作者：医院肝病科主任医师程书权 目前，肝硬化的早期诊断与疗效评估尚缺乏敏感特异的量化指标。虽然血清学及影像学检查有诸多结果可在一定程度和侧面反映出肝纤维化的程度及硬化状态，但各指标均有相应的短板与不足。如肝活检虽被称为最可靠、最有价值的“金标准”，但其有创性和一定的并发症风险，常会令诸多病友望而生畏。 许多人终其一生也不敢轻捋虎须一次，更遑论定期复查、比对数据进行评价了。血液学检查受其它疾病或实验条件的影响较大，准确程度有诸多争议。而影像学难以在肝纤维化及肝硬化早期给出准确的支撑数据。 为此，国内外临床学家尝试易于获得的常规实验室检测指标组成算法数据，通过数学模型或公式将其中的不同参数，赋予不同的权重进行组合，希冀独辟蹊径，能弥补临床各种检查之不足，对慢性肝病尤其肝纤维化程度及肝硬化状态进行评估。 一方面希图弥补各种常用的辅助检查缺陷，另一方面也极大地丰富与完善了肝病的诊疗内涵。目前已成为肝病专科及肝病介入、移植专业不可或缺的参照与借鉴。本文拟就目前临床较为常用的反映肝脏疾病严重程度和预后的评分系统或数学模型择要进行介绍。 1.CT(Child-Turcotte)评分： Child和Tureotte于年首次提出了肝功能损害分级系统-CT评分，用于肝硬化患者做门-体分流手术风险的预测。它采用腹水、脑病、营养状况、血清胆红素、血清白蛋白五项指标，将肝硬化患者分为A、B、C级。一问世即得到广泛临床应用，但亦发现其受主观因素影响较大，腹水、脑病、营养状况均为非量化指标。 2.CTP(Child-Turcottee-Pugh)评分： Child-Pugh分级是常用的评估肝脏储备功能的工具，可反映病情严重程度。为Pugh等年对CT评分加以改良，以客观的凝血酶原时间(PT)指标替代营养状况，并按病情轻重将5项指标进一步计为1、2、3分。5项之和为CTP分值，5~6分为CTP评分A级或轻度肝功能不全，7~9分为CTP评分B级或中度肝功能不全，10~15分为CTP评分C级或重度肝功能不全。 通常情况下，代偿期肝硬化一般属于Child-PughA级，而失代偿期肝硬化则属于Child-PughB~C级。有研究提示肝硬化患者Child-PughA、B、C级的1年生存率分别为%、80%、45%。因CTP评分分级简单，能很好地反映肝脏储备功能，因而广泛用于评价门脉手术预后、肝硬化患者预后、肝叶切除前肝功能的评估以及非肝原因手术的肝硬化患者的术前预测等多个方面。 缺陷是主要适用于肝硬化者，腹水和肝性脑病两个指标的评分易受主观因素和治疗的影响，难以标准化，评分过于集中，所有指标权重相同等，但多项对比研究仍显示CTP评分是迄今最好的肝功能分级和预后判断系统之一。 3.Mayo评分(MRS)： 为预测原发性胆汁性肝硬化(PBC)肝移植的生存率，Mayo医学中心于年创立MRS，计算公式为：MRS=0.×ln[0.×胆红素(μmol/L)]-2.53×ln[0.1×白蛋白(g/L)]+0.×(年龄)+2.38×ln[凝血酶原时间(s)]+0.×水肿积分(0分为无水肿；0.5分为水肿可控制；1分为水肿难控制)。 MRS为连续性评分系统，评分指标有适当权重，不足为水肿是主观指标、年龄非预后的独立危险因素。目前认为，Mayo评分更适宜评估急性肝硬化或危重患者，而CTP评分适用于中长期肝硬化患者。 4.MELD评分： MELD评分亦为连续性定量评分系统，所用指标有适当权重。评价指标包括血清胆红素、血清肌酐、国际标准化比值(INR)和病因，计算公式为：MELD=0.×ln[肌酐(mg/dl)]+0.×ln[胆红素(mg/dl)]+1.12×ln(INR)+0.×病因(酒精性和淤胆性肝硬化取0，其他取1)。 年开始运用MELD评分预测经颈静脉肝脏内门体静脉分流术生存率。为方便应用，有人将公式的各系数都乘以10，变为：R=3.8×ln(胆红素)+11.2×ln（INR+9.6×ln(肌酐)+6.4×病因，所得结果一致。 临床可把任何小于1的检查值均设定为1，以消除负值，方便计算。与以往的经验性模型不同，它是采用自然对数方式进行计算，减少极端数据的影响，提高了准确性。准确评价终末期肝病患者的肝脏储备功能有利于临床医生为患者选择个体化的治疗方案。MELD评分7分被认为是失代偿期；≥15分被认为可以进入肝移植等候名单。 Child-Pugh分级可能更好地评估代偿性肝硬化的风险，而MELD是失代偿期肝硬化状态下更好地预测指标。MELD评分越高说明患者肝硬化病情越严重，预后越差，生存率越低。 MELD的不足主要表现在肌酐、胆红素水平、INR等指标可受多种因素影响，肝硬化门脉高压的并发症如腹水、静脉曲张破裂出血、自发性腹膜炎和肝性脑病等对MELD评分的判断功能无明显影响，但都会对肝硬化的生命构成直接危险，可能与患者的实际预后不一致。 囿于血钠在肝硬化失代偿期的重要作用，年尝试在MELD评分基础上联合血清钠提出了MELD-Na评分，即MELD-Na评分=MELD+1.59×(-Na+),其中血Na+浓度小于mmol/L与大于mmol/L按mmol/L或mmol/L计算，较MELD更为符合临床。 ?因MELD评分是在欧美酒精性和丙型病毒性肝炎为主要群体的基础之上建立，而我国主要以乙型肝炎为主，MELD评分能否作为中国肝移植的标准，尚有不同意见。 新近国内比较例肝硬化患者接受经颈静脉肝内门体分流术（TIPS）手术治疗的资料认为，Child-Pugh评分、MELD评分、MELD-Na评分几种模型，显示均具有较好的人群风险区分能力。Child-Pugh评分对术后生存预测能力较高，其次为MELD-Na评分、MELD评分；但随患者生存时间延长，Child-Pugh评分预测能力均降低，而MELD评分预测能力相对稳健。 在1年、3年生存率预测的对比研究发现，Child-Pugh评分预测1年生存率优于另外两种评分；但在3年生存率预测方面，Child-Pugh评分预测能力下降，而MELD评分相对敏感。 5.LPRI： LPRI为基于肝脏硬度值(LSM)和PLT建立的评分指数，LPRI=LSM(kPa)×/PLT(/L)。目前认为，LRPI评分作为一种简便的联合血清学指标的无创诊断方法，是非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)患者纤维化预测分期的最佳指标，对丙型肝炎肝纤维化/肝硬化具有较好的诊断性能，优于目前指南推荐的肝纤维化无创诊断模型，如APRI评分及FIB-4指数，且其诊断肝硬化的灵敏度比LSM高，补充了LSM在乙型肝炎肝纤维化人群中肝硬化的漏诊率。 血小板计数作为一个简单、容易测定且具有成本效益的参数，LSM联合PLT在不过多增加额外检查费用的前提下能够获得较好的临床应用，补充了肝脏弹性诊断性能的不足，进一步提高了肝纤维化/肝硬化诊断的准确性。 6.Maddrey辨别函数(MDF)： MDF用于酒精性肝病合并胆汁淤积患者使用激素治疗时的风险评估，计算公式为MDF=4.6×(患者的凝血酶原时间-对照凝血酶原时间)+总胆红素(mg/dl)。MDF评分≥32分定义为高风险病死率患者；当评分54分时，与不使用激素的患者相比，使用激素的患者有更高的死亡率。 7.PIR分类： 为首都医科大学贾继东团队提出了的肝活检纤维化评估的新分类，用于评估肝纤维化或肝硬化的可逆性。它依据肝病理纤维间隔的形态和宽度，将纤维间隔(Ishak≥3)分为：主要进行性(P)、不确定性(I)和主要退化(R)三个亚类。新标准的评估包含了坏死性炎症评级、纤维化阶段分期和PIR三个部分。 8.肝纤维化非创伤诊断模型(FPM)： FPM为国内陆伦根等近年研究的一项应用血小板计数(PLT)、α2巨球蛋白、GGT和年龄等指标构建的肝纤维化非创伤诊断模型。在CHB患者中，该模型预测Ⅱ-Ⅳ期肝纤维化的受试者，其诊断的敏感性和特异性分别为94.8%和95.2%。另一项应用GGT、PLT和白蛋白(ALB)等指标建立S指数模型[S指数=0×GGT/(PLT×ALB2)]，S指数预测显著性肝纤维化、进展期肝纤维化和肝硬化亦有满意效果。 9.FIPS评分： 年，Freiburg术后生存指数(即FIPS评分)被专门用于预测肝硬化TIPS术后的生存率。FIPS=1.43×lg(TBil)-88.4×1.71÷Scr+0.02×年龄-0.02×Alb，所得数据-0.45即有临床意义。 在德国和美国的研究中，该评分表现出良好的预测性能。在中国肝硬化患者中，相比传统评分，FIPS评分在预测肝硬化TIPS术后生存率方面具有最好的预测性能，可用于筛选TIPS治疗最佳患者和需要密切监测及早期肝移植的高危患者。 10.肝硬化严重程度评分(CSS)： 年国外提出了一个新的肝硬化严重程度评分即CSS，作为一种非侵入性、无创的方法来对肝癌患者进行肝硬化分期。CSS依赖门静脉直径、脾厚度、血小板计数和静脉曲张，这些几乎是所有接受肝切除术的肝癌患者常规测量的数据。发现在预测肝硬化的病理严重程度方面具有很好的诊断价值。 一组例肝切除术的肝癌患者分析显示，在无、轻、中、重度肝硬化的肝癌患者，CSS与肝硬化严重程度均有很强的相关性，在预测术后肝衰竭和90天死亡率方面优于其它常用的预测模型。认为CSS简便易行，能以较高的准确率预测肝硬化的组织学亚分类，减少了肝活检的必要，可用于监测肝硬化相关事件高危状态，并为制定更合适的肝细胞癌手术治疗方式提供参考。 肝硬化CSS评分模型积分方法 总之，上述公式和模型均为多年无数医技研专业人员心血和智慧结晶。因选取参数的不同，侧重面亦有所差异，虽瑕瑜互见，但亦各具千秋，对临床发挥着非同寻常的参考价值。虽距理想的应用需求尚有较大差距，但如能依据不同病因和临床病期的慢性肝病恰当遴选，结合血清学、影像学资料，能从另外的角度提供诊断和评估的借鉴。 随着科技水平的不断进步，相信未来的评价系统，不仅可从基于炎症、纤维化、血管的变化进行疾病阶段的分级，同时还能够对参考的预后特征再次分类。预计日后新方法和新技术的应用，将会找到新的标志物及模型，更好地应用于临床和新药评估。为医患双方添助加力，不可或缺。
