肝脏会在经历部分肝切除后迅速启动再生程序，即剩余肝组织会在肝细胞生长因子、表皮生长因子等多种因素驱动下再生，在数周至数月内恢复至接近原有体积与功能
[1-2]。在病毒性、化学性或药物性肝损伤后同样会触发再生机制，激活肝卵圆细胞、肝星状细胞等肝脏内干细胞，通过内分泌、旁分泌等途径影响肝脏局部炎症微环境，并协同受损较轻的肝细胞修复增殖
[3-4]。受多种复杂因素影响，不同病理状态下肝再生能力及效率间差异显著。随着肝损伤及肝纤维化程度的不断加重，细胞外基质过度沉积，再生能力持续降低
[5-6]，严重影响疾病临床转归。因此，精准全面评估肝再生尤为重要。然而，传统肝再生评估与预测方法可选择性较少，且在多因素交互网络及个体化精准预测上存在局限，精度有限、时效性欠佳
[7-8]。近年来，人工智能（artificial intelligence, AI）技术在肝脏再生研究中展现出强大的数据处理与复杂模式识别专长，可依托海量的医学数据储备能力及图像识别能力，全面考量肝脏再生能力
[9]。AI与肝脏研究正逐步从基础研究渗透到临床实践各个环节。本文就AI在肝再生评估及预测中的应用现状及前景作一述评，为推动肝再生研究与临床实践革新提供参考与借鉴。
1 以影像学数据驱动，整合临床指标，建立肝再生预测模型
1.1 肝脏体积及形态精准量化
AI通过算法升级可实现对CT、MRI等影像数据的基础上自动分割肝实质，对肝脏体积实现“毫米级”精确计算，远超传统手动测量法
[10-11]。通过影像追踪能动态绘制肝切除或损伤后肝脏体积恢复曲线，清晰洞察肝脏快速再生的速率拐点
[10-11]，精准指导围手术期营养支持调整时机。借助影像纹理分析技术，AI技术能清晰展现肝实质影像纹理细节，客观反映肝细胞排列、纤维化程度等微观改变
[12]。结合血流动力学模型，通过分析肝动脉、门静脉血流灌注参数，血流速度、血容量分布，实现肝脏血供重建进程与再生匹配度量化，在肝移植术后预测急性排斥致血流障碍影响再生准确率超过80%，可提前5 ~ 7 d预警肝功能异常
[13-14]。
1.2 AI赋能动态监测肝再生进程
通过持续监测术后血清丙氨酸氨基转移酶（alanine aminotransferase, ALT）、天冬氨酸氨基转移酶（aspartate aminotransferase, AST）、胆红素、凝血因子等指标变化趋势，AI可实时反馈肝脏再生对放化疗、靶向治疗响应，及时反馈再生抑制迹象
[15-17]，如肝癌患者在接受经肝动脉化疗栓塞术（transcatheter arterial chemoembolization, TACE）治疗后，若监测到肝酶持续异常升高并伴血小板减少，多提示肝脏损伤过度、再生受阻。提示医生调整抗凝药物方案或更改治疗药物以维持肝脏功能储备与肿瘤控制平衡。有研究显示
[18]，深度神经网络AI模型能以超过85%准确率预测术后特定时间点肝脏体积恢复程度，相较传统线性回归模型，更好捕捉非线性变量关系，为个体化手术规划提供关键依据。相较于传统肝功能指标，影像组学能早数周察觉肝脏实质结构重塑、新生血管生成等再生迹象；结合深度学习语义分割模型，精准量化肝小叶修复范围及纤维化逆转程度，实时反馈治疗干预下肝细胞再生空间分布动态，指导治疗方案动态调整。
1.3 机器学习构建综合预后模型
基于机器学习算法（如决策树、随机森林、神经网络等）
[19-21]，整合术前患者临床特征（年龄、性别、基础肝病类型）、实验室指标（肝功能参数、凝血功能、炎症因子）、影像学参数（肝脏体积、质地、血管胆管分布）及手术相关信息（切除范围、手术时长、出血量），AI可构建高精准肝再生预测模型
[22-23]。通过对以上临床参数综合汇总，集合影像数据、血清学标志物、肠道微生物组学及患者主观症状信息，AI多模态融合模型可实现肝细胞再生全方位监测体系。这类模型可实现术后肝功能衰竭、胆汁漏等并发症风险的精准分层，进而预测肝部分切除术后主要并发症发生风险，助力临床围术期个性化管理，进一步筛选高风险需强化监护治疗个体。如利用贝叶斯网络融合模型综合分析肠道菌群失衡纠正与肝细胞增殖相关性
[24]，依患者乏力、食欲改善趋势协同影像功能恢复证据，精准判断肝细胞再生整体成效，为临床决策提供立体信息支撑。
2 协同多种分子组学技术，解析肝再生的影响因素
2.1 转录组学挖掘关键基因调控网络
AI解析肝脏组织转录组学测序大数据，对肝再生各阶段特异性高表达基因集进行锁定，构建基因共表达与调控网络
[25]。如发现Hippo
[26-27]、Wnt信号通路关键基因时空特异性表达模式，识别潜在驱动再生核心基因标志物，不仅加深机制理解，更催生无创外周血基因检测组合用于临床肝再生动态监测，部分成果已进入前瞻性验证队列。
2.2 蛋白质组学映射功能分子全景
AI蛋白质组学分析联合质谱技术，可聚焦细胞增殖
[28]、代谢重塑
[9]、细胞间通信关键蛋白的动态变化，量化磷酸化、糖基化等蛋白修饰的丰度
[29-31]，绘制肝再生分子功能图谱，直观呈现再生进程核心生物学进程切换。
2.3 单细胞测序构建肝细胞再生相关基因调控模块
单细胞RNA测序技术生成海量肝细胞转录组学数据，通过t-SNE、UMAP等无监督聚类算法可精准分类不同肝细胞亚型、不同分化阶段及不同功能状态
[32]；基于基因共表达网络分析的机器学习方法，构建肝细胞再生相关基因调控模块
[33]，识别如HNF4α、FOXA2等核心转录因子，进而揭示肝硬化进程中细胞特异性再生信号通路紊乱细节。
2.4 空间多组学定性、定位空间相关基因交互热点区域
AI驱动的图像分析与生物信息学工具通过整合单细胞测序与空间转录组、蛋白质组数据，可重构肝硬化肝脏三维细胞微环境图谱，定位肝细胞与周围组织细胞及细胞外基质空间交互热点区域
[34-35]；运用深度学习预测模型，量化成纤维细胞分泌因子浓度梯度对邻近肝细胞再生刺激或抑制效应，阐明微环境“生态位”改变制约肝细胞再生分子地理架构，为靶向修复再生微环境提供精准靶点
[36]。
3 通过优化肝再生策略，预测肝细胞再生潜能
AI利用自然语言处理技术挖掘海量医学文献、电子病历数据，可系统梳理肝再生潜在影响因素全景图，发现其间关联，如特定肠道微生物群落结构变化与肝再生速率相关性等
[37]；借助特征选择算法，从庞杂的临床数据中精准筛选关键驱动因素，明确肝炎、肝纤维化、脂肪肝等不同肝脏背景肝切除术后肝再生核心调控节点差异，为靶向干预策略研发指明方向，有利于推动基础研究向临床转化。
3.1 通过优化药物精准筛选与设计启动肝细胞增殖程序
AI虚拟筛选技术对数百万小分子化合物库与肝细胞再生关键蛋白（如EGFR、MET等受体酪氨酸激酶等）晶体结构对接模拟，快速锁定潜在促再生先导化合物
[12,38]；基于生成对抗网络（generative adversarial network, GAN）设计新型生物活性分子，优化分子活性、溶解性及药代动力学特性
[39-40]；运用强化学习算法迭代优化联合用药方案，依肝硬化不同分期、个体基因背景智能推荐最佳药物组合，最大化激活肝细胞增殖程序
[41-42]。通过分析药物分子结构与肝再生相关细胞信号通路交互大数据，筛选潜在促肝再生药物组合，模拟药物体内代谢动力学过程，优化剂量与给药时机，加速研发进程
[43]；在细胞治疗领域，AI辅助设计智能生物反应器，依肝再生实时状态动态调控干细胞培养微环境参数（氧浓度、营养供给、力学刺激）
[44-45]，提升干细胞治疗促进肝再生疗效，实现治疗精准化、智能化。
3.2 辅助优化干细胞预处理途径方法，增强干细胞的治疗效果
在干细胞治疗肝硬化中，AI可辅助优化干细胞来源、预处理方法及移植途径，分析多中心临床数据与基础研究成果。利用AI决策树模型筛选最佳干细胞供体特征（年龄、性别、组织来源特异性标志物）
[46]；通过机器学习调控干细胞体外培养微环境因子组合（如特定生长因子浓度、氧张力、机械力刺激参数），诱导干细胞向成熟肝细胞高效分化
[47-48]；利用AI影像导航实现干细胞肝内精准靶向移植，提升植入细胞存活、归巢及旁分泌促再生效能。
3.3 通过临床大数据建模，动态监测数据整合，指导抗炎保肝治疗强度
通过收集肝硬化患者临床特征（病因、病程、Child-Pugh分级）、实验室检查（血清白蛋白、胆红素、凝血酶原时间、生长因子水平）及影像特征（肝脏硬度值、脾肿大程度、门静脉血流动力学参数），支持向量机、深度学习神经网络等机器学习算法能构建肝细胞再生潜能预测模型
[49-50]。研究显示，基于梯度提升决策树模型能以超过 80%准确率区分高、低再生潜能患者群体，辅助医生早期筛选适宜积极干预个体，避免无效治疗投入，合理规划个性化诊疗路径。结合连续血清标志物波动、肝脏弹性成像动态变化及穿戴式设备收集患者日常活动代谢数据，利用AI时间序列分析模型实时跟踪肝细胞再生动态趋势；引入长短期记忆网络（long-short term memory, LSTM）捕捉再生进程关键转折点，通过预测急性炎症发作后肝细胞增殖反弹时机，提前调整抗炎保肝治疗强度，护航肝细胞有序再生修复。
4 局限与不足
现有多数研究依赖阶段性采样，缺失连续实时监测数据链，难以捕捉肝再生急性应激启动、波动修复全过程精细动态，尤其在急性肝衰竭快速演变或慢性肝病反复损伤再生场景，数据断档阻碍AI精准建模刻画复杂再生轨迹，致模型预测短期波动与长期趋势乏力。深度学习为主的AI算法生成复杂决策模型，输出肝再生评估预测结果却难提供直观清晰解释，临床医生难洞悉模型基于何种关键影像特征、分子标志物或临床组合做出判断，信任隔阂阻碍AI深度嵌入临床流程，如AI预警肝再生停滞却无法阐明内在生物学逻辑，医生难以抉择后续干预策略，急需可视化、交互式解释工具化解困境。
此外，医学专家与AI工程师知识结构迥异，沟通协作存在壁垒，医学需求精准转译为AI技术难题求解常遇偏差；医疗监管滞后于技术创新，AI辅助肝细胞再生诊疗产品审批标准模糊，临床试验设计、伦理审查挑战重重，迟滞临床应用转化节奏。
5 小结与展望
AI深挖个体遗传易感、免疫微环境特质和生活方式对肝再生影响，融合全球临床经验大数据，为患者定制手术切缘规划、围术期免疫营养支持、康复促进专属路径，如为特定基因多态性影响再生个体精准匹配细胞因子治疗，激发最大再生潜能，实现疗效最优化。全生命周期健康守护：长期追踪肝再生后远期功能退变、肿瘤复发风险，AI精准分层预后，定制随访节律、检查套餐及健康生活处方，延缓慢性肝病纤维化进程，预防肝癌“二次打击”，从治病转向全生命周期健康管理，重塑肝病患者生存轨迹，提升生存质量与预期寿命。
未来，通过进一步拓展应用维度，AI有望贯穿慢性肝炎及肝硬化患者的“防-诊-治-康”全生命周期，从早期风险预警、病因精准诊断，到再生治疗全程导航、康复长期管理，构建智能化、连续性诊疗生态；伴随基因编辑、类器官培养技术成熟，AI将协同解析肝细胞再生遗传密码与三维器官发生机制，催生根治肝硬化革命性疗法，重塑肝脏再生医学蓝图，引领全球肝硬化防治迈向精准治愈新时代。
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