Nicht-invasive Beurteilung der Fibrose bei nichtalkoholischer Fettlebererkrankung
Die nichtalkoholische Fettlebererkrankung (NAFLD) betrifft etwa 25 % der erwachsenen Weltbevölkerung und umfasst ein Krankheitsspektrum von der einfachen Fettleber (NAFL) über die nichtalkoholische Steatohepatitis (NASH) bis hin zur Leberzirrhose. Eine entscheidende pathologische Veränderung im Verlauf der NAFLD ist die Leberfibrose, die durch chronische Schädigung und Narbenbildung gekennzeichnet ist. Fortgeschrittene Fibrosestadien sind mit einem deutlich erhöhten Risiko für leberbedingte Komplikationen und Mortalität verbunden. Obwohl die Leberbiopsie der Goldstandard zur Fibrosestadieneinteilung bleibt, schränken ihre Invasivität und Risiken die klinische Anwendung ein. Daher gewinnen nicht-invasive Methoden zur Fibrosebeurteilung zunehmend an Bedeutung.
Serum-Biomarker der Leberfibrose
Serum-Biomarker für Leberfibrose lassen sich in direkte und indirekte Marker unterteilen. Direkte Biomarker (z. B. Hyaluronsäure, TIMP-1) spiegeln fibrogenetische Prozesse wider, während indirekte Biomarker (z. B. APRI-Index) mit Fibrose assoziierte Risikofaktoren erfassen. Obwohl indirekte Biomarker kostengünstiger und breiter verfügbar sind, weisen sie eine geringere Genauigkeit auf. Beide Biomarker-Typen können durch Entzündungen, cholestatische Erkrankungen oder Nierenfunktionsstörungen beeinflusst werden.
Trotz dieser Limitationen bieten Serum-Biomarker Vorteile wie geringere Kosten, fehlendes Probenentnahmerisiko und die Möglichkeit des longitudinalen Monitorings. Kombinationspanels wie der FIB4-Index, der NAFLD-Fibrose-Score (NFS) und der BARD-Index verbessern die diagnostische Aussagekraft. Diese Scores eignen sich insbesondere zum Ausschluss fortgeschrittener Fibrosestadien aufgrund hoher negativ prädiktiver Werte. Neuere Panels wie der BARDI-Score (inkl. INR) erreichen eine AUROC von 0,88. Der Hepamet-Score zeigt eine hohe Trennschärfe für fortgeschrittene Fibrose bei Patienten >65 Jahre, während der ADAPT-Algorithmus (Alter, Diabetes, PRO-C3, Thrombozytenzahl) AUROCs von 0,86–0,87 erzielt.
Bildgebende Verfahren zur Fibrosebeurteilung
Elastographie-Verfahren ermöglichen eine direkte Visualisierung der Lebersteifigkeit. Magnetresonanz- (MRE) und ultraschallbasierte Elastographie (z. B. VCTE/FibroScan) ergänzen sich in der Diagnostik. Neue Techniken wie die punktuelle Scherwellenelastographie (pSWE) inklusive ARFI und 2D-SWE werden derzeit evaluiert. VCTE und MRE erfassen zusätzlich die hepatische Steatose mittels CAP (controlled attenuation parameter) bzw. PDFF (proton density fat fraction).
Kombinationen aus Serum-Biomarkern und Elastographie verbessern die diagnostische Genauigkeit. Der FibroMeter-VCTE-Algorithmus erreicht eine AUROC von 0,97, wurde jedoch bisher nur in kaukasischen Populationen validiert. Der FAST-Score (VCTE + AST) identifiziert Patienten mit NASH und Fibrose ≥ F2 mit AUROCs von 0,75–0,95. Externe Validierungen und Vergleiche mit anderen nicht-invasiven Tests stehen jedoch aus.
Genomische Marker in der Fibrosediagnostik
Fortschritte in der Genomik ermöglichen die Identifizierung neuer Biomarker. Transkriptomanalysen, insbesondere nicht-kodierende RNA wie microRNAs (miRs), liefern Einblicke in fibroseassoziierte molekulare Signaturen. miR-122 zeigt eine AUROC von 0,61 für signifikante Fibrose bei NASH. Methyliertes PPARg weist mit einer AUROC von 0,91 Potenzial als nicht-invasiver Marker auf, bedarf jedoch weiterer Validierung. Genetische Varianten wie das PNPLA3 rs738409 C>G p.I148M beeinflussen die Performance nicht-invasiver Tests.
Fazit
Nicht-invasive Methoden zur Fibrosebeurteilung bei NAFLD haben erhebliche Fortschritte gemacht. Serum-Biomarker (FIB4, NFS, Hepamet-Score) eignen sich insbesondere zum Ausschluss fortgeschrittener Fibrose. Die VCTE (FibroScan) ist das etablierteste bildgebende Verfahren und kann in Kombination mit Biomarkern die Indikation zur Biopsie präzisieren. Genomische Marker wie microRNAs oder methylierte DNA könnten zukünftig die Diagnostik weiter verbessern. Die Kombination verschiedener Methoden und die Validierung in diversen Kohorten bleiben entscheidend für die klinische Implementierung.
doi.org/10.1097/CM9.0000000000000989