Возможности магнитно-резонансной томографии в количественной оценке стеатоза печени у пациентов с различным индексом массы тела

Цель. Оценить взаимосвязь между степенью стеатоза печени, количественно определенной по среднепеченочному значению протонной плотности жировой фракции при магнитно-резонансной томографии (МРТ), и индексом массы тела (ИМТ) обследованных пациентов.

Материалы и методы. Проведено ретроспективное обсервационное исследование, включившее 776 пациентов, которым выполнена мультипараметрическая магнитно-резонансная томография органов брюшной полости на томографах Magnetom Vida (Siemens) 3 Тл и Ingenia Ambition S (Philips) 1,5 Тл. ИМТ рассчитывали по стандартной формуле и рассматривали как системный антропометрический показатель ожирения. Количественную оценку стеатоза печени выполняли по среднепеченочному значению протонной плотности жировой фракции. Степень стеатоза классифицировали какS 0-S3. Для анализа использовали непараметрические методы статистики, корреляционный анализ Спирмена, межгрупповые сравнения с коррекцией множественных сравнений по методу Benjamini-Hochberg и ROC-анализ.

Результаты. Выявлена статистически значимая положительная корреляция между протонной плотностью жировой фракции печени и ИМТ (р=0,569; p<0,001). При этом при одинаковых значениях ИМТ отмечался широкий диапазон значений протонной плотности жировой фракции с выраженным перекрытием между степенями стеатоза. Стеатоз печени был выявлен у 9% пациентов с ИМТ <25 кг/м², тогда как у 36% пациентов с ИМТ >30 кг/м²признаки стеатоза отсутствовали. Площадь под ROC-кривой ИМТсоставила 0,793 для выявления стеатоза >S 1, 0,761 для >S2 и 0,706 для >S3, что соответствует умеренной и низкой дискриминирующей способности показателя.

Заключение. ИМТ статистически ассоциирован с выраженностью стеатоза печени, однако характеризуется высокой вариабельностью и выраженным перекрытием распределений между степенями стеатоза. Наличие стеатоза печени у 9 % пациентов при нормальном ИМТ и его отсутствие у 36 % пациентов с ожирением отражают ограниченную диагностическую ценность ИМТ для оценки степени жировой инфильтрации печени. Количественная оценка протонной плотности жировой фракции при МРТ обеспечивает объективную и воспроизводимую характеристику стеатоза печени независимо от категории ИМТ.

1. Feng G., Targher G., Byrne C. D., Yilmaz Y., Wong V. W.-S., Lesmana C. R.A., Adams L. A., Boursier J., Papatheodoridis G., El-Kassas M., Méndez-Sánchez N., Sookoian S., Castera L., Chan W.K., Ye F., Treeprasertsuk S., Cortez-Pinto H., Yu H.H., Kim W., Romero-Gómez M., Zheng M.-H. Global burden of metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease, 2010 to 2021. JHEP Reports. 2025; 7 (3): 101271. https://doi.org/10.1016/j.jhepr.2024.101271

2. Zhuang L., Zhang R., Ren S., He T., Mi H., Jiang W., Su C. Global burden of metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease from 1990 to 2021 and the prediction for the next 10 years. Prev Med Rep. 2025; 59: 103248. https://doi.org/10.1016/j.pmedr.2025.103248

3. Okada A., Yamada G., Kimura T., Hagiwara Y., Yamaguchi S., Ikeda Kurakawa K., Nangaku M., Yamauchi T., Matsuyama Y., Kadowaki T. Diagnostic ability using fatty liver and metabolic markers for metabolic-associated fatty liver disease stratified by metabolic/glycemic abnormalities. J Diabetes Investig. 2022; 14 (3): 463–478. https://doi.org/10.1111/jdi.13966

4. Bray T.J., Chouhan M.D., Punwani S. et al. Fat fraction mapping using magnetic resonance imaging: insight into pathophysiology. Br J Radiol. 2018; 91 (1089): 20170344. https://doi.org/10.1259/bjr.20170344

5. Ye Q., Zou B., Yeo Y.H. et al. Global prevalence, incidence, and outcomes of nonobese or lean NAFLD: a systematic review and meta-analysis. Lancet Gastroenterol Hepatol. 2020; 5: 739–752. https://doi.org/10.1016/S2468-1253(20)30077-7

6. Rotaru A., Stratina E., Huiban L., Girleanu I., Minea H., Sfarti C., Chiriac S., Trifan A.V. et al. Beyond BMI: revealing metabolic risk in lean MASLD. Arch Clin Cases. 2025; 12 (3): 110–118. https://doi.org/10.22551/2025.48.1203.10322

7. Garza A. L., Lee M., Blangero J., Bauer C.X., Czerwinski S. A., Choh A. C. et al. Genetic correlations between liver fat content, metabolic health, and adiposity distribution in the Fels Longitudinal Study. Nutr Metab Cardiovasc Dis. 2024; 34: 1610–1618. https://doi.org/10.1016/j.numecd.2024.03.002

8. Tang A., Desai A., Hamilton G. et al. Accuracy of MR imaging–estimated proton density fat fraction for classification of histologic steatosis grades. Radiology. 2015; 274 (2): 416–425. https://doi.org/10.1148/radiol.14140754

9. Yokoo T., Serai S.D., Pirasteh A. et al. Linearity, bias, and precision of hepatic proton density fat fraction measurements: a meta-analysis. Radiology. 2018; 286 (2): 486–498. https://doi.org/10.1148/radiol.2017170550

10. Gu J., Liu S., Du S. et al. Diagnostic value of MRI–proton density fat fraction for hepatic steatosis: a meta-analysis. Eur Radiol. 2019; 29: 3564–3573. https://doi.org/10.1007/s00330-019-06072-4

11. Zhang Y.N., Fowler K.J., Hamilton G. et al. Liver fat imaging: ultrasound, CT, and MRI. Br J Radiol. 2018; 91: 20170959. https://doi.org/10.1259/bjr.20170959

12. Wang C., Li R., Zhang J., Liu Z., Chen F., Zhao Y. et al. The causal impact of body mass index on metabolic biomarkers and nonalcoholic fatty liver disease risk. Sci Rep. 2024; 14: 84165. https://doi.org/10.1038/s41598-024-84165-x

13. Ma Y., Zhang C., Tian M., Hu J., Wang M., Liu S. Non-invasive diagnosis of metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease: current status, challenges, and future directions. Diabetes Obes Metab. 2025 Dec 4; online ahead of print. https://doi.org/10.1111/dom.70326

14. Younossi Z.M., Kalligeros M., Henry L. Epidemiology of metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease. Clin Mol Hepatol. 2025 Feb; 31 (Suppl): S32–S50. https://doi.org/10.3350/cmh.2024.0431

15. Khan F., Dsouza S., Khamis A.H., Abdul F., Farooqi M.H., Sulaiman F., Mulla F., Al Awadi F., Hassanein M., Bayoumi R. Noninvasive assessment of the severity of liver fibrosis in MASLD patients with long-standing type 2 diabetes. J Gen Intern Med. 2025; 40 (10): 2309–2318. https://doi.org/10.1007/s11606-025-09348-2

16. European Association for the Study of the Liver (EASL), European Association for the Study of Diabetes (EASD), European Association for the Study of Obesity (EASO). EASL-EASD-EASO clinical practice guidelines on the management of metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD). Obes Facts. 2024; 17 (4): 374–444. https://doi.org/10.1159/000539371

17. El-Kassas M., Othman H.A., Elbadry M., Alswat K., Yilmaz Y. Risk stratification of patients with metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease: steatohepatitis, fibrosis, and hepatocellular carcinoma. J Clin Exp Hepatol. 2025; 15 (1): 102415. https://doi.org/10.1016/j.jceh.2024.102415

18. Boursier J., Tsochatzis E.A. Case-finding strategies in non-alcoholic fatty liver disease. JHEP Rep. 2020; 3: 100219. https://doi.org/10.1016/j.jhepr.2020.100219