沈蕾，廖敏蕾

上海市第一人民醫(yī)院寶山分院心血管內(nèi)科，上海200940

經(jīng)皮冠狀動脈支架植入術(shù)（percutaneous coronary intervention，PCI）是進(jìn)行冠狀動脈血運(yùn)重建的重要方法，它降低了急性心肌梗死患者的死亡率，改善了心絞痛患者的預(yù)后，能夠提高缺血型心肌病患者的生活質(zhì)量。然而，有研究表明，冠心病患者中冠狀動脈置入支架術(shù)后發(fā)生再狹窄(in-stent restenosis，ISR) 的比例較高，影響患者的遠(yuǎn)期預(yù)后[1]。目前認(rèn)為PCI 術(shù)后冠脈ISR 形成的影響因素較多，其中支架的長度、直徑、患者年齡、性別、吸煙史、糖尿病、低密度脂蛋白（LDL-C）、高密度脂蛋白（HDL-C）、高血壓和抗血小板藥物的選擇是研究重點(diǎn)[2]。老年冠心病患者由于年齡、血糖和血脂代謝異常、高血壓發(fā)生率高等因素，冠脈ISR 的發(fā)生率更高[3]。對影響因素的討論大多通過總結(jié)臨床經(jīng)驗(yàn)和統(tǒng)計學(xué)分析的方法。未曾使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一成熟而可靠的分析方法，并預(yù)測PCI術(shù)后是否發(fā)生ISR。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測分析已在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用[4]。本研究利用非條件Logistic 回歸分析和多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對老年冠脈ISR進(jìn)行影響因素分析和預(yù)測。為接受PCI 治療的患者術(shù)后是否發(fā)生ISR 提供可靠預(yù)測，從而為手術(shù)方案和預(yù)測未來ISR 概率提供建議。

1 資料與方法

1.1 一般資料 納入2018年1月—2019年10月期間上海市第一人民醫(yī)院寶山分院心內(nèi)科收治的93 例已行PCI 術(shù)后并再次行冠脈造影復(fù)查的患者，年齡≥65歲。臨床病歷資料，納入標(biāo)準(zhǔn)：（1）年齡≥65 歲；（2）均已接受過冠狀動脈支架介入手術(shù)且手術(shù)后已超過90 d的患者；（3）接受復(fù)查冠脈造影檢查；（4）規(guī)律服用常規(guī)劑量的雙抗血小板藥物+他汀類藥物；（5）患者及家屬知情同意并簽署知情同意書。必須滿足以上所有條件入選。排除標(biāo)準(zhǔn)：（1）因疾病原因（出血、肝功能異常）或依從性差并沒有規(guī)律服用常規(guī)劑量的雙抗血小板藥物+他汀類藥物；（2）首次PCI 術(shù)中存在可能的技術(shù)操作因素導(dǎo)致術(shù)后90 d 內(nèi)出現(xiàn)ISR 的患者；（3）因合并有其它可能影響本研究結(jié)果的疾病，如腫瘤、栓塞、風(fēng)濕免疫類疾病等；（4）隨訪資料不全者。滿足其中之一項(xiàng)即排除。

1.2 檢查 首先對93 例接受過PCI 治療的老年患者進(jìn)行隨訪，記錄10 項(xiàng)因素分別是:年齡、PCI 術(shù)后年份、原有冠脈病變血管數(shù)、支架長度、支架內(nèi)徑、糖化血紅蛋白（HbA1c）、LDL-C、HDL-C，脂蛋白a、尿酸（UA）。受試者均接受復(fù)查造影，并知情同意。

1.3 研究方法

1.3.1 邏輯分析方法 隨機(jī)抽取其中76 例作為練習(xí)組，17 例為測試組，用非條件Logistic 回歸得出具有顯著性影響發(fā)生術(shù)后冠脈ISR 的因素。應(yīng)用SPSS 24.0 統(tǒng)計軟件，將患者10 個危險因素與其PCI 術(shù)后90 d 術(shù)后再出現(xiàn)的ISR 程度進(jìn)行非條件Logistic 回歸分析，＜0.05 為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

1.3.2 多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析預(yù)測 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network，ANN) 是建立在現(xiàn)代神經(jīng)生物學(xué)研究基礎(chǔ)上一種計算機(jī)結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)，它反映出人腦某些特性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用訓(xùn)練和學(xué)習(xí)的方式，通過比較輸出層各個神經(jīng)元的實(shí)際輸出與期望輸出，獲得二者之間的誤差，然后按照減小誤差的方向，從輸出層經(jīng)各個隱含層并逐層修正各個連接權(quán)值，最后回到輸入層。從而不斷提高對輸入模式識別的正確率，進(jìn)而可以用于預(yù)測發(fā)生概率[5]。先利用練習(xí)組76 例患者的10 項(xiàng)變量構(gòu)建多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，尋找其中重要的變量，再對另外17 例PCI 術(shù)后患者進(jìn)行是否發(fā)生ISR 的預(yù)測，比較兩種預(yù)測結(jié)果并對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行評估。

2 結(jié)果

2.1 一般資料93 例PCI 術(shù)后的老年患者，年齡65～88歲，平均年齡（71.7+3.4）歲，其中女性22 例，男性71 例。未發(fā)生ISR 的患者，年齡65～86 歲，平均年齡（72.1+3.8）歲，發(fā)生ISR 的患者，年齡65～88 歲，平均年齡（70.7+2.9）歲，兩者差異無統(tǒng)計學(xué)意義（＞0.05）。

2.2 邏輯分析統(tǒng)計分析結(jié)果 當(dāng)前模型的對數(shù)似然比值=42.228a，Cox&Snell R 方=0.464lkerke R 方=.670同角度反映了當(dāng)前模型自變量解釋因變量的變異占因變量總變異的比例。見表1。卡方為3.145，對應(yīng)的顯著性水平為0.925，故認(rèn)為模型效果較好。見表2。

表1 模型摘要

表2 霍斯默-萊梅肖檢驗(yàn)

2.2.1 PCI 術(shù)后年份與因變量 類別為1 的概率在5%的顯著水平下的回歸系數(shù)為0.579，表明PCI 術(shù)后年份對因變量：類別為1 的概率有顯著的促進(jìn)作用。見表3。

2.2.2 幾支病變與因變量 類別為1 的概率在5%的顯著水平下的回歸系數(shù)為1.526，表明幾支病變對因變量：類別為1 的概率有顯著的促進(jìn)作用。見表3。

2.2.3 支架直徑與因變量 類別為1 的概率在5%的顯著水平下的回歸系數(shù)為-6.423，表明支架直徑對因變量：類別為1 的概率有顯著的抑制作用。見表3。

2.2.4 HbA1c 與因變量 類別為1 的概率在5%的顯著水平下的回歸系數(shù)為1.125，表明HbA1C 對因變量：類別為1 的概率有顯著的促進(jìn)作用。見表3。

ISR 患者和無ISR 患者的原支架植入內(nèi)徑具有顯著差異，支架內(nèi)徑越小，發(fā)生ISR 概率越高(=0.004)；PCI 術(shù)后隨著時間的推移，發(fā)生ISR 的概率有明顯增高（=0.012）；存在多支病變的患者發(fā)生ISR 比例明顯高于單支病變的患者，兩者差異有統(tǒng)計學(xué)意義(=0.037)；發(fā)生ISR 患者的HbAlc 水平明顯增高，與無ISR的患者比較，兩者差異有統(tǒng)計學(xué)意義(=0.026)。

2.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冠狀動脈CSR 的分析及預(yù)測結(jié)果

2.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冠狀動脈CSR 的分析及預(yù)測結(jié)果 總有93 個樣本，其中訓(xùn)練組為76 個，測試組為17 個。均為有效樣本。見表4。

表3 方程中的變量

表4 個案處理摘要

本研究中按照神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理，將訓(xùn)練組的76 例隨訪患者的這些影響因素的數(shù)據(jù)作為輸入量，以患者對應(yīng)的冠狀動脈ISR 程度作為輸出量，構(gòu)建并訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)模型可對冠狀動脈ISR 的預(yù)測效果。其余17 例PCI 術(shù)后的老年患者用于對預(yù)測結(jié)果的評估。本研究使用SPSS 24.0 版本進(jìn)行多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建。從表5和圖1可以看出：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分為2 層，其中各自的參數(shù)如上表，年齡對第一個節(jié)點(diǎn)H (1∶1) 的權(quán)重為-0.218，對第2 個節(jié)點(diǎn)H(1∶2) 的權(quán)重為-0.244，對第3 個節(jié)點(diǎn)H (1∶3) 的權(quán)重為-0.351。后面的變量一樣。

表5 參數(shù)估算值

圖1 多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

表6變量的重要程度表可以看出：HbA1c 為最為重要，其次為脂蛋白a，第三為支架直徑。

表6 自變量重要性

2.3.2 預(yù)測結(jié)果的評估 通過構(gòu)建多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可實(shí)現(xiàn)對冠狀動脈ISR 的預(yù)測效果，并對預(yù)測作出評價。單次預(yù)測正確與否并不能正確反映模型的預(yù)測性能，必須考查多次預(yù)測的情況。預(yù)測的結(jié)果可以用(0 -1) 分布的隨機(jī)變量來描述，見圖2。

變量的重要程度表可以看出：HbA1c 為最為重要，其次為脂蛋白a，第三為支架直徑。通過對比正確率：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)82.4%高于邏輯回歸76.5%。見表7和表8。

圖2 預(yù)測的結(jié)果可以用(0-1)分布的隨機(jī)變量來描述

表7 多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類表

表8 非條件Logistic 回歸分析分類表

3 討論

ISR 的機(jī)制和防治已成為冠脈介入治療領(lǐng)域探討的熱點(diǎn)[6]。本研究選取93 例老年患者病例作為樣本，以確定冠狀動脈ISR 的影響因素。經(jīng)過二元Logistic回歸分析，PCI 術(shù)后年份、多支病變、支架直徑、HbA1c 在無ISR 患者與ISR 患者間＜0.05，差異具有統(tǒng)計學(xué)意義。本研究利用多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建預(yù)測模型，預(yù)測結(jié)果效果令人滿意:會發(fā)生ISR 確診率在82.4%，高于非條件Logistic 回歸預(yù)測;因此，可以用來預(yù)測患者是否發(fā)生遠(yuǎn)期ISR 的可能性。然而，本研究中尚存在一些不足，本研究中，首先樣本量僅為93 例，在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，訓(xùn)練樣本量較少導(dǎo)致其預(yù)測的準(zhǔn)確率降低。作為AI 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)技術(shù)，通常需要大量的數(shù)據(jù)，才能減少誤差，如能擴(kuò)大病例數(shù)，將更有臨床實(shí)用價值。其次，本研究僅構(gòu)建了SPSS多層感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得出的重要自變量與非條件Logistic 回歸預(yù)測中的差異變量并不一致，也并沒有與其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為對比，考慮可能還有其他更優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。此外綜上，在下一步的工作中，應(yīng)增加冠狀動脈支架植入術(shù)患者的隨訪數(shù)據(jù)，建立起大樣本影響因素與最優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系，彌補(bǔ)小樣本集和模型的不足。

本研究通過對93 例PCI 的老年患者進(jìn)行隨訪分析，從10 種可能影響冠狀動脈ISR 的因素中得出，支架直徑、多支病變、術(shù)后年限、HbA1c、載脂蛋白(a)與是否發(fā)生冠狀動脈ISR 密切相關(guān)。支架直徑小，導(dǎo)致血流阻力增加，降低血流速度，脂質(zhì)更容易沉積，促進(jìn)支架內(nèi)膜增生，導(dǎo)致ISR。Jennifer Huisman 等[7]研究認(rèn)為，冠狀動脈多支病變是ISR的相關(guān)因素之一。ISR 患者中多支病變比例較非ISR 患者增高，提示對于多支病變的患者選擇治療時，需嚴(yán)格掌握PCI 指征，優(yōu)化手術(shù)方案。糖代謝障礙容易激活內(nèi)皮炎癥反應(yīng)，是冠脈硬化的重要危險因素，長期的血糖控制不理想，將導(dǎo)致蛋白質(zhì)糖基化及氧化過程加劇，促進(jìn)支架內(nèi)膜增生，最終易誘發(fā)ISR。脂蛋白a 屬于膽固醇中含量較高的血漿脂蛋白，大量脂蛋白a 可導(dǎo)致冠脈硬化進(jìn)展，誘導(dǎo)支架內(nèi)ISR。其他6 種因素有待進(jìn)一步研究。ISR 的機(jī)制目前尚不完全清楚，故基于此建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對冠狀動脈是否發(fā)生ISR 進(jìn)行預(yù)測。預(yù)測結(jié)果良好，可應(yīng)用于老年冠心病患者的介入手術(shù)決策及術(shù)后遠(yuǎn)期的預(yù)后評估。