Простой анализ крови предсказывает заболевание печени за годы до появления симптомов
Исследователи создали модель CORE, которая с точностью 88% прогнозирует риск тяжелых заболеваний печени на основе трех стандартных показателей крови и может использоваться в первичном звене здравоохранения
Короткое резюме
Ученые Каролинского института в Швеции разработали простой и эффективный метод прогнозирования риска тяжелых заболеваний печени, таких как цирроз и рак, за 10 лет до их развития. Модель CORE основана на анализе трех стандартных печеночных ферментов (AST, ALT и GGT) в сочетании с возрастом и полом пациента. Метод продемонстрировал точность 88% в дифференциации людей, у которых развивались или не развивались заболевания печени, превзойдя рекомендованный в настоящее время метод FIB-4.
Исследование основано на данных более 480 000 человек в Стокгольме, наблюдавшихся в течение до 30 лет. Модель была успешно валидирована на популяциях Финляндии и Великобритании, подтвердив свою эффективность. Для удобства врачей уже создан веб-калькулятор (www.core-model.com), позволяющий легко оценить риск в условиях первичного звена здравоохранения, где большинство пациентов впервые обращаются за медицинской помощью.
Это открытие представляет собой важный шаг в раннем выявлении заболеваний печени, особенно актуальный в условиях роста их распространенности. Ранняя диагностика позволяет своевременно начать лечение, включая доступные лекарственные терапии, и потенциально предотвратить развитие тяжелых осложнений. Метод особенно ценен своей простотой и доступностью для широкого применения в клинической практике.
Текст сгенерирован с использованием ИИ
Ключевые выводы
Высокая точность прогноза
Модель CORE демонстрирует 88% точность в предсказании риска заболеваний печени
Простота применения
Основана на трех стандартных анализах крови, возрасте и поле пациента
Долгосрочный прогноз
Способна предсказать риск за 10 лет до развития заболевания
Валидация на разных популяциях
Успешно протестирована в Швеции, Финляндии и Великобритании
Ключ. выводы подготовлены с использованием ИИ