Noninvasive biomarkers in the diagnosis of nonalcoholic fatty liver disease

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

This article presents information about traditional and proprietary fibrosis and steatosis scales in nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD): NAFLD fibrosis score, BARD, FIB-4, APRIL, FLI, HSI, LAP, and others. Noninvasive methods of NAFLD recognition have a number of advantages over histological examination of liver biopsy specimens and instrumental methods – ultrasound and magnetic resonance elastography. They contain simple, accessible and inexpensive clinical and laboratory parameters that allow estimating the severity of NAFLD and predictors of its unfavorable course. Domestic and foreign authors proved a close association of these scales with morphological and sonographic signs of NAFLD. These fibrosis and steatosis scales are recommended for use as first-line diagnosis in primary care settings for population-based studies.

作者简介

Olga Dudanova

Petrozavodsk State University

编辑信件的主要联系方式.
Email: odudanova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-2613-5694

Doctor of Medical Sciences, professor, head of Propaedeutics of Internal Diseases and Hygiene Department, Medical Institute

俄罗斯联邦, 185910, Petrozavodsk, Lenina av., 33

参考

  1. Ивашкин В.Т., Маевская М.В., Жаркова М.С. и др. Клинические рекомендации Российского общества по изучению печени по диагностике и лечению неалкогольной жировой болезни печени. Российский журнал гастроэнтерологии, гепатологии, колопроктологии. 2022; 32(4): 104–140. DOI https://doi.org/10.22416/1382-4376-2022-32-4-104-140
  2. Лазебник Л. Б., Голованова Е. В., Туркина С. В. и др. Неалкогольная жировая болезнь печени у взрослых: клиника, диагностика, лечение. Рекомендации для терапевтов, третья версия. Экспериментальная и клиническая гастроэнтерология. 2021; 185(1): 4–52. doi: 10.31146/1682-8658-ecg-185-1-4-52
  3. Younossi ZM, Golabi P, Paik JM et al. The global epidemiology of nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) and nonalcoholic steatohepatitis (NASH): a systematic review. Hepatology. 2023; 77(4): 1335–1347. doi: 10.1097/HEP.0000000000000004.
  4. Селиверстов П.В., Джадхав С.Н., Цурцумия Д.Б. и др. Неалкогольная жировая болезнь печени: возможности диагностики. РМЖ. 2019; 5: 36–40.
  5. Angulo P, Hui JM, Marchesini G. et al. The NAFLD fibrosis score: a noninvasive system that identifies liver fibrosis in patients with NAFLD. Hepatology. 2007; 45(4): 846–854. doi: 10.1002/hep.21496. PMID: 17393509.
  6. Harrison SA, Oliver D, Arnold HL, Gogia S, Neuschwander-Tetri BA. Development and validation of a simple NAFLD clinical scoring system for identifying patients without advanced disease. Gut. 2008; 57(10): 1441–1447. doi: 10.1136/gut.2007.146019.
  7. Sterling RK, Lissen E, Clumeck N. et al. APRICOT Clinical Investigators. Development of a simple noninvasive index to predict significant fibrosis in patients with HIV/HCV coinfection. Hepatology. 2006; 43(6): 1317–1325. doi: 10.1002/hep.21178. PMID: 16729309.
  8. Lin ZH, Xin YN, Dong QJ. Et al. Performance of the aspartate aminotransferase-to-platelet ratio index for the staging of hepatitis C-related fibrosis: an updated meta-analysis. Hepatology. 2011; 53(3): 726–736. doi: 10.1002/hep.24105.
  9. Маршалко Д.В., Пчелин И.Ю., Шишкин А.Н. Неалкогольная жировая болезнь печени: коморбидность, клиническое значение и методы диагностики фиброза печени. Juvenis scientia. 2018; 2:14–17. – EDN YSMDUQ.
  10. Шичкин М.Ф., Жирков И.И. Неинвазивные методы диагностики неалкогольной жировой печени у военнослужащих. Известия Российской военно-медицинской академии. 2022; 41 (S2): 461–464. – EDN UNPRVQ.
  11. Пархоменко Л.К., Страшок Л.А., Хоменко М.А. Особенности использования неинвазивных тестов оценки фиброза печени у подростков с ожирением. Здоровье ребенка. 2019; 14 (S1): 72–76. doi: 10.22141/2224-0551.14.0.2019.165523. – EDN ZQYZID.
  12. Akpoigbe K, Bath K, Genao A, Culpepper-Morgan J. Performance of Non-invasive Biomarkers of Liver Fibrosis Amongst Hispanics and African Americans. Cureus. 2023; 15(2): e35032. doi: 10.7759/cureus.35032.
  13. Amernia B, Moosavy SH, Banookh F, Zoghi G. FIB-4, APRI, and AST/ALT ratio compared to FibroScan for the assessment of hepatic fibrosis in patients with non-alcoholic fatty liver disease in Bandar Abbas, Iran. BMC Gastroenterol. 2021; 21(1): 453. doi: 10.1186/s12876-021-02038-3.
  14. McPherson S, Hardy T, Dufour JF. et al. Age as a Confounding Factor for the Accurate Non-Invasive Diagnosis of Advanced NAFLD Fibrosis. Am J Gastroenterol. 2017; 112(5): 740–751. doi: 10.1038/ajg.2016.453.
  15. Adams LA, Bulsara M, Rossi E. et al. Hepascore: an accurate validated predictor of liver fibrosis in chronic hepatitis C infection. Clin Chem. 2005; 51(10): 1867–1873. doi: 10.1373/clinchem.2005.048389.
  16. Tada T, Kumada T., Hidenori Toyoda H. et al. New scoring system combining the FIB-4 index and cytokeratin-18 fragments for predicting steatohepatitis and liver fibrosis in patients with nonalcoholic fatty liver disease, Biomarkers. 2018; 23(4): 328–334, doi: 10.1080/1354750X.2018.1425915
  17. Bedogni G, Bellentani S, Miglioli L. et al. The Fatty Liver Index: a simple and accurate predictor of hepatic steatosis in the general population. BMC Gastroenterol. 2006; 6:33.
  18. Носов А.Е., Зенина М.Т., Горбушина О.Ю. и др. Значимость клинико-лабораторных индексов в диагностике неалкогольной жировой болезни печени. Терапевтический архив. 2021; 93 (8): 883–889. doi: 10.26442/00403660.2021.08.200973.
  19. Lee JH, Kim D, Kim HJ. et al. Hepatic steatosis index: a simple screening tool reflecting nonalcoholic fatty liver disease. Dig Liver Dis. 2010; 42(7): 503–508. doi: 10.1016/j.dld.2009.08.002/.
  20. Wu P, Wang Y, Ye Y. et al. Liver biomarkers, lipid metabolites, and risk of gestational diabetes mellitus in a prospective study among Chinese pregnant women. BMC Med. 2023; 21(1): 150. doi: 10.1186/s12916-023-02818-6.
  21. Ebrahimi M, Seyedi SA, Nabipoorashrafi SA. et al. Lipid accumulation product (LAP) index for the diagnosis of nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD): a systematic review and meta-analysis. Lipids Health Dis. 2023 15;22(1): 41. doi: 10.1186/s12944-023-01802-6.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».