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Cell Metab | 税光厚/郑明华/王福生合作揭示用于肝纤维化非侵入性检测的脂质联合标志物

BioArt · 公众号 · 生物 · 2024-11-05 00:02

正文

代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD），也称为非酒精性脂肪性肝病（NAFLD），其渐进和无症状的过程在很大程度上排除了早期发现和干预的机会。目前评估MASLD的临床参考标准要求进行活检，这既昂贵又具有侵入性。此外，肝活检只能对肝脏病理进行非线性和半定量评估，这限制了灵敏度和准确性，尤其是在细微的生物变化的情况下。因此，迫切需要开发用于MASLD进展的有效诊断、分期和监测的微创工具。

MASLD的特征是随着纤维化的发展，肝细胞气球状突起和小叶炎症，最终发展为肝硬化和肝细胞癌。肝纤维化被确定为与死亡率和肝移植的长期不良结果相关的关键组织学特征。此外，显著的肝纤维化是进展为肝硬化的主要指标。NAFLD纤维化评分（NFS）已被用于识别晚期纤维化（≥F3），但在区分较轻纤维化方面表现出较差的性能。

2024年11月4日，中国科学院遗传与发育生物学研究所、中科脂典、温州医科大学附属第一医院、中国人民解放军总医院第五医学中心等单位的相关研究人员在Cell Metabolism上发表了题为Non-invasive lipid panel of MASLD fibrosis transition underscores the role of lipoprotein sulfatides in hepatic immunomodulation的研究论文，报道了血浆脂质组在区分轻度纤维化和非纤维化MASLD患者中的诊断效用。

研究人员通过肝活检组织学评估共招募519名MASLD参与者（195名非纤维化患者和324名纤维化患者）。对空腹血清样本进行全面定量的靶向脂质组学和甾醇组学（即甾醇和氧化甾醇）分析，使用组学和临床数据训练lasso回归模型，用以区分Kleiner 评分(F0-F4)定义的轻至中度纤维化（≥F1；其中92%参与者介于 F1-F2）和非纤维化（F=0）MASLD 患者。分别基于临床变量、脂质变量以及临床和脂质变量的组合为模型构建单独的受试者工作曲线（ROCs）。一个由15种脂质和5个临床变量组成的小组将纤维化与非纤维化MASLD患者分开，受试者工作曲线下面积（AUROC）为0.775 (95% CI: 0.735-0.816)。“临床+脂质”组的表现明显优于单独的临床组，且F1得分和平衡准确性令人满意。其中，血液中的硫酸脑苷脂（SLs）在 MASLD 纤维化中减少，与 Kleiner 纤维化评分呈负相关，且与其他的MASLD组织病理特征（包括脂肪变性和炎症）没有显著相关性。这表明血液中硫酸脑苷脂的变化与纤维化的发生是独特相关的。多组学数据整合揭示其可能参与肝脏免疫调节。

该研究提出的用于检测轻至中度纤维化（≥F1）的联合诊断标志物组合在对不良结局进行纵向评估方面，可能不如其他用于检测显著纤维化（≥F2）的无创组合，因为更高的基线纤维化评分与更大的不良结局风险相关。然而，与此前用于生成无创检测方法的研究队列相比，该研究使用的PERSONS队列中具有临床显著纤维化（≥F2≈20.8%）的比例更低，更接近普通人群中估计的患病率（≥F2≈2% - 19%）。鉴于在评估普通人群的纤维化风险时，需要有对检测轻度纤维化敏感的新评分系统，因此该研究提出的这个组合可能作为一种一线筛查工具发挥作用，它可识别肝脏纤维化的起始情况，以便于开展预防性医疗护理。未来还需要在非三级护理人群中对所提出的组合进行进一步验证。

用于鉴别MASLD患者轻中度肝纤维化的非侵入性脂质组

中国科学院遗传与发育生物学研究所税光厚研究员、温州医科大学附属第一医院郑明华教授、中国人民解放军总医院第五医学中心王福生院士为本论文的通讯作者。中科脂典技术总监Sin Man Lam (林茜雯）博士、中科院遗传发育所王泽华博士、博士生石悦、解放军总医院第五医学中心宋锦文副研究员、温州医科大学附属第一医院内分泌科主治医师刘文悦博士为该论文的共同第一作者。

广州国家实验室税光厚团队博士后招聘：团队长期致力于多层次、多尺度脂质组学和代谢组学研究，近5年来以通讯/共同通讯作者在Cell Metabolism（2020，2024）、Nature Metabolism（2021）、Nature Cell Biology、National Science Review（2022, 2024）、Science Bulletin（2020, 2024）、Diabetes Care、Redox Biology（2021，2024）,Small Methods（2022）等知名期刊发表了一系列究论文。拟在生命组学、分子生物学/生物化学、呼吸道疾病、生物信息/人工智能等方向继续招聘3-4位博士后人员，热烈欢迎近年毕业的优秀博士生申请广州国家实验室博士后岗位。

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