Учёные из Института Каролинска (Швеция) разработали новый статистический метод скрининга (модель CORE), который использует имеющиеся данные (такие как возраст, пол и показатели печёночных проб) для высокоточной оценки риска развития тяжёлых заболеваний печени, включая цирроз и рак, в течение ближайших 10 лет.
Исследование, опубликованное в журнале The BMJ, потенциально является революционным для первичной медицины, так как позволит значительно упростить раннее выявление тяжёлых заболеваний печени. Это особенно важно, учитывая, что статистически проблемы с печенью, включая цирроз, чаще встречаются у мужчин во всём мире. Например, по данным за 2019 год, общий уровень заболеваемости циррозом у мужчин был значительно выше, чем у женщин. Это различие ещё раз подчёркивает необходимость раннего скрининга заболеваний печени.
Новая модель CORE была создана с использованием продвинутых статистических методов и основана на пяти показателях: возрасте, поле и уровнях трёх ключевых печёночных ферментов (AST, ALT и GGT), которые регулярно измеряются во время плановых медицинских обследований.
Важно отметить, что уровни печёночных ферментов сами по себе не всегда позволяют точно предсказать развитие тяжёлых заболеваний печени. Точность модели CORE достигается именно благодаря включению возраста и пола в качестве дополнительных статистических факторов, что позволяет значительно точнее оценить риск, чем только по биохимическим показателям.
Исследователи отмечают, что внедрение модели CORE является важным шагом вперёд для раннего скрининга заболеваний печени в рамках первичной медицины. Эта инновация особенно актуальна, поскольку для пациентов с высоким риском развития тяжёлых патологий печени (например, цирроза или рака) уже существуют эффективные схемы медикаментозного лечения.
Исследование базировалось на данных более чем 480 000 жителей Стокгольма, проходивших медосмотры в период с 1985 по 1996 год. В течение последующих 30 лет наблюдения выяснилось, что примерно у 1,5% участников развились тяжёлые заболевания печени (цирроз, рак), и им потребовалась пересадка печени.
Модель CORE демонстрирует высокую прогностическую точность: в 88% случаев она позволяет отличить людей, находящихся в группе риска, от тех, кто в неё не входит. Этот показатель значительно превосходит эффективность метода FIB-4, рекомендованного в настоящее время для общей популяции. Как подчёркивают исследователи, FIB-4 не оптимально подходит для массового скрининга и хуже прогнозирует долгосрочный риск, что лишает первичную медицину возможности своевременного выявления.
Модель была успешно проверена на популяциях в Финляндии и Великобритании. Однако требуется дальнейшее тестирование в специфических группах, таких как пациенты с диабетом 2 типа или ожирением. Кроме того, для упрощения клинического применения модель необходимо интегрировать в системы электронных медицинских карт.
