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TUhjnbcbe - 2024/8/25 16:21:00
月度重磅文献

国际顶尖胃肠病学期刊《Gut》发表VCTE?研究成果:确立最新肝脏硬度阈值

近期,来自国际领先的胃肠病学杂志,英国胃肠病学会的官方期刊,以发表消化道、肝脏、胆道和胰腺的一流临床研究而享有盛誉,影响因子31.的《Gut》中的最新一项研究显示,通过FibroScan?的VCTE?技术确立的最新肝脏硬度(LS)阈值可准确预测非酒精性脂肪性肝炎(NASH)和进展型肝纤维化患者的疾病进展和临床预后。

“回顾性研究显示,基于VCTE?[振动控制瞬时弹性成像技术]的LS[肝脏硬度值]增加与NAFLD[非酒精性脂肪性肝病]患者的疾病进展风险有关,但通过在肝活检证实的进展型肝纤维化且具有显著特征的NASH队列中提供的前瞻性数据却十分有限。

同时,对于预测肝纤维化进展和失代偿的最佳LS的阈值依旧是未知的。

而这项LS新阈值确立具有更高的可靠性和准确性,因为它们是基于四项大型随机对照试验而得出的高质量前瞻性研究数据。”

--RohitLoomba博士、该研究通讯作者

文献摘要

背景与目的

在非酒精性脂肪性肝炎(NASH)患者中,通过振动控制瞬时弹性成像(VCTE?)测量的肝脏硬度(LS)与肝脏相关死亡和失代偿的风险增加有关,而目前的研究在桥接型肝纤维化(F3)和肝硬化(F4)患者中,对于进展至肝硬化和肝功能失代偿风险较高的理想阈值提供的前瞻性数据比较有限。

本研究主要目的是确定LS的阈值,预测NASH引起的桥接型纤维化和肝硬化受试者的临床预后风险。次要目的是研究LS的变化与临床预后之间的关联,并比较Agile3+和Agile4分数的预后性能,以确定肝纤维化进展和肝脏相关事件的风险。

研究方法

受试者从selonsertib(司隆色替)和simtuzumab(司妥昔单抗)的四项大型随机安慰剂对照试验中招募。他们是患有进展型肝纤维化和肝硬化的NASH患者,共计名。

在基线(所有患者)、第48周(所有患者)和第96周(仅Simtuzumab实验)对肝脏纤维化进行了集中分期。

结果

桥接型纤维化(F3)受试者进展为肝硬化的情况:

在中位数为16.6个月的随访期间,16%的桥接型肝纤维化的受试者已进展为肝硬化。

*LS最佳阈值≥16.6kPa可预测肝硬化的发展(见图1)

图1:LS≥16.6kPa与NASH患者进展为肝硬化的风险增加有关

LS增加≥5kPA(≥20%)是进展为肝硬化的预测因素(见图2)。

图2:LS增加5kPa(或增加20%)可预测进展为肝硬化的情况

预测进展为肝硬化的最佳Agile3+阈值为≥0.90,且作为独立的预测因素。

肝硬化(F4)受试者的肝脏相关事件:

4%的肝硬化(F4)受试者在中位数为16.2个月的随访期间发生了肝脏相关事件

*LS最佳阈值≥30.7kPa可预测肝硬化受试者的肝脏相关事件

图3:LS≥30.7kPa可预测NASH患者中肝脏相关事件的发展

在继发于NASH的基线为肝硬化(F4)患者中,基于VCTE?的LS≥30.7kPa与肝脏相关事件的风险增加(8倍)有关(见图3)。

*在肝硬化(F4)的受试者中,预测肝相关事件的最佳Agile4阈值是≥0.72。

“这是一项具有重大意义的研究成果,它为研究人员和医疗从业人员提供了宝贵的洞察。

对于临床试验来说,[这些阈值]可以进一步细化或丰富适合参加试验的患者,因为他们的临床问题风险较高,如果药物有效,这些问题可能会得到缓解。

对于临床实践来说,这或许能够识别患者是否应该尽早进入临床试验,或者更重要的是,需要转诊并进行肝移植评估。同时,我们有必要开始或加速肝癌的筛查,尤其是随着肝纤维化发展到后期,肝癌将成为一种极具侵袭性风险的疾病。”

--纽约西奈山伊坎医学院肝病科主任ScottL.Friedman博士

小知识总结

基于VCTE?的肝脏硬度(LS)是肝硬化和肝脏相关事件的预测手段。

预测从桥接型纤维化发展到肝硬化的最佳LS阈值是16.6kPa。

对于肝硬化患者,预测肝脏相关事件,如腹水、肝性脑病、门静脉高压相关的消化道出血、肝移植或死亡的最佳LS阈值是30.7kPa。

Agile3+和Agile4的得分是该队列中疾病进展的重要预测因子。

在这项对NASH和通过肝活检证实的进展型纤维化患者(F3-F4)的四个大型随机对照试验的分析中,预测肝硬化患者的桥接纤维化进展和肝脏相关事件发展的最佳阈值分别为16.6kPa和30.7kPa。

这些阈值或有助于对NASH患者进行风险分层,从而为他们提供更多的临床监测,或针对新疗法开展临床试验。

参考文献:1.LoombaR,HuangDQ,SanyalAJ,etal.Liverstiffnessthresholdstopredictdiseaseprogressionandclinicalout
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