Rendimiento diagnóstico de marcadores no invasivos para distinguir MASLD/MASH: conocimientos a partir de metaanálisis y datos del mundo real

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Arti Patil, et al. https://doi.org/10.1016/j.cca.2025.120787

Recopilado por Carlos Cabrera Lozada. Individuo de Número, ANM Sillón VII. ORCID: 0000-0002-3133-5183. 19/01/2026

Resumen

Antecedentes

La creciente prevalencia de la enfermedad hepática esteatótica asociada a disfunción metabólica (MASLD) subraya la necesidad de diagnósticos tempranos y rentables para prevenir su progresión hacia cirrosis o cáncer de hígado. Este estudio evalúa la precisión de marcadores no invasivos para predecir la MASLD y la esteatohepatitis asociada a la disfunción metabólica (MASH) mediante un metaanálisis y validación transversal.

Métodos

Una búsqueda bibliográfica exhaustiva (2010–2024) a través de PubMed y Google Scholar identificó estudios que evaluaban herramientas diagnósticas no invasivas: índice de esteatosis hepática (HSI), índice de hígado graso (FLI), puntuación de fibrosis NAFLD (NFS), índice de fibrosis-4 (FIB-4), índice de ratio AST/plaquetas (APRI), RATIO AST/ALT y puntuación BARD. Se realizó un metaanálisis de 83 estudios utilizando el paquete MADA en R 4.3.3. La calidad del estudio se evaluó utilizando la herramienta QUADAS-2, mientras que la prueba de Deeks realizó un desempeño para detectar el sesgo de publicación. El análisis de curvas ROC, utilizando GraphPad Prism 8.0.2, validó el rendimiento diagnóstico de marcadores no invasivos en un estudio transversal.

Resultados

El metaanálisis reveló que la FLI mostró un área bajo la curva (AUC) de 0,82 para diagnosticar la MASLD. FIB-4 alcanzó una AUC de 0,82 para identificar fibrosis en estadio ≥3, mientras que el NFS mostró una AUC de 0,80 para fibrosis en estadio ≥2. La validación transversal mostró resultados comparables, con FLI alcanzando un AUC de 0,92 para MASLD y NFS mostrando un AUC de 0,88 para MASH.

Conclusión

Este metaanálisis y validación transversal confirman que biomarcadores no invasivos, como FLI, FIB-4 y NFS, demuestran una precisión diagnóstica significativa para MASLD y MASH. Los resultados destacan el valor de estas herramientas para un cribado generalizado y rentable en poblaciones en riesgo.