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导读

非酒精性脂肪性肝病（non-alcoholic fatty liver disease，NAFLD）患者可出现不同程度的肝纤维化进展。近期研究表明，肝纤维化（F≥1）或显著肝纤维化（F≥2）是NAFLD患者肝脏相关死亡和总体死亡的预测因子。然而，目前仍缺乏准确评估NAFLD及肝纤维化程度的无创方法。与血液检测相比，尿液检测方法简单，且更易于获取，因此被提出作为多个疾病诊断的潜在生物标志物来源。

近日，温州医科大学附属第一医院郑明华教授团队联合陆军军医大学第一附属医院柴进教授团队发表的一项研究旨在评估尿液蛋白质组学诊断NAFLD及肝纤维化程度的准确性。重点结果如下：

• 首次基于尿液蛋白质组学建立NAFLD及肝纤维化程度的无创诊断模型。详见下文。

• 新模型诊断NAFLD、NAFLD合并肝纤维化和NAFLD合并显著肝纤维化的准确性良好。

Novel urinary protein panels for the non-invasive diagnosis of non-alcoholic fatty liver disease and fibrosis stages.png

研究方法

纳入来自温州医科大学附属第一医院的100例活检证实的NAFLD患者和来自陆军军医大学第一附属医院的40例健康受试者（推导队列），收集尿液样本进行蛋白质组学和生物信息学分析。建立用于检测NAFLD、NAFLD合并肝纤维化和NAFLD合并显著肝纤维化的诊断模型。随后，将推导队列分为训练集和测试集，以评估上述诊断模型的准确性（图1a）。

最后，纳入来自温州医科大学附属第一医院的100例活检证实的NAFLD患者和来自陆军军医大学第一附属医院的45例健康受试者（验证队列），通过尿酶联免疫吸附试验（enzyme-linked immunosorbent assay，ELISA）分析验证上述诊断模型的准确性（图1b）。

图1-Novel urinary protein panels for the non-invasive diagnosis of non-alcoholic fatty liver disease and fibrosis stages.png

图1 研究设计流程图

研究结果

1. 建立NAFLD、NAFLD合并肝纤维化和NAFLD合并显著肝纤维化的诊断模型

在推导队列中，研究者基于蛋白质组学生物标志物，建立了NAFLD诊断模型（CILP2、TMEM25和MPST），该模型的ROC曲线下面积（areas under the ROC curve，AUROC）在训练集和测试集分别为0.983（95% CI：0.961-1.000）和0.968（95% CI：0.932-1.000）（图2b）。

NAFLD合并肝纤维化诊断模型（OGFOD3、ENPP7和P2RX4）的AUROC在训练集和测试集分别为0.863（95% CI：0.725-1.000）和0.858（95% CI：0.712-1.000）（图2d）。

NAFLD合并显著肝纤维化诊断模型（TMEM256和ICAM1）的AUROC在训练集和测试集分别为0.837（95% CI：0.711-0.963）和0.916（95% CI：0.825-1.000）（图2f）。

图2-Novel urinary protein panels for the non-invasive diagnosis of non-alcoholic fatty liver disease and fibrosis stages.png

图2 推导队列中关键蛋白及其组合模型的ROC曲线分析

2. 通过基于尿液的ELISA分析进行验证

通过ELISA分析验证上述诊断模型的准确性。研究发现，NAFLD诊断模型区分NAFLD患者与健康受试者的AUROC为0.850（95% CI：0.784-0.915）；NAFLD合并肝纤维化诊断模型区分肝纤维化（F≥1）和无肝纤维化患者的AUROC为0.804（95% CI：0.718-0.889）；NAFLD合并显著肝纤维化诊断模型区分显著肝纤维化（F≥2）和无显著肝纤维化（F0和F1）患者的AUROC为0.807（95% CI：0.715-0.899）。

研究结论

本研究通过对中国活检证实的NAFLD患者进行尿液蛋白质组学分析，首次基于尿液蛋白质组学生物标志物建立诊断模型，新模型对诊断NAFLD及肝纤维化程度具有良好的准确性。与血液检测相比，基于尿液的生物标志物更易获取且更少侵入性，或可避免在NAFLD患者中精细划分肝病严重程度所需的侵入性肝活检。这可能是未来临床检测的发展方向。

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郑明华教授

• 本文通讯作者郑明华，为温州医科大学附属第一医院感染内科肝病中心主任医师/教授/博士生导师，亚太肝病学会代谢相关脂肪性肝病联盟委员。

• 长期致力于脂肪肝的流行病学与发病机制研究，平台发展态势良好，积淀深厚，与国内外相关团队深度合作且有较高知名度。

• 在Nature、Nature Review Nephrology、Nature Review Endocrinology、Nature Communications、Journal of Clinical Investigation、Journal of Hepatology、Hepatology、Lancet Gastroenterology & hepatology等刊物发表/合作发表相关工作，H指数54。

• 牵头编写代谢相关脂肪性肝病国际多学科专家共识2项，参编代谢相关脂肪性肝病国际专家共识、临床诊疗指南各1项（全球共识及亚太区临床诊疗指南），参编国内“中国脂肪性肝病诊疗规范化的专家建议（2019年修订版）”一项。

• 欢迎广大优秀学子及临床、科研人员报考硕、博研究生及博士后合作研究。

• 简历投递（有意者请将个人简历等材料发至）：zhengmh@wmu.edu.cn

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柴进教授

• 柴进，陆军军医大学第一附属医院（西南医院）消化内科主任，全军消化病研究所所长，胆汁淤积肝病中心主任，主任医师、教授、博士生（后）导师，美国耶鲁大学访问学者，国家优秀青年基金获得者，重庆市杰出青年基金获得者，陆军首批科技英才、重庆市青年专家工作室领衔专家、重庆市高校创新研究群体负责人、重庆市中青年医学卓越团队负责人等。

• 长期主要从事黄疸与肝损害、高胆汁酸血症、高胆红素血症等临床诊治与研究工作，尤其擅长于代谢相关性肝病（包括胆汁淤积与自身免疫性肝病和非酒精性脂肪性肝病）发病机制与治疗研究。

• 主持国家级、省部级和校级等课题20余项，主要研究成果以通讯或第一作者先后发表在消化权威杂志Nat Commun、Gastroenterology、Hepatology、J Hepatol、EMBO Mol Med、Clin Trans Med、JCI Insight、J Biol Chem等，累计27篇（其中JCR Q1区11篇）。

参考文献：Feng G, Zhang X, Zhang L, et al. Novel urinary protein panels for the non-invasive diagnosis of non-alcoholic fatty liver disease and fibrosis stages. Liver Int. 2023 Jun;43(6):1234-1246. doi: 10.1111/liv.15565.