摘要：非酒精性脂肪性肝?。∟AFLD）患者中有一部分可發(fā)展為非酒精性脂肪性肝炎（NASH），當NASH的纖維化程度F≥2且NAFLD活動度評分≥4時，該階段的NASH被稱為纖維化NASH，是藥物臨床試驗中的重點關注對象。目前肝組織活檢是評估肝組織學變化的金標準，但因其有創(chuàng)性限制了臨床上的應用，因此開發(fā)纖維化NASH的非侵入性檢測方法顯得尤為重要。本文總結了近年來針對纖維化NASH的新型無創(chuàng)診斷方法的相關研究成果，闡述了新型診斷方法對纖維化NASH預測的現(xiàn)狀、面臨的挑戰(zhàn)和未來的發(fā)展前景。

關鍵詞：非酒精性脂肪性肝?。焕w維化；生物標記；診斷；人工智能

基金項目：陜西省教育廳項目（23JK0646）；陜西省自然科學基礎研究計劃（2023-JC-YB-699）；西安醫(yī)學院科研能力提升計劃項目（2022NLTS098）；西安市科協(xié)青年人才托舉計劃（959202413081）

Research advances of noninvasive diagnosis of fibrotic non-alcoholic steatohepatitis

FENG Gong1a，2，KONG Rongyao1b，WANG Jiaxue1b，WU Tianyue1c，WU Xiaohui1b，WANG Juning3，YAN Qinqin1a，MI Man1a.（1.a.Institute of General Practice，b.School of Clinical Medicine，c.School of General Practice，Xi’an Medical University，Xi’an 710021，China；2.Department of Infectious Diseases，The First Affiliated Hospital of Xi’an Jiaotong University，Xi’an 710061，China；3.School of Medicine，Xi’an Peihua University，Xi’an 710199，China）

Corresponding authors：FENG Gong，2543073495@qq.com（ORCID：0000-0001-5394-0029）；MIMan，853002274@qq.com（ORCID：0000-0001-7408-5113）

Abstract：A subset of patients with non-alcoholic fatty liver disease（NAFLD）can progress to nonalcoholic steatohepatitis（NASH）.When NASH reaches a fibrosis degree of F≥2 and a NAS score of≥4，this stage of NASH is referred to as fibrotic NASH，which is a key focus in clinical drug trials.Currently，liver biopsy is the gold standard for assessing the histological changes of the liver，but its clinical application is limited by its invasiveness，and therefore，it is of particular importance to develop noninvasive detection methods for fibrotic NASH.This article summarizes the recent research achievements in novel noninvasive diagnostic methods for fibrotic NASH and elaborates on these new diagnostic methods for predicting fibrotic NASH in terms of current status，challenges faced，and prospects for future development.

Key words：Non-alcoholic Fatty Liver Disease；Fibrosis；Biomarkers；Diagnosis；Artificial Intelligence

Research funding：Projects of Shaanxi Provincial Department of Education（23JK0646）；Natural Science Basic Research Program of Shaanxi（2023-JC-YB-699）；Xi’an Medical University Scientific Research Capacity Enhancement Program（2022NLTS098）；Young Talent Support Program of Xi’an City Association for Science and Technology（959202413081）

非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）是指除酒精和其他明確的損肝因素所致的肝細胞內脂肪過度沉積為主要特征的臨床病理綜合征［1］。NAFLD是目前世界范圍內最常見的慢性肝病，現(xiàn)已從1990—2006年的25.3%上升到2016—2019年的38.0%。非酒精性脂肪性肝炎（NASH）是NAFLD的一種侵襲性形式［2］，有肝臟炎癥和肝細胞損傷的證據(jù)，表現(xiàn)為氣球狀，也是肝臟顯著纖維化背后發(fā)展的驅動力，當NASH的纖維化程度F≥2且NAFLD活動度評分（NAS）≥4時，該階段的NASH被稱為纖維化NASH［3-4］；而美國普通人群的可能纖維化NASH患病率從1999—2004年的6.9%上升到2011—2016年的9.2%，在總體人群中，纖維化NASH的患病率為8.4%，且這一正向趨勢在兩性、肥胖及糖尿病患者中均有體現(xiàn)［5］。隨著纖維化NASH肝硬度值的升高，肝臟相關的發(fā)病率和死亡率呈指數(shù)增長［6］，這一問題迅速成為公共衛(wèi)生關注的焦點，因此纖維化NASH的臨床診斷十分重要。目前，肝活檢仍然是診斷NASH活動性和纖維化分期的金標準，但它存在嚴重的局限性，例如有創(chuàng)性、高耗費、過度依賴操作者等多項缺點。因此，通過肝活檢進行纖維化分級和分期大規(guī)模篩查高危人群，可行性不高。此外，即使是大型活檢在NAFLD中也有顯著的抽樣變異性［7］，而利用生物標志物、無創(chuàng)纖維化評分模型、人工智能（AI）輔助纖維化診斷等無創(chuàng)方法診斷纖維化NASH就顯得尤為重要。

1生物標志物

1.1Ⅰ型血小板結合蛋白基序的去整合素樣金屬蛋白酶樣蛋白（ADAMTSL2）ADAMTSL2是一種可信的纖維化標志物，通過與TGF-β1結合蛋白和結構性細胞外基質蛋白fibrillin-1的相互作用參與纖維形成［8］。在最近高通量技術（SomaLogic、Olink）被開發(fā)的背景下，Corey等［9］采用多重親和試驗（SomaScan），使用頭結合DNA適體，特異性捕獲定義的蛋白質，并且可以在微陣列格式中定量。該研究采用了一種先進的4783-plex SomaScan檢測方法，該方法鑒定并確認了一種能夠準確分類高危NASH（NAS≥4，F(xiàn)≥2）即纖維化NASH的單一蛋白生物標志物（ADAMTSL2），其性能可與目前在相同驗證隊列中確定的最佳纖維化標記算法［如肝纖維化4因子指數(shù)（FIB-4）和一組基于血液的生物標志物（NIS4）］相媲美；研究還定義了一個基于代謝、炎癥和凋亡標志物的8蛋白NAFLD纖維化小組（NAFLD Fibrosis Protein Panel，NFPP），其表現(xiàn)與ADAMTSL2類似［受試者工作特征曲線下面積（AUC）為0.80～0.89］。將ADAMTSL2或NFPP添加到FIB-4或NIS4進一步改善了AUC和預測值，鑒于活檢抽樣的變異性，達到了無法進一步改進的程度，推動了生物標志物無創(chuàng)診斷纖維化NASH的研究進程。

1.2殼多糖酶3樣蛋白1（CHI3L1）CHI3L1屬于哺乳動物幾丁酶家族成員之一，具有多種生物學活性，參與炎性反應，調節(jié)細胞增殖、細胞黏附、細胞遷移和細胞激活等過程［10］。近年研究顯示，肝內CHI3L1主要來源于肝巨噬細胞及肝星狀細胞等，是成纖維細胞和肝星狀細胞的生長因子，可激活肝星狀細胞并促進造血干細胞分化為肌纖維母細胞，表達平滑肌肌動蛋白α及細胞珠蛋白，分泌大量細胞外基質蛋白，包括膠原纖維Ⅰ型和Ⅲ型，導致肝纖維化形成。因此，CHI3L1可能是導致肝纖維化形成的潛在標志物［11］。對CHI3L1在肝纖維化分期中的研究［12］表明，CHI3L1診斷顯著肝纖維化的AUC為0.847，高于透明質酸（HA）（AUC=0.703）、層粘連蛋白（AUC=0.639）、Ⅲ型前膠原氨基端肽（PⅢNP）（AUC=0.743）、Ⅳ型膠原（AUC=0.774），差異有統(tǒng)計學意義（Plt;0.05），證明了血清CHI3L1是輔助診斷慢性肝病患者肝臟顯著纖維化的良好指標，具有較好的臨床應用價值，這也為未來纖維化NASH的無創(chuàng)性診斷提供了研究方向。

1.3核富集轉錄體1（NEAT1）長鏈非編碼RNA（lncRNA）是一種相對穩(wěn)定的遺傳標記，尤其是血漿外泌體中的lncRNA結構穩(wěn)定，更適用于常規(guī)檢測。近些年，越來越多的基礎研究［13］表明，NEAT1在肝纖維化過程中起關鍵作用。為獲得更多臨床研究的證據(jù)支持，王艷團隊［14］通過對183例NASH患者的血液樣本進行實時熒光定量PCR法檢測，采用多元線性回歸分析和受試者工作特征曲線（ROC曲線）分析血清外泌體lncRNA NEAT1相對表達量對纖維化NASH的診斷價值；肝纖維化NASH患者血清外泌體lncRNA NEAT1高于非肝纖維化NASH患者或正常對照人群，且特異性極高，因此檢測血清外泌體lncRNA NEAT1可為肝纖維化的診斷及疾病進展評估提供有效的參考價值。

1.4 PRO-C3 PRO-C3是一種ADAMTS生成的Ⅲ型膠原形成的新表位標志物，有實驗研究［15］表明PRO-C3與纖維化嚴重程度和組織學參數(shù)高度相關，伴有肝纖維化的NASH患者的PRO-C3明顯高于無纖維化的患者。在衍生隊列中，發(fā)現(xiàn)進展性纖維化（F≥3）患者中Ⅲ型膠原形成的新表位標記PRO-C3與輕度/中度組相比顯著升高。PRO-C3與疾病嚴重程度高度相關，與纖維化嚴重程度中度相關。PRO-C3能夠區(qū)分以下纖維化階段：F0與F2，F(xiàn)0與F3，F(xiàn)1與F3和F0與F4。此外，PRO-C3可以區(qū)分肝細胞球囊膨脹、小葉炎癥和脂肪變性的不同階段?？傊?，基于PRO-C3和臨床變量（年齡、糖尿病和血小板計數(shù)）的生物標志物評分（ADAPT）可以準確預測NAFLD人群中是否存在進展性纖維化。因此，這種生物標志物可用于臨床試驗篩選，以識別極有可能具有納入臨床試驗所需的組織學標準的個體，從而減少不必要的肝活檢次數(shù)。此外，初步證據(jù)表明，纖維生成的生物標志物也可能具有作為預后富集工具的潛力，從而使試驗人群中極有可能出現(xiàn)疾病進展的患者達到飽和狀態(tài)，并提高臨床試驗的效率和效力，為無創(chuàng)診斷纖維化NASH提供了一種思路。

1.5血清紫藤凝集素陽性Mac-2結合蛋白［WFA（+）-M2BP］WFA（+）-M2BP是由肝細胞、成纖維細胞等多種細胞分泌的細胞外基質組分。近來一項實驗隊列研究［16］表明，在調整年齡、性別和身體質量指數(shù)（BMI）后，WFA（+）-M2BP水平在纖維化NASH（F≥2）與健康對照組和早期NASH（F0～F1）相比顯著升高，ROC曲線分析表明，WFA（+）-M2BP能準確區(qū)分纖維化NASH（F≥2）和早期NASH（F0～F1）。此外，WFA（+）-M2BP水平與炎癥和NAFLD活動性評分中度相關，與纖維化分期相關更強，因此可應用于無創(chuàng)纖維化NASH診斷中。

2無創(chuàng)影像學技術

近年來無創(chuàng)影像學技術的發(fā)展對診斷肝纖維化提供了很大的幫助，其中振動控制瞬時彈性成像（vibration controlled transient elastography，VCTE）、磁共振彈性成像（magnetic resonance elastography，MRE）、聲輻射力脈沖成像（acoustic radiation force impulse imaging，ARFI）在評價肝硬度值、反映肝硬化程度方面的表現(xiàn)則更為突出。

VCTE通過測量剪切波穿過肝臟的速度得出肝臟硬度測量值（LSM），LSM可作為肝纖維化標志［17］。但VCTE檢查操作易受患者呼吸運動、檢測前進食活動、肋間隙狹窄及大量腹水等因素限制而導致檢測失敗［18］。

MRE工作原理是利用磁共振技術檢測人體內組織在外力作用下發(fā)生的質點位移，并通過運動敏感梯度獲取相位圖，處理后繼而獲得彈力圖；MRE通過測量肝組織的彈性硬度，反映肝組織的彈性力學特征以評估NAFLD相關肝纖維化。盡管在NASH評估中有較高的準確性，MRE也有局限性。首先，MRE高昂的費用和較低的普及性限制了臨床實踐中的應用；其次，受檢者方面，因體內有金屬植入物或過度肥胖而無法使用MRI掃描儀的患者或幽閉恐懼癥患者不宜選用MRE檢查［19］。

ARFI主要是通過探頭發(fā)射低頻脈沖從而獲得一個橫向低頻剪切波，橫波通過肝組織傳播并產生小的組織位移，用測定的位移數(shù)值（即VTQ值），評價肝組織硬度，從而反映肝纖維化程度。與瞬時彈性成像技術（TE）相比，其不需要外加探頭，這就避免了因探頭因素導致的檢測誤差，而對于纖維化NASH的診斷，各種研究確定的VTQ值為1.15～1.77 m/s［20］。

3診斷模型

LSM是通過TE顯示的肝臟硬度的數(shù)值，是一種重要的肝纖維化無創(chuàng)診斷技術，用以判斷肝纖維化的狀態(tài)。根據(jù)是否含有LSM將無創(chuàng)模型進行分類。

3.1含有LSM的無創(chuàng)模型

3.1.1列線圖模型概述代謝綜合征（metabolic syndrome，MetS）、血小板計數(shù)和MACK-3［一種將穩(wěn)態(tài)模型評估-胰島素抵抗與血清AST和細胞角蛋白（CK）18-M30水平相結合的公式］是纖維化NASH的獨立預測因子（纖維化NASH定義為NAS≥4且F≥2）。Gao等［21］通過對兩個獨立的亞洲隊列共636例經活檢證實的NAFLD成人進行研究，開發(fā)了一種新列線圖（結合了MACK-3、血小板計數(shù)和MetS）。該列線圖在診斷纖維化NASH方面顯示出很好的應用前景，該圖和VCTE的順序組合限制了不確定的結果，并減少了不必要的肝活檢次數(shù)，是一種排除纖維化NASH的新圖解。

3.1.2 FibroScan-AST評分（FAST評分）FAST評分是由LSM、控制衰減參數(shù)和AST計算而來，對于纖維化NASH的非侵入性識別具有令人滿意的性能［22］。FAST評估纖維化NASH的AUC為0.725（95%CI：0.617～0.834，Plt;0.001）。在派生隊列中，敏感度的臨界值（≥0.90）為0.35，特異度的臨界值（≥0.90）為0.67［23］。根據(jù)確定的臨界值，計算出FAST評分的綜合敏感度為89%（95%CI：82%～93%），綜合特異度為89%（95%CI：83%～94%），陰性預測值為92%（95%CI：91%～95%），陽性預測值為65%（95%CI：53%～68%）。該評分可用于有效識別需要進行結論性肝活檢的患者，且其效能不受患者年齡、性別、BMI、AST和有無糖尿病的影響。

3.2不含有LSM的無創(chuàng)模型

3.2.1 FibroMeter NAFLD評分及ELF測試FibroMeter NAFLD評分是一組專有的血清標志物，顯示出對纖維化分期的高診斷準確性［24］。ELF測試則是一種由HA、PⅢNP和金屬蛋白酶組織抑制劑1組成的算法，在其中添加簡單標志物可提高診斷性能，檢測重度纖維化、中度纖維化和無纖維化的AUC分別為0.98、0.93和0.84［25］，二者均為不含有LSM的無創(chuàng)模型。

3.2.2 NIS4模型NIS4是一種新的基于血液的診斷方法，為具有代謝危險因素和疑似疾病的患者提供了一種有效的非侵入性診斷或排除高危NASH的方法。在臨床試驗或臨床中使用NIS4有可能大大減少疾病進展風險較低的患者進行不必要的肝活檢。Harrison等［26］通過來自3個疑似NAFLD的獨立隊列的血液樣本、臨床數(shù)據(jù)和肝活檢結果，開發(fā)和驗證了一種稱為NIS4的無創(chuàng)血液診斷測試，衍生的NIS4算法包括4個獨立的NASH相關生物標志物（miR-34a-5p、α-2巨球蛋白、YKL-40和糖化血紅白），在合并驗證隊列中，NIS4值lt;0.36的患者被歸類為無高危NASH，其敏感度為81.5%（95%CI：6.9%～85.3%），特異度為63.5%（95%CI：57.8%～68.0%），陽性預測值為77.5%（95%CI：72.5%～84.2%）；而NIS4值gt;0.63的患者被歸類為有高危NASH，其特異度為83.1%（95%CI：83.1%～903.1%），敏感度為50.7%（95%CI：45.3%～53.1%），陽性預測值為79.2%（95%CI：73.1%～84.2%）。并且在外部驗證隊列中，NIS4的診斷性能不受年齡、性別、BMI或轉氨酶濃度的影響?？傊?，NIS4是一種新的基于血液的生物標志物小組，專門用于檢測代謝危險因素患者的高危NASH（包括NAS≥4和F≥2）。且通過NIS4與FIB-4、NFS、VCTE、ELF的對比評估，得出NIS4有可能成為判定和排除高危NASH的關鍵測試，未來的工作可以探索將NIS4與VCTE、FIB-4、APRI、Pro-C3或ELF結合使用的算法方法，以進一步提高整體診斷準確性并減少不確定結果。

3.2.3 NIS2+TM模型概述NIS2+TM這是一項基于血液的生物標志物NIS4?技術的優(yōu)化，是一種校正性別的兩種生物標志物檢測，可用于高危NASH的檢測。Harrison等［27］使用訓練隊列比較所有NIS4組合?，生物標志物NIS2（miR-34a-5p、YKL-40）被確定為參數(shù)的最佳組合。為了糾正對miR-34a-5p的性別影響（驗證隊列），添加了性別和性別×miR-34a-5p參數(shù)，創(chuàng)建了NIS2+TM。NIS2+TM具有廣泛和穩(wěn)健的應用潛力，在不同亞組中具有更穩(wěn)健的診斷效能。

3.2.4圍脂滴蛋白2（PLIN2）和RAS癌基因家族成員蛋白14（RAB14）作為單核細胞蛋白，PLIN2和RAB14能夠分別預測NASH和肝纖維化的存在與嚴重程度［28］。而PLIN2算法和RAB14算法很好地預測了代謝手術后NASH和肝纖維化的組織學改善，且使用循環(huán)單核細胞的液體活檢可以準確地預測NASH的存在和嚴重程度及沒有其他慢性肝臟疾病或脂肪變性的受試者的肝纖維化。

該研究提出一種包含PLIN2的診斷模型，在外周血單核細胞中測量診斷NASH的準確率為92%～93%，敏感度為88%～95%，特異度為90%～100%。同樣，循環(huán)單核細胞中含有RAB14的算法診斷肝纖維化的準確率為99.2%～97.6%，敏感度為90%～98%，特異度為87%～93%。以上兩種算法能夠區(qū)分NASH嚴重程度的不同階段，且都能準確診斷出與NASH嚴重程度（NASgt;4）相關的顯著肝纖維化（gt;F2）。

3.2.5 MACK-3 MACK-3是一種包含HOMA穩(wěn)態(tài)模型、AST和CK18的纖維化NASH無創(chuàng)診斷指標。在一項針對1 924例患者的國際研究［29］中，MACK-3診斷纖維化NASH的AUC為0.791（95%CI：0.768～0.814）。同時，MACK-3lt;0.135的排除閾值為纖維化NASH提供了90.8%的敏感度，gt;0.549的納入閾值時特異度為86.4%。MACK-3的優(yōu)點在于不受年齡、性別、糖尿病或BMI的影響且結合了已有的簡單生物標志物（AST）或易于在生物平臺上實現(xiàn)的生物標志物（CK18），使得MACK-3在臨床實踐中得到廣泛應用。在Gao等［21］研究中，基于MACK-3的性能，開發(fā)了一種結合血小板計數(shù)、MetS和MACK-3的新列線圖模型，對纖維化NASH有良好的區(qū)分能力。

3.2.6纖維化NASH指數(shù)（FNI）評分FNI是一種基于常規(guī)實驗室檢查（即AST、高密度脂蛋白膽固醇和糖化血紅蛋白），準確、簡單的纖維化NASH無創(chuàng)評分方法。Tavaglione等［30］研究結果顯示，F(xiàn)NI評估纖維化NASH的表現(xiàn)較佳，在衍生隊列中，AUC估計的纖維化NASH的FNI性能為0.78（95%CI：0.71～0.85），在外部驗證隊列中，AUC范圍為0.80～0.95。與FIB-4的臨界值（1.3）相比，F(xiàn)NI的臨界值（0.10）對纖維化NASH具有更高的敏感度。FNI作為一種準確且具有成本效益的無創(chuàng)風險分層工具，有助于確定NASH臨床試驗的候選人，減少篩選失敗。

3.2.7肝纖維化評分（hepatic fibrosis score，HFS）HFS采用復雜的公式，基于性別、年齡、穩(wěn)態(tài)模型評估評分、是否有糖尿病、AST水平、白蛋白和血小板計數(shù)等項目。一項研究［31］的橫斷面分析顯示，HFS在識別顯著（F0～1 vs F2～4，AUC=0.758）和晚期（F0～2 vs F3～4，AUC=0.805）纖維化方面表現(xiàn)最佳，特異度為97.2%，敏感度為74%，且不受患者年齡、BMI、轉氨酶及血糖的影響。

4人工智能（AI）

在幫助肝纖維化和NAFLD的診斷與分期方面所涉及到的AI輔助模型主要有以下幾種：卷積神經網絡（CNN）、人工神經網絡（ANN）、支持向量機（SVM）、多種AI模型、彈性網絡算法。

將AI集成到傳統(tǒng)的非侵入性工具中，可以產生具有最佳敏感度和特異度平衡的有效診斷工具。研究顯示AI系統(tǒng)有在幫助肝纖維化和NAFLD的診斷和分期方面的潛力。在Decharatanachart等［32］的Meta分析中，確定了10項使用AI模型診斷進展性纖維化（≥F3）的研究，其中4項開發(fā)了CNN，1項研究開發(fā)ANN，1項研究利用SVM，以及其他4項多種AI模型。且只有2項關于AI輔助診斷NAFLD的研究以肝活檢為金標準，一個使用ANN，另一個使用CNN作為人工智能模型。該研究也進行了亞組分析，得出AI輔助系統(tǒng)診斷肝硬化、進展性纖維化和顯著纖維化的總體AUC分別為0.85、0.92和0.86。Decharatanachart等［32］共納入了19項研究，報告了AI輔助超聲檢查、彈性成像、計算機斷層掃描、磁共振成像以及診斷肝纖維化和脂肪變性的臨床參數(shù)的性能。

AI還能顯著改善NAFLD、NASH和肝纖維化的診斷。Decharatanachart等［33］對13項研究進行的Meta分析表明，AI輔助超聲波檢查在診斷NAFLD方面表現(xiàn)出色，且該研究結果還表明在識別NAFLD方面AI輔助超聲波成像的臨床參數(shù)性能優(yōu)于AI輔助臨床數(shù)據(jù)集。AI輔助超聲成像和AI輔助臨床數(shù)據(jù)集的AUC分別為0.98和0.85；AI集成臨床數(shù)據(jù)集用于鑒別NASH的集合敏感度和特異度分別為0.80（95%CI：0.75～0.85）和0.69（95%CI：0.53～0.82）。

另外，彈性網絡算法使用約束回歸來擬合稀疏模型得到的模型具有直接和清晰的可解釋性——每個蛋白質的系數(shù)表示影響的大小和方向。一項蛋白質組學研究［34］使用彈性網絡算法探索纖維化階段分類模型，以進一步診斷NASH并區(qū)分NASH患者的纖維化階段。其中，由4種蛋白構成的模型區(qū)分了0～1期和2～4期纖維化患者（AUC=0.74），而12種蛋白構成的分類器區(qū)分了進展期和早期纖維化（AUC=0.83）。

綜上，AI支持的系統(tǒng)在診斷NAFLD、NASH和識別NAFLD患者中的肝纖維化方面的性能都有望得到改善，以上各AI輔助模型的臨床參數(shù)及性能總結見表1。

5其他纖維化相關的無創(chuàng)診斷方法

由于肝纖維化程度可影響患者的長期預后，除了上述診斷方法外，還有許多其他無創(chuàng)方法用于評估NASH肝纖維化程度。血小板反應蛋白-2、血清鐵蛋白等生物標志物在預測NASH及進展性纖維化方面表現(xiàn)較好；NFS、FIB-4評分［34］、BARD（BMI、AST/ALT比值、糖尿?。┰u分［35］、HepaScore?、FibroTest?、Agile 3+［36］、ADAPT評分等模型可以有效診斷進展性纖維化（F≥3）；APRI、Agile 4、Hepascore等模型對于診斷肝硬化（F=4）有較優(yōu)越的準確度。此外，還有亞精胺、谷氨酰胺、循環(huán)氨基酸、膽汁酸等組學方面的無創(chuàng)方法用于NASH相關纖維化的診斷。目前存在的其他纖維化相關的無創(chuàng)診斷方法對于診斷NASH肝纖維化程度起到一定的作用，但是這些方法在纖維化NASH中的診斷價值，未來仍需進一步探索。

6挑戰(zhàn)與展望

生物標志物在纖維化NASH的無創(chuàng)診斷研究進展中，主要挑戰(zhàn)集中于提升診斷技術的準確性與可重復性。這包括對每個纖維化階段的精細區(qū)分，以及多樣化診斷工具的標準化問題。同時，平衡無創(chuàng)檢測方法的敏感度與特異度，確保能夠有效識別纖維化NASH而不會產生過多誤診，也是一個亟待解決的問題。此外，盡管目前已識別多個潛在生物標志物，但其在不同種群間的普適性及可靠性仍需經過更廣泛的驗證。本文針對纖維化NASH無創(chuàng)診斷技術的最新進展，著重強調了非侵入性生物標志物、醫(yī)學影像及生物信息學方法的整合應用。在當前的研究中，面對肝活檢的局限性和無創(chuàng)診斷技術在特異度與敏感度上的不足，新興技術的應用展現(xiàn)了提高診斷準確性的巨大潛力。盡管在實現(xiàn)標準化診斷流程、生物標志物的廣泛驗證及提高患者依從性方面仍存在挑戰(zhàn)，但通過持續(xù)的研究和技術創(chuàng)新，未來的無創(chuàng)診斷方法有望能更精確地預測和評估纖維化NASH。隨著個性化醫(yī)療和精準醫(yī)學的發(fā)展，未來的無創(chuàng)診斷不僅將提供疾病狀態(tài)的快照，還將有助于制訂個性化的治療方案。同時，大數(shù)據(jù)和AI在無創(chuàng)診斷領域的應用變得日益重要，其對數(shù)據(jù)的深度學習和分析能力為早期診斷與治療提供了新的策略。

利益沖突聲明：本文不存在任何利益沖突。

作者貢獻聲明：馮鞏、孔榮耀、王嘉學、吳天悅負責課題設計，撰寫論文；馮鞏、王菊寧、孔榮耀、嚴琴琴、武曉慧負責論文的資料收集，資料分析和合作協(xié)調；馮鞏、彌曼負責擬定寫作思路，指導撰寫文章并最后定稿。

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收稿日期：2024-02-01；錄用日期：2024-04-19

本文編輯：王瑩

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