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为解决 ACLF 患者预后精准预测难题，西安交通大学第一附属医院团队开展基于门静脉直径（PVD）的预后模型研究。纳入 232 例患者，构建 PANST 模型（含 PVD、年龄等 5 因素），其 C-index 达 0.878，显著优于 CLIF-C ACLF、MELD 等传统模型，为临床风险分层提供新工具。
肝衰竭领域的 “精准预判”：一场与死神赛跑的生命科学探索
急性 - on - 慢性肝衰竭（ACLF）堪称肝病领域的 “急性杀手”，其 90 天死亡率高达 41%-80%。这类由慢性肝病急性加重引发的综合征，常伴随肝功能衰竭与多器官功能障碍，而肝移植作为唯一有效疗法，却受限于器官短缺与高昂费用。因此，如何在疾病早期精准预测预后、及时介入治疗，成为全球肝病学家亟待攻克的难题。传统预后模型如 CLIF-C ACLF、终末期肝病模型（MELD）及 Child-Turcotte-Pugh（CTP）评分，因未纳入门静脉高压等病理改变，且存在病因覆盖不全、指标局限等问题，预测效能难以满足临床需求。
为突破这一困境，西安交通大学第一附属医院感染科联合多中心团队，开展了一项极具创新性的研究。研究团队聚焦与肝病理密切相关的门静脉直径（PVD），结合临床特征与实验室指标，构建了首个基于 PVD 的 ACLF 预后列线图模型 ——PANST，并在两个独立队列中验证其效能。该研究成果于 2025 年 5 月发表在《Scientific Reports》，为 ACLF 的精准管理掀开新篇章。
关键技术方法
研究采用回顾性与前瞻性队列设计：
- 样本队列：纳入 2011-2016 年 127 例 ACLF 患者作为训练队列，2017-2022 年 105 例作为验证队列，均符合亚太肝病学会（APASL）ACLF 诊断标准，排除肿瘤、严重器官衰竭等干扰因素。
- 影像评估：通过腹部 CT 测量 PVD，取脾静脉与肠系膜上静脉汇合点 1cm 后、门静脉主干分支前的最大直径，由资深放射科医师双盲审核。
- 统计建模：运用单因素与多因素 Logistic 回归筛选独立预测因子，构建列线图模型，通过 C-index、ROC 曲线、校准曲线及决策曲线分析评估预测效能。
研究结果解析
1. PVD 与 ACLF 预后的密切关联
通过 ROC 曲线确定 PVD 最佳截断值为 13.4mm，PVD≥13.4mm 患者 90 天死亡率显著更高（57.14% vs. 39.43%，P=0.037）。生存分析显示，PVD 增大与整体生存率下降直接相关（χ2=3.963，P=0.047），提示门静脉高压是 ACLF 不良预后的关键病理特征。
2. PANST 模型的构建与验证
经多因素分析，最终纳入 PVD、年龄、中性粒细胞百分比、性别、总胆红素（TBil）5 个独立预测因子，构建 PANST 列线图。训练队列中，模型 C-index 达 0.878（95% CI 0.801-0.954），显著高于 CLIF-C ACLF（0.691）、MELD（0.687）及 CTP（0.639）评分（均 P<0.001）。验证队列中，C-index 为 0.748，仍优于传统模型，且校准曲线显示预测与实际死亡率高度吻合。
3. 亚组分析与临床风险分层
针对乙型肝炎病毒相关 ACLF（HBV-ACLF）与非 HBV-ACLF 亚组，PANST 模型均表现出优越预测效能。HBV-ACLF 组 C-index 为 0.842（训练队列）与 0.709（验证队列），非 HBV 组为 0.950 与 0.828，均显著高于传统模型。通过 X-tile 软件确定风险分层阈值（152.9 分），高风险组死亡率是低风险组的 17.6 倍（训练队列）与 4.7 倍（验证队列），为临床快速识别高危患者提供明确界值。
研究结论与临床启示
本研究首次将 PVD 纳入 ACLF 预后模型，证实其作为独立预测因子的价值。PANST 模型整合病理改变（PVD）、炎症指标（中性粒细胞百分比）、生化参数（TBil）及人口学特征（年龄、性别），突破了传统模型忽视门静脉高压的局限，尤其在 HBV 相关 ACLF 这一中国优势病种中表现优异。其列线图可视化设计便于临床快速计算风险，为早期干预、肝移植候选者筛选及资源分配提供了更精准的工具。
尽管研究存在样本量有限、未纳入超声 PVD 数据等局限，但团队已启动多中心前瞻性研究（RESOLVE-C，NCT05740696），进一步验证模型并完善参数。PANST 模型的问世，标志着 ACLF 预后评估从 “经验医学” 向 “精准病理医学” 的跨越，有望改写临床实践指南，为降低 ACLF 死亡率开辟新路径。
