【健研快讯】 基于血液的生物标志物组合,用于代谢功能障碍相关脂肪性肝炎的无创诊断

文摘   2025-01-17 10:40   湖南  

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研究背景:

代谢相关脂肪性肝病(MAFLD)及其严重亚型代谢功能障碍相关脂肪性肝炎(MASH),在全球范围内对约25%30%的人群构成了健康威胁,已成为慢性肝病的主要病因。目前,MASH的诊断主要依赖于肝活检,但该方法存在诸多局限性。比如,侵入性操作可能导致患者不适,高昂的费用增加了医疗负担,且不同观察者间的诊断结果可能存在差异,这些因素共同限制了肝活检在常规临床实践中的广泛应用。因此,迫切需要开发具有高敏感性和高特异性的非侵入性诊断技术,以实现对MASH患者的精准识别,从而为他们提供及时有效的治疗。

研究方法:

本研究共纳入700名参与者,其中包括184名来自香港的发现队列以及516名来自圣地亚哥、温州和香港的三个验证队列。研究团队通过测定6种候选的代谢功能障碍相关脂肪性肝炎(MASH)相关蛋白【细胞角蛋白-18CK-18)、趋化因子CXCL10、成纤维细胞生长因子21FGF21)、碳酸酐酶3CA3)、蛋白P62和角鲨烯单加氧酶(SQLE)】的血清水平,以筛选出潜在的生物标志物。
通过单变量逻辑回归和随机森林分析,研究团队构建了一个生物标志物组合,命名为N7-MASH。该组合包括3个与代谢功能障碍相关脂肪性肝炎(MASH)相关的蛋白标志物:趋化因子配体10CXCL10)、细胞角蛋白-18CK-18)和角鲨烯单加氧酶(SQLE);3个血液生化指标:糖化血红蛋白(HbA1c)、丙氨酸氨基转移酶(ALT)和天门冬氨酸氨基转移酶(AST);以及1个人体测量参数:种族特异性调整的体重指数(BMI)。经过进一步优化,研究者最终确定了一个更为精简的组合,即N3-MASH,该组合仅包含CK-18CXCL10和调整后的BMI
使用逻辑回归和支持向量机(SVM)进行10倍交叉验证,以训练分类模型,并确定最佳诊断生物标志物。通过ROC曲线下面积(AUROC)评估生物标志物组合的诊断性能。

研究结果:

生物标志物组合N3-MASH在区分MASLD患者与健康对照组方面的AUROC0.954,在MASLD患者中,N3-MASH识别MASH患者的AUROC0.823,特异性为90.0%,敏感性为62.9%,阳性预测值为88.6%N3-MASH在识别MASH患者方面的诊断性能在三个独立验证队列中得到了一致的验证,各个队列的AUROC值分别为0.8020.8050.823。此外,N3-MASH在识别MASH病情改善方面表现出色,其AUROC值达到0.857


研究结论:

N3-MASH生物标志物组合的研究提供了一种新的非侵入性诊断方法,用于识别代谢功能障碍相关脂肪性肝病。这一成果不仅为临床医生提供了一种新的诊断工具,有助于减少不必要的肝活检,还可能优化MASH的临床诊断流程,为患者带来更安全、更经济的诊断选择。






胡  莉      医学博士

内分泌与代谢病专业


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