗模式，可在抗病毒的基础上，通过辨病施治实现抗炎、抗氧化、抗纤维化、保肝及免疫调节，从而进一步提升慢乙肝患者的临床获益。

值得注意的是，近来多项高水平研究显示，基于辨证分型使用的中药复方在改善肝纤维化和肝硬化患者症状、延缓病情进展方面取得显著疗效，这不仅为干预“炎-癌转化”提供了实证支持，也从侧面验证了辨证分型在指导个体化治疗中的科学性和可行性。

杨永平教授团队依托大规模前瞻性队列，开展了一项严格设计的双盲随机安慰剂对照试验，结果显示，在接受恩替卡韦治疗的慢乙肝患者中，联合使用鳖甲软肝片可将7年累积肝细胞癌发生率从9.3%显著降低至4.7%，降幅高达51.1%，这一结果充分体现了中药复方在肝癌一级预防中的潜力^[8]。

04 总结

综上所述，肝癌的早筛和预防正在经历从单一指标到多维整合的转变。现代精准化工具为风险预测提供了坚实基础，而中医药的整体观和长期经验则为探索新的预测因子和干预手段提供了重要启示。

未来，通过建立中西医结合的临床与多组学数据库，开发整合人工智能的联合预测模型，并推动中药与现代药物的联合临床试验，特别是基于中药与免疫/靶向“双抗疗法”的探索，我们有望实现对肝硬化及HCC高危人群的更加精准预测与有效干预。

【参考文献】

[1] Singal A. G., Lampertico P., Nahon P. Epidemiology and surveillance for hepatocellular carcinoma: New trends. Journal of hepatology. 2020;72(2):250-261

[2] Llovet J. M., Kelley R. K., Villanueva A., Singal A. G., Pikarsky E., Roayaie S., Lencioni R., Koike K., Zucman-Rossi J., Finn R. S. Hepatocellular carcinoma. Nature reviews Disease primers. 2021;7(1):6.

[3] Llovet J. M., Zucman-Rossi J., Pikarsky E., Sangro B., Schwartz M., Sherman M., Gores G. Hepatocellular carcinoma. Nature reviews Disease primers. 2016;2:16018.

[4] EASL 2017 Clinical Practice Guidelines on the management of hepatitis B virus infection. Journal of hepatology. 2017;67(2):370-398.

[5] Fan R., Papatheodoridis G., Sun J., et al. aMAP risk score predicts hepatocellular carcinoma development in patients with chronic hepatitis. Journal of hepatology. 2020;73(6):1368-1378.    

[6] Fan R., Chen L., Zhao S., et al. Novel, high accuracy models for hepatocellular carcinoma prediction based on longitudinal data and cell-free DNA signatures. Journal of hepatology. 2023;79(4):933-944

[7] Guo L., Hao X., Chen L., Qian Y., Wang C., Liu X., Fan X., Jiang G., Zheng D., Gao P., Bai H., Wang C., Yu Y., Dai W., Gao Y., Liang X., Liu J., Sun J., Tian J., Wang H., Hou J., Fan R. Early warning of hepatocellular carcinoma in cirrhotic patients by three-phase CT-based deep learning radiomics model: a retrospective, multicentre, cohort study. EClinicalMedicine. 2024;74:102718.

[8] Ji D., Chen Y., Bi J., Shang Q., Liu H., Wang J. B., Tan L., Wang J., Chen Y., Li Q., Long Q., Song L., Jiang L., Xiao G., Yu Z., Chen L., Wang X., Chen D., Li Z., Dong Z., Yang Y. Entecavir plus Biejia-Ruangan compound reduces the risk of hepatocellular carcinoma in Chinese patients with chronic hepatitis B. Journal of hepatology. 2022;77(6):1515-1524

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