上海
撰文丨王聪
编辑丨王多鱼
排版丨水成文
代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD）是全球性的健康挑战，但由于缺乏可靠的预测工具，其临床前识别仍十分困难。
2026 年 7 月 30 日，南方医科大学附属广东省人民医院陈浩、沙卫红，中山大学附属第三医院王楚斯，加州大学洛杉矶分校Felix W. Leung作为共同通讯作者，在 Nature 子刊Nature Aging上发表了题为：Plasma proteomics framework predicts metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease up to 16 years before onset 的研究论文。
该研究开发了一个基于五种血浆蛋白（FUOM、ACY1、KRT18、CDHR2 和 GGT1）的血浆蛋白组模型，可提前 16 年预测代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD），从而实现超早期风险分层和靶向干预。
在这项最新研究中，研究团队发现，一组由五种血浆蛋白（FUOM、ACY1、KRT18、CDHR2 和 GGT1）组成的生物标志物，在英国南部、英国北部、EPIC-Norfolk 及中国南方队列的超过 5 万名参与者中被鉴定并验证，可作为新发 MASLD 的预测特征。
这种五蛋白模型在预测准确性上达到 0.838（5 年 AUC）和 0.756（16.6 年 AUC），并在 EPIC-Norfolk 队列中长期保持稳定性能（16.6 年 AUC = 0.710），同时在中国南方新发队列中得到验证（AUC = 0.912）。将这些生物标志物与常规临床数据结合后，预测性能进一步提升（5 年AUC = 0.904；16.6 年 AUC = 0.822）。
这些发现建立了一种可扩展的蛋白质组学框架，可在临床发病前长达 16 年实现代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD）的超早期风险分层和靶向干预。
论文链接：
https://www.nature.com/articles/s43587-026-01183-2
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