Novel biomarkers for alcohol-associated liver disease and their implications across clinical settings
Notice bibliographique
Résumé
Alcohol-associated liver disease (ALD) is a leading cause of preventable cirrhosis, hepatocellular carcinoma (HCC), and liver-related mortality, yet current laboratory and imaging tools detect only late-stage disease. This narrative review synthesizes emerging evidence on novel biomarkers that capture the multidimensional pathophysiology of ALD and discusses their utility for routine clinical practice. Traditional serum-based liver fibrosis markers (e.g., cytokeratin-18 fragments, Pro-C3, the enhanced liver fibrosis test) improve non-invasive staging risk beyond aminotransferases, while elastography techniques, such as vibration-controlled transient elastography and magnetic resonance elastography, can also quantify liver stiffness with high precision. Among novel mechanistic biomarkers, genetic polymorphisms in PNPLA3, TM6SF2, MBOAT7, HSD17B13, and polygenic risk scores define lifetime risk, whereas sex-specific hormonal milieus also modify susceptibility and progression. Moreover, gut dysbiosis signatures, including reduced Faecalibacterium prausnitzii, Akkermansia muciniphila, and a lower Firmicutes/Bacteroidetes ratio, and their metabolites (short-chain fatty acids, and bile acids, trimethylamine N-oxide) correlate with liver inflammation and fibrosis. Endocrine imbalances of cortisol, testosterone, and thyroid hormones further stratify metabolic vulnerability. Ultimately, multi-omics platforms (i.e., transcriptomics, lipidomics, proteomics, metabolomics, and epigenomics) can reveal distinct molecular signatures that predict steatohepatitis, fibrogenesis, and early HCC. Integrating these biomarkers enables phase-specific enrichment strategies, earlier intervention windows, adaptive dose-finding, and mechanismbased endpoints in ALD trials. Remaining challenges include assay standardization, validation across diverse cohorts, and incorporation into regulatory frameworks. Future work could evaluate cost-effectiveness and feasibility in routine clinical practice. Widespread adoption promises earlier diagnosis, personalized risk reduction, and more efficient drug development for this globally prevalent disorder.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».