通过自上而下的分析方法对人类血清白蛋白进行特征分析，可实现肝脏纤维化的多分类分期：一项跨平台验证研究

《Scientific Reports》：Human serum albumin profiling by top-down analysis enables multi-class liver fibrosis staging: a cross-platform validation study

　　

摘要

慢性肝病影响着全球数以百万计的人，而无需通过肝脏活检就能准确判断其病情进展仍是一项重大的临床挑战。人血清白蛋白是唯一由肝脏合成的最丰富的血液蛋白，随着肝病的进展，它会发生可检测的结构变化，因此有望成为衡量疾病严重程度的分子标志物。我们利用高分辨率液相色谱-质谱技术，对172名处于不同纤维化阶段的慢性肝病患者以及82名健康对照者的血浆中的天然人血清白蛋白及九种变异型进行了定量分析。随着病情加重，天然人血清白蛋白水平显著下降，失代偿性肝硬化患者的该指标仅为4.1–4.2克/升，而健康对照者则为12.2克/升。这些变异型呈现出与疾病阶段相关的特征，且它们与天然人血清白蛋白的比值能够进一步提升对晚期疾病的诊断准确性。基于完整的人血清白蛋白光谱特征训练的机器学习分类器与标准分期方法结果高度一致，其准确率也高于FIB-4指数（分别为81.5%和59.3%）。在研究群体中，这些结果在两种不同制造商生产的仪器上均得到验证（McNemar p值=0.149），从而证明了该人血清白蛋白光谱特征在不同检测平台上的稳定性。这些研究结果表明，人血清白蛋白光谱分析有望成为一种有效的慢性肝病无创分期工具，其跨平台的稳定性也为其在多中心临床应用中的推广提供了可能。