王亞剛 黃 融 林嘉裕 陳 誠 胡國信

1.廣東省深圳市福田區(qū)慢性病防治院門診部 (廣東 深圳 518104)

2.中山大學數學學院 (廣東 廣州 510006)

3.中山大學附屬第八醫(yī)院消化內科(廣東 深圳 518000)

4.北京大學深圳醫(yī)院感染科 (廣東 深圳 518000)

同型半胱氨酸(homocysteine，Hcy)是一種含硫基的非必須氨基酸，其代謝是人體內一種基礎而又復雜的代謝過程，涉及多種酶和營養(yǎng)物質，該過程幾乎發(fā)生在人體的所有細胞中，因此Hcy代謝障礙與包括腦卒中、糖尿病、代謝等多種臨床疾病相關[1-3]。既往研究中，Hcy升高一直被認為是心腦血管疾病的相關指標。目前研究顯示Hcy與心血管、腫瘤、腎臟、精神病等多種疾病都具有相關性，且已經廣泛應用于上述疾病的監(jiān)測及預后評估，臨床上血清Hcy檢測也因此被不斷推廣，逐漸常規(guī)化。

脂肪肝病是一組表現為肝細胞脂肪病理性積累、脂肪變性為臨床特點的綜合征，是一種廣泛的代謝綜合征的肝臟表現。王亞剛等[4]通過分析國內外較多文獻發(fā)現同型半胱氨酸通過多種機制參與了脂肪肝的發(fā)生發(fā)展。近年來關于脂肪肝與血清Hcy關系的研究熱度逐漸升高。多個研究顯示脂肪肝人群血清Hcy水平顯著高于非脂肪肝人群[5-9]。既往研究多側重于血清Hcy水平與脂肪肝的相關性，探究和評價血清Hcy水平對脂肪肝診斷效能的研究卻少見報道。在Hcy臨床檢測得到大幅推廣的背景下，評估Hcy能否作為脂肪肝診斷指標，具有重要的潛在價值。

1 資料與方法

1.1 一般資料隨機選擇2020-2021年在深圳市福田區(qū)醫(yī)療體進行體檢的10871例體檢者為研究對象。

1.2 方法各變量根據其分布特征選擇合適的描述方法和統計分析方法，正態(tài)檢驗采用經Kolmogorov-Smirnov檢驗。不符從正態(tài)分布連續(xù)性變量的采用中位數和上下四分位數M(P25，P75)表示，組間比較采用Mann-whitney U檢驗；服從正態(tài)分布的使用均數和標準差表示,組間比較采用F檢驗；分類變量采用率來表示，組間比較采用卡方檢驗。并對脂肪肝相關指標進行因子分析、多因素Logistic回歸分析，調采用向前條件法進行變量篩選(引入：P<0.05，剔除P>0.1)。利用篩選變量構建脂肪肝的診斷模型，通過受試者工作特征曲線(ROC)尋找最佳cutoff值，并計算最佳cutoff值對應的靈敏度、特異度、準確率來評價診斷模型的效能，DeLong 法進行受試者特征工作曲線下面積(AUROC)比較。統計顯著性檢驗為雙側檢驗，檢驗水準α取0.05。分析和制圖使用的統計軟件為SPSS 24.0、R 3.6.3、和MedCalc(15.8.1)。

2 結 果

2.1 研究對象的基本情況體檢者年齡中位數和上下四分位數為69(66，74)，男性體檢者2792例(43.85%)。體檢共篩查出脂肪肝患者2650例(41.7%)，其中輕度脂肪肝2231例；中度脂肪肝361例；重度脂肪肝58例。

2.2 脂肪肝組和非脂肪肝組差異性分析經Kolmogorov-Smirnov檢驗，所有連續(xù)變量都不符合正態(tài)分布。不符從正態(tài)分布連續(xù)性變量的采用中位數和上下四分位數M(P25，P75)表示，組間比較采用Mann-whitney U檢驗；分類變量采用率來表示，組間比較采用卡方檢驗?；拘畔㈩悇e中：性別、年齡、身體質量指數、收縮壓、舒張壓脂肪肝組高于非脂肪肝組，差異具有統計學意義(P<0.001)；血常規(guī)組中：紅細胞等11個指標的脂肪肝組高于非脂肪肝組，差異具有統計學意義(P<0.01)；肝功能指標組中：總蛋白等3項指標的脂肪肝組高于非脂肪肝組，差異具有統計學意義(P<0.01)；脂代謝指標組中：低密度脂蛋白等3項指標的脂肪肝組高于非脂肪肝組，差異具有統計學意義(P<0.01)；高密度脂蛋白的脂肪肝組低于非脂肪肝組，差異具有統計學意義(P<0.01)；腎功能指標組中：尿素等3項指標的脂肪肝組均高于非脂肪肝組，差異具有統計學意義(P<0.01)；腫瘤血清學指標組中：癌胚抗原等的脂肪肝組高于非脂肪肝組，差異具有統計學意義(P<0.05)；其他指標：血糖、HCY的脂肪肝組均高于非脂肪肝組，差異具有統計學意義(P<0.01)，見表1。

表1 脂肪肝組和非脂肪肝組各指標差異性分析

2.3 因子分析由于自變量數量較多，為了解決自變量之間共線性問題，對自變量進行因子分析。并進行多因素Logistic回歸分析，共得到 11個脂肪肝獨立相關因素，見表2。

表2 單因素和多因素Logistic回歸分析

基于11個脂肪肝獨立相關因素此構建脂肪肝診斷方程，logitP=1/[1+exp-(0.857×Gender+0.008×血紅蛋白+0.086×白細胞+0.225×糖化血紅蛋白+0.021×總膽紅素+0.003×尿素+0.276×甘油三酯+0.092×血清低密度脂蛋白膽固醇-0.789×血清高密度脂蛋白膽固醇+0.193×BMI+0.595×HCY-8.658)]。

2.4 各變量脂肪肝診斷效能比較通過受試者工作特征曲線下面積、靈敏度、特異度三個指標來比較11個變量以及診斷模型對脂肪肝的診斷效能，發(fā)現 11個因子的曲線下面積均小于模型的曲線下面積。模型的AUC值為0.779，當模型的Cut-off值為0.3951時，其診斷脂肪肝的靈敏度為75.2%，特異度為66.5%，見表3和圖1。

圖1 各指標和模型的脂肪肝診斷效能比較

表3 各指標和模型的脂肪肝診斷效能比較

3 討 論

目前非酒精性脂肪肝病(NAFLD)是最常見的慢性肝病，已成為全球嚴重的公共衛(wèi)生問題并帶來沉重的經濟負擔，2018年美國疾病分析中心(CDA)[11]對中國、法國、德國、意大利、日本、西班牙、英國和美國2016～2030年NAFLD疾病負擔進行建模預測分析，結果顯示：我國2016年約有NAFLD患者2.44億，其中 NAFL患者有高達2.11億、NASH 患者達3260萬，并且預計這一負擔將會不斷增加。

由于脂肪肝的可防可控，因此改進脂肪肝篩查方法，提高人群脂肪肝篩出率，實現脂肪肝的早發(fā)現、早診斷、早干預、早治療顯得尤為重要。目前脂肪肝診斷的“金標準”仍然是肝臟穿刺組織學檢查，由于該檢測為有創(chuàng)性且風險高難度大，故其臨床使用受限。因此探索血清Hcy對脂肪肝的診斷效能，嘗試利用血清Hcy聯合其他檢測指標構建脂肪肝診斷模型，并將該模型用于大量的血清Hcy檢測患者的脂肪肝風險評估，將會使廣大的人群受益。

國內外有較多的研究[12-15]顯示性別是脂肪肝的一個有統計學差異的危險因素，這與我們的結果不相符，考慮可能存在樣本選擇的偏差及地域、飲食文化及運動習慣有關。國內外多個研究[14]結果發(fā)現并證實了身體質量指數(BMI)是脂肪肝的獨立患病風險因素,在我們的研究中，也發(fā)現脂肪肝組的BMI顯著高于非脂肪肝組。

研究中我們發(fā)現血常規(guī)中白細胞等均與脂肪肝亦具有明確的密切的相關性，這些相關性結論于國內外研究報道相符：Lee等人[16]通過一 項橫斷面研究發(fā)現，白細胞計數越高的組，NAFLD 的患病率越高。Alkhouri 等人[17]發(fā)現中性粒細胞與淋巴細胞的比率(N/L)是脂肪變性和脂肪肝相關肝纖維化的預測指標，詳細機制有待進一步探究。Hcy是脂肪肝的獨立危險因素，這與國內外多個研究[18]結果相一致。在本次研究中，我們發(fā)現尿素與脂肪肝的發(fā)生不具有密切的相關性且有統計學差異, 這與國外的研究報道[19]尿酸在脂肪肝組和非脂肪肝組間無統計學差異結論一致。國內一些研究[20]結果還報道低密度脂蛋白在脂肪肝組和非脂肪肝組之間無統計學差異，這與我們的研究結論不相符，我們考慮造成這些研究結果不同的原因可能與對方樣本量偏小、我們的研究對象特定的體檢人群特點等因素有關，以上這些研究有待我們進一步去探索。

通過多因素分析我們得到了11個與非酒精性脂肪肝炎相關的獨立危險因素，并用這些因子構建了脂肪肝的診斷模型，當模型的Cut-off值為0.779時，其診斷非酒精性脂肪肝的靈敏度為75.2%，特異度為66.5%，其脂肪肝的診斷效能明顯高于臨床上常見的各個檢查檢驗指標，并優(yōu)于既往文獻所報道的同類指標及模型。

隨著計算機和人工智能的發(fā)展，我們計劃將該診斷模型開發(fā)為能與醫(yī)院病歷系統結合的計算軟件，該軟件能通過自然語言處理(NLP)自動從病理記錄中提取這六個指標然后通過計算評估患者的脂肪肝患病風險。因此我們的模型具無創(chuàng)性、檢驗指標易獲取、費用低、易操作、易廣泛推廣[18-21]等特點，它的臨床應用將會使廣大Hcy檢測患者在脂肪肝患病風險評估和篩查中受益。

綜上所述：血清同型半胱氨酸對非酒精性脂肪肝炎有一定的診斷效能， 我們構建的脂肪肝診斷模型和診斷方程：logitP=1/[1+exp-(0.857×Gender+0.008×血紅蛋白+0.086×白細胞+0.225×糖化血紅蛋白+0.021×總膽紅素+0.003×尿素+0.276×甘油三酯+0.092×血清低密度脂蛋白膽固醇-0.789×血清高密度脂蛋白膽固醇+0.193×BMI+0.595×HCY-8.658)]具有非常好的診斷效能。并且該模型具有一定的臨床應用性，可以對于Hcy檢測人群進行脂肪肝患病風險評估及預測。從而能夠對脂肪肝進行早期預警、早期篩查、早診斷、早治療。