导语：本文为一项Meta分析，揭示了非侵入性筛查在筛查代谢功能障碍相关脂肪性肝炎中的准确性，为肝病临床筛查提供了新方案。
研究背景
近年来，代谢功能障碍相关脂肪性肝病（metabolic associated fatty liver disease，MASLD）已成为全球最常见的慢性肝病之一，影响着25%～30%的人群。MASLD的病理范围从单纯的脂肪积累（孤立性脂肪肝）到伴有炎症和肝细胞损伤的脂肪积累（肝细胞气球样变），统称为代谢功能障碍相关脂肪性肝炎（metabolic associated fatty liver disease，MASH），以及不同程度的纤维化直至肝硬化（F0-4）。随着疾病阶段的恶化，从孤立性脂肪肝到MASH伴纤维化再到肝硬化，患者的不良临床结局风险逐渐增加。鉴于这些疾病的高发病率，评估治疗方法的临床试验很多。然而，临床试验的基线阶段需要进行组织学分类，以识别MASH和纤维化的分期，从而确定符合条件的患者。然而，即使是病理学家在评估组织学疾病严重程度时也存在显著的差异。此外，活检因为其侵入性和价格高，不适合进行筛查。因此，迫切需要非侵入性筛查策略，以识别更有可能符合组织学资格标准的人群。2024年7月，Liver Int发表了一篇题为“Diagnostic Accuracy of Non-invasive tests to Screen for at-Risk MASH-An Individual Participant Data Meta-Analysis”的文章，对MASH非侵入性筛查方法进行了Meta分析，为MASH筛查工作提供了新的方法选择。
研究方法
本研究是一项个体参与者数据的Meta分析，旨在评估非侵入性筛查（non-invasive tests，NITs）在筛查MASH中的准确性。研究纳入了2 281个独特病例，主要评价指标包括受试者工作特征曲线下面积（area under the receiver operating characteristic curve，AUROC）和筛查失败率（screening failure rate，SFR）。
研究结果
非侵入性测试的诊断准确性
本研究评估了几种NITs在筛查MASH中的准确性。研究结果显示，FAST评分（FibroScan-AST Scro)、使用振动控制瞬态弹性测量的肝硬度（liver stiffness measurement using vibration-controlled transient elastography，LSM-VCTE）、纤维化-4评分（fibrosis-4 score，FIB-4）和NAFLD纤维化评分（non-alcoholic fatty liver disease fibrosis score，NFS）在诊断MASH+F2-4时的AUROC分别为0.78、0.75、0.68和0.57。这些数据表明，FAST评分和LSM-VCTE在诊断MASH+F2-4方面表现较好，而FIB-4和NFS的诊断性能相对较低。
筛查失败率
研究进一步探讨了如何通过这些NITs优化筛查失败率。结果显示，使用FAST评分的阈值为0.8时，筛查失败率为34%，灵敏度为26%，每100名患者中有8例真阳性病例被检测出。而LSM-VCTE在阈值为14.1 kPa时，灵敏度为38%，筛查失败率为46%，每100名患者中有12例真阳性病例被检测出。FIB-4和NFS在实现相同筛查失败率时的最小化筛查失败率分别为42%和62%（图1）。这些结果表明，通过合理选择阈值，可以有效减少不必要的肝脏活检，从而提高筛查效率。
不同组合的效能
研究还评估了不同组合测试的效能。FIB-4和LSM-VCTE的组合在检测MASH+F2-3时，筛查失败率为67%和灵敏度为60%。这种组合测试策略不仅保持了较高的诊断性能，而且通过减少LSM-VCTE检查的需求，降低了资源消耗。此外，FAST、FIB-4和NFS在诊断MASH+F4时的AUROC分别为0.79、0.81和0.76，显示出较高的诊断准确性。
不同亚组的诊断性能
研究还对不同亚组的诊断性能进行了分析。结果显示，LSM-VCTE在BMI小于30 kg/m²的患者中表现更好，而在没有2型糖尿病的患者中，NFS的表现更佳。此外，使用M探头进行LSM-VCTE测量，筛查性能也有所提高。这些发现提示，不同患者群体可能需要不同的筛查策略，以实现最佳的筛查效果。
总结
本研究评估了NITs在筛查MASH患者中的有效性，为临床实践提供了更可靠的指导。研究结果强调了在临床试验中应用NITs的潜在价值，尤其是在减少筛查失败率和降低患者接受活检的需求方面。
参考文献
MÓZES F E, LEE J A, VALI Y, et al. Diagnostic accuracy of non-invasive tests to screen for at-risk MASH-An individual participant data meta-analysis[J]. Liver Int, 2024, 44(8): 1872-1885. DOI: 10.1111/liv.15914.
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编辑：石头
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