微生物群落-IgG糖基化联合评分可识别代谢性脂肪性肝病（MASLD）患者的重度脂肪肝和显著肝纤维化

《Clinical and Translational Gastroenterology》：Microbial Consortia-IgG Glycosylation Combination Scores Identify Severe Hepatic Steatosis and Significant Hepatic Fibrosis in MASLD Patients

本研究通过分析111例非酒精性脂肪性肝病患者粪便微生物群及血清IgG1/IgG2糖基化特征，建立预测严重肝脂osis和肝纤维化的组合评分模型，其AUC分别为0.776和0.810，优于传统指标。

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摘要 通俗语言总结

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引言：

严重的肝脂肪变性（HS）和显著的肝纤维化表明了代谢性脂肪性肝病（MASLD）的严重程度，因此早期检测模型非常重要。最近的研究表明，IgG糖基化和微生物群可能与MASLD的发展有关。本研究探讨了IgG糖基化和微生物群在早期检测模型中的实用性。

方法：

共有111名MASLD患者被分为高CAP组（对应HS）和低CAP组，或高FIB-4组（对应纤维化）和低FIB-4组。我们分析了微生物群和IgG1/IgG2糖基化特征的差异，并据此创建了用于识别严重HS和显著肝纤维化的评分系统。

结果：

Megamonas与严重HS相关，而Christensenellaceae R-7、UCG-005、CAG-56和Lachnospira与MASLD患者的显著肝纤维化相关。严重HS和显著肝纤维化的微生物评分的AUC分别为0.731和0.773。IgG2-N4H5F1/IgG1-N4H5F1的比值以及bisected-IgG2/bisected-IgG1比值可以预测严重HS，而IgG2-N4H3F1/IgG1-N4H3F1、bisected-IgG1/bisected-IgG2和IgG1-半乳糖基化/IgG2-半乳糖基化指数可以识别MASLD中的显著肝纤维化。结合微生物群和糖基化特征的评分系统的AUC分别为0.776和0.810，表现与现有的指标（如肝脂肪变性指数和FibroAST评分）相当。

讨论：

该研究强调了结合粪便微生物群和血清IgG糖基化特征在识别MASLD严重程度方面的有效性，其效果不亚于目前常用的模型，并表明糖基化修饰可能成为MASLD的一种有前景的治疗手段。

通俗语言总结：本研究通过检测IgG糖基化和肠道细菌，探索了识别MASLD患者严重肝病的新方法。研究人员研究了111名患者，比较了他们的肝脂肪和纤维化水平。他们发现某些细菌与严重的肝脂肪和纤维化有关，并且特定的IgG糖基化模式可以预测这些情况。结合这些因素的评分系统显示出良好的准确性，与现有方法相当。这表明分析肠道细菌和IgG糖基化可能有助于MASLD的早期检测和治疗，提供了一种潜在的新治疗途径。

本文为机器生成，可能存在不准确之处。常见问题解答

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