慢性肝病严重程度由肝脏景观决定;肝脏细胞被损伤和疤痕越多,肝脏疾病越来越多。即使在初步诊断之后,肝脏组织的当前状态也是预测预后和进行治疗决定的主要因素。肝活检是全球公认的参考试验,但非侵入性技术正在成为越来越可靠的评估肝损伤的方法。
当肝损伤超过肝细胞再生率时,肝脏瘢痕形成可逐渐导致肝硬化(肝组织永久性瘢痕形成和硬化)。在肝组织中,瘢痕形成是细胞外基质成分的积累。肝活检及其替代评估方法旨在评估存在的细胞外基质成分的程度。虽然肝活检是确定肝脏中多少瘢痕形成的最佳标准方法,但它有几个缺陷。
评分
一般来说,目前使用的肝纤维化的组织学分期系统来源于初始的Knodell纤维化评分,由五级或七级评定组成。数量越多,肝病越先进。五级评分系统最常见,其中纤维化评分范围从0到4:
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0 =无纤维化迹象
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1 =轻度纤维化
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2 =中度纤维化
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3 =严重纤维化;纤维化已经扩散并且已经连接到肝脏上的其他区域
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4 =肝硬化
肝活检
肝活检是用于去除一小块肝组织的医学程序,因此医生可以在显微镜下检查样品。这使他们能够:
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诊断肝病
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确定纤维化评分
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检测癌症和/或感染(尽管肝癌通常通过CT扫描或MRI诊断)
肝活检的5个缺点
尽管它们是公认的参考试验,肝活组织检查有缺点:
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在针头处有疼痛和出血的风险。
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可能对具有某些医疗并发症的患者禁忌。
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有被采样的位置不代表整个器官的机会。
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他们可能不准确地分期肝硬化。
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组织学评价可以是主观的;不同的临床医生可能报告不同的结果
6非侵入性肝纤维化检测的优点
肝活检不是评估肝组织的唯一方法。非侵入性方法广泛使用,其优点包括:
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缺乏禁忌症和危险并发症。
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它们的重现性。
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评估整个器官纤维化程度的能力 - 不仅仅是采样部分。
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他们潜在的识别和区分晚期纤维化阶段的能力。
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它们对诊断肝硬化具有很高的特异性和敏感性。
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他们的容易应用。
非侵入性肝纤维化检测分类
非侵入性肝纤维化测试有三个基本类别:
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血清学标志物 - 血清学纤维化标记物大致分为直接和间接标记物。纤维化的直接标记物包括反映胶原合成或胶原蛋白降解的指标。纤维化的间接标记是简单的常规血液检查,反映肝功能的改变,但不直接代表细胞外基质代谢。这些面板具有高度可重复性,经过验证并易于获得。然而,它们不能区分纤维化的中间阶段。
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综合评分和算法- 目前使用的临床综合评分(也称为算法)利用测量结合来传递关于肝脏的信息。目前使用的包括Fibrotest,®Hepascore,Fibrospect,Fibrometer,Forns Index,Aspartate Aminotransferase-to-Platelet ratio index(APRI),European Liver Fibrosis panel(ELF),SAFE Biopsy(SAFE:Sequential Algorithm for Fibrosis Evaluation) BAAT评分[体重指数(BMI),年龄,ALT,甘油三酯(水平)],BARD评分,NAFLD纤维化评分和FIB-4评分。
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成像技术- 为了改善非侵入性肝纤维化检测和评估,出现了许多成像技术。这些技术基于经典工具,如超声检查,计算机断层扫描和磁共振成像。这些包括瞬态弹性成像(TE),磁共振弹性成像(MRE),声辐射力脉冲[ARFI,2D剪切弹性成像(2D-SWE)]和对比度增强超声波。成像技术是用户友好的,有助于识别肝硬化;然而,它们需要专用设备。
因为每个测试都有不同的优缺点,专家们现在建议组合活检和非侵入性测试来获得准确的纤维化/肝硬化信息。
下面列出了这些利弊的抽样:
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APRI - 该测试有利于预测严重的纤维化/肝硬化或显着纤维化的低风险,但不能准确区分中度纤维化与轻度或重度纤维化。
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FIB-4 - 本测试易于使用,快速,便宜,擅长排除或确认肝硬化。然而,中等范围值并不能完全区分纤维化,需要另外的预测肝纤维化的方法。
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Forns指数 - 该算法在选择具有显着纤维化风险低的患者中具有良好的预测价值,但不能可靠地预测更多的晚期纤维化或肝硬化。
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HepaScore - 也称为FibroScore,该方法很好地排除了显着的纤维化,但不能很好的预测肝硬化。
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TE - 瞬时弹性成像,也称为FibroScan®,有助于检测晚期纤维化和肝硬化。然而,肝脏炎症,肥胖,腹水和高中心静脉压可能干扰TE结果。大多数临床医生使用FibroScan®与其他类型的肝纤维化检查结合使用。
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MRE - 该成像测试与TE具有相似的限制,尽管其高灵敏度和特异性结果证明在临床上是有价值的。不幸的是,这个测试是昂贵的。
越来越多的临床医生了解肝纤维化评估技术的优缺点,导致测试的个性化。随着肝纤维化的鉴定变得更加具体,可重现和敏感,发现肝脏损伤程度将变得更加容易。在此之前,找到一位知道这些方法的利弊的有能力的从业者。他们可能会订购活组织检查,血清学,算法和成像测试的组合,以获得您肝脏当前景观的最准确图像。
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