S1178 Utility and Interpretation of the Quantitative MRI Metrics PDFF and cT1 as Biomarkers for Non-Alcoholic Steatohepatitis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Clinical guidelines for NASH require results from a liver biopsy for diagnosis and for monitoring disease progression. The well reported limitations with biopsy, such as associated risks and sampling error, coupled with patient preference, are driving investigation into non-invasive alternatives. MRI derived biomarkers proton density fat fraction (PDFF) and iron-corrected T1 mapping are gaining traction as emerging alternatives to biopsy for NASH. Our aim was to explore the correlations between iron corrected T1 mapping (cT1) and proton density fat fraction (PDFF) (from LiverMultiScanâ), with the histological components of NASH in a large cohort of cross-sectional data, in order to calibrate the measurement to histology, and to infer what might constitute a clinically meaningful change. METHODS: In a retrospective analysis of data combined from three previously published observational NASH studies, in which adult participants who underwent liver biopsy on suspicion of NAFLD or NASH and had an MRI scan measuring cT1 and PDFF (LiverMultiScan, Perspectum Ltd, UK), associations between imaging biomarkers and histology were tested using Spearman’s rank correlation coefficient (rs), and estimation of the causal relationships between the imaging variables and histology were performed using linear regression. RESULTS: N = 264 patients with mean age of 54 (SD:9.9), 39% females, and 69% with BMI ≥ 30kg·m−2 were included in the analysis. cT1 and PDFF both correlated with all features of the NAFLD activity score (NAS). cT1 was also positively correlated with Kleiner-Brunt fibrosis. Partial correlations, adjusting for steatosis, revealed cT1 correlated with inflammation and fibrosis, whereas PDFF did not, and both were still associated with the NAS, but correlation was weaker with PDFF than cT1. An estimated difference of 88ms in cT1, or 22% relative difference in PDFF was related to a 2-point difference in overall NAS. CONCLUSION: The correlations between cT1 and PDFF with the histopathological hallmarks of NASH demonstrate the potential utility of both cT1 and PDFF as non-invasive biomarkers to detect a pharmacodynamic change in NASH, with cT1 showing superiority for detecting changes in inflammation and fibrosis, rather than liver fat alone.Figure 1.: Box plots showing relationships between cT1 and PDFF with NAS (top row) and fibrosis (bottom row).Figure 2.: Example PDFF and cT1 parametric maps for patients with NAS = 1 (A) cT1 = 684ms, PDFF = 6.5%; NAS = 3 (B) cT1 = 833ms, PDFF = 16.9%; and NAS = 5 (C) cT1 = 916ms, PDFF = 18.5%.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».