测一测非酒精性脂肪肝离你有多远？

本文来源：高小莲，肖明中，陶军秀，等．非酒精性脂肪性肝病预测模型的特征分析［J］．中国全科医学，2021．［Epub ahead of print］

作者：高小莲，肖明中，陶军秀，艾亚婷

通信作者：肖明中，副主任医师   单位：湖北省中医院；湖北省中医药研究所

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疾病预测模型作为风险评估的量化工具，有助于识别高危人群，为健康管理提供依据，而非酒精性脂肪肝（NAFLD）预测模型研究尚未引起中国肝病健康管理领域的充分关注。本文针对性地在PubMed、Web of Science、中国知网等数据库进行了文献查阅，得到8种NAFLD预测模型，分别是脂肪肝指数（FLI）、肝脂肪变性指数（HSI）、肝脂肪百分比（%）、Framingham脂肪变性指数（FSI）、ZJU指数、NAFLD筛查评分（NSS）、Young Jin Park模型、Mika Aizawa模型，归纳了上述8种NAFLD预测模型的建模方法、模型的质量表现、模型的表达及应用现状。

01FLI

FLI对脂肪肝的预测准确性良好，受试者工作特征曲线下面积（AUC）为0.840。预测因子包括腰围、体质指数（BMI）、三酰甘油（TG）和谷氨酰胺转肽酶（GGT）。临床意义为：FLI取值范围为0~100，FLI<30排除脂肪肝，灵敏度为87.0%；FLI≥60判定肝脂肪变性，特异度为86.0%。

FLI公式：FLI=e0.953×loge（TG）+0.139×BMI+0.718×loge（GGT）+0.053×WC-15.745/（1+e^{0.953×loge（TG）+0.139×BMI+0.718×loge（GGT）+0.053×WC-15.745}）×100。

02HIS

HSI预测脂肪肝的准确性良好且简单。临床意义为：HSI<30时，可排除NAFLD，灵敏度为93.1%；HSI>36时，可判定为NAFLD，特异度为92.4%。验证队列中HSI<30或>36的2 692名受试者中，2 305名（85.6%）被正确分类。

HSI公式：HSI=8×（ALT/AST比值）+BMI（+2，如果女性；+2，如果糖尿病）。

03肝脂肪百分比

肝脂肪百分比是利用代谢和遗传因素预测NAFLD和肝脏脂肪。遗传信息的加入仅使预测精度提高了不到1%，说明遗传仅作为内因存在，后天环境因素在NAFLD发病方面扮演更重要的角色。

肝脂肪百分比=10〔-0.805+0.282×代谢综合征（yes=1/no=0）+0.078×2型糖尿病（yes=1/no=0）+0.525×log胰岛素（mU/L）+0.521×logAST（U/L）-0.454×log（AST/ALT）〕。

04FSI

FSI以年龄、性别、BMI、TG、高血压、糖尿病和ALT/AST比值作为预测因子。

FSI公式：FSI=7.981+0.011×年龄（ys）-0.146×性别（女性=1；男性=0）+0.173×BMI（kg/m2）+0.007×TG（mg/dl）+0.593×高血压（是=1；不是=0）+0.789×糖尿病（是=1；不是=0）+1.1×ALT/AST比值≥1.33（是=1；不是=0）。

05ZJU指数

该模型采用BMI、空腹血糖（FPG）、TG、ALT/AST标准实验室指标为预测因子。ZJU指数<32时，排除NAFLD，灵敏度为92.4%；ZJU指数>38时，判定NAFLD，特异度为93.3%。

ZJU指数=BMI（kg/m2）+FPG（mmol/L）+TG（mmol/L）+3×ALT（U/L）/AST（U/L）比值（+2，如果女性）。

06NSS

NSS也是面向中国人群的简易评分模型，是由年龄、BMI、TG、ALT/AST、FPG和尿酸（UA）组成的基本评分。

男性和女性NSS的截断值有差异。男性截断值为32，AUC值为0.825，灵敏度为79.86%，特异度为66.13%；女性截断值为29，AUC为0.861，灵敏度和特异度分别为89.39%和68.98%。

07Young Jin Park模型

该模型用来筛选需要腹部超声检查的NAFLD患者。研究者利用多因素Logistic回归分析确定了ALT/AST比值，γ-glutamy1转肽酶（γ-GTP），TG，BMI四个独立的危险因素。

研究者认为，Young Jin Park模型可用来预测NAFLD，也可作为向评分≥4分的患者推荐腹部超声检查的工具，以对NAFLD进行早期诊断、合理治疗和有效管理。

08Mika Aizawa模型

该模型以生活方式相关风险因素为基础，应用蒙特卡洛法建立脂肪肝发病的自然进程模型，探讨影响脂肪肝发病过程的主要原因。结果显示，BMI和低密度脂蛋白胆固醇/高密度脂蛋白胆固醇（LDL-C/HDL-C）比值显著有助于预测脂肪肝发病。

当BMI和LDL-C/HDL-C比值每年更新降低/增加1%时，脂肪肝的最高患病率（32%）分别降低-8.0%/10.7%和-1.6%/1.4%。研究者认为BMI和LDL-C/HDL-C比值对预测脂肪肝的存在具有重要作用，而个体BMI的年度变化对脂肪肝的自然史影响更大，持续控制个人BMI可能是预防脂肪肝最有效的选择。

作为一种新兴的流行病，NAFLD预测模型研究正处于起始阶段，尤其是建模方法还有优化的空间。机器学习（ML）与NAFLD大数据结合，有望为我国NAFLD的一级预防提供更为准确的预测模型。

编辑：贾萌萌

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