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期刊简介

《临床肝胆病杂志》于1985年创刊,是中华人民共和国教育部主管,吉林大学主办,中华医学会肝病学分会学术支持的医学专业期刊,是我国首个肝胆病专业杂志。ISSN 1001-5256,CN 22-1108/R。 本刊为百种中国杰出学术期刊(2018年、2020年、2021年、2022年)、中国精品科技期刊暨“中国精品科技期刊顶尖学术论文(F5000)”项目来源期刊(2023-2026)、《科技期刊世界影响力指数(WJCI)报告》收录期刊(Q3区)、北大中文核心期刊、中国科技论文统计源期刊(中国科技核心期刊)、RCCSE中国权威学术期刊(A+)。

本刊以提升肝胆胰疾病临床诊疗水平和推动基础研究向临床转化为方向,以服务广大临床医生和科研工作者为己任,主要反映国内外肝胆胰疾病防治工作的重大进展,促进国内外肝胆胰领域学术交流。刊载内容实行肝胆胰并重,内外科并重,中西医并重,临床与基础并重。设述评、专家论坛、热点·视点·观点、学术争鸣、指南与规范、指南解读、论著、临床病例讨论、临床经验交流、病例报告、综述、国内外会议动态、国外期刊精品文章简介等栏目。

2026年01期
主编致辞

卓越领军 笃行至远——《临床肝胆病杂志》2026年主编致辞

贾继东;高沿航;

<正>星霜荏苒,华光常新。回望二〇二五,《临床肝胆病杂志》与时代同频、与学科共振,以“向新向优”的朝气铿锵进取,以“卓越领军”的担当砥砺深耕,站在创刊40周年的新起点,书写了期刊高质量发展的崭新篇章。卓越质量,引领前沿——《临床肝胆病杂志》精心组织12期重点号,汇聚13篇权威述评、47篇深度专家论坛、35部指南规范、3篇热点·视点·观点文章,全年发表学术论文399篇,基金论文比86.2%。

2026 年 01 期 v.42 ;
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述评

消除乙型肝炎病毒感染危害的关键科学问题与突破路径

王怡雪;彭博;魏磊;龙泉鑫;夏宇尘;孙银燕;李文辉;

乙型肝炎病毒(HBV)仅感染肝实质细胞,并在肝实质细胞核内形成共价闭合环状DNA(cccDNA)。HBV cccDNA是病毒基因转录的关键模板、子代病毒产生的唯一来源和病毒抗原表达的起始原因,是HBV持续感染的分子基础。因此,根治HBV慢性感染的关键在于清除和/或功能沉默cccDNA。本文从cccDNA合成、转录、清除及非实质细胞对cccDNA影响的全生命周期角度,讨论消除HBV感染危害所需要解决的科学问题,为未来根治HBV感染提供参考思路。

2026 年 01 期 v.42 ; 新发突发与重大传染病防控国家科技重大专项(2025ZD01906700)~~
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专家论坛

乙型肝炎病毒感染的自然控制和清除

叶建宇;王冰;顾乐言;樊映廷;陈捷亮;

乙型肝炎病毒(HBV)是一种独特的嗜肝DNA病毒,在肝细胞核内形成共价闭合环状DNA并可部分整合入宿主基因组,构成病毒持续感染的分子基础。HBV感染复制依赖多种肝细胞富集因子及微环境调控。宿主通过多种方式实现对HBV的自然控制和清除,包括以细胞毒性T细胞及自然杀伤细胞等细胞免疫介导的溶细胞性清除,以干扰素和各类细胞因子驱动的天然免疫与非溶细胞性清除,以及体液免疫中抗体介导的保护与清除。此外,细胞内限制性因子和通路、肝细胞分裂更新及基底硬度等肝脏微环境变化亦共同影响病毒控制和清除的效率与结局。本文深入阐明并动态解析相关机制,将有助于加深理解乙型肝炎慢性化及自愈和治愈的过程,为优化诊疗及研发新型干预策略提供理论基础。

2026 年 01 期 v.42 ; 国家自然科学基金(82372234,32570162); 国家重点研发计划(2022YFA1303600)~~
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基于共价闭合环状DNA动力学的慢性乙型肝炎治疗策略

胡接力;黄爱龙;

实现慢性乙型肝炎病毒(HBV)感染的普遍治愈,是乙型肝炎研究领域的最高目标。深入探索HBV感染治愈的可能途径,对于明确关键研究方向具有重要意义。共价闭合环状DNA(cccDNA)作为HBV复制循环中最难以被清除的遗传物质,既是实现治愈的主要障碍,也是构建治愈策略分析框架的核心基点。本文在概述“cccDNA动力学”思维框架的基础上,进一步阐释其核心内涵,并以此为依据系统探讨论述促进cccDNA衰减的关键策略。

2026 年 01 期 v.42 ; 国家重点研发计划(2022YFA1303600); 国家自然科学基金重点项目(82530076);国家自然科学基金面上项目(82470634)~~
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国外期刊精品文章简介

Hepatology|生物可解释深度学习衍生的磁共振成像表型揭示肝内胆管癌淋巴结受累风险并预测新辅助治疗反应

王文涛;

<正>肝内胆管癌术前淋巴结分期是决定清扫范围与治疗路径的关键环节,但常规影像学手段对隐匿性淋巴结转移的识别仍然受限。2026年1月,复旦大学附属中山医院饶圣祥、王满宁、董良庆、朱凯作为共同通信作者在Hepatology发表的研究发现,通过Swin UNETR架构的Transformer深度学习模型(SwinU),以多序列磁共振的肿瘤区域图像作为输入进行淋巴结转移风险任务训练,并将SwinU输出与临床-影像学变量融合,最终构建了综合预测模型SwinU-CliRad,能够实现更可靠的淋巴结风险分层与治疗决策支持。

2026 年 01 期 v.42 ;
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