目前，对于慢性药物性肝损伤（DILI）患者的纤维化诊断尚无令人满意的无创方法。对此，有研究者目标开发一种算法来提高该人群中显著纤维化的诊断准确性。研究人员回顾性调查了2013年1月至2017年12月在医院经活检证实为慢性 DILI 的患者生化和病理特征。无创算法使用ROC曲线和DCA曲线分析训练队列并诊断出显著纤维化，随后该算法在验证队列中得到验证。试验中共有 1,130 名患者分别被随机分配到训练队列（n = 848）和验证队列（n = 282）。根据多变量分析，LSM、CHE 和 APRI 与显著纤维化独立相关。

LAC作为一种新算法，曲线下面积（AUROC）为 0.81，显著高于LSM (AUROC 0.78)、CHE (AUROC 0.73) 和 APRI (AUROC 0.68)。训练队列中 LAC 的最佳临界值为 5.4。使用LAC 评分诊断晚期纤维化和肝硬化分期时，最佳临界值分别为 6.2 和 6.7，训练队列中的 AUROC 值为 0.84 和 0.90，验证队列中的 AUROC 值为 0.81 和 0.83。

本研究证明 LAC 评分有助于准确评估高危疾病进展，为慢性 DILI 患者制定了最佳治疗策略。

文章来源：https://doi.org/10.3389/fphar.2021.734090