Обзор современных методов диагностики заболеваний гептобилиарной системы

В современной клинической ветеринарной практике в подавляющем большинстве случаев диагноз, связанный с патологиями гепатобилиарной системы устанавливается на основании совокупности клинических, лабораторных и инструментальных данных, что является достаточно трудоемким и экономически затратным процессом, что делает актуальным поиск новых методик с более релевантными. Лабораторная оценка гепатобилиарной системы преследует несколько целей, в том числе: определение наличия гепатобилиарной патологии, определение наличия заболевания печени, включая первичный или вторичный гепатиты, определение окончательного типа заболевания печени и мониторинг -ответ на терапию или прогрессирование заболевания.
Нами проведен комплексный анализ существующих методов исследования в сфере использования различных способов диагностики патологий гепатобилиарной системы, выявления наиболее перспективных подходов с точки зрения ветеринарной гепатологии для дальнейшего возможного их внедрения в отраслевую практику. Поиск и обработка научных публикаций был выполнен согласно рекомендациям Х. Снайдер [10] к написанию обзорных статей. Дана оценка положительным и отрицательным сторонам каждой методики.
На основе проанализированной литературы, можно сделать вывод что, не смотря на изученность вопросов гепатологии и диагностики заболеваний печени, остаются пробелы и слабые стороны в любой диагностической модели. Таким образом, одна из потенциальных моделей диагностики, которая перспективна, но мало изучена, является использование клиренс тестов. Функциональные тесты позволяют не только диагностировать и дифференцировать гепатопатологии, но и визуализировать их течение и восстановление печени. Так же в отличие от статистических тестов, клиренс-тесты позволяют оценить работу печени в динамике.

1. Белоновская, О.С. Биохимия печени и лабораторная оценка ее физиолого-биохимического состояния: учебно- методическое пособие / О. С. Белоновская, А. А. Лисицына, Л. Ю. Карпенко, А. А. Бахта. – Санкт-Петербург : Санкт- Петербургская государственная академия ветеринарной медицины, 2014. – 116 с. – EDN VNEEQL.

2. Воинова, А.А. Этиология и клиническое проявление гепатоза у коров / А. А. Воинова, С. П. Ковалев, В. А. Трушкин, Г. С. Никитин // Международный вестник ветеринарии. – 2017. – № 4. – С. 91-96. – EDN ZWTUYT.

3. Курдеко, А. П. Распространение и клинико-гематологическая характеристика гепатоза у высокопродуктивных коров / А. П. Курдеко // Международный вестник ветеринарии. – 2016. – № 3. – С. 133-138. – EDN WNEATL.

4. Бахта, А. А. Взаимосвязь белкового обмена и состояния печени у коз зааненской породы в зависимости от месяца сукозности / А. А. Бахта, Л. Ю. Карпенко // Вопросы нормативно-правового регулирования в ветеринарии. – 2015. – № 3. – С. 112 -114. – EDN ULKBQL.

5. Кириллов, А. А. Этиология, распространение и экономический ущерб при заболеваниях печени у коров / А. А. Кириллов, П. Н. Юшманов, А. Я. Батраков // Международный вестник ветеринарии. – 2015. – № 1. – С. 7-12. – EDN RSHTIM.

6. Резниченко, А.А. Влияние гипоксена на гистологические изменения в печени белых крыс при использовании модели токсического гепатита / А. А. Резниченко, Л. В. Резниченко, А. В. Косов, Е. Н. Рябцева // Международный вестник ветеринарии. – 2020. – № 4. – С. 175-180. – DOI 10.17238/issn2072-2419.2020.4.– EDN NOQRXU.

7. Воинова, А.А. Изменение показателей пигментного обмена при лечении коров, больных хроническим гепатозом / А. А. Воинова, С. П. Ковалев, В. А. Трушкин, Г. С. Никитин // Международный вестник ветеринарии. – 2018. – № 1. – С. 114-118. – EDN YUCIMS.

8. Yuri A. Lawrence, Jörg M. Steiner, Laboratory Evaluation of the Liver, Veterinary Clinics of North America: Small Animal Practice.-V. 47.-I.3,2017.-P. 539-553

9. Карпенко, Л. Ю. Особенности биохимического статуса коз заненнской породы в зависимости от месяца сукозности / Л. Ю. Карпенко, А. А. Бахта, А. Б. Балыкина // Ученые записки учреждения образования Витебская ордена Знак почета государственная академия ветеринарной медицины. – 2017. – Т. 53, № 2. – С. 173-176. – EDN ZHUBDX.

10. Snyder H. Literature Review as a Research Methodology: An Overview and Guidelines. Journal of Business Research. 2019;104:333-339.

11. Semenenko, M.P. Methodology of development and diagnostic efficiency of expert systems in animal hepatopathies / M. P. Semenenko, E. V. Kuzminova, K. A. Semenenko, N. D. Kuzminov // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science : conference proceedings, Krasnoyarsk, Russia, 13–14 ноября 2019 года / Krasnoyarsk Science and Technology City Hall of the Russian Union of Scientific and Engineering Associations. Vol. 421. – Krasnoyarsk, Russia: Institute of Physics and IOP Publishing Limited, 2020. – P. 52038. – DOI 10.1088/1755-1315/421/5/052038.– EDN XEHUXQ.

12. Scott, J. Review article: epidemiology, pathogenesis and management of liver disease in adults with cystic fibrosis / J. Scott, K. Piper Hanley, V. S. Athwal, A. M. Jones // Alimentary Pharmacology & Therapeutics. – 2022. – Vol. 55, No. 4. – P. 389- 400. – DOI 10.1111/apt.16749.–EDN HACQNY.

13. Lurie Y, Webb M, Cytter-Kuint R, Shteingart S, Lederkremer GZ. Non-invasive diagnosis of liver fibrosis and cirrhosis. World J Gastroenterol. 2015 Nov 7;21 (41):11567-83. doi: 10.3748/wjg.v21.i41.11567.

14. Enomoto H, Bando Y, Nakamura H, Nishiguchi S, Koga M. Liver fibrosis mark ers of nonalcoholic steatohepatitis. World J Gastroenterol. 2015 Jun 28;21(24):7427-35. doi: 10.3748/wjg.v21.i24.7427.

15. Review on plantar data analysis for disease diagnosis / J. A. Ramirez-Bautista, A. Hernández-Zavala, S. L. Chaparro-Cárdenas, J. A. Huerta-Ruelas // Biocybernetics and Biomedical Engineering. – 2018. – Vol. 38, No. 2. – P. 342-361. – DOI 10.1016/j.bbe.2018.02.004. – EDN YFJIGT.

16. Jennison E, Patel J, Scorletti E, Byrne CD. Diagnosis and management of nonalcoholic fatty liver disease. Postgrad Med J. 2019 Jun;95(1124):314-322. doi: 10.1136/ postgradmedj-2018-136316.

17. Шишова, И. А. Эхогенность и коэффициент жесткости печеночной ткани в сравнении с аналогичными показателями почечной паренхимы как раннее проявление метаболического синдрома / И. А. Шишова // Актуальные проблемы медицины. – 2021. – Т. 44, № 1. – С. 16-27. – DOI 10.52575/2687-0940-2021-44-1-16-27.–EDN HTJAFG

18. Неалкогольные болезни печени: современные возможности ультразвуковой диагностики / И. П. Пономарева, Е. М. Дьякова, О. С. Путивцева, О. Н. Лебедева // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2021. – № 4. – С. 41-45. – DOI 10.17513/mjpfi.13201.– EDN VKIQQF

19. Breath-taking perspectives and preliminary data toward early detection of chronic liver diseases / A. Murgia, Y. Ahmed, K. Sweeney [et al.] // Biomedicines. – 2021. – Vol. 9, No. 11. – DOI 10.3390/ biomedicines9111563.–EDN NHSUIL.

20. Viviers, D. Initial in-vivo results considering rayleigh damping in magnetic resonance elastography / D. Viviers, E. E. W. Van Houten, M. D. J. Mcgarry [et al.] // ASME International Mechanical Engineering Congress and Exposition, Proceedings : 2009 ASME International Mechanical Engineering Congress and Exposition, IMECE2009, 13–19 ноября 2009 года. – Lake Buena Vista, FL, 2010. – P. 493-501. – EDN ODWOBF.

21. Ferraioli G, Soares Monteiro LB. Ultrasoundbased techniques for the diagnosis of liver steatosis. World J Gastroenterol. 2019 Oct 28;25(40):6053-6062. doi: 10.3748/wjg.v25.i40.6053.

22. Ultrasonic techniques for medical imaging and tissue characterization / W. C. D. A. Pereira, C. B. Machado, C. A. Negreira, R. Canetti // Piezoelectric Transducers and Applications, 2008. – P. 433-465. – DOI 10.1007/978-3-540-77508-9_17.– EDN VKLNAT.

23. Xiao W, Huang X, Wang JH, Lin DR, Zhu Y, Chen C, Yang YH, Xiao J, Zhao LQ, Li JO, Cheung CY, Mise Y, Guo ZY, Du YF, Chen BB, Hu JX, Zhang K, Lin XS, Wen W, Liu YZ, Chen WR, Zhong YS, Lin HT. Screening and identifying hepatobiliary diseases through deep learning using ocular images: a prospective, multicentre study. Lancet Digit Health. 2021 Feb;3(2):e88-e97. doi: 10.1016/S2589-7500(20)30288-0

24. Raja Ganesan, Ki Tae Suk, Diagnostic and molecular portraits of microbiome and metabolomics of short-chain fatty acids and bile acids in liver disease,Process Biochemistry, V. 123.-2022.-P. 70-75

25. Veenhuizen JJ, Drackley JK, Richard MJ, Sanderson TP, Miller LD, Young JW. Metabolic changes in blood and liver during development and early treatment of experimental fatty liver and ketosis in cows. J Dairy Sci. 1991 Dec;74(12):4238-53. doi: 10.3168/jds.S0022-0302(91)78619-0. PMID: 1787194.)

26. Decharatanachart P, Chaiteerakij R, Tiyarattanachai T, Treeprasertsuk S. Application of artificial intelligence in chronic liver diseases: a systematic review and metaanalysis. BMC Gastroenterol. 2021 Jan 6;21 (1):10. doi: 10.1186/s12876-020-01585-5. PMID: 33407169; PMCID: PMC7788739.

27. Kalapala R, Rughwani H, Reddy DN. Artificial Intelligence in Hepatology- Ready for the Primetime. J Clin Exp Hepatol. 2023 Jan-Feb;13(1):149-161. doi: 10.1016/ j.jceh.2022.06.009. Epub 2022 Jun 29. PMID: 36647407; PMCID: PMC9840075.)

28. Papatheodoridi M, Cholongitas E. Diagnosis of Non-alcoholic Fatty Liver Disease (NAFLD): Current Concepts. Curr Pharm Des. 2018;24(38):4574-4586. doi: 10.2174/1381612825666190117102111.