代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD）已成为全球最普遍的慢性肝病之一，源于代谢失调、生活方式暴露、遗传易感性和全身炎症的复杂相互作用。除了肝脏脂肪变性，MASLD代表一种进行性多系统疾病，可进展为纤维化、肝硬化、肝细胞癌和肝脏相关死亡率。在全球人口老龄化的背景下，心代谢负担的积累与年龄相关的生理变化日益影响着MASLD的风险格局，强调需要在明显临床疾病确立之前早期识别高风险个体。

MASLD的特征是漫长的亚临床阶段，以进行性分子和代谢扰动为标志，这些扰动先于临床诊断和不可逆肝损伤。这个延长的临床前窗口为预防性干预和风险修正提供了关键机会。因此，准确识别未来有MASLD风险的个体仍然是未满足的主要临床和公共卫生优先事项。当前的预测策略主要依赖于常规临床指标，包括人体测量特征和常规生化指标。尽管临床可及，这些指标对长期风险预测的灵敏度和特异性有限，特别是在捕捉疾病发生前长时间展开的生物学过程方面。

在此，研究人员展示了一个由五种血浆蛋白组成的组合—FUOM、ACY1、KRT18、CDHR2和GGT1—在超过50,000名来自英国南部、英国北部、EPIC-Norfolk和中国南方队列的参与者中经过鉴定和验证，可作为新发MASLD的预测特征。五蛋白模型实现了0.838的预测准确性，其表现在EPIC-Norfolk队列中纵向维持，并在中国南方初始队列中得到确认。将这些生物标志物与常规临床数据整合进一步提高了性能。这些发现建立了一个可扩展的蛋白质组学框架，用于MASLD临床发病前长达16年的超早期风险分层和靶向干预。