El algoritmo de biomarcadores puede ofrecer una visión no invasiva de la fibrosis hepática
De acuerdo con los resultados de un estudio reciente, los biomarcadores séricos pueden permitir un método no invasivo para detectar fibrosis hepática avanzada en pacientes con enfermedad del hígado graso no alcohólico (NAFLD, en sus siglas en inglés).
Un algoritmo creado por los investigadores distinguió a los pacientes de NAFLD con fibrosis hepática avanzada de aquellos con fibrosis leve a moderada, informaron el autor principal, Rohit Loomba, MD, de la Universidad de California en San Diego y sus colegas.
“La biopsia de hígado es actualmente el estándar de oro para diagnosticar NASH [esteatohepatitis no alcohólica] y estadificación de la fibrosis hepática”, escribieron los investigadores en Clinical Gastroenterology and Hepatology. “Sin embargo, es un procedimiento costoso e invasivo con un riesgo de mortalidad por todas las causas de aproximadamente el 0,2%. La biopsia hepática generalmente toma muestras de sólo 1/50.000 del órgano, y es susceptible de error de muestreo con una tasa de error del 25% para el diagnóstico de fibrosis hepática”.
Las pruebas existentes basadas en suero son confiables para el diagnóstico de NAFLD no fibrótico, pero pueden diagnosticar mal a los pacientes con fibrosis avanzada. Si bien las técnicas basadas en imágenes pueden proporcionar una mejor precisión diagnóstica, algunas están disponibles sólo para subgrupos de pacientes, mientras que otras conllevan una alta carga financiera. Las deficiencias en el diagnóstico pueden tener un efecto importante en los resultados del paciente, particularmente cuando se consideran los grupos de riesgo.
“Los estadios de fibrosis F3 y F4 (fibrosis avanzada) son predictores primarios de morbilidad y mortalidad relacionadas con el hígado, con un 11%-22% de los pacientes con EHNA que tienen fibrosis avanzada”, anotaron los investigadores.
Por lo tanto, los investigadores intentaron distinguir a los pacientes con NAFLD de alto riesgo de aquellos con fibrosis hepática leve o moderada. Se incluyeron tres biomarcadores: ácido hialurónico (HA), inhibidor de metalopeptidasa TIMP 1 (TIMP-1) y alfa2-macroglobulina (A2M). Cada biomarcador ha documentado asociaciones con fibrosis hepática. Por ejemplo, concentraciones más altas de A2M inhiben la fibrinólisis, la HA se asocia con un exceso de matriz extracelular y tejido fibrótico, y el TIMP-1 es un conocido marcador de fibrosis hepática e inhibidor de la degradación de la matriz extracelular. Las fortalezas relativas de cada uno en la detección de fibrosis hepática avanzada se determinaron a través de un algoritmo.
Los investigadores se basaron en muestras de suero archivadas de la Universidad de Duke, Durham, N.C., (n = 792) y la Universidad de California en San Diego (n = 244) que se recolectaron dentro de los 11 días de la biopsia de hígado. Las biopsias se realizaron con agujas de calibre 15 a 16 utilizando al menos ocho tractos del portal, y estas muestras se utilizaron para diagnosticar NAFLD. Los pacientes con enfermedad hepática alcohólica o virus de la hepatitis C fueron excluidos.
El entrenamiento con algoritmos se basó en las mediciones séricas de 396 pacientes tratados en la Universidad de Duke. Las muestras se dividieron en fibrosis leve a moderada (F0-F2) o avanzada (F3-F4) y se dividieron en 10 subconjuntos. El modelo de regresión lógica se entrenó en nueve subconjuntos y se probó el 10, con iteraciones 10 veces a través de esta secuencia hasta que se analizaron las 10 muestras. Este proceso se repitió 10.000 veces. Usando los coeficientes medianos de 100.000 modelos de regresión logística, las muestras se calificaron usando el algoritmo de 0 a 100, con números más altos que representan fibrosis más avanzada y se determinaron los pesos relativos de cada medición de biomarcador.
Se utilizó un protocolo de no inferioridad para validar el algoritmo, a través del cual se calculó el área bajo la curva de características operativas del receptor (AUROC). La curva AUROC de las muestras de validación fue de 0,856, siendo 0,5 la puntuación para un algoritmo aleatorio. El algoritmo clasificó correctamente el 90,0% de los casos F0, el 75,0% de los casos F1, el 53,8% de los casos F2, el 77,4% de los casos F3 y el 94,4% de los casos F4. La sensibilidad fue del 79,7% y la especificidad del 75,7%.
El algoritmo fue superior a Fibrosis-4 (FIB-4) y NAFLD Fibrosis Score (NFS) en dos cohortes de validación. En una combinación de cohortes de validación, el algoritmo identificó correctamente el 79,5% de los pacientes con F3-F4, en comparación con las tasas del 25,8% y el 28,0% de FIB-4 y NFS, respectivamente. Los investigadores notaron que el algoritmo no se vio afectado por el sexo o la edad. En contraste, FIB-4 está sesgado hacia las mujeres, y tanto FIB-4 como NFS son menos precisos en pacientes de 35 años o menos.
“El rendimiento de los conjuntos de entrenamiento y validación fue sólido y bien emparejado, lo que permitió la diferenciación confiable de pacientes NAFLD con y sin fibrosis avanzada”, concluyeron los investigadores.
Fuente: mdedge.com
Referencia: Loomba R et al. Clin Gastroenterol Hepatol. 2018 Nov 15. doi: 10.1016/j.cgh.2018.11.004.
Noticia traducida por ASSCAT