桑 潮，梁丹丹，謝國祥，賈 偉，，陳天璐

1.上海交通大學(xué)附屬第六人民醫(yī)院轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)中心，上海200233；2.夏威夷大學(xué)癌癥中心，火奴魯魯96813

非酒精性脂肪性肝?。╪on-alcoholic fatty liver disease，NAFLD）是指除過量飲酒或其他明確的肝臟損害因素之外導(dǎo)致的經(jīng)影像學(xué)或肝組織病理學(xué)證實(shí)的肝細(xì)胞脂肪變＞5%的臨床病理綜合征，主要包括單純性脂肪肝（non-alcoholic fatty liver，NAFL）、非酒精性脂肪性肝炎（non-alcoholic steatohepatitis，NASH）、NASH 相關(guān)肝纖維化和肝硬化以及肝細(xì)胞癌［1-2］。近年來，隨著肥胖和代 謝 綜 合 征（metabolic syndrome， MetS） 的 流 行，NAFLD 已成為我國第一大慢性肝病，患病率高達(dá)29.2%［3-4］。預(yù) 計(jì) 到2030 年，我 國NAFLD 患 者 會 達(dá) 到3.145 8 億，成為全球增速最快的NAFLD 大國［5］。研究［1，4，6-7］顯示NAFLD 不僅可以進(jìn)展為肝硬化和肝癌，其與肝外疾病，如肝外腫瘤、糖尿?。╠iabetes mellitus，DM）、心血管疾病和MetS 等高度相關(guān)。因此，對NAFLD 患者進(jìn)行早期篩查，及早進(jìn)行干預(yù)治療，可減輕疾病負(fù)擔(dān)，改善患者的生活質(zhì)量。肝穿刺活組織檢查是目前診斷NAFLD 的“金標(biāo)準(zhǔn)”，但由于其有創(chuàng)性及存在取樣誤差，費(fèi)用高，有一定的感染率和死亡率等局限性，不易被患者接受，臨床應(yīng)用受限［8］。血清學(xué)檢測作為一種無創(chuàng)性檢測方法，因其費(fèi)用低、操作簡便以及可重復(fù)性強(qiáng)［9］，在臨床工作中逐漸得到了重視和發(fā)展。目前NAFLD 血清學(xué)診斷研究方向主要有3 個，即診斷肝脂肪變性、脂肪性肝炎和肝纖維化。國外NAFLD 血清學(xué)診斷研究開展得較早，現(xiàn)已建立了20 多個模型用于診斷NAFLD。這些模型大多是基于幾項(xiàng)或十幾項(xiàng)血清學(xué)指標(biāo)建 立的，如 脂 肪 肝 指 數(shù) 模型［10］、NASHTest 模型［11］、NAFLD 纖維化評分［12］和基于4 因子的纖維化指數(shù)（fibrosis index based on the 4 factors，F(xiàn)IB-4）［13］等。多數(shù)模型已被外部隊(duì)列驗(yàn)證，有很好的應(yīng)用價值。近年來，國內(nèi)也進(jìn)行了大規(guī)模的NAFLD 血清學(xué)診斷研究，并建立了脂肪性肝病指數(shù)［14］、ZJU 指數(shù)［15］、NAFL 篩查評分［16］和NAFLD 嶺回歸評分［17］等模型，隊(duì)列樣本數(shù)遠(yuǎn)超國外的研究隊(duì)列；但多數(shù)樣本尚未被外部隊(duì)列驗(yàn)證，仍處于研究階段，不能應(yīng)用于臨床。本文就NAFLD 無創(chuàng)性血清學(xué)診斷方法作一綜述，以期為臨床工作提供一些理論和實(shí)踐參考。

1 肝脂肪變的診斷

1.1 脂肪肝指數(shù)

Bedogni 等［10］于2006 年提出脂肪肝指數(shù)（fatty liver index，F(xiàn)LI）模型，研究對象為經(jīng)超聲診斷的268 例非脂肪肝患者和228 例脂肪肝患者。該模型通過逐步Logistic回歸方法，從13 個變量中挑選出4 個指標(biāo)，即體質(zhì)量指數(shù)（body mass index，BMI）、腰圍（waist circumference，WC）、三酰甘油（triacylglycerol，TAG）和γ-谷氨酰轉(zhuǎn)肽酶（γ-glutamyl transpeptidase，GGT），建立診斷公式：

FLI=100/（1+e-z）；z=0.953×ln［TAG（mg/dL）］+0.139×BMI（kg/m2）+0.718×ln［GGT（U/L）］+0.053×WC（cm）-15.745。其得分介于0和100之間，F(xiàn)LI＜30可排除脂肪肝（陰性似然比為0.2），F(xiàn)LI≥60 可診斷為脂肪肝（陽性似然比為4.3），準(zhǔn)確率可達(dá)0.84，95%CI 為0.81～0.87。目前，F(xiàn)LI模型已被廣泛應(yīng)用于篩選肝脂肪變性。在一項(xiàng)擁有13 122 名受試者的中國西部地區(qū)NAFLD 簡易指標(biāo)驗(yàn)證的回顧性橫斷面研究中［18］，F(xiàn)LI 模型表現(xiàn)出良好的診斷性能。其預(yù)測NAFLD 的受試者工作特征曲線下面積（area under the receiver operating characteristic curve，AUROC）為0.880 （95%CI 0.874～0.886），F(xiàn)LI＜30 的準(zhǔn)確度、敏感度、特異度分別為0.782、0.832、0.770，F(xiàn)LI≥60 的準(zhǔn)確度、敏感度、特異度分別為0.838、0.443、0.940。但另有研究表明，F(xiàn)LI 預(yù)測超聲診斷的脂肪肝的最佳臨界值（cut-off 值）存在性別差異［19］，且FLI 不能很好地區(qū)分輕度脂肪肝與中重度脂肪肝［20］。

1.2 肝臟脂肪指數(shù)

肝臟脂肪指數(shù)（hepatic steatosis index，HSI）模型由Lee 等［21］于2010 年提出，該研究共納入10 724 人，每個受試者都進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)室檢測、肝臟超聲、人體測量評估和問卷評估，其中5 362 人被診斷為NAFLD。隨機(jī)抽取5 360 人作為訓(xùn)練集，5 364 人作為驗(yàn)證集，通過多元Logistic 回歸的方法，用BMI、DM 和谷丙轉(zhuǎn)氨酶（glutamic pyruvic transaminase， GPT）/谷 草 轉(zhuǎn) 氨 酶（glutamic oxalacetic transaminase，GOT）比值建立診斷公式：HSI=8×GPT/GOT+BMI（kg/m2）+2（if DM）+2（if 女性）。當(dāng)HSI＜30 時排除NAFLD，當(dāng)HSI＞36 時可診斷為NAFLD。訓(xùn)練集中，模型的AUROC 為0.812（95%CI 0.801～0.824），HSI＜30的敏感度為92.5%（95%CI 91.5%～93.5%），HSI＞36 的 特 異 度 為92.4% （95%CI 91.3%～93.4%），HSI＜30 或HSI＞36 的樣本中準(zhǔn)確率達(dá)85.6%。驗(yàn)證集中，模型的AUROC 為0.819（95%CI 0.808～0.830），HSI＜30 的敏感度為93.1%（95%CI 92.1%～94.1%），HSI＞36 的特異度為93.1%（95%CI 92.0%～94.0%），HSI＜30 或HSI＞36 的樣本中準(zhǔn)確率達(dá)86.3%。在一項(xiàng)基于13 122 名受試者的外部驗(yàn)證集中［18］，該模型的AUROC 為0.833（95%CI 0.825～0.841），與Lee 等［21］的結(jié)果一致，證實(shí)了模型良好的診斷準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。但同F(xiàn)LI一樣，HSI 也不能很好地區(qū)分輕度與中重度脂肪變性［20］。

1.3 脂質(zhì)蓄積指數(shù)

2005 年Kahn［22］提出脂質(zhì)蓄積指數(shù)（lipid accumulation product，LAP）模型，通過WC 和TAG 評估DM 和心血管疾病風(fēng)險。公式為LAP（男）=［WC（cm）-65］×TAG（mmol/L）；LAP（女）=［WC（cm）-58］×TAG（mmol/L）。2010 年Bedogni 等［23］提 出 經(jīng) 自 然 對 數(shù) 轉(zhuǎn) 換 的LAP（natural logarithm of lipid accumulation product，lnLAP）模型可預(yù)測肝臟的脂肪變性程度。該研究共納入588 人，超聲檢查無肝脂肪變性的有332 人，中度脂肪變性的有118 人，重度的有138 人。無肝脂肪變性與肝脂肪變性組的AUROC為0.79（95%CI 0.76～0.83），無肝脂肪變性+中度肝脂肪變性組與重度肝脂肪變性組的AUROC 為0.79（95%CI 0.76～0.83）。該模型只需要WC 和TAG 兩個指標(biāo)，相對于目前現(xiàn)有的其他幾個NAFLD 肝脂肪變性簡易血清學(xué)診斷模型，LAP 所需的費(fèi)用最少，但仍能獲得較好的診斷結(jié)果，其區(qū)分NAFLD 組和對照組的AUROC 值為0.853 （95%CI 0.845～0.860）［18］。但 不 同 于 其 他 模 型，LAP 目前還沒有一個明確的cut-off 值，在一定程度上限制了其臨床應(yīng)用。

1.4 SteatoTest模型

Poynard 等［24］于2005 提出SteatoTest模型，該模型是在FibroTest和ActiTest［25］的基礎(chǔ)上衍生而來的，通過α2-巨球蛋白、載脂蛋白A1、結(jié)合珠蛋白、總膽紅素、GGT、GPT、BMI、總膽固醇（triglycerides，TC）、TAG 和空腹血糖10個指標(biāo)，并根據(jù)年齡和性別進(jìn)行調(diào)整，建立的一個Logisitc回歸方程。該研究有4個數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練集有310人，驗(yàn)證集1 有171 人，驗(yàn)證集2 有201 人，驗(yàn)證集3 有62 人。SteatoTest 模 型 的 訓(xùn) 練 集AUROC 為0.79， 標(biāo) 準(zhǔn) 誤（standard error，SE）為0.03，驗(yàn)證集1、2、3 的AUROC分 別 為0.80 （SE=0.04）、0.86 （SE=0.03）、0.72 （SE=0.05）。采用4級評分系統(tǒng)評估肝脂肪變性：S0級，無脂肪變性（0%）；S1級，輕度脂肪變性（1%～5%）；S2級，中度脂肪變性（6%～32%）；S3～S4級，重度脂肪變性（33%～100%）。診斷S2～S4級，SteatoTest模型訓(xùn)練集和3個驗(yàn)證集的敏感度分別為0.91、0.98、1.00 和0.85，cut-off 值為0.30；特異度分別為0.89、0.83、0.92和1.00，cut-off值為0.70。Munteanu 等［26］在Thierry Poynard 的研究基礎(chǔ)上，采用了新的SAF評分（steatosis，activity and fibrosis score）評估肝穿刺標(biāo)本，并采用了非二進(jìn)制的AUROC（nonbinary-AUROC，NonBinAUROC）評估SteatoTest 模型。該研究納入了600名受試者，NonBinAUROC為0.822（95%CI 0.804～0.840）。能夠?qū)⒏沃咀冃猿潭冗M(jìn)行分級是SteatoTest模型的一大亮點(diǎn)，且確診手段為肝穿刺活檢，可靠性強(qiáng)；但該模型較為復(fù)雜，計(jì)算公式暫不明，部分檢測指標(biāo)臨床不常用，使其在臨床應(yīng)用中較為受限。

1.5 其他模型

除上述模型外，還有許多其他模型，如Korea 指數(shù)［27］、脂肪性肝?。╢atty liver disease，F(xiàn)LD）指數(shù)［14］、NAFLD 指 數(shù)［28］、 ZJU 指 數(shù)［15］和FSI （Framingham steatosis index）指數(shù)［29］等，也具有一定的診斷價值，在臨床應(yīng)用或流行病學(xué)研究中可根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選擇。但由于大部分研究并非以肝穿刺活檢作為診斷依據(jù)，而是選擇無創(chuàng)而又簡便的超聲檢查來診斷NAFLD，其結(jié)果的準(zhǔn)確度有待進(jìn)一步驗(yàn)證。另外，評估一個模型的優(yōu)劣需經(jīng)過大量的外部數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，不能僅依據(jù)該研究的驗(yàn)證結(jié)果，而目前很多模型尚缺少外部獨(dú)立隊(duì)列的驗(yàn)證。

2 脂肪性肝炎的診斷

2.1 細(xì)胞角蛋白18

細(xì)胞凋亡是肝細(xì)胞死亡的重要原因，也是NASH 的突出特征。細(xì)胞角蛋白18（cytokeratin-18，CK-18）是構(gòu)成肝細(xì)胞中間絲蛋白的主要成分之一，也是凋亡蛋白酶3裂解的重要底物，可反映肝細(xì)胞凋亡水平［30］。在肝細(xì)胞凋亡過程中，巰基蛋白酶被不同的凋亡刺激物激活，形成胱天蛋白酶，該酶可將CK-18 裂解成CK-18 片段［31］。有研究［32-34］表明，CK-18 和CK-18 片段與肝脂肪變性程度、小葉炎癥、氣球樣變性和纖維化程度密切相關(guān)，可作為NASH 診斷的無創(chuàng)生物標(biāo)志物。一項(xiàng)納入了國內(nèi)10項(xiàng)NAFLD 研究的meta 分析［35］結(jié)果顯示，CK-18 診斷NASH 的敏感度和特異度分別為77%（95%CI 0.70～0.83）和71%（95%CI 0.65～0.77），而CK-18 片段的敏感度和特異 度 分 別 為83% （95%CI 0.80～0.86） 和71% （95%CI 0.66～0.76）。CK-18片段在診斷敏感度上明顯優(yōu)于CK-18，將CK-18 片段作為篩選NASH 的生物學(xué)標(biāo)志更為可靠。雖然已有許多CK-18 與NASH 的相關(guān)性研究，但其準(zhǔn)確度仍有待提高，目前尚未應(yīng)用于臨床。

2.2 炎癥細(xì)胞因子

炎癥細(xì)胞因子主要包括腫瘤壞死因子-α （tumor necrosis factor-α，TNF-α）、白細(xì)胞介素6（interleukin 6，IL-6）和穿透素3（pentraxin 3，PTX3）等。NASH 患者TNF-α和IL-6水平高于NAFL患者，故其水平正常可考慮作為排除NASH 的參考依據(jù)［36-37］。研究顯示，PTX3 水平可隨著NASH 的發(fā)展而逐漸升高，NAFLD 患者血清PTX3 水平高于正常對照組，而NASH 患者高于非NASH的NAFLD 患者，因而該指標(biāo)在區(qū)分NASH 和NAFL 方面有著較高的診斷價值［38-39］。由于體內(nèi)存在其他炎癥時，這些炎癥細(xì)胞因子也會升高，其診斷NASH 的特異度較低，還需要大規(guī)模的隊(duì)列研究驗(yàn)證這些炎癥細(xì)胞因子的診斷價值。

2.3 NASHTest模型

Poynard 等［11］于2006 年提出NASHTest 模型，該模型使用了一種專利算法，由年齡、性別、身高、體質(zhì)量、TAG、TC、α2-巨球蛋白、載脂蛋白A1、結(jié)合珠蛋白、GGT、GPT、GOT、總膽紅素13 個參數(shù)組成，用來區(qū)分非NASH、可疑NASH 和NASH。訓(xùn)練集有160 人，驗(yàn)證集有97 人。訓(xùn)練集模型診斷NASH、可疑NASH、非NASH 的AUROC 分別為0.79（95%CI 0.69～0.86）、0.69（95%CI 0.60～0.77）和0.77（95%CI 0.68～0.84），訓(xùn)練集模型分別為0.79（95%CI 0.67～0.87）、0.69（95%CI 0.57～0.78）和0.83（95%CI 0.67～0.90），其診斷性能有待提高。另 一 項(xiàng) 納 入494 例NAFLD 患 者 的 研 究［40］發(fā) 現(xiàn)，NASHTest 診斷非NASH 的準(zhǔn)確率很高，更適合作為一種排除標(biāo)準(zhǔn)，使大多數(shù)非NASH患者免于肝活組織檢查。

3 肝纖維化的診斷

3.1 NAFLD 纖維化評分

Angulo 等［12］于2007 年 提 出NAFLD 纖 維 化 評 分（NAFLD fibrosis score，NFS）模型，該研究包含2個數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練集有480人，驗(yàn)證集有253人。模型由年齡、是否存在DM或空腹血糖異常（impaired fasting glucose，IFG）、BMI、血小板計(jì)數(shù)（platelet counts，PLT）、白蛋白（albumin，ALB）及GOT/GPT 比值組成，公式為NFS=-1.675+0.037×年 齡（歲）+0.094×BMI（kg/m2）+1.13×DM/IFG（是=1，否=0）+0.99×GOT/GPT-0.013×PLT（×109/L）-0.66×ALB（g/dL）。該模型有2 個cut-off 值，低cut-off 值（NFS＜-1.455）用于排除進(jìn)展期纖維化，而高cut-off 值（NFS＞0.676）用于診斷進(jìn)展期纖維化，-1.455～0.676 為“灰色地帶”，需要通過肝穿刺活檢進(jìn)行確診。模型訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的診斷AUROC 為0.88 和0.82，總體準(zhǔn)確率達(dá)90%。隨后，該模型在不同地區(qū)和種族人群中被廣泛驗(yàn)證，有著較好的診斷準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性［41］。目前，NFS 已成為應(yīng)用最多的NAFLD 無創(chuàng)性血清學(xué)肝纖維化診斷模型之一，已被美國肝病研究協(xié)會認(rèn)可，作為一種臨床決策輔助工具［1］。

3.2 FIB-4

FIB-4 最早由Sterling 等［13］提出，用來評估慢性丙型肝炎合并人類免疫缺陷病毒感染患者的肝纖維化程度。該模型采用多元邏輯回歸的方法，基于PLT、年齡、GOT、GPT 4 個指標(biāo)，建立公式：FIB-4=年齡（歲）×GOT（U/L）/｛PLT（×109/L）×［GPT（U/L）］1/2｝。該研究共納入832名受試者，隨機(jī)將其分成2 組，其中訓(xùn)練集555 人，驗(yàn)證集277 人。與NFS 類似，F(xiàn)IB-4 模型也有2 個cut-off 值，低cut-off 值（FIB-4＜1.45，敏感度70%）用于排除進(jìn)展期纖維化，而高cut-off 值（FIB-4＞3.25，特異度97%）用于診斷進(jìn)展期纖維化；1.45～3.25為“灰色地帶”，需要通過肝穿刺活檢進(jìn)行確診。區(qū)分進(jìn)展期纖維化和非進(jìn)展期纖維化的診斷AUROC 為0.765。目前，F(xiàn)IB-4 在慢性肝病肝纖維化評估中應(yīng)用非常廣泛，不僅可以診斷慢性丙型肝炎患者的肝纖維化程度，對慢性乙型肝炎和NAFLD 患者依然適用［42-44］，且診斷效果與磁共振彈性成像的預(yù)測價值相當(dāng)［45］。

3.3 增強(qiáng)肝纖維化組合分?jǐn)?shù)

Guha等［46］在原歐洲肝纖維化組合分?jǐn)?shù)的基礎(chǔ)上，簡化了年齡變量，建立了增強(qiáng)肝纖維化組合分?jǐn)?shù)（enhanced liver fibrosis panel，ELF）模型。該模型由金屬蛋白酶組織抑制物-1（tissue inhibitor of matrix metalloproteinase 1，TIMP-1）、透明質(zhì)酸（hyaluronic acid，HA）、Ⅲ型前膠原氨基末端肽（aminoterminal peptide of pro-collagen Ⅲ，P3NP）3 個指標(biāo)組合而成，診斷公式為：ELF=-7.412+0.681×ln（HA）+0.775×ln（P3NP）+0.494×ln（TIMP-1）。該研究共納入了192 例NAFLD 患者，其預(yù)測重度纖維化、中度纖維化及無纖維化的AUROC分別為0.90、0.82和0.76。除此之外，研究者還將ELF與NFS模型結(jié)合，建立了預(yù)測重度纖維化、中度纖維化及無纖維化3套組合公式。結(jié)合了NFS的ELF模型預(yù)測重度纖維化、中度纖維化及無纖維化的AUROC 分別提高至0.98、0.93 和0.84，模型的診斷性能顯著提升，有效避免了不必要的肝穿刺檢查。

3.4 其他

由于肝纖維化程度可影響患者的長期預(yù)后［47］，除了上述模型外，還有許多血清學(xué)診斷模型用于評估NAFLD肝纖維化程度，如BARD［48］、APRI［49］、Hepascore［50］、Fibrometer［51］、Fibrotest［52］等。這些模型與NFS 和FIB-4相比，適用范圍較局限，且診斷準(zhǔn)確度也相對較低，故在臨床中應(yīng)用較少，很多都處于研究階段，是否適用于臨床還有待更進(jìn)一步的研究。

4 總結(jié)

目前，NAFLD 肝纖維化的血清學(xué)診斷模型研究較為廣泛，已有多達(dá)10 余種肝纖維化診斷模型建立并被反復(fù)驗(yàn)證；其中NFS和FIB-4模型已被推薦作為一種臨床決策輔助工具［1］，輔助診斷進(jìn)展期肝纖維化，避免不必要的肝穿刺檢查。NAFLD 肝脂肪變性診斷模型還處于發(fā)展階段，目前在初步篩查上有著較好的應(yīng)用價值，可作為流行病學(xué)調(diào)查研究中的替代指標(biāo)；但因其無法準(zhǔn)確判斷NAFLD 患者肝脂肪變性程度，臨床應(yīng)用較為受限，多數(shù)患者仍需肝穿刺檢查判斷疾病進(jìn)展。NAFLD 脂肪性肝炎的血清學(xué)診斷研究較少，沒有明確被證實(shí)的可用于診斷的血清學(xué)模型，大多都作為排除診斷工具，且特異度不高，獨(dú)立隊(duì)列驗(yàn)證較少，模型的診斷價值還有待進(jìn)一步驗(yàn)證。因此，在臨床工作中，暫沒有可完全替代肝組織穿刺活檢的血清學(xué)診斷方法；且在研究工作中，仍需以肝組織穿刺活檢作為確診手段，將無創(chuàng)性診斷方法與之進(jìn)行比較，判斷其可靠性。除了提高單個血清學(xué)模型的診斷性能，還可以在現(xiàn)有的研究基礎(chǔ)上，結(jié)合多個血清學(xué)診斷模型和簡單的無創(chuàng)性影像學(xué)檢查方法，進(jìn)行大規(guī)模的隊(duì)列研究；或結(jié)合人工智能，通過機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，建立更加精準(zhǔn)高效的診斷模型。目前，有研究提出FibroMeter 與振動控制瞬態(tài)彈性成像技術(shù)（vibration controlled transient elastography， VCTE） 的 組 合FibroMeterVCTE可綜合評估肝纖維化程度［53］；將FIB-4 與FibroMeterVCTE結(jié)合，能顯著提高NAFLD 患者晚期纖維化診斷的準(zhǔn)確率［54］；另有一些研究成功將機(jī)器學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于疾病診斷［17，55-56］。此外，血清代謝組學(xué)也可作為評估慢性肝臟疾病的輔助性生物標(biāo)志物。眾所周知，肝臟是生產(chǎn)脂肪酸、膽汁酸和降解氨基酸的主要代謝器官，這些代謝物與慢性肝病的進(jìn)展和預(yù)后密切相關(guān)。因此，可以將血清代謝物與現(xiàn)有臨床指標(biāo)結(jié)合，進(jìn)一步提高模型的診斷效能，推動NAFLD 無創(chuàng)性診斷的快速發(fā)展，從而減少肝組織穿刺活檢的使用，減輕患者的痛苦，為患者提供及時、準(zhǔn)確的干預(yù)治療，改善患者的生活質(zhì)量。