Steatotic liver disease: radiological and ultrasound point of view

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background. The article presents the data of the Delphi consensus of world scientific communities on the new nomenclature of steatotic liver disease discussion, published in the summer of 2023, European clinical guidelines for the management of patients with steatotic liver disease associated with metabolic dysfunction in 2024, World clinical guidelines for the use of ultrasound in medicine and biology for multiparametric liver examination in 2024 and data with an emphasis on the features of instrumental diagnostics in new conditions, taking into account the characteristics of healthcare in the Russian Federation (based on the results of our own research).

Aim. To assess the possibilities of the instrumental research methods integrated application for the diagnosis of steatotic liver disease associated with metabolic dysfunction at the stages of steatosis, inflammation, fibrosis.

Materials and methods. Five hundred forty nine patients were examined – 252 (45.9%) men, 297 (54.1%) women aged 18 to 78 years. Inclusion criteria: the presence of liver steatosis according to at least one imaging method (ultrasound, MDCT, MRI), assessed retrospectively and at least 1 cardiometabolic criterion. The control group included 278 patients without signs of liver steatosis according to instrumental research methods, including 144 (51.8%) men, 40 (48.2%) women aged 18 to 68 years. All patients were examined with a single diagnostic algorithm consisting of 5 stages: clinical and laboratory stage, physical examination, ultrasound, dual-energy X-ray absorptiometry in the “Whole Body” mode, retrospective analysis of MDCT and/or MRI studies. Liver biopsy with subsequent histological examination according to the SAF scale was performed in 38 patients.

Results. The data of ultrasound steatometry and shear wave elastography, dual-energy X-ray absorptiometry in the “Whole Body” mode, as well as MDCT of the abdominal organs are compared with expert opinions and meta-analyses. Dissonance was found between the draft Russian clinical guidelines for non-alcoholic fatty liver disease of 2022, where the diagnostic part is based on the methods that were the main ones 10–20 years ago.

Conclusion. The draft Russian clinical guidelines lack sufficient data on optimizing the assessment of liver steatosis using modern imaging methods. A multidisciplinary discussion is proposed to develop balanced, personalized, unified diagnostic approaches.

About the authors

Alexey V. Borsukov

Smolensk State Medical University

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

D. Sci. (Med.), Prof.

Russian Federation, Smolensk

Daria Yu. Shestakova

Smolensk State Medical University

Author for correspondence.
Email: daria@venidiktova.ru
ORCID iD: 0000-0001-5497-1476

Cand. Sci. (Med.)

Russian Federation, Smolensk

References

  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)].

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. PAS (nomenclatura propuesta por consenso de la Asociación Americana para el Estudio de Enfermedades Hepáticas, la Asociación Latinoamericana para el Estudio del Hígado y la Asociación Europea para el Estudio del Hígado).

Download (294KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Algoritmo diagnóstico de la PAS.

Download (220KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Tecnologías y métodos de esteatometría ultrasónica cuantitativa.

Download (238KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Complejo ecográfico óptimo para el examen multiparamétrico en pacientes con PBE con evaluación cuantitativa de alteraciones hepáticas difusas: a – evaluación en modo B; b – elastografía, elastometría – evaluación de la rigidez; c – modo de dispersión – evaluación de la actividad inflamatoria; d – evaluación de la onda ecográfica AS – evaluación de la esteatosis hepática.

Download (361KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. Evaluación de la estructura de la grasa abdominal mediante DXA en el modo "Cuerpo entero": a – Las flechas indican los recuadros trapezoidales correctos (verdes) para la marcación manual de la grasa abdominal; b – Estructura de la grasa abdominal (cm²) con predominio de VAT; c – Estructura de la grasa abdominal (cm²) con predominio de VAT.

Download (425KB)
Indexing metadata
7. Fig. 6. Distribución de los pacientes del grupo de estudio teniendo en cuenta la MMI y la proporción de tejido adiposo visceral en la estructura global de la grasa abdominal.

Download (128KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2025 Consilium Medicum

Creative Commons License
This work is licensed under a 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».