Стеатозная болезнь печени: взгляд врача лучевой и ультразвуковой диагностики

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. В статье приведены данные консенсуса Делфи мировых научных сообществ по обсуждению новой номенклатуры стеатозной болезни печени, опубликованные летом 2023 г., европейские клинические рекомендации по ведению пациентов со стеатозной болезнью печени, ассоциированной с метаболической дисфункцией 2024 г., мировые клинические рекомендации по использованию ультразвука в медицине и биологии по мультипараметрическому исследованию печени 2024 г. и данные с акцентом на особенности инструментальной диагностики в новых условиях с учетом особенностей здравоохранения в Российской Федерации (на основании результатов собственных исследований).

Цель. Оценить возможности комплексного применения инструментальных методов исследования для диагностики стеатозной болезни печени, ассоциированной с метаболической дисфункцией, на стадиях стеатоза, воспаления, фиброза.

Материалы и методы. Обследованы 549 пациентов – 252 (45,9%) мужчины, 297 (54,1%) женщин в возрасте от 18 до 78 лет. Критерий включения: наличие стеатоза печени по данным хотя бы одного метода визуализации (ультразвуковое исследование, мультиспиральная компьютерная томография, магнитно-резонансная томография), оцененного ретроспективно, и как минимум один кардиометаболический критерий. В контрольную группу включены 278 пациентов без признаков стеатоза печени по данным инструментальных методов исследования, из них 144 (51,8%) мужчины, 40 (48,2%) женщин в возрасте от 18 до 68 лет. Все пациенты обследованы по единому диагностическому алгоритму, состоящему из 5 этапов: клинико-лабораторный, физикальное обследование, ультразвуковое исследование, двухэнергетическая рентгеновская абсорбциометрия в режиме «Все тело», ретроспективный анализ исследований мультиспиральной компьютерной томографии и/или магнитно-резонансной томографии. Биопсия печени с последующим гистологическим исследованием по шкале SAF выполнена 38 пациентам.

Результаты. Данные ультразвуковой стеатометрии и эластографии сдвиговой волной, двухэнергетической рентгеновской абсорбциометрии в режиме «Все тело», а также мультиспиральной компьютерной томографии органов брюшной полости сопоставлены с мнениями экспертов и данными метаанализами. Обнаружен диссонанс между проектом российских клинических рекомендаций по неалкогольной жировой болезни печени 2022 г., где диагностический блок базируется на методиках, которые являлись основными 10–20 лет назад.

Заключение. В проекте российских клинических рекомендаций отсутствует достаточное количество данных об оптимизации оценки стеатоза печени с использованием современных методов визуализации. Предложена мультидисциплинарная дискуссия для выработки взвешенных, персонализированных, унифицированных диагностических подходов.

Об авторах

Алексей Васильевич Борсуков

ФГБОУ ВО «Смоленский государственный медицинский университет» Минздрава России

Email: daria@venidiktova.ru
ORCID iD: 0000-0003-4047-7252

д-р мед. наук, проф., дир. Проблемной научно-исследовательской лаб. «Диагностические исследования и малоинвазивные технологии», засл. деят. науки РФ

Россия, Смоленск

Дарья Юрьевна Шестакова

ФГБОУ ВО «Смоленский государственный медицинский университет» Минздрава России

Автор, ответственный за переписку.
Email: daria@venidiktova.ru
ORCID iD: 0000-0001-5497-1476

канд. мед. наук, ст. науч. сотр. Проблемной научно-исследовательской лаб. «Диагностические исследования и малоинвазивные технологии»

Россия, Смоленск

Список литературы

  1. Rinella ME, Lazarus JV, Ratziu V, et al. A multisociety Delphi consensus statement on new fatty liver disease nomenclature. Hepatology. 2023;78(6):1966-86.
  2. Райхельсон К.Л., Маевская М.В., Жаркова М.С., и др. Жировая болезнь печени: новая номенклатура и ее адаптация в Российской Федерации. Российский журнал гастроэнтерологии, гепатологии, колопроктологии. 2024;34(2):35-44 [Raikhelson KL, Maevskaya MV, Zharkova MS, et al. Fatty liver disease: new nomenclature and its adaptation in the Russian Federation. Russian Journal of Gastroenterology, Hepatology, Proctology. 2024;34(2):35-44 (in Russian)].
  3. Bianco C, Romeo S, Petta S, et al. MAFLD vs NAFLD: Let the contest begin! Liver Int. 2020;40(9):2079-81.
  4. Lin SU, Huang J, Wang M, et al. Comparison of MAFLD and NAFLD diagnostic criteria in real world. Liver Int. 2020;40(9):2082-9.
  5. Венидиктова Д.Ю., Борсуков А.В. Инструментальные особенности дифференциальной диагностики метаболически ассоциированной и неалкогольной жировой болезней печени. Сибирский журнал клинической и экспериментальной медицины. 2023;38(2):209-17 [Venidiktova DYu, Borsukov AV. Instrumental features of differential diagnostics of metabolically associated and non-alcoholic fatty liver diseases. Siberian Journal of Clinical and Experimental Medicine. 2023;38(2):209-17 (in Russian)].
  6. Oh JH, Jun DW. Clinical impact of five cardiometabolic risk factors in metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD): Insights into regional and ethnic differences. Clin Mol Hepatol. 2024;30(2):168.
  7. Geurtsen ML, Santos S, Felix JF, et al. Liver fat and cardiometabolic risk factors among school-age children. Hepatology. 2020;72(1):119-29.
  8. Российское общество по изучению печени, Российская гастроэнтерологическая ассоциация, Российское общество профилактики неинфекционных заболеваний, Российская ассоциация эндокринологов, Российское научное медицинское общество терапевтов, Российская ассоциация геронтологов и гериатров, Национальное общество профилактической кардиологии. Клинические рекомендации. Неалкогольная жировая болезнь печени. М., 2024; с. 144 [Russian Society for the Study of the Liver, Russian Gastroenterological Association, Russian Society for the Prevention of Non-Communicable Diseases, Russian Association of Endocrinologists, Russian Scientific Medical Society of Therapists, Russian Association of Gerontologists and Geriatricians. Clinical guidelines. Non-alcoholic fatty liver disease. Moscow, 2024; р. 144 (in Russian)].
  9. Martin K. Properties, limitations and artefacts of B-mode images. Diagnostic Ultrasound, Third Edition. CRC Press. 2019; p. 105-27.
  10. Hirooka M, Koizumi Y, Sunago K, et al. Efficacy of B-mode ultrasound-based attenuation for the diagnosis of hepatic steatosis: a systematic review/meta-analysis. J Med Ultrasonics. 2022;49(2):199-210.
  11. Johnson SI, Fort D, Shortt KJ, et al. Ultrasound stratification of hepatic steatosis using hepatorenal index. Diagnostics. 2021;11(8):1443.
  12. Marshall RH, Eissa M, Bluth EI, et al. Hepatorenal index as an accurate, simple, and effective tool in screening for steatosis. Am J Roentgenol. 2012;119(5):997-1002.
  13. Eddowes PJ, Sasso M, Allison M, et al. Accuracy of FibroScan controlled attenuation parameter and liver stiffness measurement in assessing steatosis and fibrosis in patients with nonalcoholic fatty liver disease. Gastroenterology. 2019;156(6):1717-30.
  14. Ferraioli G, Maiocchi L, Savietto G, et al. Performance of the attenuation imaging technology in the detection of liver steatosis. J Ultrasound Med. 2021;40(7):1325-32.
  15. Венидиктова Д.Ю. Ультразвуковой метод количественной оценки стеатоза печени у пациентов с избыточной массой тела и ожирением. Смоленский медицинский альманах. 2017;1:55-9 [Venidiktova DYu. Ultrasound method for quantitative assessment of liver steatosis in patients with overweight and obesity. Smolensk Medical Almanac. 2017;1:55-9 (in Russian)].
  16. Timaná J, Chahuara H, Basavarajappa L, et al. Simultaneous imaging of ultrasonic relative backscatter and attenuation coefficients for quantitative liver steatosis assessment. Sci Rep. 2023;13(1):88-98.
  17. Saba L, di Martino M, Bosco S, et al. MDCT classification of steatotic liver: a multicentric analysis. Eur J Gastroenterol Hepatol. 2015;27(3):290-7.
  18. Терновой С.К., Ширяев Г.А., Устюжанин Д.В., Абдурахманов Д.Т., и др. Определение содержания жира в печени у пациентов с жировым гепатозом и стеатогепатитом методом протонной МР-спектроскопии. Медицинская визуализация. 2018;4:50-8 [Ternovoy SK, Shiryaev GA, Ustyuzhanin DV, Abdurakhmanov DT, et al. Determination of liver fat content in patients with fatty hepatosis and steatohepatitis using proton MR spectroscopy. Medical Visualization. 2018;4:50-8 (in Russian)].
  19. Борсукова М.В. Диагностические возможности двухэнергетической рентгеновской абсорбциометрии в диагностическом алгоритме метаболического синдрома. Медицинский алфавит. 2012;2(8):38-40 [Borsukova MV. Diagnostic capabilities of dual-energy X-ray absorptiometry in the diagnostic algorithm of metabolic syndrome. Medical Alphabet. 2012;2(8):38-40 (in Russian)].
  20. Венидиктова Д.Ю., Борсуков А.В. К вопросу о биопсии печени у пациентов с метаболически ассоциированной жировой болезнью печени. Acta Medica Eurasica. 2022;4:12-26 [Venidiktova DYu, Borsukov AV. On the issue of liver biopsy in patients with metabolically associated fatty liver disease. Acta Medica Eurasica. 2022;4:12-26 (in Russian)].

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. СБП (номенклатура, предложенная консенсусом Американской ассоциации по изучению заболеваний печени, Латиноамериканской ассоциации по изучению печени, Европейской ассоциации по исследованию печени).

Скачать (294KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Диагностический алгоритм СБП.

Скачать (220KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Технологии и методы количественной ультразвуковой стеатометрии.

Скачать (238KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Оптимальный ультразвуковой комплекс мультипараметрического исследования для пациентов со СБП с количественной оценкой диффузных изменений печени: а – оценка в В-режиме; b – эластография, эластометрия – оценка жесткости; c – режим дисперсии – оценка воспалительной активности; d – оценка АС ультразвуковой волны – оценка стеатоза печени.

Скачать (361KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Оценка структуры абдоминального жира при ДРА в режиме «Все тело»: а – стрелками указаны корректные трапециевидные боксы (зеленого цвета) ручной разметки ПЖТ; b – структура абдоминального жира (см2) с преобладанием ВЖТ; c – структура абдоминального жира (см2) с преобладанием ПЖТ.

Скачать (425KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Распределение пациентов исследуемой группы с учетом ИМЖ и доли висцеральной жировой ткани в общей структуре абдоминального жира.

Скачать (128KB)
Метаданные

© ООО "Консилиум Медикум", 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».