【摘 要】
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目的：应用生物芯片和生物信息学技术研究干扰素治疗慢性乙肝早期病毒学应答与血浆miRNA表达谱及其表达水平之间的关系,以寻找和发现能够预测干扰素疗效的新型生物标志物。方法
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目的：应用生物芯片和生物信息学技术研究干扰素治疗慢性乙肝早期病毒学应答与血浆miRNA表达谱及其表达水平之间的关系,以寻找和发现能够预测干扰素疗效的新型生物标志物。方法：本研究共纳入符合标准的慢性乙肝患者94例,其中接受聚乙二醇干扰素治疗的66例患者进入训练组,接受普通干扰素治疗的28例患者进入测试组。全部患者抽取治疗基线时和治疗12周时的血浆标本,13例患者提供了石蜡包埋的肝组织标本。从血浆中抽提RNA后,采用生物芯片法检测miRNA的表达谱；采用RT-PCR定量方法对miRNA定量检测,并对肝脏和血浆中的miRNA表达相关性进行了比较。统计学上则分别使用了最大关联度最小冗余度分析(mRMR)、近邻分类算法(NN)、Jackknife交叉验证法、特征值递增分析法(IFS)以及单因素和多因素Logistic回归分析。结果：由10个miRNA组成的子集对训练组患者早期病毒学应答预测准确率为66.7%,在测试组的验证中仍获得了60.7%的预测准确率。肝脏组织和血浆中miRNA表达谱无论在每个个体中还是在总体分析中均有很高的相关性(r=0.22-0.64 p=0.013-4.7×10-15和r=0.42, p<10-250)。且10个miRNA组成的子集与治疗前ALT水平为疗效相关的独立预测因子(单因素分析,OR=3.27、1.47,P=0.07、0.02；多因素分析,OR=2.84、1.40,P=0.029、0.009)。结论：由10个miRNA组成的子集能较好地预测干扰素治疗慢性乙肝早期病毒学应答,有助于提高患者干扰素治疗的依从性和疗效、减少不良反应发生、为乙型肝炎的个体化治疗提供了科学依据。
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