NAFLD/NASHは世界中で患者数が急増し、そのエンドステージである肝硬変や肝細胞癌は今日臨床現場での大きな脅威となっている。膨大な患者数のNAFLDから、予後の悪い線維化進展例やNASHを効率よく囲い込むことは極めて重要な臨床的課題である。我々は、NAFLDの肝線維化診断における2D-SWEの有用性、肝脂肪化診断におけるUGAPの有用性を者の併用によりNASHならびにprogressive NASH の効率的な層別化が可能で、高精度なprogressive NASH診断予測モデルの構築に成功した。本成果は、肝生検適応や治療方針の判断への応用も期待される。
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