使用PNPLA3、TM6SF2、MBOAT7 和 GCKR遗传变异的多基因风险评分模型可预测肝脏脂肪含量（PRS-HFC）。为了验证 PRS-HFC 添加到临床纤维化评分中是否会改善严重肝病（SLD）的风险分层和预测，研究人员做了如下试验。

研究者使用来自英国生物样本库266,687 名个体的数据，评估了 9 年中位随访期间肝硬化、失代偿性肝病、肝细胞癌和/或肝移植的发生率。他们计算了NAFLD 纤维化评分 (NFS)、FIB-4、APRI、BARD 和 Forns 评分以及 PRS-HFC。所有分析均根据是否存在糖尿病、肥胖和脂肪肝指数阳性（FLI≥60）进行分层。

研究人员使用不良遗传学（PRS-HFC≥0.396）对纤维化评分中/高风险类别受试者的SLD风险进一步进行分层，在具有代谢危险因素的受试者中效果更好，并通过整合PRS-HFC提高总体人群和肥胖受试者的预测效果（所有评分的 AUROCs 增加，p∼10-2-10-4，APRI除外）。PRS-HFC 提高了中高临床评分风险类别中 SLD 的诊断准确性和阳性预测值。在没有代谢风险因素的受试者中，风险分层和预测不受不利遗传因素的影响。

从上可知，遗传学与临床纤维化评分的整合改进了 SLD 的个体风险和预测，主要表现在有 NAFLD 风险的个体中。该队列研究数据证明了，常见的遗传变异能在临床/生化参数信息之外提供额外的预后信息。

文章来源：https://doi.org/10.1016/j.cgh.2021.05.056