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目的 利用血清学指标,基于LASSO回归建立HBeAg阴性的慢性乙型肝炎(CHB)患者在接受聚乙二醇干扰素α-2b(PEG-IFNα-2b)治疗后实现HBsAg清除的早期预测模型,并评估模型的预测价值.方法 选取2020年4月—2021年10月在徐州医科大学附属manbet官网登录 接受PEG-IFNα-2b治疗的136例HBeAg阴性CHB患者,其中47例为PEG-IFNα-2b初次治疗患者(初始治疗),89例为经核苷(酸)类似物治疗48周后接受PEG-IFNα-2b治疗患者(经治治疗).将患者按照7∶3的比例随机分为训练集(95例)和验证集(41例),收集训练集和验证集患者基线和治疗12周时的病毒学指标、血常规和肝功能等指标的检测结果.以治疗48周时患者HBsAg状态为变量,将患者分为阴转组(38例)和未阴转组(98例).符合正态分布的计量资料两组间比较采用成组t检验,不符合正态分布的计量资料两组间比较采用Wilcoxon秩和检验.分类变量两组间比较采用χ2检验.采用LASSO回归、单因素和多因素Logistic回归分析构建列线图模型,并利用ROC曲线分析评估其预测能力,根据ROC曲线下面积(AUC)比较预测价值.结果 在训练集中,95例HBeAg阴性CHB患者经过PEG-IFNα-2b治疗48周后,HBsAg阴转组有27例,未阴转组有68例.根据单因素Logistic回归结果,以P＜0.2为筛选条件,将性别、基线HBV DNA水平、0～12周HBV DNA下降水平、基线HBsAg水平、0～12周HBsAg下降水平、基线AST水平、0～12周AST下降水平、基线ALT水平和0～12周ALT下降水平,共9个指标纳入LASSO回归.根据LASSO回归结果,性别、基线HBsAg水平、0～12周HBsAg下降水平和0～12周ALT下降水平是非零变量,纳入多因素logistic回归.根据多因素Logistic回归分析结果,筛选出4个独立预测因素,分别是性别(OR=5.38,95%CI:1.11～34.21,P=0.049)、基线HBsAg水平(OR=0.12,95%CI:0.04～0.26,P＜0.001)、0～12 周HBsAg下降水平(OR=5.54,95%CI:1.97～19.18,P=0.003)、0～12周ALT下降水平(OR=0.99,95%CI:0.97～1.00,P=0.039).最终,基于多因素Logistic回归结果,构建列线图模型,并通过ROC曲线分析列线图模型的预测价值.在训练集中,列线图模型的AUC为0.934(95%CI:0.886～0.981).在验证集中,列线图模型的AUC为0.921(95%CI:0.838～1.000).同时,校准曲线和决策曲线结果表明模型具有较好一致性和精准度.结论 根据患者基本信息和血清学指标,基于LASSO回归,利用性别、基线HBsAg水平、0～12周HBsAg下降水平和0～12周ALT下降水平构建了列线图,可以预测PEG-IFNα-2b治疗HBeAg阴性CHB患者实现HBsAg清除的概率,可为患者的临床治疗提供重要的参考.