據最新研究數據，全球成人非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）的流行率高達32.4%1。NAFLD俗稱“脂肪肝”，2020年Eslam等專家建議將NAFLD更名為代謝相關脂肪性肝病（MAFLD）2，該疾病是一種與胰島素抵抗和遺傳易感性密切相關的獲得性代謝應激性肝損傷3，與糖尿病等代謝類疾病的高發密切相關，同時常伴隨代謝紊亂、累及多系統疾病4，若不及時干預，可發展為肝硬化甚至肝癌，且其伴隨的代謝紊亂也會加速糖尿病、心血管病等慢性疾病的發展，對生命健康造成嚴重的威脅。因此脂肪肝的早期發現、早期診斷至關重要。
基于振動控制瞬時彈性成像技術（VCTE?）大量循證醫學證據，FibroScan?產品可以無創無痛、定量、準確地評估肝臟纖維化和肝臟脂肪變，已越來越廣泛地應用于脂肪肝的早期篩查、風險分層和患者管理。同時由于FibroScan?產品檢測流程高度標準化、操作簡單等優勢，隨著肝病及相關學界對脂肪肝管理的不斷重視，各大權威機構相繼在其最新發布的脂肪肝相關國際指南中一致推薦FibroScan?作為脂肪肝患者風險分層和管理路徑的必要工具。
正在火熱召開的2023年亞太肝病研究協會（APASL）第32屆年會，提及FibroScan?的脂肪肝相關研究，就有超過三十篇的摘要發表。愛科森?學院精選其中5篇摘要，介紹在不同國家或地區、不同人群中關于FibroScan?進行脂肪肝人群的篩查和管理的臨床價值和應用經驗。
01
印度：普通人群
來自印度肝臟膽道科學研究所(ILBS)的研究報道了FibroScan?在普通人群中代謝性脂肪性肝病（MAFLD）流行病學調查的相關應用。此項樣本量為6146例的橫斷面研究（2021-2022年在德里隨機選擇的成人樣本）中，收集了FibroScan?檢測、包括ALT與AST等在內的血液檢測數據和其他醫療數據，結果發現MAFLD的患病率為56.4%，年齡超過40歲、肥胖者、運動少的人群的MAFLD患病率更高，而在MAFLD人群中，發生肝纖維化的患者較為常見，且MAFLD比非MAFLD人群數量發生進展型肝纖維化高出3倍以上。該研究顯示MAFLD在普通人群的流行率很高，并呼吁公共應重視MAFLD疾病的嚴重性以及早期預防。
02
臺灣：健康體檢人群
來自國立臺灣大學醫學院的研究報道了FibroScan?在健康體檢人群中的脂肪肝篩查和代謝相關脂肪性肝病（MAFLD）患者風險分層相關應用。該回顧性隊列研究納入174例受試者，采用FibroScan?受控衰減參數(CAP?)≥215 dB/m的標準5來定義脂肪變性，并遵循APASL2020指南標準來診斷MAFLD2，而當MAFLD患者的谷丙轉氨酶（ALT）或谷草轉氨酶（AST）高于正常上限40IU /L則定義為脂肪性肝炎型MAFLD。結果顯示40.8%具有CAP?定義的脂肪變性，31%為MAFLD，而MAFLD患者中有30%提示肝功能異常、7.4%的FAST?（基于FibroScan?的肝硬度、CAP?和AST）評分>0.35提示進展為脂肪性肝炎的風險較高；該研究中脂肪性肝炎型MAFLD的FibroScan?肝臟硬度值和FAST?評分較高，其次是肝功能正常的MAFLD和非MAFLD。該研究證實了Fibroscan?在MAFLD和相關脂肪性肝炎風險分層的應用價值。
03
香港：T2D人群
來自香港將軍澳醫院的研究報道了FibroScan?在2型糖尿病（T2D）患者中代謝性脂肪性肝病（MAFLD）和進展型肝纖維化篩查的相關應用。研究指出T2D是MAFLD的高風險人群，篩查MAFLD對改善患者臨床結局非常重要，其中FibroScan?在初級篩查中用于提高進展型肝纖維化的診斷準確性起到關鍵作用。研究納入193例T2D患者，對FIB-4評分≥1.3的患者進行基于FibroScan?的肝臟纖維化和脂肪變性評估，其中64%有脂肪變性（以FibroScan?的CAP?≥248定義6），17.5%有進展型肝纖維化（以FibroScan?的LSM＞8 kPa定義7），7.9%有肝硬化（以FibroScan?的LSM＞12 kPa定義7）。該研究認為序貫使用無創檢測（如FIB-4評分聯合FibroScan?）有助于患者的風險分層管理和分級診療，提高醫療資源利用效率，具有潛在的成本效益 。
04
臺灣：病態肥胖人群
來自臺北醫科大學附屬醫院的研究報道了基于FibroScan?等無創檢測的機器學習模型在病態肥胖患者中篩查非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）顯著纖維化的應用。該前瞻性研究納入130例病態肥胖患者，以肝活檢作對照，并進行了血清學檢測、FibroScan?和超聲檢查等，35.4%有顯著肝纖維化（≥F2），19.2%患糖尿病，FibroScan?測量的肝臟硬度（LSM）平均值為8.5 kPa，結合血清學檢測結果，通過對支持向量機（SVM）、隨機森林（RF）、K-近鄰算法（KNN）、XGBoost和人工神經網絡（ANN）等機器學習模型的訓練來預測顯著肝纖維化，結果發現SVM和XGBoost具有最佳預測能力（受試者操作曲線下面積分別為0.80、0.78）。該研究表明機器學習模型利用血清生物標志物、超聲纖維化評分和FibroScan?能夠準確地預測病態肥胖患者的顯著肝纖維化，可作為篩查工具。
05
泰國：隨訪中的脂肪肝人群
來自泰國宋卡王子大學的研究報道了通過生活方式干預來促進代謝性脂肪性肝病（MAFLD）患者脂肪變性改善過程中FibroScan?的相關應用。此項為隨機對照試驗（RCT）研究，納入的150例MAFLD患者中有47%在24周時實現了脂肪變性的改善（以FibroScan?的CAP?值減少>10%來定義），脂肪變性改善與無改善的患者相比，體重下降更多、運動時間更多及久坐時間更少，且該研究中體重減輕和運動時間增加及久坐時間減少獨立相關。該研究表明增加運動時間和減少久坐時間與MAFLD患者肝臟脂肪變性的改善明顯相關，應鼓勵所有MAFLD患者多參與體育運動。
從國內外的研究趨勢來看，從基層社區到專科涵蓋社康、體檢科、代謝病或糖尿病門診、減重科、消化科、肝病專科等等，無論對于脂肪肝患者的篩查還是管理，FibroScan?將成為全球脂肪肝防治道路上不可或缺的工具。
我們期待FibroScan?能更多地深入到脂肪肝的多學科及全程管理，發揮其對肝臟疾病篩查及輔助診斷的優勢，對疾病的早篩、早診、早治，對醫療機構的雙向轉診，對醫療資源的平衡利用，發揮其應有的價值！
更多關于第32屆APASL年會的學術動態，敬請關注愛科森?學院推送。
參考文獻
1. Riazi, Kiarash et al. “The prevalence and incidence of NAFLD worldwide: a systematic review and meta-analysis.” The lancet. Gastroenterology & hepatology vol. 7,9 (2022): 851-861
2. Eslam, Mohammed et al. “A new definition for metabolic dysfunction-associated fatty liver disease: An international expert consensus statement.” Journal of hepatology vol. 73,1 (2020): 202-209
3. 非酒精性脂肪性肝病防治指南（2018 年更新版）.實用肝臟病雜志,2018,21（2）:177-187
4. Younossi, Zobair et al. “Global Perspectives on Nonalcoholic Fatty Liver Disease and Nonalcoholic Steatohepatitis.” Hepatology (Baltimore, Md.) vol. 69,6 (2019): 2672-2682
5. Karlas, Thomas et al. “Non-invasive assessment of hepatic steatosis in patients with NAFLD using controlled attenuation parameter and 1H-MR spectroscopy.” PloS one vol. 9,3 e91987. 17 Mar. 2014
6. Karlas, Thomas et al. “Individual patient data meta-analysis of controlled attenuation parameter (CAP) technology for assessing steatosis.” Journal of hepatology vol. 66,5 (2017): 1022-1030
7. Papatheodoridi, Margarita et al. “Refining the Baveno VI elastography criteria for the definition of compensated advanced chronic liver disease.” Journal of hepatology vol. 74,5 (2021): 1109-1116
