非侵入性血清生物标志物模型:代谢功能障碍相关脂肪性肝炎(MASH)的早期诊断新突破
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代谢功能障碍相关脂肪性肝病(MASLD),原名非酒精性脂肪性肝病(NAFLD),目前已成为全球最常见的慢性肝脏疾病之一,全球约有25%至30%的人口受其影响。MASLD的最严重表现是代谢功能障碍相关脂肪性肝炎(MASH),其发生率大约为20%。MASH的特点包括肝细胞气球样变和肝脏的炎症反应,且有可能进一步发展为肝硬化、肝衰竭甚至肝癌。针对MASH的早期诊断、风险评估和治疗策略,研究人员提出了新的非侵入性诊断标志物,有望减少肝组织活检的应用,提高临床诊断的准确性和效率。
MASH的临床挑战与现有诊断方法
目前,MASH的诊断金标准仍为肝组织活检,尽管该方法可以提供肝脏病理学的详细信息,但其存在明显的局限性。首先,肝活检是一项侵入性操作,可能引发并发症,且不适合定期监测。其次,活检的敏感性和特异性并不完美,且存在一定的主观性,容易受到病理学家的判读差异影响。因此,寻找一种既能准确诊断MASH,又具备高敏感性和特异性的非侵入性标志物,成为当今肝病研究领域的迫切需求。
新的血清标志物模型:无创诊断MASH的希望
2024年11月4日,香港中文大学于君教授、黄炜燊教授、加州大学圣地亚哥分校的Rohit Loomba教授等联合研究团队在《Cell Metabolism》期刊上发表了题为《A blood-based biomarker panel for non-invasive diagnosis of metabolic dysfunction-associated steatohepatitis》的研究论文。这项研究的核心成果是成功开发出了一种血清蛋白标志物组合模型,能够准确区分代谢功能障碍相关脂肪性肝炎(MASH)和代谢功能障碍相关脂肪肝(MASL),并在诊断MASH时表现出显著的诊断效能。
研究团队从多个独立队列中收集了700例受试者的血清样本,这些样本分别来自香港、圣地亚哥、温州等地的患者。通过前期研究数据分析,研究人员筛选出了6种蛋白和17种临床变量,并结合随机森林算法和单因素逻辑回归方法,成功建立了一种基于7种血清蛋白和临床变量的生物标志物模型。该模型不仅能够准确诊断MASLD,还能够有效区分患有MASLD的患者中是否有MASH,并为疾病的早期识别提供了全新的工具。
三标志物组合模型的临床验证
为了提高临床应用的实用性和简便性,研究团队进一步优化了一个简化的模型,选取了三种标志物:CK-18(细胞角蛋白18)、CXCL10(趋化因子)和BMI(体质指数)。该组合模型在诊断MASLD时,表现出了出色的诊断效能,其受试者操作特征曲线(AUROC)达到了0.954;而在诊断MASH时,AUC为0.823,仍然表现出了良好的性能。更令人振奋的是,该模型在多个独立人群中的验证结果一致,分别为中国、美国和香港的三个人群的AUC为0.802、0.805和0.823,进一步证明了该模型的广泛适用性和准确性。
除了能够诊断MASH,该模型还在评估疾病进展和治疗效果方面表现出了潜力。通过对患者的治疗响应进行跟踪,该模型的AUC达到了0.857,表明其能够在一定程度上预测患者的临床改善情况,为临床医生制定个性化的治疗方案提供了依据。
对临床实践的影响
本研究的成功实施为MASH的非侵入性诊断提供了一个可行的解决方案。传统的肝组织活检不仅具备侵入性,而且存在一定的局限性,如样本代表性差、并发症风险等问题。因此,使用血清标志物模型进行诊断,具有明显的临床优势。首先,该模型能够无创、快速地评估患者是否患有MASLD及其是否进展为MASH,减少了患者的痛苦和潜在的风险。其次,随着模型的优化和临床验证,其高效性和准确性为日常临床应用提供了重要保障,尤其在疾病的早期筛查和风险评估中具有重要价值。
更为重要的是,该研究所开发的标志物组合还能够评估MASH的治疗效果,这为患者的治疗监测和个体化治疗提供了更多的可能性。通过定期检测患者的血清标志物水平,医生可以及时了解治疗进展,并根据患者的实际情况调整治疗策略,提高临床治疗的精度和有效性。
结论
这项研究通过多中心的人群研究,成功开发了一种基于血清蛋白标志物的非侵入性诊断模型,为代谢功能障碍相关脂肪性肝炎(MASH)的早期诊断提供了新的方向。该模型不仅能够提高MASH的诊断效率和准确性,还能够为评估治疗效果提供重要支持。随着该模型的进一步推广和优化,预计将在临床实践中发挥越来越重要的作用,降低肝组织活检的需求,并为MASH的早期干预和治疗提供更为精准的依据。这一创新研究标志着MASH诊断领域的重大进展,未来有望改善大量患者的预后和生活质量。
2024-12-04
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