6 Minutės
Ankstyva sunkių kepenų ligų prognozė naudojant įprastus kraujo tyrimus
Naujas Karolinskos instituto (Karolinska Institutet) atliktas tyrimas rodo, kad paprastas kraujo tyrimais grindžiamas algoritmas gali įvertinti asmens riziką susirgti sunkiomis kepenų ligomis likus iki dešimties metų iki klinikinio ligos pasireiškimo. Švedų mokslininkų sukurta statistinė modelio versija naudoja rutininius klinikinius duomenis, kad stratifikuotų ilgalaikę riziką dėl tokių baigčių kaip cirozė, kepenų vėžys (hepatocellular carcinoma) ar kepenų transplantacija. Šis metodas – paprastas, pigus ir lengvai pritaikomas pirminės sveikatos priežiūros sąlygomis, todėl gali reikšmingai pagerinti ankstyvą diagnostiką, prevenciją ir gydymo nukreipimą pacientams, kuriems gresia progresuojanti kepenų ligos eiga.
Kaip veikia CORE modelis
Prognozavimo įrankis, pavadintas CORE, apjungia penkis plačiai prieinamus kintamuosius: amžių, lytį ir tris dažnai atliekamus kepenų fermentų rodiklius – AST (aspartato aminotransferazė), ALT (alanino aminotransferazė) ir GGT (gama-glutamiltransferazė). Šie biomarkeriai dažniausiai pateikiami įprastuose metaboliniuose ar kepenų funkcijos paneliuose, atliekamuose pirminės sveikatos priežiūros ar darbo medicinos patikrinimų metu. Biologiniu požiūriu AST ir ALT rodo hepatocitų pažeidimą arba uždegimą, o padidėjęs GGT dažnai siejamas su cholestaze, alkoholio poveikiu ar metaboliniu sutrikimu. CORE modelio pranašumas yra tas, kad jis nėra priklausomas nuo sudėtingų ar brangių papildomų tyrimų – jis panaudoja jau esamus laboratorinius duomenis ir paprastas demografines charakteristikas, taip leidžiant vykdyti plataus masto rizikos įvertinimą be papildomos infrastruktūros.
Mokslininkai taikė pažangius statistinius metodus ir rizikos modeliavimą, kad susietų minėtus kintamuosius su ilgalaikėmis kepenų ligų baigtimis. Modelio atradimo (derivacijos) kohorta apėmė daugiau nei 480 000 suaugusiųjų iš Stokholmo, kuriems tyrimai buvo atlikti periodu nuo 1985 iki 1996 m. ir kurie buvo stebimi iki 30 metų. Apie 1,5 % dalyvių per stebėjimo laikotarpį išsivystė sunki kepenų liga – tai suteikė pakankamai klinikinių galutinių taškų modeliui kalibruoti ir patikimai susieti laboratorinius rodiklius su realiomis medicininėmis baigtimis, tokiomis kaip cirozė, hepatoceliulinis vėžys ir kepenų transplantacija. Tokia ilgalaikė ir didelė kohorta prisideda prie modelio patikimumo pagrįstumo, nors reikia atsižvelgti ir į laikmečio, demografijos bei laboratorinių metodų pokyčius per kelis dešimtmečius.
Rezultatai ir patvirtinimas
Pirmosios publikacijos The BMJ duomenimis, CORE modelis atskyrė asmenis, kuriems išsivystė ir neišsivystė sunki kepenų liga, su 88 % tikslumu, matuojamu sritimi po imties apibendrintu (AUC — area under the receiver operating characteristic curve). Tai yra aukštas rodiklis, kuris viršijo plačiai naudojamą FIB-4 indeksą – fibrosis žymeklį, sukurtą pirminiais atvejais pacientams, kuriems buvo įtarta lėtinė kepenų liga, o ne nespecifinėms pirminės priežiūros populiacijoms. AUC 0,88 reiškia, kad modelis gerai atskiria pacientus su ateities rizika nuo tų, kuriems tokios rizikos nėra, tačiau svarbu suprasti ir jautrumo bei specifiškumo kompromisą įvairiuose rizikos slenksčiuose bei kaip tai veikia klinikinius sprendimus.
Švedų tyrėjų komanda patvirtino CORE nepriklausomose kohortose Suomijoje ir Jungtinėje Karalystėje, kur modelis vėl parodė stiprią prognozinę gebą. Tokie išoriniai patvirtinimai yra esminiai, norint įrodyti modelio perkeliamumą tarp skirtingų sveikatos sistemų ir laboratorinių praktikų. Tyrėjai pabrėžia, kad reikia papildomų vertinimų specifinėse aukštos rizikos pogrupiuose – žmonėms, sergantiems 2 tipo cukriniu diabetu, turintiems nutukimą arba žinomą metabolinę disfunkciją susijusią riebiąją kepenų ligą (MAFLD), – nes šios grupės turi didesnę priežastinę kepenų ligos riziką ir gali reikalauti adaptuotų rizikos slenksčių arba papildomų biomarkerinių įverčių.
Integracija į pirminę priežiūrą
Vienas pagrindinių projekto tikslų buvo klinikinis praktiškumas: CORE naudoja duomenis, kurie jau yra prieinami daugelyje elektroninių sveikatos įrašų (EHR) ir įprastiniuose laboratoriniuose paneliuose, todėl leidžia vykdyti plataus masto atrankinį rizikos vertinimą be papildomos testavimo infrastruktūros. Toks požiūris sumažina kaštus ir logistinę naštą, nes nereikia iš karto pradėti brangių tyrimų ar plataus masto gydymo intervencijų, o galima nukreipti papildomą diagnostiką tiems, kuriems modelis prognozuoja aukštą 10 metų riziką. Tyrimų grupė pateikė internetinį skaičiuoklės įrankį gydytojams adresu www.core-model.com, kad specialistai pirminės priežiūros konsultacijų metu galėtų greitai įvertinti individualią riziką ir aptarti tolesnius veiksmus su pacientu.
Integravus CORE į EHR, galima automatizuoti rizikos ženklus, užprogramuoti klinikinio sprendimo palaikymo taisykles ir sukurti darbo srautus, kurie pacientus su vidutine arba didesne rizika nukreiptų tolimesniam neinvaziniam tyrimui, pavyzdžiui, tranziensinei elastografijai (FibroScan) ar išplėstiniams fibrozinio žymėjimo paneliams. Tai leidžia tiksliai ir efektyviai paskirstyti medicininius išteklius, mažinant nereikalingų siuntimų ir invazinių procedūrų skaičių tarp pacientų, kuriems rizika yra nedidelė.
„Tai ligos, kurios tampa vis dažnesnės ir kurių prognozė tampa prasta, jei jos nustatomos vėlai“, – pažymėjo Rickard Strandberg, Karolinskos instituto Medicinos departamento Huddinge prisijungęs tyrėjas ir vienas iš testo kūrėjų. „Mūsų metodas gali prognozuoti sunkių kepenų ligų riziką per 10 metų laikotarpį ir remiasi trimis paprastais, rutininiuose kraujo tyrimuose nustatomais parametrais.“ Tokia prognozė gali tapti pagrindu individualizuotoms intervencijoms: nuo intensyvesnio gyvenimo būdo koregavimo, mitybos ir fizinio aktyvumo programų iki ankstyvos farmakoterapijos skyrimo ar įtraukimo į klinikinius tyrimus, skirtus sutrikimų progresijai stabdyti.
Klinikinės pasekmės ir tolesni žingsniai
Jeigu CORE bus priimtas į pirminės priežiūros darbo srautus, jis galėtų prioritetizuoti pacientus papildomiems neinvaziniams tyrimams (pavyzdžiui, tranzientinei elastografijai arba pažangesniems fibrozinės būklės paneliams) arba siuntimui į hepatologijos konsultacijas, taip užtikrinant ankstyvesnę intervenciją. Svarbūs tolesni žingsniai apima prospektinius diegimo tyrimus, integraciją į elektroninius medicininius įrašus dėl automatinių rizikos įspėjimų, ir tikslinį modelio patvirtinimą aukštos rizikos grupėse. Tokie prospektiniai pilotai taip pat turėtų tirti pacientų priėmimą, gydytojų darbo krūvio pokyčius, klinikinius rezultatus ir ekonomiškumą realioje kasdieninėje praktikoje.
Klinikai ir sveikatos sistemos vadovai turėtų įvertinti jautrumo, specifiškumo ir tolimesnių paskesnių tyrimų kaštus prieš priimdami sprendimą dėl plataus diegimo. Reikėtų apsvarstyti priklausomybės nuo laboratorinių metodų kintamumą, populiacijos skirtumus ir galimą modelio našumą mažiau reprezentuotose demografinėse grupėse. Nepaisant to, CORE reprezentuoja nebrangią ir mastelio požiūriu pritaikomą strategiją identifikuoti asmenis, kuriems gresia riboti gyvenimą užkertančios kepenų ligos, dar daug metų prieš simptomų atsiradimą – tai suteikia galimybę ankstinei prevencijai, stebėsenai ir, prireikus, medicininei intervencijai.
Išvados
CORE modelis paverčia įprastus laboratorinius duomenis ir bazines demografines charakteristikas į praktišką ilgalaikį sunkių kepenų ligų rizikos rezultatą. Su papildomu patvirtinimu, tarptautine adaptacija ir sistemos lygiu integracija į EHR, jis gali praplėsti ankstyvos diagnostikos pastangas ir leisti laiku taikyti prevencines arba terapines priemones pirminėje priežiūroje. Tolimesnės studijos turėtų apimti įvairių populiacijų adaptaciją, sveikatos ekonomikos modeliavimą ir gairių atnaujinimą, kad būtų užtikrintas saugus, veiksmingas ir etiškas šio tipo rizikos vertinimo įrankių įdiegimas kasdienėje klinikinėje praktikoje. Galiausiai, siekiant maksimalaus naudos pacientams, svarbu suderinti technologines galimybes su klinikiniu sprendimų priėmimu, pacientų švietimu ir sisteminiu palaikymu, kad ankstyva diagnostika virstų realiais gydymo rezultatais.
Šaltinis: scitechdaily
Palikite komentarą