代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD）患者肝细胞癌风险预测模型的建立与验证

编辑推荐：面对全球激增的代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD）患者，如何精准识别肝细胞癌（HCC）高风险人群？美国Kaiser Permanente团队通过181万例队列研究，首次建立包含18个风险因子的预测模型，证实MASLD患者HCC年发病率仅0.065/1000人年，但高风险组阳性预测值达0.4，为分层筛查提供重要循证依据。

　　随着全球肥胖和糖尿病流行，代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD，原非酒精性脂肪肝病NAFLD）已成为肝细胞癌（HCC）的重要病因。然而临床面临两难困境：一方面MASLD患者基数庞大（占全球人口25%），另一方面HCC实际年发病率不足0.1%。现行指南仅建议对肝硬化患者开展筛查，但约40%的MASLD相关HCC发生在非肝硬化患者中。如何在不造成医疗资源浪费的前提下，精准识别高风险人群成为亟待解决的临床难题。

美国Kaiser Permanente医疗系统的Rodriguez LA团队开展了一项里程碑式研究。研究者从该体系2009-2021年电子病历中筛选出1,811,461例经影像学或Dallas Steatosis Index确诊的MASLD患者，中位年龄52岁，女性占54.2%。通过30%样本量构建验证队列，采用多变量Cox回归分析，在中位9.3年随访期间共观察到946例HCC事件，相当于0.065例/1000人年的发病率。

关键技术方法包括：1）基于全美最大HMO系统Kaiser Permanente的电子病历大数据挖掘；2）采用Dallas Steatosis Index和ICD编码联合确诊MASLD；3）将30%样本随机分配至验证队列进行模型校验；4）通过竞争风险模型处理死亡等干扰因素。

主要研究发现：

1. 风险因素图谱：确认18个独立预测因子，包括已知的肝硬化（HR 10.2）、糖尿病（HR 2.1）等，也发现非传统因素如白蛋白-胆红素分级（ALBI）的预测价值。
2. 预测效能：模型在验证队列中表现优异（C-statistic 0.89），但即使在高风险组，阳性预测值仅0.4，需筛查241人才能发现1例HCC。
3. 临床启示：78.4%的敏感性提示可有效识别潜在患者，90.1%的特异性则避免过度检查。

研究结论指出，该模型首次系统量化了MASLD患者的HCC风险谱，突破性地证明非肝硬化患者同样需要风险分层。尽管绝对风险较低，但考虑到MASLD庞大的人口基数，该模型为优化筛查策略提供重要工具。值得注意的是，与结肠镜（NNS 200-300）和乳腺钼靶（NNS 250）等成熟筛查相比，该模型的效益比已接近现行标准。

讨论部分强调三个转化医学价值：1）推翻"仅筛查肝硬化患者"的传统观念；2）证明初级保健医生在风险初筛中的关键作用；3）揭示需要动态更新模型以纳入新兴生物标志物。作者C.Niederau在评论中指出，这项研究为制定个体化监测方案奠定基础，但需警惕模型在种族差异性方面的潜在局限。该成果发表于《JAMA Network Open》，为肝病学界提供首个基于超百万队列的MASLD-HCC风险预测工具。