肝纤维化是慢性肝病发展为肝硬化乃至肝衰竭的关键病理进程，其早期、准确分期对于指导治疗、改善预后至关重要。虽然肝穿刺活检是 " 金标准 " ，但其有创性、取样误差等限制了临床应用。因此，开发高精度、无创的替代诊断工具，是临床亟待解决的难题。
近日 ，香港大学李嘉诚医学院 / 上海交通大学医学院附属第六人民医院贾伟教授 、宁波大学医学院特聘研究员谢国祥博士 以及香港中文大学消化疾病全国重点实验室Vincent Wong教授团队联合多家临床中心在Cell Reports Medicine发表最新研究成果A metabolite-augmented FIB-4 machine learning panel achieves superior liver fibrosis staging in chronic liver disease。该研究正式公布了基于绘云生物核心技术开发的Met-FIB诊断模型临床验证数据，证实该模型在所有纤维化分期的诊断准确性上均显著优于传统方法，为基于代谢组学转化的肝纤维化临床质谱检测模型提供了高等级的循证医学证据。
本研究共纳入 4,284 名经肝活检确诊的受试者，涵盖慢性乙型肝炎（ CHB ）与代谢相关脂肪性肝病（ MASLD ）两种病因。研究团队创新性整合代谢组学发现的酪氨酸（ Tyrosine ）和牛磺胆酸（ Taurocholic acid ）两种关键代谢物，在 FIB-4 参数基础上采用 TabPFN 机器学习算法构建六指标诊断体系。
该研究的核心发现是 Met-FIB 模型在 " 排除 " 与 " 确诊 " 能力上均表现优异。 在 CHB 患者（ 729 例）中，对显著纤维化（≥ S2 ）的排除敏感性达 96.3% ，确诊特异性达 85.4% ；对进展期纤维 化（≥ S3 ）和肝硬化（ S4 ）的确诊特异性分别高达 98.6% 和 98.8% 。在 MASLD 患者（ 304 例）中，对进展期纤维化的确诊特异性达 100% （队列 3 ）和 98.0% （队列 4 ）。当 FIB-4 敏感性仅 16.1-18.2% 时， Met-FIB 仍保持 35.5-61.8% 的敏感性，同时维持 98% 以上特异性。
与现有方法相比， Met-FIB 展现出全面的性能优势： MASLD 队列中进展期纤维化敏感性提升 2-3 倍；对进展期纤维化的确诊特异性优于 FibroScan （ 98.0% vs 84.8% ）；全面优于 APRI 、 NFS 、 BARD 等传统评分系统。
此外， 该方法具有 跨病因普适性， FIB-4 、 APRI 等传统指标在 CHB 与 MASLD 中往往需要采用不同的诊断阈值，而 Met-FIB 采用统一截断值体系，在两大病因中均表现良好，无需依据病因调整阈值，临床应用更为简便。
本研究表明，基于代谢组学的智能肝纤维化分级评估系统能够显著提升无创诊断准确性，特别是在 " 确诊 " 特异性方面表现优异，为肝病精准诊断提供了新的有力工具 。 该成果与绘云生物 " 肝纤维化与肝硬化风险筛查试剂盒 " 及配套 AI 软件 LiveForest 形成 " 研 - 产 " 闭环，是国内首个基于 LC-MS/MS 技术的肝纤维化风险辅助评估体外诊断产品，目前已获 NMPA 批准上市。
香港大学医学院陈沅苑博士和杨天标博士为本文共同第一作者。贾伟教授、谢国祥博士和 Vincent Wong 教授为共同通讯作者。
https://www.cell.com/cell-reports-medicine/fulltext/S2666-3791(26)00143-6
制版人：十一
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