マッシュ解像度インデックス：マッシュの組織学的解像度を検出するための非侵襲的スコアの開発と検証

背景：アラニンアミノトランスフェラーゼ（ALT）やMRIプロトン密度脂肪融合（MRI-PDFF）の変化など、非侵襲性テストの動的変化は、代謝機能障害関連の肝炎（MASH）解像度の検出に役立つ可能性がありますが、非侵襲的テストの組み合わせは、どちらでもよりも正確になる場合があります。マッシュの組織学的解像度を検出するために、新しい非侵襲的スコアであるマッシュ解像度インデックスを開発しました。 方法：この研究には、2つの時点で同時期の臨床検査、MRI-PDFF、および肝生検を受けた生検確定マッシュを使用した95人のよく特徴の成人参加者（女性67％）の派生コホートが含まれていました。主な目的は、線維症の悪化なしでマッシュ分解能を検出するための非侵襲的スコアを開発することでした。最も予測ロジスティック回帰モデルは、受信機の動作曲線（AUC）の下の最高領域と、最低の別名情報基準とベイジアン情報基準に基づいて選択されました。その後、このモデルは、臨床試験からマッシュを使用した163人の参加者の明確なコホートで外部から検証されました。 結果：派生コホートでは、年齢およびボディマス指数の中央値（IQR）およびボディマス指数はそれぞれ32.0（30-37）kg/m2でした。最も正確なモデル（MASH解像度インデックス）には、MRI-PDFF、ALT、およびアスパラギン酸アミノトランスフェラーゼが含まれていました。インデックスには、派生コホートのマッシュ解像度を検出するために、0.81（95％CI 0.69〜0.93）のAUCがありました。スコアはよく調整され、明確な外部検証コホート（AUC 0.83、95％CI 0.76〜0.91）で堅牢に実行され、ALTおよびMRI-PDFFの変化を上回りました。 結論：マッシュ解像度インデックスは、マッシュ解像度を非侵襲的に識別するための有用なスコアになる可能性があります。

BACKGROUND: Dynamic changes in non-invasive tests, such as changes in alanine aminotransferase (ALT) and MRI proton-density-fat-fraction (MRI-PDFF), may help to detect metabolic dysfunction-associated steatohepatitis (MASH) resolution, but a combination of non-invasive tests may be more accurate than either alone. We developed a novel non-invasive score, the MASH Resolution Index, to detect the histological resolution of MASH. METHODS: This study included a derivation cohort of 95 well-characterised adult participants (67% female) with biopsy-confirmed MASH who underwent contemporaneous laboratory testing, MRI-PDFF and liver biopsy at two time points. The primary objective was to develop a non-invasive score to detect MASH resolution with no worsening of fibrosis. The most predictive logistic regression model was selected based on the highest area under the receiver operating curve (AUC), and the lowest Akaike information criterion and Bayesian information criterion. The model was then externally validated in a distinct cohort of 163 participants with MASH from a clinical trial. RESULTS: The median (IQR) age and body mass index were 55 (45-62) years and 32.0 (30-37) kg/m2, respectively, in the derivation cohort. The most accurate model (MASH Resolution Index) included MRI-PDFF, ALT and aspartate aminotransferase. The index had an AUC of 0.81 (95% CI 0.69 to 0.93) for detecting MASH resolution in the derivation cohort. The score calibrated well and performed robustly in a distinct external validation cohort (AUC 0.83, 95% CI 0.76 to 0.91), and outperformed changes in ALT and MRI-PDFF. CONCLUSION: The MASH Resolution Index may be a useful score to non-invasively identify MASH resolution.