ES2259291T3 - Metodo de diagnostico de enfermedad fibrotica que utiliza marcadores bioquimicos. - Google Patents
Metodo de diagnostico de enfermedad fibrotica que utiliza marcadores bioquimicos.Info
- Publication number
- ES2259291T3 ES2259291T3 ES00968180T ES00968180T ES2259291T3 ES 2259291 T3 ES2259291 T3 ES 2259291T3 ES 00968180 T ES00968180 T ES 00968180T ES 00968180 T ES00968180 T ES 00968180T ES 2259291 T3 ES2259291 T3 ES 2259291T3
- Authority
- ES
- Spain
- Prior art keywords
- globulin
- log
- macroglobulin
- fibrosis
- ggt
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
- G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
- G01N33/68—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids
- G01N33/6893—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids related to diseases not provided for elsewhere
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Urology & Nephrology (AREA)
- Hematology (AREA)
- Immunology (AREA)
- Cell Biology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biotechnology (AREA)
- Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Microbiology (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
Abstract
Método in vitro para el diagnóstico de la fibrosis hepática y/o de la presencia de lesiones necroinflamatorias en el hígado en un paciente que comprende las etapas siguientes: a) medir los valores de la concentración de marcadores bioquímicos en el suero de dicho paciente, b) combinar dichos valores mediante una función logística con el fin de obtener un valor final, en el que dicha función logística se obtenga mediante los métodos siguientes: i)clasificación de los pacientes en diferentes grupos según la extensión de su enfermedad; ii) identificación de los factores que difieren significativamente entre estos grupos por análisis unidimensional; iii) análisis de regresión logística para evaluar el valor discriminativo independiente de los marcadores para el diagnóstico de la fibrosis y/o de las lesiones necroinflamatorias en el hígado; iv) construcción de la función logística mediante la combinación de estos factores independientes identificados, y c) analizar el valor final de dichafunción logística con el fin de determinar la presencia de fibrosis hepática y/o de lesiones necroinflamatorias en el hígado.
Description
Método de diagnóstico de enfermedad fibrótica
que utiliza marcadores bioquímicos.
La presente invención se refiere a un nuevo
método de diagnóstico para detectar la extensión de una enfermedad
inflamatoria, fibrótica o cancerosa en un paciente, en particular de
la fibrosis hepática, en particular en un paciente infectado con el
virus de la hepatitis C, utilizando la concentración en el suero de
marcadores biológicos fácilmente detectables. La invención se
refiere asimismo a kits de diagnóstico para la aplicación del
método.
La biopsia de hígado es considerada como
preceptiva para el tratamiento de pacientes infectados por el virus
de la hepatitis C (HCV), particularmente para la estadificación de
la fibrosis (1-4). Para los pacientes y el médico
de familia puede considerarse un procedimiento agresivo
(5-6). Numerosos estudios han presentado valores
pronóstico de varios marcadores para el diagnóstico de la cirrosis
(6-15, 41-43) pero ninguno para el
diagnóstico de la etapa inicial en forma de unos pocos tabiques
(comienzo de la formación del puente de la fibrosis), probablemente
en una gran población infectada sólo por el virus HCV.
No obstante es importante ser capaz de detectar
estas etapas iniciales en el desarrollo de la patología hepática,
para mejorar el tratamiento del paciente y el seguimiento de la
enfermedad. Como la biopsia del hígado es todavía un procedimiento
invasivo, podría ser ventajoso disponer de una prueba rápida y fácil
de realizar que proporcionase un buen valor pronóstico del nivel de
la fibrosis en el paciente.
Tras la infección por el virus de la hepatitis
C, la evolución de la enfermedad puede conducir a la fibrosis, y
después a la cirrosis. La biopsia del hígado permite la
determinación de la etapa de la fibrosis, pero también la presencia
de lesiones necroinflamatorias del hígado. La intensidad y actividad
de dichas lesiones, en complemento con el grado de fibrosis, son
reconocidas por los médicos como un factor importante para el
diagnóstico y el pronóstico de la evolución de la enfermedad, y para
determinar el tipo de tratamiento que debe administrarse.
Existe por lo tanto necesidad de desarrollar un
método de diagnóstico que proporcionase un buen valor pronóstico de
la presencia (o la ausencia) de fibrosis y/o lesiones en un paciente
y que fuese lo suficiente fiable para reducir la necesidad de la
biopsia de hígado.
La presente invención proporciona un método de
diagnóstico que evalúa prospectivamente el valor pronóstico de una
combinación de marcadores bioquímicos de suero sencillos para el
diagnóstico de la fibrosis sintomática (desde pocos tabiques a la
cirrosis) y/o lesiones necroinflamatorias del hígado. Con la
consecución de valores pronóstico muy positivos (predicción de la
fibrosis sintomática) o valores pronóstico negativos, el número de
indicaciones de biopsia podría reducirse. Esto podría ser útil para
los pacientes y la sociedad a fin de reducir el coste y el riesgo de
biopsias especialmente biopsias de hígado (6).
Figura 1: Curvas ROC de la función de los
marcadores de fibrosis que combinan seis
(alfa2-macroglobulina,
alfa2-microglobulina, bilirrubina total, gamma
globulina, apo A1 y GGT) o diez factores bioquímicos (los mismos más
albúmina, alfa1-microglobulina, beta globulina y
ALT) y la edad y el género. Las áreas bajo la curva no eran
diferentes: 0,0853 \pm 0,02 y 0,851 \pm 0,02
respectivamente.
Figura 2: Diagrama de dispersión de la
puntuación de seis marcadores de fibrosis (comprendidos entre 0,00 y
1,00) según la etapa de fibrosis.
Figura 3: Curvas ROC de la función de los
marcadores de fibrosis que combinan cinco
(alfa2-macroglobulina, haptoglobina, bilirrubina
total, apo A1 y GGT), seis (alfa2-macroglobulina,
alfa2-microglobulina, bilirrubina total,
gamma-globulina, apo A1, y GGT) o diez factores
bioquímicos (los mismos más albúmina,
alfa1-microglobulina, beta globulina y ALT) y la
edad y el género. Las áreas bajo la curva no eran significativamente
diferentes: 0,837 \pm 0,02, 0,847 \pm 0,02 y 0,851 \pm 0,02
respectivamente.
Figura 4: Puntuación de la fibrosis según la
etapa de fibrosis.
Figura 4a: Función de 6 marcadores F0 n=56
mediana=0,10; F1 n=145 mediana=0,22; F2 n=68 mediana=0,41; F3 n=28
mediana=0,65; F4 n=42 mediana=0,89.
Figura 4b: Función de 5 marcadores F0 n=55
mediana=0,14; F1 n=139 mediana=0,21; F2 n=64 mediana=0,43; F3 n=26
mediana=0,73; F4 n=41 mediana=0,85.
La parte superior y la parte inferior de la
casilla son los percentiles 25º y 75º. La longitud de la casilla es
por lo tanto el intervalo intercuartil. Esto es, la casilla
representa el 50% medio de los datos. Se traza una línea a través de
la mitad de la casilla en la mediana (percentil 50º). El valor
adyacente superior es la observación mayor que es menor o igual que
el percentil 75º más 1,5 veces el intervalo intercuartil. El valor
adyacente inferior es la observación más pequeña que es mayor o
igual que el percentil 25º menos 1,5 veces el intervalo
intercuartil. El análisis de la varianza presenta diferen-
cias significativas entre todas las etapas. (Prueba de comparación múltiple de todos los pares de Bonferroni; p<0,001).
cias significativas entre todas las etapas. (Prueba de comparación múltiple de todos los pares de Bonferroni; p<0,001).
Figura 5: Alfa2 globulinas, alfa2 macroglobulina
y haptoglobina según la etapa de fibrosis.
Figura 5a: Para los valores de alfa2 globulinas,
las únicas diferencias significativas se dieron entre la etapa 4
frente a la etapa 1 y la etapa 3. (Prueba de comparación múltiple de
todas los pares de Bonferroni; p = 0,01).
Figura 5b: Para alfa2 macroglobulina, existía
una diferencia significativa entre los valores de la etapas 0 y 1
inferiores a los de las etapas 2, 3 y 4. (Prueba de comparación
múltiple de todas los pares de Bonferroni; p<0,001). Los valores
de la etapa 2 fueron inferiores a los de las etapas 3 y 4. (Prueba
de comparación múltiple de todas los pares de Bonferroni;
p<0,001). No existía una diferencia significativa entre la etapas
0 y 1 y las etapas 3 y 4.
Figura 5c: Para la haptoglobina existía una
diferencia significativa entre los valores de la etapa 1 mayores a
los de las etapas 2, 3 y 4. (Prueba de comparación múltiple de todas
los pares de Bonferroni; p<0,001). Los valores de la etapa 4
fueron inferiores a los de las etapas 0, 1 y 2. (Prueba de
comparación múltiple de todas los pares de Bonferroni; p<0,001).
No existía una diferencia significativa entre la etapas 0 y 1 y las
etapas 3 y 4.
La presente invención se refiere por lo tanto a
un método in vitro para el diagnóstico de una enfermedad
inflamatoria, fibrótica o cancerosa en un paciente que comprende las
etapas siguientes:
- a)
- medir los valores de los marcadores bioquímicos en el suero de dicho paciente,
- b)
- combinar dichos valores mediante una función logística que incluye dichos marcadores, y
- c)
- analizar el valor final de dicha función logística para determinar la presencia de fibrosis hepática y/o lesiones necroinflamatorias en el hígado en dicho paciente.
Los marcadores bioquímicos pueden también
evaluarse en el plasma de los pacientes y el método puede
considerarse in vitro, cuando no se utilice una primera etapa
opcional (extrayendo suero o plasma de los pacientes).
En particular, el método de la invención es
perfectamente adecuado para el diagnóstico de la fibrosis hepática
y/o la presencia de lesiones necroinflamatorias en el hígado en
dicho paciente. Puede realizarse asimismo para el diagnóstico de la
enfermedad inflamatoria y/o fibrótica en los pulmones o los riñones
de los pacientes.
La función logística se obtiene por el método
siguiente:
- i)
- clasificación de los pacientes en diferentes grupos según la extensión de su enfermedad;
- ii)
- identificación de los factores que difieren significativamente entre estos grupos por análisis unidimensional;
- iii)
- análisis de regresión logística para evaluar el valor discriminativo independiente de los marcadores para el diagnóstico de la fibrosis y/o de las lesiones necroinflamatorias en el hígado;
- iv)
- construcción de la función logística mediante combinación de estos factores independientes identificados (construcción de un índice).
Por definición del mejor índice ("puntuación
de la fibrosis") desde el punto de vista de la discriminación fue
la función de regresión logística que combina los factores
independientes.
La función logística se obtiene combinando el
peso relativo de cada parámetro, determinado individualmente en la
regresión logística, con signo negativo cuando los marcadores
albergan una correlación negativa con la etapa de la fibrosis. Se
utilizan logaritmos para los marcadores cuyos valores tienen un
intervalo muy grande.
La calidad de la función logística se analiza
con ayuda de una curva ROC, que se obtiene dependiendo del umbral
deseado para el diagnóstico. La manera de obtener la curva ROC se
describe en los ejemplos. En la presente invención, la clasificación
de los pacientes era la presencia de fibrosis, partiendo de unos
pocos tabiques, pero podría cambiarse si se desease el diagnóstico
del paciente solamente con un número grande de tabiques o con
cirrosis. Esto conduce a otra curva ROC, expuesta en los
ejemplos.
El diagnóstico de la presencia de fibrosis
hepática y/o lesiones necroinflamatorias en el hígado en el paciente
puede afinarse más mediante los datos que se refieren a la extensión
esperada de la fibrosis hepática en la población.
Preferentemente, los marcadores bioquímicos que
se dosifican en la etapa a) del método según la presente invención
son marcadores bioquímicos "sencillos", lo que significa que se
dosifican fácilmente con los métodos ya conocidos en la materia
(cromatografía, electroforesis, ELISA, dosificación...).
Por lo tanto, los marcadores que son
perfectamente adecuados para el método de la invención incluyen
\alpha2-macroglobulina, alanina aminotransferasa
(ALT), aspartato aminotransferasa (AST), gammaglutamil
transpeptidasa (GGT), \gamma-globulina,
bilirrubina total, albúmina, \alpha1-globulina,
\alpha2-globulina, haptoglobina,
\beta-globulina, apolipoproteínaA1 (apoA1) IL10,
TGF-\beta1, apoA2, apoB. Dependiendo de la
enfermedad estudiada, se pueden utilizar también otras citocinas o
marcadores específicos conocidos por el experto en la materia. Para
el análisis de la enfermedad del riñón o de la vejiga, puede ser
conveniente realizar alguna dosificación en las muestras de orina
del paciente.
En una forma de realización particular del
método de la invención, se estudian 5 ó 6, 7 ó 10 marcadores
bioquímicos y se dosifican en la etapa a) del método.
Preferentemente, estos marcadores son
\alpha2-macroglobulina, GGT,
\gamma-globulina, bilirrubina total,
(\alpha2-globulina o haptoglobina) y apoA1, cuando
se desee el diagnóstico de la fibrosis hepática. Puede utilizarse
haptoglobina en lugar de \alpha2-globulina, ya que
\alpha2-globulina es la suma de
\alpha2-macroglobulina y
\alpha2-microglobulinas, que están compuestas
principalmente por haptoglobina. El peso relativo de
\alpha2-macroglobulina y haptoglobina se ajustaría
por consiguiente en la función logística.
Cuando se desee el diagnóstico de la presencia
de lesiones necroinflamatorias en el hígado, es mejor cuando los
marcadores que se dosifican incluyan
\alpha2-macroglobulina, GGT,
\gamma-globulina, (ALT o AST) y apoA1. Pueden
utilizarse indistintamente AST o ALT ya que los datos de los que se
informa en la presente solicitud demuestran que estos marcadores
están correlacionados. Por consiguiente, la sustitución de un
marcador por el otro produce únicamente el balanceo del coeficiente
en la función logística, teniendo en cuenta el factor de
correlación.
La función logística puede utilizar asimismo
otros marcadores tales como la edad y el género del paciente. Los
diferentes coeficientes utilizados para los valores obtenidos para
los diferentes marcadores en la función logística pueden calcularse
por análisis estadístico, como se describe en los ejemplos.
En particular, las funciones logísticas
adecuadas que pueden utilizarse para la realización del método de la
invención son las siguientes:
Utilizando seis marcadores:
f1 = a_{1} \times log
[\alpha2-macroglobulina (g/l)] - a_{2} \times
[\alpha2-globulina (g/l)] + a_{3} \times log
[GGT (UI/l)] + a_{4} \times [\gamma-globulina
(g/l)] + a_{5} \times [Edad (años)] + a_{6} \times log
[bilirrubina (\mumol/l)] - a_{7} \times [apoA1 (g/l)] +
a_{8} \times [Sexo (femenino=0, masculino=1)] - a_{9}, con
- -
- a_{1} comprendido entre 6,5 y 6,9,
- -
- a_{2} comprendido entre 0,450 y 0,485,
- -
- a_{3} comprendido entre 1,100 y 1,300,
- -
- a_{4} comprendido entre 0,0700 y 0,0750,
- -
- a_{5} comprendido entre 0,0265 y 0,0300,
- -
- a_{6} comprendido entre 1,400 y 1,700,
- -
- a_{7} comprendido entre 0,900 y 1,
- -
- a_{8} comprendido entre 0,300 y 0,450, y
- -
- a_{9} comprendido entre 4,200 y 4,700.
Las funciones específicas que se pueden utilizar
son en particular:
f1-a = 6,826 \times log
[\alpha2-macroglobulina (g/l)] - 0,479 \times
[\alpha2-globulina (g/l)] + 1,252 \times log
[GGT (UI/l)] + 0,0707 \times [\gamma-globulina
(g/l)] + 0,0273 \times [Edad (años)] + 1,628 \times log
[bilirrubina (\mumol/l)] - 0,925 \times [apoA1 (g/l)] + 0,344
\times [Sexo (femenino=0, masculino=1)] - 4,544; o
f1-b = 6,552 \times log
[\alpha2-macroglobulina (g/l)] - 0,458 \times
[\alpha2-globulina (g/l)] + 1,113 \times log
[GGT (UI/l)] + 0,0740 \times [\gamma-globulina
(g/l)] + 0,0295 \times [edad (años)] + 1,473 \times log
[bilirrubina (\mumol/l)] - 0,979 \times [apoA1 (g/l)] + 0,414
\times [sexo (femenino=0, masculino=1)] - 4,305;
\newpage
Utilizando 10 marcadores:
f2 = b_{1} \times log
[\alpha2-macroglobulina (g/l)] - b_{2} \times
[\alpha2-globulina (g/l)] + b_{3} \times log
[GGT (UI/l)] + b_{4} \times [\gamma-globulina
(g/l)] + b_{5} \times [edad (años)] + b_{6} \times log
[bilirrubina (\mumol/l)] - b_{7} \times [apoA1 (g/l)] +
b_{8} \times [sexo (femenino=0, masculino=1)] + b_{9}
[albúmina (g/l)] + b_{10} [\alpha1-globulina
(g/l)] - b_{11} [\beta2-globulina (g/l)] 2,189 -
b_{12} \times log [ALT (UI/l)] - b_{13}, con
- -
- b_{1} comprendido entre 9,9 y 10,2,
- -
- b_{2} comprendido entre 0,7 y 0,77,
- -
- b_{3} comprendido entre 2 y 2,4,
- -
- b_{4} comprendido entre 0,1 y 0,2,
- -
- b_{5} comprendido entre 0,04 y 0,07,
- -
- b_{6} comprendido entre 4 y 4,6,
- -
- b_{7} comprendido entre 2 y 2,5,
- -
- b_{8} comprendido entre 0,28 y 0,32,
- -
- b_{9} comprendido entre 0,025 y 0,04,
- -
- b_{10} comprendido entre 2 y 2,2,
- -
- b_{11} comprendido entre 0,1 y 0,16,
- -
- b_{12} comprendido entre 0,7 y 0,9, y
- -
- b_{13} comprendido entre 12 y 14.
Una función específica que se puede utilizar es
en particular:
f2 = 10,088 \times log
[\alpha2-macroglobulina (g/l)] - 0,735 \times
[\alpha2-globulina (g/l)] + 2,189 \times log
[GGT (UI/l)] + 0,137 \times [\gamma-globulina
(g/l)] + 0,0546 \times [edad (años)] + 4,301 \times log
[bilirrubina (\mumol/l)] - 2,284 \times [apoA1 (g/l)] + 0,294
\times [sexo (femenino=0, masculino=1)] + 0,0312 [albúmina (g/l)]
+ 2,109 [\alpha1-globulina (g/l)] - 0,136
[\beta2-globulina (g/l)] 0,813 \times log [ALT
(UI/l)] - 13,165.
Utilizando seis marcadores para determinar la
actividad significativa:
f3 = c_{1} \times log
[\alpha2-macroglobulina (g/l)] - c_{2} \times
[\beta2-globulina (g/l)] + c_{3} \times log
[GGT (UI/l)] + c_{4} \times [\gamma-globulina
(g/l)] - c_{5} \times [edad (años)] + c_{6} \times log [ALT
(UI/l)] - c_{7} \times [apoA1 (g/l)] - c_{8} \times [sexo
(femenino=0, masculino=1)] – c_{9}, con
- -
- c_{1} comprendido entre 3,45 y 3,65,
- -
- c_{2} comprendido entre 0,3 y 0,4,
- -
- c_{3} comprendido entre 0,8 y 1,
- -
- c_{4} comprendido entre 0,075 y 0,09,
- -
- c_{5} comprendido entre 0,0015 y 0,003,
- -
- c_{6} comprendido entre 2,1 y 2,5,
- -
- c_{7} comprendido entre 1,55 y 1,75,
- -
- c_{8} comprendido entre 0,35 y 0,45,
- -
- c_{9} comprendido entre 4 y 4,6.
Una función específica que puede utilizarse es
especialmente:
f3 = 3,513 \times log
[\alpha2-macroglobulina (g/l)] - 0,354 \times
[\beta2-globulina (g/l)] + 0,889 \times log [GGT
(UI/l)] + 0,0827 \times [\gamma-globulina (g/l)]
- 0,0022 \times [Edad (años)] + 2,295 \times log [ALT (UI/l)] -
1,670 \times [apoA1 (g/l)] - 0,415 \times [Sexo (femenino=0,
masculino=1)] - 4,311.
Utilizando siete marcadores, para el diagnóstico
de la fibrosis sintomática o de actividad significativa:
f4 = d_{1} \times log
[\alpha2-macroglobulina (g/l)] - d_{2} \times
[\alpha2-globulina (g/l)] + d_{3} \times log
[GGT (UI/l)] + d_{4} \times [\gamma-globulina
(g/l)] + d_{5} \times [edad (años)] + d_{6} \times log
[bilirrubina (\mumol/l)] - d_{7} \times [apoA1 (g/l)] +
d_{8} \times [sexo (femenino=0, masculino=1)] + d_{9} log [ALT
(UI/l)] - d_{10}, con
- -
- d_{1} comprendido entre 5,3 y 6,7,
- -
- d_{2} comprendido entre 0,45 y 0,5,
- -
- d_{3} comprendido entre 0,8 y 12,
- -
- d_{4} comprendido entre 0,06 y 0,08,
- -
- d_{5} comprendido entre 0,0015 y 0,0025,
- -
- d_{6} comprendido entre 1 y 1,2,
- -
- d_{7} comprendido entre 1 y 1,2,
- -
- d_{8} comprendido entre 0,09 y 1,1,
- -
- d_{9} comprendido entre 1,2 y 1,5 y
- -
- d_{10} comprendido entre 4 y 5.
Una función específica utilizable es:
f4 = 5,981 \times log
[\alpha2-macroglobulina (g/l)] - 0,481 \times
[\alpha2-globulina (g/l)] + 0,965 \times log
[GGT (UI/l)] + 0,0679 \times [\gamma-globulina
(g/l)] + 0,0190 \times [edad (años)] + 1,143 \times log
[bilirrubina (\mumol/l)] - 1,097 \times [apoA1 (g/l)] + 0,092
\times [sexo (femenino=0, masculino=1)] + 1,355 log [ALT (UI/l)] -
4,498.
Utilizando cinco marcadores, para el diagnóstico
de la fibrosis sintomática:
f5 = z_{1} \times log
[\alpha2-macroglobulina (g/l)] - z_{2} \times
log [haptoglobina (g/l)] + z_{3} \times log [GGT (UI/l)] +
z_{4} \times [edad (años)] + z_{5} \times log [bilirrubina
(\mumol/l)] - z_{6} \times [apoA1 (g/l)] + z_{7} \times
[sexo (femenino=0, masculino=1)]- z_{8}, con
- -
- z_{1} comprendido entre 4 y 5,
- -
- z_{2} comprendido entre 1,2 y 1,5,
- -
- z_{3} comprendido entre 0,9 y 1,1,
- -
- z_{4} comprendido entre 0,0026 y 0,03,
- -
- z_{5} comprendido entre 1,6 y 1,9,
- -
- z_{6} comprendido entre 1 y 1,3,
- -
- z_{7} comprendido entre 0,25 y 0,35, y
- -
- z_{8} comprendido entre 5 y 6.
Una función específica que puede utilizarse
es:
f5 = 4,467 \times
log[\alpha2-macroglobulina (g/l)] - 1,357
\times [haptoglobina (g/l)] + 1,017 \times log [GGT (UI/l)] +
0,0281 \times [edad (años)] + 1,737 \times log [bilirrubina
(\mumol/l)] - 1,184 \times [apoA1 (g/l)] + 0,301 \times [sexo
(femenino=0, masculino=1)]- 5,540.
De hecho, las definiciones numéricas para los
coeficientes en las diferentes funciones pueden variar ligeramente
(aproximadamente del 10 al 15%) dependiendo del número y
características de los pacientes estudiados. Por consiguiente, el
valor dado para los coeficientes de los diferentes marcadores ha de
interpretarse como que es capaz de ser ligeramente diferente, sin
reducir el alcance de la invención.
Dependiendo del valor final obtenido en el
análisis con la función logística del valor medido para los
marcadores biológicos, es posible sacar conclusiones acerca de la
presencia de fibrosis hepática para el paciente. Asimismo es posible
sacar conclusiones acerca de la presencia de cirrosis, considerando
la cirrosis como el umbral en el dibujo de la curva ROC.
El método de la invención es asimismo utilizable
como una media previsible para la evolución de la enfermedad. En
particular, cuando el paciente está infectado con el virus de la
hepatitis C, con frecuencia es posible determinar el dato de la
infección (normalmente por transfusión). Por consiguiente, la
utilización del método de la invención para determinar el grado de
evolución de la enfermedad mediante el dato del diagnóstico puede
permitir asimismo el pronóstico del desarrollo futuro de la
enfermedad.
Los datos obtenidos mediante el método de
diagnóstico según la invención pueden también ser muy valiosos para
que el médico seleccione un tratamiento adecuado para el paciente,
según la etapa de la enfermedad.
Dependiendo de la extensión de la fibrosis
hepática en la población de pacientes que se están consultando, los
datos obtenidos con el método de la invención pueden utilizarse para
determinar la necesidad de realizar una biopsia en el hígado del
paciente. Es de esperar que el método de la invención reduzca la
necesidad de la biopsia en el hígado en aproximadamente 50%.
El método de la invención se pretende que sea
utilizado para pacientes que padecen de cualquier enfermedad que
conlleva fibrosis hepática, que podría evolucionar a cirrosis. En
particular, el método de la invención se realiza de forma ventajosa
para detectar fibrosis hepática en pacientes que padecen una
enfermedad incluida en el grupo constituido por hepatitis B y C,
alcoholismo, hemocromatosis, metabolopatía, diabetes, obesidad,
hepatopatía autoinmunitaria, cirrosis biliar primaria, insuficiencia
de \alpha1-antitripsina y enfermedad de
Wilson.
El método de la invención se realiza mejor en
pacientes infectados con un virus de hepatitis, en particular el
virus de la hepatitis C.
La invención se refiere también a un kit para el
diagnóstico de la fibrosis hepática y/o a las lesiones
necroinflamatorias en el hígado en un paciente, que comprende
instrucciones que permiten determinar la presencia de fibrosis
hepática y/o lesiones necroinflamatorias en el hígado en dicho
paciente, después de la dosificación de marcadores bioquímicos.
Las instrucciones pueden comprender la función
logística que ha de utilizarse tras la determinación de la
dosificación de los marcadores bioquímicos. Puede aparecer como
soporte impreso así como soporte utilizable en el ordenador, tal
como un programa informático. Las instrucciones pueden comprender
asimismo la curva ROC dependiendo del umbral que se busque, que
permita el análisis de los datos finales obtenidos a partir de la
función logística. Dichos datos pueden comprender también diferentes
tablas que permitan obtener los valores previstos, dependiendo de la
extensión esperada de la fibrosis en la población de pacientes.
El kit de diagnóstico según la presente
invención puede contener elementos que permitan la dosificación de
los marcadores biológicos de interés.
El método de la invención puede automatizarse
fácilmente, realizándose la dosificación de los marcadores
automáticamente, enviándose los datos a un ordenador o a una
calculadora que calculará el valor de la función logística y lo
analizará con ayuda de la curva ROC y finalmente la extensión de la
fibrosis hepática en la población de pacientes. Los datos obtenidos
por el médico son por consiguiente más fácilmente interpretables y
permitirán una mejora en el procedimiento para decidir la necesidad
de una biopsia o el tratamiento adecuado que debe recetarse.
Los siguientes ejemplos están concebidos para
describir un aspecto de la invención y proporcionan la metodología
con el fin de repetir el método de la invención, pero no serán
limitativos de la invención.
Los pacientes incluidos en el estudio
pertenecían a un único grupo del centro (DOSVIRC). Este grupo
incluía todos los pacientes con hepatitis C (definido como serología
positiva por lo menos por una prueba ELISA de segunda generación)
seguida en la unidad hepática y gastrointestinal del
Pitié-Salpêtrière Hospital, París, Francia, retrospectivamente antes
de 1993 y prospectivamente después (16). Se rellenó un cuestionario
específico para cada paciente que contenía 129 apartados incluyendo
los datos
social-demográfico-administrativos,
factores de riesgo y en cada visita clínica, apartados biológicos,
virológicos y de tratamiento y datos histológicos cuando se
realizaba biopsia en el hígado. Se estimó la duración de la
infección por HCV a partir de los datos de la transfusión o de la
exposición inicial a otras fuentes parenterales, y podría no
calcularse para los pacientes con infección esporádica o para los
que la fuente de la infección era desconocida. Los criterios de
exclusión eran la presencia de anticuerpos positivos a HBsAg o VIH.
Desde agosto de 1997 hasta marzo de 2000 todos los pacientes
informados con HCV detectable por PCR que se sometieron a una
biopsia en el hígado fueron incluidos previamente y se les extrajo
una muestra de sangre el día de la biopsia. Los criterios de
exclusión fueron la infección conjunta con VIH, HBV otra hepatopatía
y la biopsia en el hígado no interpretable.
El análisis se realizó en un primer periodo (206
pacientes del periodo de formación del primer año) y se validó el
segundo periodo (156 pacientes del periodo de validación) (Tabla
1).
Se realizó otro análisis tras la exclusión de un
paciente en el periodo de formación, y 22 pacientes en el periodo de
validación (Tabla 4).
Se evaluaron las 11 pruebas siguientes durante
los 2 periodos: alfa2-macroglobulina, AST, ALT, GGT,
bilirrubina total, albúmina, alfa1, alfa2, beta y gamma globulinas,
apo A1. Para explicar el valor de diagnóstico independiente de alfa2
globulina (principalmente de alfa2-macroglobulina y
haptoglobina), se realizó una evaluación retrospectiva de
haptoglobina en los 2 periodos.
Se evaluaron IL10, TGF-\beta1,
apoA2 y apoB para el segundo periodo únicamente.
Se evaluaron AST, ALT, GGT, bilirrubina total,
por Hitachi 917 automático utilizando los reactivos para diagnóstico
de Roche (Mannheim, Alemania).
Se evaluó la albúmina por el método de verde de
bromocrisol (17) independientemente de la electroforesis de las
proteínas del suero (fracciones de alfa1, alfa2, beta y gamma
globulinas) que se realizaron en un sistema automático Hydrasys y
Hyrys (Sebia, Issy-Les-Moulineaux,
Francia).
Se determinaron las apolipoproteínas A1, A2, B y
alfa2 macroglobulina en muestras de suero (conservadas a -80ºC hasta
el análisis) utilizando un nefelómetro BNII automático (Dade Behring
Marburg, Alemania).
Se midió la concentración de TGFbeta1 en el
plasma utilizando el inmunoanálisis Quantikine de TGFbeta1 humana (R
and D Systems, Inc. Minneapolis, MN, USA). Para activar la TGFbeta1
latente a la forma inmunorreactiva, se activaron las muestras
mediante ácido y se neutralizaron después.
Se midió la interleucina 10 en el plasma
utilizando un kit de inmunoanálisis (Beckman Coulter Company
Immunotech, Marsella, Francia).
Se conservaron las muestras de plasmas a -80ºC
hasta el análisis (menos de un año).
Se analizaron las propiedades histológicas de
muestras de hígado según el sistema de puntuación METAVIR (18,19).
Se fijaron las biopsias de hígado, de más de 10 mm de longitud, se
empaparon en parafina y se tiñeron al menos con hematoxilina eosina
azafrán y tricromo de Masson o rojo de picrosirio para colágeno.
Para cada biopsia de hígado se creó una etapa de
fibrosis y un grado de actividad según los criterios siguientes. La
biopsia de hígado se representó en una escala de 0 a 4: 0 = sin
fibrosis, 1 = fibrosis portal sin tabiques, 2 = pocos tabiques, 3 =
numerosos tabiques sin cirrosis, y 4 = cirrosis. Esta propiedad se
ha demostrado que es muy reproducible entre los patólogos.
La clasificación de la actividad que evalúa la
actividad de las lesiones necroinflamatorias se indicó de la forma
siguiente: A0 = sin actividad histológica, A1 = actividad leve, A2 =
actividad moderada y A3 = actividad grave. El sistema de puntuación
METAVIR fue evaluado por un solo patólogo (FC) que desconocía las
características de los pacientes.
El análisis estadístico utilizó la regresión
logística y las curvas ROC (20). El análisis se realizó en un primer
periodo (periodo de formación del primer año) y se validó en el
segundo periodo (periodo de validación), grupo de pacientes como en
las Tablas 1 y 4.
A continuación se realizó un análisis final en
la población total combinando los dos periodos (véanse las Tablas 2
y 5).
Según el sistema de puntuación METAVIR, los
pacientes se dividieron en varios grupos.
El punto final principal fue la identificación
de pacientes con fibrosis sintomática (F2, F3 o F4) frente a los
pacientes sin fibrosis sintomática (F0 o F1).
En los pacientes del análisis secundario se
dividieron también según los grados de actividad: pacientes sin
actividad significativa (A0 o A1) y pacientes con actividad
histológica (A2 o A3).
Se definieron un grupo con propiedades
histológicas no significativas (A<2 y F<2) y un grupo de
lesiones significativas (A\geq2 y/o F\geq2).
Por último se definió también un grupo con
fibrosis o cirrosis extensas (F3 o F4).
La primera etapa consistía en factores de
identificación que se diferenciaban de manera significativa entre
estos grupos por análisis unidimensional utilizando la prueba de la
ji al cuadrado, la prueba de la t de Student o la prueba de
Mann-Whitney.
La segunda etapa consistía en el análisis de
regresión logística para evaluar el valor discriminativo
independiente de los marcadores para el diagnóstico de la
fibrosis.
La tercera etapa consistía en construir un
índice combinando estos factores independientes identificados. Por
definición el mejor índice ("puntuación de la fibrosis") desde
el punto de vista de la discriminación era la función de regresión
logística que combina los factores independientes.
Los valores de diagnóstico de estos índices y
los factores aislados se evaluaron por sensibilidad, especificidad,
valores pronóstico positivos y negativos y características
operativas del receptor. En los valores diagnóstico se evaluó la
extensión observada de la fibrosis sintomática (40% en este
estudio), pero también la extensión menor (10%) o mayor (90%).
Se compararon los respectivos valores de
diagnóstico totales por el área bajo las curvas características de
operación del receptor. La curva ROC se traza representando la
sensibilidad frente a (especificidad 1), tras la clasificación de
los pacientes, según el valor obtenido para la función logística,
para umbrales diferentes (de 0 a 1). Se reconoce normalmente que el
área de una curva ROC la cual tiene un valor superior a 0,7 es una
buena curva diagnóstico para el diagnóstico. La curva ROC debe
reconocerse como una curva que permite prever la calidad de un
método de diagnóstico.
Estos análisis estadísticos se realizaron
independientemente para los diferentes grupos, como se definió
anteriormente.
A fin de reducir el número de factores, se
realizó un análisis que combina únicamente los 6 marcadores más
significativos (f1-a o f1-b).
Como se observó, durante el análisis, estas alfa
2 globulinas presentaban un valor de diagnóstico independiente
cuando se tenía en cuenta alfa 2 macroglobulina, se valoró por
retroceso el valor de diagnóstico de haptoglobina, el segundo
componente principal de las alfa 2 globulinas.
Se construyó por último un índice con cinco
marcadores, excluyendo los componentes de la electroforesis de las
proteínas, combinando la haptoglobina y los otros cuatro marcadores
identificados (función logística f5).
Se incluyeron previamente un total de 422
pacientes con hepatitis C crónica.
Dependiendo del número excluido por las razones
siguientes (infección conjunta con VIH, infección conjunta con HBV y
trasplante) de imposibilidad de estadificación de la fibrosis era
imposible en otros, o la imposibilidad de dosificación de por lo
menos uno de los 11 marcadores, se incluyeron en el estudio un total
de 362 (1^{er} estudio) o 339 (2º estudio) pacientes con hepatitis
C crónica, como se indica en las Tablas 1 y 4, respectivamente.
No existía diferencia entre las características
de los pacientes y los marcadores bioquímicos entre la primera y
segunda muestra (Tablas 1 y 4). La existencia general de la fibrosis
sintomática era del 40% (F0 17 a 18%, F1 42 a 43%, F2 19 a 20%, F3
8%, F4 12 a 13%) determinada por histología.
Los valores diagnóstico (área bajo las curvas
ROC) de cada uno de los once marcadores bioquímicos se proporcionan
en las Tablas 2 y 5 así como su asociación independiente con la
fibrosis (regresión logística).
La puntuación de la fibrosis que combina los
diez o los seis marcadores más informativos
(alfa2-macroglobulina,
afa2-microglogulina, bilirrubina total, gamma
globulina, apo A1 y GGT) o los cinco marcadores (después de excluir
alfa2-microglobulina, gamma globulina e incluyendo
la haptoglobina) y la edad y el género presentaban valores
diagnós-
tico elevados, en la muestra de formación así como en la muestra de validación y en la población total (Tablas 2 y 5).
tico elevados, en la muestra de formación así como en la muestra de validación y en la población total (Tablas 2 y 5).
Debido a que las transaminasas ALT y AST estaban
muy correlacionadas (coeficientes de correlación = 0,88) se utilizó
únicamente ALT, cuando se necesitaba este marcador.
Se determinó que la función logística de 6
marcadores, de la edad y el sexo era la siguiente:
f1-a = 6,826 \times log
[\alpha2-macroglobulina (g/l)] - 0,479 \times
[\alpha2-globulina (g/l)] + 1,252 \times log
[GGT (UI/l)] + 0,0707 \times [\gamma-globulina
(g/l)] + 0,0273 \times [edad (años)] + 1,628 \times log
[bilirrubina (\mumol/l)] - 0,925 \times [apoA1 (g/l)] + 0,344
\times [sexo (femenino=0, masculino=1)] - 4,544, o
f1-b = 6,552 \times log
[\alpha2-macroglobulina (g/l)] - 0,458 \times
[\alpha2-globulina (g/l)] + 1,113 \times log
[GGT (UI/l)] + 0,0740 \times [\gamma-globulina
(g/l)] + 0,0295 \times [edad (años)] + 1,473 \times log
[bilirrubina (\mumol/l)] - 0,979 \times [apoA1 (g/l)] + 0,414
\times [sexo (femenino=0, masculino=1)] - 4,305.
Se determinó que la función logística de los 6
marcadores, de la edad y el sexo era la siguiente:
f5 = 4,467 \times log
[\alpha2-macroglobulina (g/l)] - 1,357 \times
log [haptoglobina (g/l)] + 1,017 \times log [GGT (UI/l)] + 0,0281
\times [edad (en años)] + 1,737 \times log [bilirrubina
(\mumol/l)] - 1,184 \times [apoA1 (g/l)] + 0,301 \times [sexo
(femenino=0, masculino=1)] - 5,540.
Estas funciones se obtuvieron combinando el peso
relativo de cada parámetro, como se determinó individualmente en la
regresión logística, con un signo negativo cuando los marcadores
albergan una correlación negativa con la etapa de la fibrosis. Se
utilizaron logaritmos para los marcadores cuyos valores presentan un
intervalo muy grande.
Cuando se utilizaron 10 marcadores para el
cálculo de la función de la función logística para la determinación
de la fibrosis, la función fue la siguiente:
f2 = 10,088 \times log
[\alpha2-macroglobulina (g/l)] - 0,735 \times
[\alpha2-globulina (g/l)] + 2,189 \times log
[GGT (UI/l)] + 0,137 \times [\gamma-globulina
(g/l)] + 0,0546 \times [edad (años)] + 4,301 \times log
[bilirrubina (\mumol/l)] - 2,284 \times [apoA1 (g/l)] + 0,294
\times [sexo (femenino=0, masculino=1)] + 0,0312 [albúmina (g/l)]
+ 2,109 [\alpha1-globulina (g/l)] - 0,136
[\beta2-globulina (g/l)] - 0,813 \times log [ALT
(UI/l)] - 13,165.
Las curvas ROC para la puntuación de la fibrosis
que utilizan diez o los seis marcadores más informativos (Figura 1)
o los diez, seis o cinco marcadores más informativos (Figura 3) eran
idénticas. El área bajo la curva no era dife-
rente.
rente.
La representación de la dispersión de los seis
marcadores de puntuación de la fibrosis (comprendida entre 0,00 y
1,00) según la etapa de la fibrosis se proporciona en la Figura
2.
Los diagramas de la dispersión de los cinco o
seis marcadores de puntuación de la fibrosis (comprendida entre 0,00
y 1,00) según la etapa de la fibrosis, se proporcionan en la Figura
4.
Utilizando la puntuación de la fibrosis de seis
marcadores, se obtuvo un valor pronóstico muy negativo (>90% de
ausencia de F2 F3 F4) para la puntuación que estaba comprendido
entre 0 y 0,20 (125 pacientes (1^{er} estudio) o 119 pacientes (2º
estudio)), que es aproximadamente el 35% de los pacientes, con 13
falsos negativos de 34 a 59 años de edad: 4 F2A0, 6 F2A1, 3 F2A2).
Se obtuvieron valores pronósticos muy positivos (>90% de
presencia de F2 F3 F4) para la puntuación de 0,80 a 1 (53 pacientes
(1^{er} estudio), respectivamente, 50 pacientes (2º estudio) que
es el 15% de los pacientes con 4, respectivamente 5, falsos
negativos de 47 a 68 años de edad: 1, reps. 2, F1A1, 3 F1A2) (Tablas
3 y 6).
Se calcularon estos valores para una extensión
de la fibrosis (F>1) del 40% en la población de la prueba. Los
valores para la predicción que deben considerarse si la extensión de
la fibrosis en la población de la prueba es del 90% o del 10% están
también indicados en las Tablas 3 y 6.
Los métodos de conexión nerviosa dan resultados
similares: el porcentaje de pacientes correctamente clasificado fue
de 77%, 74% y 79% para las muestras de formación, validación y de la
prueba, respectivamente (no mostradas).
En la segunda muestra la adición de IL10, TGFB1,
apoA2 y apoB permitió aumentar ligeramente el área de la curva a
0,889 \pm 0,030, no diferente de la puntuación de la fibrosis de 6
marcadores.
Un total de 43 pacientes presentaban ALT menor
de 35 UI/l, presentando 10 pacientes fibrosis sintomática. El valor
diagnóstico de la función de la fibrosis de 6 marcadores era todavía
elevado con el área bajo la curva ROC de 0,758 \pm 0,090. Los dos
pacientes con puntuación superior a 0,80 presentaban cirrosis. Entre
los 29 pacientes con puntuaciones inferiores a 0,20, 25 no
presentaban fibrosis sintomática.
Para el diagnóstico de la cirrosis o de la
fibrosis extensa, una puntuación de la fibrosis que utiliza los
mismos 6 marcadores (R^{2} = 0,345 P<0,001) alcanzó un área muy
grande bajo la curva ROC: 0,929 \pm 0,020.
Utilizando esta función, se obtuvo el valor
pronóstico muy negativo (>90% de ausencia de F3 F4) para una
puntuación comprendida entre 0 y 0,80 (309 pacientes, esto es, el
85% de los pacientes, con 32 falsos negativos de 27 a 74 años de
edad: 13 cirrosis y 19 F3). Para la puntuación >0,80 existía un
valor pronóstico muy positivo (>85% de presencia de F3 F4) 53
pacientes, esto es, el 15% de los pacientes, con 8 falsos positivos
de 47 a 68 años de edad: 4 F2 y 2 F1.
Para el diagnóstico de la cirrosis o de la
fibrosis extensa, la misma puntuación de la fibrosis que utiliza 6
marcadores (R^{2} = 0,347 P<0,001) alcanzó un área muy grande
bajo la curva ROC: 0,923 \pm 0,020.
Utilizando esta función, se obtuvo el valor
pronóstico muy negativo (>90% de ausencia de F3 F4) para una
puntuación comprendida entre 0 y 0,80. De estos 289 pacientes, que
son el 85% del total, había 30 falsos negativos: 11 cirrosis y 19
F3. Para las puntuaciones >0,80 existía un valor pronóstico muy
positivo (>85% de presencia de F3 F4). De estos 50 pacientes, que
es el 15% del total, existían 10 falsos positivos: 5 F2 y 5 F1.
Para el diagnóstico de la actividad
significativa (A2A3) la mejor regresión logística final combinó ALT,
alfa2-macroglobulina,
beta-globulina, gamma globulina, apo A1 y GGT
(R^{2} = 0,243 P<0,001).
La función logística que se utilizó fue la
siguiente:
f_{3} = 3,513 \times log
[\alpha2-macroglobulina (g/l)] - 0,354 \times
[\beta2-globulina (g/l)] + 0,889 \times log [GGT
(UI/l)] + 0,0827 \times [\gamma-globulina (g/l)]
- 0,0022 \times [edad (años)] + 2,295 \times log [ALT (UI/l)] -
1,670 \times [apoA1 (g/l)] - 0,415 \times [sexo (femenino=0,
masculino=1)] - 4,311.
Para el diagnóstico de la fibrosis sintomática
(F2F3F4) o de la actividad significativa (A2A3) la mejor regresión
logística final combinó los mismos seis marcadores que para la
fibrosis sintomática sola más ALT (R^{2} = 0,290 P<0,001).
La función logística que se debería utilizar
para estas lecturas de diagnóstico es la siguiente:
f4 = 5,981 \times log
[\alpha2-macroglobulina (g/l)] - 0,481 \times
[\alpha2-globulina (g/l)] + 0,965 \times log
[GGT (UI/l)] + 0,0679 \times [\gamma-globulina
(g/l)] + 0,0190 \times [edad (años)] + 1,143 \times log
[bilirrubina (\mumol/l)] - 1,097 \times [apoA1 (g/l)] + 0,092
\times [sexo (femenino=0, masculino=1)] + 1,355 log [ALT (UI/l)] -
4,498.
La TGF-beta1 se asoció
positivamente con haptoglobina (R=0,39; p<0,001) y negativamente
con alfa2 macroglobulina (R=-0,20; p=0,02), bilirrubina (R=-0,32;
p<0,001) y GGT (R=-0,20; p=0,01). HGF se asoció con alfa2
macroglobulina (R=0,45; p=0,006) y GGT (R=0,54; p<0,001). IL10 se
asoció solamente con gamma-globulinas (R=0,20;
p=0,01).
Los resultados obtenidos demuestran que una
combinación de cinco o seis marcadores bioquímicos sencillos, no
directamente relacionados con la fibrogénesis, pueden alcanzar
valores visibles muy positivos o negativos para el diagnóstico de la
fibrosis sintomática incluso en la etapa inicial de unos pocos
tabiques.
Las conclusiones para los métodos de diagnóstico
son normalmente poco convincentes si la muestra estudiada está
sesgada y no es representativa de los pacientes más frecuentes. Las
característica clínicas, histológica y bioquímicas de la población
previsible en este estudio fueron estables durante los 33 meses del
estudio, y similares a las poblaciones incluidas en las pruebas
grandes al azar recientes (22). Los pacientes con cirrosis
descompensada obvia no estaban incluidos. La inclusión de los
pacientes con hepatopatía grave habían mejorado artificialmente los
valores diagnóstico de la función logística. Por otra parte, existía
también un número significativo de pacientes con características
histológicas mínimas (13 al 18% sin fibrosis) y 9% de los pacientes
con ALT inferior a 30 UI/ml y 13% con ALT menor de 35 UI/ml, que
normalmente no están incluidos en las pruebas al azar.
El valor diagnóstico de la puntuación de la
fibrosis fue reproducible entre los dos periodos (Tablas 2 y 5). El
análisis de estos resultados permite la conclusión de que el número
de biopsias podría reducirse en el 50% en el tratamiento de la
hepatitis C crónica.
En la práctica, los pacientes se tratan según la
etapa y el grado de la fibrosis (1-4). Si se hubiese
tomado una decisión sin tratamiento sin biopsia según una puntuación
de la fibrosis <0,20, solamente 13 de 125 ó 119 pacientes eran
falsos negativos. Entre dichos pacientes ninguno padecía cirrosis o
fibrosis extensa (F3-F4) y solamente dos presentaban
actividad moderada. Si se hubiese tomado una decisión de tratamiento
sin biopsia según una puntuación de la fibrosis >0,80, solamente
4 pacientes de 53 ó 5 de 50, serían falsos positivos. Entre ellos 3
pacientes presentaban actividad moderada con tratamiento justificado
a pesar de que solamente presentaban fibrosis portal según la
declaración de consenso (2).
Dos de estos 3 pacientes se sometieron a una
biopsia de hígado transvenosa que presentaba un gradiente
porto-caval elevado, de 19 y 13 mmHg
respectivamente. Por consiguiente es muy posible que estos pacientes
presentaran, de hecho, una fibrosis sintomática.
En este caso, solamente uno o dos pacientes (4%)
podrían haber sido tratados en exceso. Por consiguiente, esta
puntuación puede también detectar la mayoría de pacientes con
actividad histológica moderada y grave pero sin fibrosis
sintomática. Por último, la puntuación de la fibrosis podría
asimismo utilizarse para el tratamiento de la cirrosis sin
biopsia.
Es muy importante observar que el método de la
invención no conduce a un gran número de tratamiento indebido de
pacientes o a la exclusión de pacientes que necesitan un
tratamiento. Los datos presentados en esta solicitud consolidan la
fiabilidad del método de diagnóstico según la presente
invención.
La puntuación de la fibrosis podría asimismo
utilizarse para el tratamiento de la cirrosis sin biopsia. Por lo
tanto, podría recomendarse para la identificación de varices y del
carcinoma hepatocelular en pacientes con puntuación de fibrosis
>0,80.
Los marcadores más informativos eran en orden
decreciente: alfa2-macroglobulina,
alfa2-globulina, GGT, gamma globulina, bilirrubina
total y apoA1.
La alfa2-globulina (intervalo
normal de 4 a 6 g/l) está constituida por
alfa2-macroglobulina (1,4-4,0 g/l) y
alfa2-microglobulinas: haptoglobina
(0,4-2 g/l), ceruloplasmina
(0,2-0,4), antitrombina III
(0,2-0,3) y la proteína que se une al reninol
(0,03-0,07) (23). El valor diagnóstico de
alfa2-globulina no se observó en análisis
univariante debido a que la fibrosis estaba asociada a un aumento de
alfa2-macroglobulina y una disminución de
alfa2-microglobulinas (Figura 5).
Los datos publicados sugieren que la
haptoglobina, el principal componente de las
alfa2-microglobulinas, disminuyó cuando aumentaba la
fibrosis y es el valor pronóstico. De hecho, la diferencia entre
alfa2-globulina y
alfa2-macroglobulina, constituida principalmente por
haptoglobina, estaba fuerte y negativamente asociado a la fibrosis
(R = -0,33, p<0,001). Los demás componentes de la
alfa2-microglobulina (ceruloplasmina, antitrombina
III y la proteína que se une al retinol) están en una concentración
en el suero mucho menor y su valor diagnóstico individual no se ha
evaluado).
Una correlación opuesta pudo observarse entre
las fibrosis y la alfa2-macroglobulina
(positivamente correlacionada R=0,46 p<0,001) frente a las alfa2
microglobulinas (ricas en haptoglobina, negativamente
correlacionadas
R=-0,40).
R=-0,40).
La función logística con 5 marcadores consolida
esta hipótesis.
Un valor diagnóstico significativo de aumento de
alfa2-macroglobulina para la estadificación de la
fibrosis se ha observado ya en pacientes con hepatopatía alcohólica.
La alfa2-macroglobulina pertenece a las proteínas en
fase aguda y es producida localmente por los hepatocitos, las
células de Kupffer y las células de granuloma en las zonas de
inflamación y en la fibrosis hepática. Además,
alfa2-macroglobulina está específicamente
relacionada con la fibrosis como una propiedad de la activación de
las células de Kupffer. Alfa2-macroglobulina es
también un inhibidor de proteinasa y un aumento de la síntesis de
ella puede inhibir el catabolismo de las proteínas de la matriz y
aumentar los procesos fibróticos en el hígado.
La haptoglobina disminuye cuando aumenta la
fibrosis y así se explica el valor pronóstico de las
alfa2-globulinas cuando se combinan con las
alfa2-macrobulinas. Como ya se observó, la
haptoglobina se asoció fuerte y negativamente con la fibrosis. Esta
asociación no estaba relacionada con la hemólisis, el
hiperesplenismo o la insuficiencia hepática. Asimismo, no se observó
en este estudio ninguna asociación significativa con la bilirrubina
no conjugada (datos no representados).
Las correlaciones opuestas con la fibrosis entre
alfa2 macroglobulina (positiva) y la haptoglobina (negativa) podrían
explicarse mediante las diferentes funciones de HGF y
TGF-beta1 durante la fibrogénesis y la respuesta en
fase aguda. Para la alfa2 macroglobulina se observó una asociación
positiva fuerte con HGF y una correlación negativa con
concentraciones de TGF-beta1 del suero.
En cambio, para la haptoglobina se observó una
correlación fuerte y positiva con TGF-beta1. En la
fibrosis experimental, se ha observado que la transducción con el
gen HGF suprimió el aumento de TGF-beta1 y que HGF
estimula la síntesis de alfa2-macroglobulina y
disminuye la síntesis de haptoglobina. Por consiguiente, parece que
estas dos proteínas son muy informativas, siendo representativas de
las dos principales citocinas de la fibrogénesis: la
alfa2-macroglobulina es representativa de HGF y la
haptoglobina es representativa de TGF-beta1.
GGT se ha observado varias veces asociada a la
fibrosis y se utilizó en asociación con el índice PGA de la
protrombina y de la apoliproteína A1
(7-8,13-14,34). En este estudio el
valor diagnóstico de GGT era independiente de otros factores,
particularmente las transaminasas y la bilirrubina. No puede darse
actualmente ninguna explicación para el valor diagnóstico
independiente de la bilirrubina total en el suero en pacientes no
cirróticos. Tanto GGT como la bilirrubina estaban asociadas a HGF.
Además de la colestasis precoz, un aumento del factor de
crecimiento epidérmico podría ser una explicación del aumento de
GGT.
La concentración en el suero de gamma globulina
se ha asociado a la cirrosis y a las desviaciones
porto-sistémicas durante años (36). En este estudio,
se demostró que, aunque menos que en los pacientes con cirrosis, la
concentración de gamma globulina aumentó ya en los pacientes con
fibrosis no cirrótica en comparación con los pacientes con F1 o
F0.
La concentración en el suero de ApoA1 se ha
observado varias veces asociada a la fibrosis y utilizada en
asociación con la protrombina y el índice GGT:PGA (véase,
supra). No se observó en este estudio ningún valor
diagnóstico aditivo significativo de apo-AII o apoB
en comparación con apoA1 sola.
Una disminución inesperada en
TGF-beta1 en el suero según la etapa de la fibrosis
se observó en este estudio, aunque no añadió valor diagnóstico
significativo a la combinación de los 6 marcadores. Se observó la
correlación más fuerte entre TGF-beta1 y
alfa2-microglobulina (R=0,42 p<0,001), lo que
sugiere que la haptoglobina podría ser un marcador sencillo de la
activación de TGF-\beta1 en la hepatitis C
crónica.
Por último, las evaluaciones de las citocinas en
el suero no añadieron valores diagnóstico significativos a los
marcadores bioquímicos que son más fáciles y más económicos de
medir. Las mediciones y los compuestos de la electroforesis
(alfa2-globulinas y
gamma-globulinas) pueden ser consideradas como
evaluaciones semicuantitativas anticuadas. Esta sustitución por la
haptoglobina en una función con cinco marcadores proporcionó valores
pronóstico similares.
En conclusión, la presente invención presenta
una combinación de cinco, seis o más marcadores bioquímicos que debe
utilizarse para la detección de la fibrosis hepática y/o la
presencia de lesiones inflamatorias. Los marcadores utilizados en la
presente invención no se han combinado nunca de tal manera, con la
edad y el género de los pacientes para proporcionar dicho valor
pronóstico adecuado, como se ilustra mediante el área bajo la curva
ROC.
El método de diagnóstico de la invención puede
analizarse automáticamente, después de una medición automática de
los valores de los marcadores y puede aplicarse de manera ventajosa
en pacientes con hepatitis C crónica para reducir la indicación de
la biopsia de hígado.
\vskip1.000000\baselineskip
\vskip1.000000\baselineskip
\vskip1.000000\baselineskip
(Tabla pasa a página
siguiente)
\newpage
\dotable{\tabskip\tabcolsep#\hfil\tabskip0ptplus1fil\dddarstrut\cr}{
\cr}
\newpage
1. Perrillo RP. Hepatology
1997; 26:57S-61S.
2. Consensus Statement. EASL International
Consensus Conference on Hepatitis C. Hepatol 1999;
30:
956-961.
956-961.
3. Friedman SL. Am J Med.
1999; 107:27S-30S.
4. Poynard T, et al. Fibrosis in
patients with chronic hepatitis C: detection and significance.
Semin Liver Dis 2000; 20:47-55.
5. Poynard T, Lebrec D. The
inconvenience of investigations used in hepatology: patients'and
hepatologists' opinions. Liver 1982;
2:369-75.
6. Poynard T, et al.
Appropriateness of liver biopsy. Can J Gastroenterol
2000; 14:543-548.
7. Teare JP, et al. Comparison of
serum procollagen III peptide concentrations and PGA index for
assessment of hepatic fibrosis. Lancet. 1993;
342:895-8.
8. Naveau S, et al.
Alpha-2-macroglobulin and hepatic
fibrosis. Diagnostic interest. Dig Dis Sci. 1994;
39:2426-32.
9. Guechot J, et al. Diagnostic
accuracy of hyaluronan and type III procollagen
amino-terminal peptide serum assays as markers of
liver fibrosis in chronic viral hepatitis C evaluated by ROC curve
analysis. Clin Chem. 1996;
42:558-63.
10. Gabrielli GB, et al. Serum
laminin and type III procollagen in chronic hepatitis C. Diagnostic
value in the assessment of disease activity and fibrosis. Clin
Chim Acta. 1997; 265:21-31.
11. Kasahara A, et al. J
Hepatol. 1997; 26:574-83.
12. Poynard T, Bedossa P. Age and
platelet count: a simple index for predicting the presence of
histological lesions in patients with antibodies to hepatitis C
virus. METAVIR and CLINIVIR Cooperative Study Groups. J Viral
Hepat 1997; 4:199-208.
13. Oberti F, et al. Noninvasive
diagnosis of hepatic fibrosis or cirrhosis. Gastroenterology.
1997; 113:1609-16.
14. Pilette C, et al.
Histopathological evaluation of liver fibrosis: quantitative image
analysis vs semi-quantitative scores. Comparison
with serum markers. J Hepatol. 1998;
28:439-46.
15. Wong VS, et al. Serum
hyaluronic acid is a useful marker of liver fibrosis in chronic
hepatitis C virus infection. J Viral Hepat. 1998;
5:187-92.
16. Poynard T, et al. Natural
history of liver fibrosis progression in patients with chronic
hepatitis C. The OBSVIRC, METAVIR, CLINIVIR, and DOSVIRC groups.
Lancet 1997; 349:825-32.
17. Doumas BT, et al. Albumin
standards and the measurement of serum albumin with bromocresol
green. Clin. Chim. Acta 1971, 31,
87-96.
18. The METAVIR cooperative group. Inter- and
intra-observer variation in the assessment of liver
biopsy of chronic hepatitis C. Hepatology 1994;
20;1:15-20.
19. Bedossa P, Poynard T. An
algorithm for the grading of activity in chronic hepatitis C. The
METAVIR Cooperative Study Group. Hepatology 1996;
24(2):289-93.
20. Hintze JL. NCSS 97 User Guide. Number
Cruncher Statistical Systems. Kaysville. Uthah
1997.
21. Neural Connection 1.0 User's guide. SPSS.
Chicago. Illinois 1995.
22. Poynard T, et al. Randomised
trial of interferon alpha2b plus ribavirin for 48 weeks or for 24
weeks versus interferon alpha2b plus placebo for 48 weeks for
treatment of chronic infection with hepatitis C virus. International
Hepatitis Interventional Therapy Group (IHIT). Lancet
1998; 352:1426-32.
23. Boulanger P, et al. Les
protéines du plasma sanguin In: Polonovski M, Biochimie Médicale,
fascículo III. Masson et compagnie, 1971, Paris, páginas
47-154.
24. Tiggelman AM, et al.
Localization of alpha 2-macroglobulin protein and
messenger RNA in rat liver fibrosis: evidence for the synthesis of
alpha 2-macroglobulin within Schistosoma mansoni egg
granulomas. Hepatology 1996;
23:1260-7
25. Tiggelman AM, et al.
Transforming growth
factor-beta-induced collagen
synthesis by human liver myofibroblasts is inhibited by
alpha2-macroglobulin. J Hepatol. 1997;
26:1220-8
26. Meisse D, et al. Cell swelling
increased the alpha2-macroglobulin gene expression
in cultured rat hepatocytes. FEBS Letter. 1998;
422:346-8.
27. Kawser CA, et al. Rat hepatic
stellate cell expression of alpha2-macroglobulin is
a feature of cellular activation: implications for matrix
remodelling in hepatic fibrosis. Clin Sci. 1998;
95:179-86.
28. Van Goor H, et al. Alpha
macroglobulins and the
low-density-lipoprotein-related
protein/alpha-2-macroglobulin
receptor in experimental renal fibrosis. Exp Nephrol.
1999 ene-feb;
7(1):35-43.
29. Bacq Y, et al. Decrease of
haptoglobin serum level in patients with chronic viral hepatitis C.
Gastroenterol Clin Biol 1993;
17:364-9.
30. Louagie HK, et al. Haptoglobin
polymorphism and chronic hepatitis C. J Hepatol 1996;
25:10-4.
31. Guillen MI, et al. The
hepatocyte growth factor regulates the synthesis of
acute-phase proteins in human hepatocytes: divergent
effect on interleukin-6-stimulated
genes. Hepatology. 1996;
23:1345-52.
32. Moshage H. Cytokines and the hepatic
acute phase response. J Pathol 1997;
181:257-66.
33. Shiota G, et al. Hepatocyte
growth factor and acute phase proteins in patients with chronic
liver diseases. J Med 1995;
26:295-308.
34. Poynard T, et al. A simple
biological index for detection of alcoholic liver disease in
drinkers. Gastroenterology 1991;
100:1397-402.
35. Edwards AM, et al. Modulation
of gamma-glutamyltranspeptidase in normal rat
hepatocytes in culture by cell density, epidermal growth factor and
agents which alter cell differentiation. Carcinogenesis.
1987; 8:1837-42.
36. Sakumoto I, et al. Studies on
the relationship between the histological changes and liver cell
function or plasma proteins in hepatic diseases. Gastroenterol
Jpn. 1976; 11:224-36.
37. Paradis V, et al. Role of
liver extracellular matrix in transcriptional and
post-transcriptional regulation of apolipoprotein
A-I by hepatocytes. Cell Mol Biol.
1996; 42:525-34
38. Sabile A, et al. Hepatitis C
virus core protein binds to apolipoprotein AII and its secretion is
modulated by fibrates. Hepatology. 1999;
30:1064-76.
39. Murawaki Y, et al. Plasma
transforming growth factor-beta 1 concentrations in
patients with chronic viral hepatitis. J Gastroenterol
Hepatol. 1995; 13:680-4.
40. Tsai JF, et al. Urinary
transforming growth factor beta1 levels in hepatitis C
virus-related chronic liver disease: correlation
between high levels and severity of disease. Hepatology.
1997; 25:1141-6.
41. Kropf J, et al. Efficacy of
serum laminin measurement for diagnosis of fibrotic liver diseases.
Clin Chem 1988; 34/10:2026-2030.
42. Dickson ER, et al. Prognosis
in primary biliary cirrhosis: model for decision making.
Hepatology 1989; 10(1):1-7.
43. Faris C, et al. A comparison
of four serum markers of fibrosis in the diagnosis if cirrhosis.
Ann Clin Biochem 1997; 34:151-155
Claims (14)
1. Método in vitro para el diagnóstico
de la fibrosis hepática y/o de la presencia de lesiones
necroinflamatorias en el hígado en un paciente que comprende las
etapas siguientes:
- a)
- medir los valores de la concentración de marcadores bioquímicos en el suero de dicho paciente,
- b)
- combinar dichos valores mediante una función logística con el fin de obtener un valor final, en el que dicha función logística se obtenga mediante los métodos siguientes:
- i)
- clasificación de los pacientes en diferentes grupos según la extensión de su enfermedad;
- ii)
- identificación de los factores que difieren significativamente entre estos grupos por análisis unidimensional;
- iii)
- análisis de regresión logística para evaluar el valor discriminativo independiente de los marcadores para el diagnóstico de la fibrosis y/o de las lesiones necroinflamatorias en el hígado;
- iv)
- construcción de la función logística mediante la combinación de estos factores independientes identificados, y
- c)
- analizar el valor final de dicha función logística con el fin de determinar la presencia de fibrosis hepática y/o de lesiones necroinflamatorias en el hígado,
en el que una combinación de cinco,
seis o más marcadores bioquímicos, se estudian en la etapa a), y
dichos marcadores son seleccionados de entre el grupo constituido
por \alpha2-macroglobulina, AST (aspartato
aminotransferasa), ALT (alanina aminotransferasa), GGT
(gammaglutamil transpeptidasa), \gamma-globulina,
bilirrubina total, albúmina, \alpha1-globulina,
\alpha2-globulina, haptoglobina,
\beta-globulina, apoA1, IL10,
TGF-\beta1, apoA2 y
apoB.
2. Método según la reivindicación 1, en el
que la función logística tiene en cuenta además la edad y el género
del paciente.
3. Método según la reivindicación 1, en el
que dichos marcadores bioquímicos medidos utilizados para el
diagnóstico de la fibrosis comprenden
\alpha2-macroglobulina, GGT,
\gamma-globulina, bilirrubina total,
(\alpha2-globulina o haptoglobina) y apoA1.
4. Método según la reivindicación 1, en el
que dichos marcadores bioquímicos medidos utilizados para el
diagnóstico de la presencia de lesiones necroinflamatorias
comprenden \alpha2-macroglobulina, GGT,
\gamma-globulina, (ALT o AST) y apoA1.
5. Método según la reivindicación 1, en el
que la función logística es seleccionada de entre el grupo
constituido por:
- -
- f1 = a_{1} \times log [\alpha2-macroglobulina (g/l)] - a_{2} \times [\alpha2-globulina (g/l)] + a_{3} \times log [GGT (UI/l)] + a_{4} \times [\gamma-globulina (g/l)] + a_{5} \times [Edad (años)] + a_{6} \times log [bilirrubina (\mumol/l)] - a_{7} \times [apoA1 (g/l)] + a_{8} \times [Sexo (femenino=0, masculino=1)] - a_{9}, con
- -
\;
a_{1} comprendido entre 6,5 y 6,9,
- -
\;
a_{2} comprendido entre 0,450 y 0,485,
- -
\;
a_{3} comprendido entre 1,100 y 1,300,
- -
\;
a_{4} comprendido entre 0,0700 y 0,0750,
- -
\;
a_{5} comprendido entre 0,0265 y 0,0300,
- -
\;
a_{6} comprendido entre 1,400 y 1,700,
- -
\;
a_{7} comprendido entre 0,900 y 1,
- -
\;
a_{8} comprendido entre 0,300 y 0,450, y
- -
\;
a_{9} comprendido entre 4,200 y 4,700.
- -
- f2 = b_{1} \times log [\alpha2-macroglobulina (g/l)] - b_{2} \times [\alpha2-globulina (g/l)] + b_{3} \times log [GGT (UI/l)] + b_{4} \times [\gamma-globulina (g/l)] + b_{5} \times [Edad (años)] + b_{6} \times log [bilirrubina (\mumol/l)] - b_{7} \times [apoA1 (g/l)] + b_{8} \times [Sexo (femenino=0, masculino=1)] + b_{9} [albúmina (g/l)] + b_{10} [\alpha1-globulina (g/l)] - b_{11} [\beta2-globulina (g/l)] 2,189 - b_{12} \times log [ALT (UI/l)] - b_{13}, con
- -
\;
b_{1} comprendido entre 9,9 y 10,2,
- -
\;
b_{2} comprendido entre 0,7 y 0,77,
- -
\;
b_{3} comprendido entre 2 y 2,4,
- -
\;
b_{4} comprendido entre 0,1 y 0,2,
- -
\;
b_{5} comprendido entre 0,04 y 0,07,
- -
\;
b_{6} comprendido entre 4 y 4,6,
- -
\;
b_{7} comprendido entre 2 y 2,5,
- -
\;
b_{8} comprendido entre 0,28 y 0,32,
- -
\;
b_{9} comprendido entre 0,025 y 0,04,
- -
\;
b_{10} comprendido entre 2 y 2,2,
- -
\;
b_{11} comprendido entre 0,1 y 0,16,
- -
\;
b_{12} comprendido entre 0,7 y 0,9, y
- -
\;
b_{13} comprendido entre 12 y 14.
- -
- f3 = c_{1} \times log [\alpha2-macroglobulina (g/l)] - c_{2} \times [\beta2-globulina (g/l)] + c_{3} \times log [GGT (UI/l)] + c_{4} \times [\gamma-globulina (g/l)] - c_{5} \times [Edad (años)] + c_{6} \times log [ALT (UI/l)] - c_{7} \times [apoA1 (g/l)] - c_{8} \times [Sexo (femenino=0, masculino=1)] - c_{9}, con
- -
\;
c_{1} comprendido entre 3,45 y 3,65,
- -
\;
c_{2} comprendido entre 0,3 y 0,4,
- -
\;
c_{3} comprendido entre 0,8 y 1,
- -
\;
c_{4} comprendido entre 0,075 y 0,09,
- -
\;
c_{5} comprendido entre 0,0015 y 0,003,
- -
\;
c_{6} comprendido entre 2,1 y 2,5,
- -
\;
c_{7} comprendido entre 1,55 y 1,75,
- -
\;
c_{8} comprendido entre 0,35 y 0,45, y
- -
\;
c_{9} comprendido entre 4 y 4,6.
- -
- f4 = d_{1} \times log [\alpha2-macroglobulina (g/l)] - d_{2} \times [\alpha2-globulina (g/l)] + d_{3} \times log [GGT (UI/l)] + d_{4} \times [\gamma-globulina (g/l)] + d_{5} \times [Edad (años)] + d_{6} \times log [bilirrubina (\mumol/l)] - d_{7} \times [apoA1 (g/l)] + d_{8} \times [Sexo (femenino=0, masculino=1)] + d_{9} log [ALT (UI/l)] - d_{10}, con
- -
\;
d_{1} comprendido entre 5,3 y 6,7,
- -
\;
d_{2} comprendido entre 0,45 y 0,5,
- -
\;
d_{3} comprendido entre 0,8 y 1,2,
- -
\;
d_{4} comprendido entre 0,06 y 0,08,
- -
\;
d_{5} comprendido entre 0,0015 y 0,0025,
- -
\;
d_{6} comprendido entre 1 y 1,2,
- -
\;
d_{7} comprendido entre 1 y 1,2,
- -
\;
d_{8} comprendido entre 0,09 y 1,1,
- -
\;
d_{9} comprendido entre 1,2 y 1,5 y
- -
\;
d_{10} comprendido entre 4 y 5.
- -
- f5 = z_{1} \times log [\alpha2-macroglobulina (g/l)] - z_{2} \times log [haptoglobina (g/l)] + z_{3} \times log [GGT (UI/l)] + z_{4} \times [Edad (años)] + z_{5} \times log [bilirrubina (\mumol/l)] - z_{6} \times [apoA1 (g/l)] + z_{7} \times [Sexo (femenino=0, masculino=1)]- z_{8}, con
- -
\;
z_{1} comprendido entre 4 y 5,
- -
\;
z_{2} comprendido entre 1,2 y 1,5,
- -
\;
z_{3} comprendido entre 0,9 y 1,1,
- -
\;
z_{4} comprendido entre 0,0026 y 0,03,
- -
\;
z_{5} comprendido entre 1,6 y 1,9,
- -
\;
z_{6} comprendido entre 1 y 1,3,
- -
\;
z_{7} comprendido entre 0,25 y 0,35, y
- -
\;
z_{8} comprendido entre 5 y 6.
6. Método según la reivindicación 5, en el
que la función logística es seleccionada de entre el grupo
constituido por:
- -
- f1-a = 6,826 \times log [\alpha2-macroglobulina (g/l)] - 0,479 \times [\alpha2-globulina (g/l)] + 1,252 \times log [GGT (UI/l)] + 0,0707 \times [\gamma-globulina (g/l)] + 0,0273 \times [Edad (años)] + 1,628 \times log [bilirrubina (\mumol/l)] - 0,925 \times [apoA1 (g/l)] + 0,344 \times [Sexo (femenino=0, masculino=1)] - 4,544;
- -
- f1-b = 6,552 \times log [\alpha2-macroglobulina (g/l)] - 0,458 \times [\alpha2-globulina (g/l)] + 1,113 \times log [GGT (UI/l)] + 0,0740 \times [\gamma-globulina (g/l)] + 0,0295 \times [Edad (años)] + 1,473 \times log [bilirrubina (\mumol/l)] - 0,979 \times [apoA1 (g/l)] + 0,414 \times [Sexo (femenino=0, masculino=1)] - 4,305;
- -
- f2 = 10,088 \times log [\alpha2-macroglobulina (g/l)] - 0,735 \times [\alpha2-globulina (g/l)] + 2,189 \times log [GGT (UI/l)] + 0,137 \times [\gamma-globulina (g/l)] + 0,0546 \times [Edad (años)] + 4,301 \times log [bilirrubina (\mumol/l)] - 2,284 \times [apoA1 (g/l)] + 0,294 \times [Sexo (femenino=0, masculino=1)] + 0,0312 [albúmina (g/l)] + 2,109 [\alpha1-globulina (g/l)] - 0,136 [\beta2-globulina (g/l)] - 0,813 \times log [ALT (UI/l)] - 13,165;
- -
- f3 = 3,513 \times log [\alpha2-macroglobulina (g/l)] - 0,354 \times [\beta2-globulina (g/l)] + 0,889 \times log [GGT (UI/l)] + 0,0827 \times [\gamma-globulina (g/l)] - 0,0022 \times [Edad (años)] + 2,295 \times log [ALT (UI/l)] - 1,670 \times [apoA1 (g/l)] - 0,415 \times [Sexo (femenino=0, masculino=1)] - 4,311;
- -
- f4 = 5,981 \times log [\alpha2-macroglobulina (g/l)] - 0,481 \times [\alpha2-globulina (g/l)] + 0,965 \times log [GGT (UI/l)] + 0,0679 \times [\gamma-globulina (g/l)] + 0,0190 \times [Edad (años)] + 1,143 \times log [bilirrubina (\mumol/l)] - 1,097 \times [apoA1 (g/l)] + 0,092 \times [Sexo (femenino=0, masculino=1)] + 1,355 log [ALT (UI/l)] - 4,498.
- -
- f5 = 4,467 \times log [\alpha2-macroglobulina (g/l)] - 1,357 \times log [haptoglobina (g/l)] + 1,017 \times log [GGT (UI/l)] + 0,0281 \times [Edad (en años)] + 1,737 \times log [bilirrubina (\mumol/l)] - 1,184 \times [apoA1 (g/l)] + 0,301 \times [Sexo (femenino=0, masculino=1)] - 5,540.
7. Método según la reivindicación 1, en el
que el valor final de la función logística se utiliza para el
diagnóstico de la cirrosis.
8. Método según cualquiera de las
reivindicaciones 1 a 7, en el que el valor final de la función
logística se utiliza para predecir la evolución de la
enfermedad.
9. Método según cualquiera de las
reivindicaciones 1 a 8, en el que el valor final de la función
logística se utiliza para la selección de un tratamiento adecuado
para el paciente.
10. Método según cualquiera de las
reivindicaciones 1 a 7, en el que el valor final de la función
logística se utiliza en la decisión de realizar una biopsia de
hígado a dicho paciente.
11. Método según la reivindicación 1, en el que
dicho paciente padece de una enfermedad que implica la fibrosis
hepática, que evoluciona opcionalmente a cirrosis.
12. Método según la reivindicación 11, en el
que dicha enfermedad está incluida en el grupo constituido por
hepatitis B y C, alcoholismo, hemocromatosis, metabolopatía,
diabetes, obesidad, hepatopatía autoinmunitaria, cirrosis biliar
primaria, insuficiencia de \alpha1-antitripsina y
enfermedad de Wilson.
13. Método según la reivindicación 12, en el
que dicha enfermedad es la infección por el virus de la hepatitis
C.
14. Kit para el diagnóstico de la fibrosis
hepática y/o a las lesiones necroinflamatorias en el hígado en un
paciente, que comprende:
- a)
- instrucciones que permiten determinar la presencia de fibrosis hepática y/o de lesiones necroinflamatorias en dicho paciente, después de la dosificación de marcadores bioquímicos.
- b)
- reactivos para la medición de los valores en el suero de las concentraciones de por lo menos cinco, seis o más marcadores bioquímicos, en el que dichos marcadores son seleccionados de entre el grupo constituido por \alpha2-macroglobulina, AST (aspartato aminotransferasa), ALT (alanina aminotransferasa), GGT (gammaglutamil transpeptidasa), \gamma-globulina, bilirrubina total, albúmina, \alpha1-globulina, \alpha2-globulina, haptoglobina, \beta-globulina, apoA1, IL10, TGF-\beta1, apoA2 y apoB.
- c)
- instrucciones para la utilización de una función logística, obteniéndose dicha función por el método según la reivindicación 1, que se utiliza para combinar dichos valores con el fin de obtener un valor final, en el que los análisis de dicho valor final determinan la presencia de fibrosis hepática y/o de lesiones necroinflamatorias en el hígado en dicho paciente.
Applications Claiming Priority (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| EP00402326 | 2000-08-21 | ||
| EP00402326 | 2000-08-21 | ||
| US687459 | 2000-10-13 | ||
| US09/687,459 US6631330B1 (en) | 2000-08-21 | 2000-10-13 | Diagnosis method of inflammatory, fibrotic or cancerous disease using biochemical markers |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| ES2259291T3 true ES2259291T3 (es) | 2006-10-01 |
Family
ID=26073541
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| ES00968180T Expired - Lifetime ES2259291T3 (es) | 2000-08-21 | 2000-10-24 | Metodo de diagnostico de enfermedad fibrotica que utiliza marcadores bioquimicos. |
Country Status (11)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US7225080B2 (es) |
| EP (1) | EP1311857B1 (es) |
| JP (1) | JP2004507740A (es) |
| CN (1) | CN100416273C (es) |
| AT (1) | ATE319093T1 (es) |
| AU (2) | AU7812800A (es) |
| CA (1) | CA2420089C (es) |
| DE (1) | DE60026337T2 (es) |
| ES (1) | ES2259291T3 (es) |
| IL (1) | IL154566A0 (es) |
| WO (1) | WO2002016949A1 (es) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015047072A1 (es) * | 2013-09-24 | 2015-04-02 | Universidad Nacional Autónoma de México | Arreglo múltiple de anticuerpos específicos para el pronóstico, detección y vigilancia del proceso fibrogénico |
Families Citing this family (52)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7668661B2 (en) * | 2000-04-28 | 2010-02-23 | Siemens Healthcare Diagnostics Inc. | Liver disease-related methods and systems |
| PT1583968E (pt) * | 2003-01-14 | 2015-09-14 | Vzw Vib | Um marcador sérico para medição da fibrose hepática |
| FR2870348B1 (fr) | 2004-05-14 | 2010-08-27 | Univ Angers | Methode pour diagnostiquer la presence et/ou la severite d'une pathologie hepathique chez un sujet |
| EP1626280B1 (en) * | 2004-08-12 | 2007-02-14 | Roche Diagnostics GmbH | Method for diagnosing liver fibrosis |
| ES2303925T3 (es) * | 2004-08-12 | 2008-09-01 | F. Hoffmann-La Roche Ag | Metodo para diagnosticar la fibrosis hepatica. |
| US7856319B2 (en) * | 2005-02-03 | 2010-12-21 | Assistance Publique-Hopitaux De Paris (Ap-Hp) | Diagnosis method of alcoholic steato-hepatitis using biochemical markers |
| WO2006098192A1 (ja) * | 2005-03-16 | 2006-09-21 | Ajinomoto Co., Inc. | 生体状態評価装置、生体状態評価方法、生体状態評価システム、生体状態評価プログラム、評価関数作成装置、評価関数作成方法、評価関数作成プログラムおよび記録媒体 |
| WO2006100446A2 (en) * | 2005-03-23 | 2006-09-28 | Astrazeneca Uk Limited | Method of diagnosing interstitial lung disease (ild) |
| JP2006300689A (ja) * | 2005-04-20 | 2006-11-02 | Mcbi:Kk | 肝疾患病態判定用マーカー及び該マーカーを用いる肝疾患病態判定方法 |
| US8676511B2 (en) * | 2006-03-24 | 2014-03-18 | Gary Jeffrey | Method and system for predicting liver fibrosis and related pathologies |
| JP5470848B2 (ja) | 2006-08-04 | 2014-04-16 | 味の素株式会社 | 肺癌の評価方法、肺癌評価装置、肺癌評価方法、肺癌評価システム、肺癌評価プログラム、記録媒体、および、情報通信端末装置 |
| EP2469282A1 (en) * | 2006-09-08 | 2012-06-27 | University of Oxford | Clinical diagnosis of hepatic fibrosis using a novel panel of human serum protein biomarkers |
| WO2008075663A1 (ja) | 2006-12-21 | 2008-06-26 | Ajinomoto Co., Inc. | 大腸癌の評価方法、ならびに大腸癌評価装置、大腸癌評価方法、大腸癌評価システム、大腸癌評価プログラムおよび記録媒体 |
| KR101542037B1 (ko) * | 2006-12-21 | 2015-08-05 | 아지노모토 가부시키가이샤 | 암 상태의 평가 방법, 및 암 평가 장치, 암 평가 방법, 암 평가 시스템, 암 평가 프로그램 및 기록 매체 |
| JP5746810B2 (ja) | 2006-12-21 | 2015-07-08 | 味の素株式会社 | 乳癌の評価方法、ならびに乳癌評価装置、乳癌評価方法、乳癌評価システム、乳癌評価プログラムおよび記録媒体 |
| JPWO2009001862A1 (ja) | 2007-06-25 | 2010-08-26 | 味の素株式会社 | 内臓脂肪蓄積の評価方法 |
| FR2919064B1 (fr) * | 2007-07-19 | 2009-10-02 | Biomerieux Sa | Procede de dosage de l'apolipoproteine all pour le diagnostic in vitro du cancer colorectal |
| US9404932B2 (en) | 2007-11-05 | 2016-08-02 | Nordic Bioscience A/S | Pathology biomarker assay |
| KR101817058B1 (ko) * | 2008-06-20 | 2018-01-11 | 아지노모토 가부시키가이샤 | 여성 생식기암의 평가 방법 |
| CN102066946B (zh) | 2008-06-20 | 2016-08-31 | 味之素株式会社 | 前列腺疾病的评价方法 |
| WO2010079253A2 (es) | 2009-01-09 | 2010-07-15 | Proyecto De Biomedicina Cima, S.L. | Biomarcadores para el diagnóstico de fibrosis |
| BRPI1008488A2 (pt) * | 2009-02-26 | 2017-05-30 | Ct Hospitalier Universitaire D Angers | diagnóstico melhorado de fibrose ou cirrose do fígado |
| DK2770327T3 (en) | 2009-03-30 | 2017-08-28 | Nordic Bioscience As | BIOMARKERING ASSAY FOR FIBROSE |
| FR2945350A1 (fr) * | 2009-05-07 | 2010-11-12 | Echosens | Appareil et dispositif consommable pour effectuer des analyses sanguines |
| EP2799876B1 (en) | 2009-05-14 | 2021-11-03 | ShOx Science Limited | Clinical diagnosis of hepatic fibrosis using a novel panel of low abundant human plasma protein biomarkers |
| US20110111430A1 (en) * | 2009-11-10 | 2011-05-12 | Quest Diagnostrics Investments, Inc. | Method for diagnosing liver fibrosis |
| EP2327988A1 (en) | 2009-11-28 | 2011-06-01 | Assistance Publique Hôpitaux De Paris | Method for diagnosis of fibrotic diseases |
| CN102268472B (zh) * | 2010-06-03 | 2013-08-21 | 复旦大学 | Nadh脱氢酶黄素蛋白2在制备检测药物中的应用 |
| FR2971256B1 (fr) | 2011-02-09 | 2024-09-27 | Bio Rad Pasteur | Combinaison de biomarqueurs pour la detection et l'evaluation d'une fibrose hepatique |
| WO2012107584A1 (en) | 2011-02-11 | 2012-08-16 | Universite Pierre Et Marie Curie (Paris 6) | Methods for predicting outcome of a hepatitis virus infection |
| EP2498195A1 (en) * | 2011-03-11 | 2012-09-12 | Centre Hospitalier Universitaire d'Angers | Non-invasive method for assessing the presence or severity of liver fibrosis based on a new detailed classification |
| AU2012262329B2 (en) | 2011-05-31 | 2014-10-16 | The Regents Of The University Of Colorado, A Body Corporate | Method for assessment of hepatic function and portal blood flow |
| CN102302358B (zh) * | 2011-06-29 | 2014-04-09 | 内蒙古福瑞医疗科技股份有限公司 | 肝纤维化检测系统 |
| US20140170741A1 (en) * | 2011-06-29 | 2014-06-19 | Inner Mongolia Furui Medical Science Co., Ltd | Hepatic fibrosis detection apparatus and system |
| WO2013002381A1 (ja) | 2011-06-30 | 2013-01-03 | 味の素株式会社 | 脂肪性肝疾患の評価方法、脂肪性肝疾患評価装置、脂肪性肝疾患評価方法、脂肪性肝疾患評価プログラム、脂肪性肝疾患評価システム、情報通信端末装置、および脂肪性肝疾患の予防・改善物質の探索方法 |
| EP2600266A1 (en) | 2011-12-02 | 2013-06-05 | Biopredictive | Method of diagnosis of fibrotic diseases |
| WO2014075082A1 (en) | 2012-11-12 | 2014-05-15 | Gregory Thomas Everson | Disease severity index for assessment of chronic liver disease and method for diagnosis of three distinct subtypes of primary sclerosing cholangitis |
| ES2523903B1 (es) * | 2013-04-30 | 2015-09-09 | Fundación Pública Andaluza Progreso Y Salud | Método de obtención de datos útiles para el diagnóstico diferencial de la fibrosis hepática |
| FR3023003B1 (fr) | 2014-06-27 | 2016-07-15 | Bio-Rad Innovations | Combinaison synergique de biomarqueurs pour la detection et l'evaluation d'une fibrose hepatique |
| CN104569396B (zh) * | 2015-01-27 | 2018-02-23 | 北京唯尚立德生物科技有限公司 | 肝癌诊断试剂及其用途 |
| CN107407681B (zh) * | 2015-03-02 | 2020-06-30 | 东丽株式会社 | 胰功能异常的检测方法和检测用试剂盒 |
| JP7036805B2 (ja) | 2016-05-29 | 2022-03-15 | 深▲じぇん▼市▲絵▼云生物科技有限公司 | 肝疾患関連バイオマーカーおよびその使用方法 |
| EP3491388B1 (en) | 2016-08-01 | 2021-09-01 | Centre Hospitalier Universitaire d'Angers | Multi-targeted fibrosis tests |
| EP3296744A1 (en) | 2016-09-16 | 2018-03-21 | Biopredictive | Method of diagnosis of non-alcoholic fatty liver diseases |
| EP3373012A1 (en) | 2017-03-07 | 2018-09-12 | Biopredictive | Method of diagnosis of drug induced liver injury |
| CN107022651B (zh) * | 2017-06-02 | 2021-01-29 | 辽宁润基生物科技有限公司 | 一种快速检测丙型肝炎病毒核酸的试剂盒及其检测方法 |
| CN111183360B (zh) | 2017-07-19 | 2024-10-18 | 生物辐射欧洲有限公司 | 同时评估非酒精性脂肪性肝炎和肝纤维化状态的生物标志物组合 |
| CN107368689B (zh) * | 2017-07-31 | 2019-11-19 | 董云鹏 | 人体数据采集和分析系统 |
| EP3470843A1 (en) | 2017-10-16 | 2019-04-17 | Biopredictive | Method of prognosis of primary liver cancer |
| EP3698139A1 (en) * | 2017-10-16 | 2020-08-26 | Biopredictive | Method of prognosis and follow up of primary liver cancer |
| EP3599615A1 (en) | 2018-07-27 | 2020-01-29 | Biopredictive | Method of diagnosis of liver steatosis |
| CN109473175A (zh) * | 2018-11-07 | 2019-03-15 | 中山大学附属第三医院（中山大学肝脏病医院） | 一种针对肝纤维化的非侵入性血清学评分模型及其设计方法 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE2816841A1 (de) * | 1978-04-18 | 1979-10-31 | Max Planck Gesellschaft | Radioimmunologische bestimmung von prokollagen (typ iii) und prokollagen- peptid (typ iii) |
| CA2164498C (en) * | 1993-07-09 | 2007-09-11 | Paul A. Price | Assay for ykl-40 as a marker for degradation of mammalian connective tissue matrices |
| CN1045820C (zh) * | 1993-11-18 | 1999-10-20 | 重庆市肿瘤研究所 | 一种用于测定人ⅲ型前胶原的试剂盒及其测定方法 |
| US6060255A (en) * | 1997-10-03 | 2000-05-09 | Tosoh Corporation | Type IV collagen high molecular form and production and diagnostic use thereof |
| US6631330B1 (en) * | 2000-08-21 | 2003-10-07 | Assistance Publique-Hopitaux De Paris (Ap-Hp) | Diagnosis method of inflammatory, fibrotic or cancerous disease using biochemical markers |
-
2000
- 2000-10-24 WO PCT/IB2000/001559 patent/WO2002016949A1/en active IP Right Grant
- 2000-10-24 CN CNB008199124A patent/CN100416273C/zh not_active Expired - Lifetime
- 2000-10-24 AT AT00968180T patent/ATE319093T1/de not_active IP Right Cessation
- 2000-10-24 EP EP00968180A patent/EP1311857B1/en not_active Expired - Lifetime
- 2000-10-24 CA CA002420089A patent/CA2420089C/en not_active Expired - Fee Related
- 2000-10-24 AU AU7812800A patent/AU7812800A/xx active Pending
- 2000-10-24 IL IL15456600A patent/IL154566A0/xx unknown
- 2000-10-24 ES ES00968180T patent/ES2259291T3/es not_active Expired - Lifetime
- 2000-10-24 AU AU2000278128A patent/AU2000278128B2/en not_active Ceased
- 2000-10-24 DE DE60026337T patent/DE60026337T2/de not_active Expired - Lifetime
- 2000-10-24 JP JP2002521989A patent/JP2004507740A/ja active Pending
-
2003
- 2003-08-27 US US10/650,260 patent/US7225080B2/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015047072A1 (es) * | 2013-09-24 | 2015-04-02 | Universidad Nacional Autónoma de México | Arreglo múltiple de anticuerpos específicos para el pronóstico, detección y vigilancia del proceso fibrogénico |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CA2420089A1 (en) | 2002-02-28 |
| CN1468375A (zh) | 2004-01-14 |
| EP1311857B1 (en) | 2006-03-01 |
| EP1311857A1 (en) | 2003-05-21 |
| ATE319093T1 (de) | 2006-03-15 |
| CA2420089C (en) | 2009-04-14 |
| WO2002016949A1 (en) | 2002-02-28 |
| IL154566A0 (en) | 2003-09-17 |
| JP2004507740A (ja) | 2004-03-11 |
| US7225080B2 (en) | 2007-05-29 |
| CN100416273C (zh) | 2008-09-03 |
| US20040039553A1 (en) | 2004-02-26 |
| AU2000278128B2 (en) | 2006-07-20 |
| DE60026337T2 (de) | 2007-01-11 |
| DE60026337D1 (de) | 2006-04-27 |
| AU7812800A (en) | 2002-03-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| ES2259291T3 (es) | Metodo de diagnostico de enfermedad fibrotica que utiliza marcadores bioquimicos. | |
| US6631330B1 (en) | Diagnosis method of inflammatory, fibrotic or cancerous disease using biochemical markers | |
| AU2000278128A1 (en) | Diagnosis method of fibrotic disease using biochemical markers | |
| Vilar-Gomez et al. | Non-invasive assessment of non-alcoholic fatty liver disease: Clinical prediction rules and blood-based biomarkers | |
| Myers et al. | Prediction of liver histological lesions with biochemical markers in patients with chronic hepatitis B | |
| Schneider et al. | Liver phenotypes of European adults heterozygous or homozygous for Pi∗ Z variant of AAT (Pi∗ MZ vs Pi∗ ZZ genotype) and noncarriers | |
| Poynard et al. | Biochemical surrogate markers of liver fibrosis and activity in a randomized trial of peginterferon alfa-2b and ribavirin | |
| Imbert-Bismut et al. | Biochemical markers of liver fibrosis in patients with hepatitis C virus infection: a prospective study | |
| Sumida et al. | Serum thioredoxin levels as a predictor of steatohepatitis in patients with nonalcoholic fatty liver disease | |
| US8489335B2 (en) | Method of diagnosing the presence and/or severity of a hepatic pathology in an individual and/or of monitoring the effectiveness of a treatment for one such pathology | |
| DK2414844T3 (en) | Biomarker for fibrosis | |
| ES2674570T3 (es) | MCAM como un biomarcador para la homeostasis de líquidos | |
| ES2940313T3 (es) | Apolipoproteína f como biomarcador para la enfermedad de hígado graso no alcohólico | |
| Cheong et al. | Serum markers for necroinflammatory activity in patients with chronic viral hepatitis and normal or mildly elevated aminotransferase levels | |
| WO2006103570A2 (en) | Diagnosis method of alcoholic or non-alcoholic steato-hepatitis using biochemical markers | |
| EP2409154A1 (en) | Non-invasive method for assessing liver fibrosis progression | |
| Pereira et al. | Serum markers of hepatic fibrogenesis in cystic fibrosis liver disease | |
| Sethi et al. | Clinical, biopsy, and mass spectrometry findings of renal gelsolin amyloidosis | |
| Bannaga et al. | Discovery, validation and sequencing of urinary peptides for diagnosis of liver fibrosis—A multicentre study | |
| Vesterhus et al. | Comprehensive assessment of ECM turnover using serum biomarkers establishes PBC as a high-turnover autoimmune liver disease | |
| Attallah et al. | Immunodetection of collagen types I, II, III, and IV for differentiation of liver fibrosis stages in patients with chronic HCV | |
| Yamada et al. | Clinical significance of serum 7S collagen in various liver diseases | |
| Enomoto et al. | An increased ratio of glycated albumin to HbA1c is associated with the degree of liver fibrosis in hepatitis B virus‐positive patients | |
| Cho et al. | Serum markers for predicting significant necroinflammatory activity in patients with chronic hepatitis B | |
| Sène et al. | Biological markers of liver fibrosis and activity as non-invasive alternatives to liver biopsy in patients with chronic hepatitis C and associated mixed cryoglobulinemia vasculitis |