劉昊，莫堅(jiān)

復(fù)發(fā)性外陰陰道假絲酵母菌病(recurrent vulvovaginal candidiasis，RVVC)嚴(yán)重影響患者的生活質(zhì)量、心理健康和性生活[1]。研究表明，長(zhǎng)時(shí)間的陰道菌群紊亂，可引起人乳頭瘤病毒(human papillomavirus，HPV)感染和持續(xù)不消退，而進(jìn)展為宮頸癌[2]?，F(xiàn)階段臨床將HPV病毒檢測(cè)作為宮頸病變的常規(guī)篩查方法，但針對(duì)宮頸病變的高風(fēng)險(xiǎn)患者，臨床缺乏一種簡(jiǎn)單快速、科學(xué)客觀的識(shí)別方法或預(yù)測(cè)手段，而且目前影響HR-HPV感染并阻止疾病進(jìn)展為癌前病變的因素有哪些，國(guó)內(nèi)外尚未達(dá)成共識(shí)。Logistic回歸是采用線性模型，尋找疾病危險(xiǎn)因素及預(yù)測(cè)疾病風(fēng)險(xiǎn)的常用分析方法，但對(duì)于當(dāng)自變量與因變量為非線性關(guān)系時(shí)，預(yù)測(cè)效果不夠理想[3]。依托大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)可根據(jù)多項(xiàng)生理指標(biāo)預(yù)測(cè)RVVC患者宮頸病變發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法相比，多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以高效處理更多醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，且可使用函數(shù)近似方法擬合復(fù)雜的函數(shù)，解決非線性分類問(wèn)題,是RVVC患者感染HR-HPV的一種低成本輔助性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具。由此，本研究依據(jù)多項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)建Logistic回歸及多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,預(yù)測(cè)RVVC患者發(fā)生宮頸病變的風(fēng)險(xiǎn)，并比較兩種模型的性能，報(bào)道如下。

1 材料與方法

1.1 研究對(duì)象

選取2016年1月至2020年12月于南寧市第一人民醫(yī)院婦科門診就診，明確診斷為RVVC的152例患者，作為研究對(duì)象，行陰道分泌物檢查。納入標(biāo)準(zhǔn)：① RVVC患者：既往患單純性外陰陰道假絲酵母菌病，經(jīng)治療后，臨床癥狀和體征消失，假絲酵母菌檢查陰性后，再次出現(xiàn)癥狀，經(jīng)假絲酵母菌檢查又為陽(yáng)性，1年內(nèi)發(fā)作 4次或以上；② 有性生活史女性；③ 年齡18～45歲；④ 此次就診時(shí)無(wú)陰道炎臨床癥狀；⑤ 無(wú)宮頸手術(shù)史及HPV治療史；⑥ 此前疾病處于活動(dòng)期未用藥或緩解期避開(kāi)局部用藥階段。排除標(biāo)準(zhǔn)：① 有自身免疫性疾病者；② 妊娠期或月經(jīng)期；③ 合并滴蟲(chóng)、衣原體、淋球菌、HIV等其他性傳播疾病者；④ 近1個(gè)月連續(xù)服用抗生素或其他特殊藥物者；⑤ 72 h內(nèi)有性生活、陰道沖洗或陰道放藥者。⑥ 既往有反復(fù)陰道炎癥，但不符合RVVC標(biāo)準(zhǔn)者。⑦ TCT異常，為ASCUS及以上宮頸病變患者。最終符合入組標(biāo)準(zhǔn)的患者152例，依據(jù)HPV E6/E7mRNA檢查結(jié)果，以HPV E6/E7陽(yáng)性患者為觀察組，以HPV E6/E7陰性患者為對(duì)照組，觀察組患者65例，對(duì)照組患者87例。本研究經(jīng)南寧市第一人民醫(yī)院倫理委員會(huì)審核批準(zhǔn)，所有患者對(duì)本研究知情并簽署知情同意書(shū)。

1.2 觀察指標(biāo)

收集患者年齡、RVVC病程等一般資料及陰道分泌物的微生態(tài)指標(biāo)，如清潔度、乳酸桿菌、加德納菌及雜菌、乙酰氨基葡糖苷酶、唾液酸苷酶、過(guò)氧化氫、白細(xì)胞脂酶、pH值等實(shí)驗(yàn)室檢查指標(biāo)。

1.3 Logistic回歸模型建立

采用單因素方差分析篩選出與宮頸病變相關(guān)的變量作為自變量，以是否存在宮頸病變(是=1，否=0)為因變量，進(jìn)行多因素Logistic回歸分析。

1.4 多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型建立

通過(guò)R語(yǔ)言利用neuralnet包構(gòu)建由1個(gè)輸入層、多個(gè)隱含層及1個(gè)輸出層組成的多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型(圖1)，該模型是一種深度學(xué)習(xí)模型，可將輸入變量映射到高維非線性空間、學(xué)習(xí)到多個(gè)輸入變量之間的復(fù)雜相關(guān)性，進(jìn)而提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性[4]。

圖1 多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型示意圖

1.4.1 模型入選變量 納入患者年齡、RVVC病程、陰道分泌物清潔度、乳酸桿菌、加德納菌及雜菌、乙酰氨基葡糖苷酶、唾液酸苷酶、過(guò)氧化氫、白細(xì)胞脂酶、pH值10個(gè)指標(biāo)作為多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層，輸入層各指標(biāo)定義及賦值(表1)，輸出變量為患者檢查結(jié)果是否屬于HPV E6/E7陽(yáng)性。

表1 各指標(biāo)定義及賦值

1.4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理 本研究基于多變量方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，根據(jù)研究對(duì)象是否屬于HPV E6/E7陽(yáng)性進(jìn)行分類。數(shù)據(jù)集包括10個(gè)輸入變量和2個(gè)輸出變量，其中有2個(gè)輸入變量部分樣本存在數(shù)據(jù)缺失，缺失率小于0.5%，缺失值以0位填補(bǔ)。通過(guò)隨機(jī)數(shù)字法選取數(shù)據(jù)集的2/3為訓(xùn)練集，1/3為測(cè)試集，訓(xùn)練集共102例，用于模型訓(xùn)練，建立預(yù)測(cè)模型；測(cè)試集50例，用于模型測(cè)試，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷念A(yù)測(cè)效能。

1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

2 結(jié)果

2.1 單因素分析

兩組患者病程、乳酸桿菌、加德納菌及雜菌、乙酰氨基葡糖苷酶、唾液酸苷酶、過(guò)氧化氫、白細(xì)胞脂酶、pH值等指標(biāo)比較，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)，詳見(jiàn)表2。

2.2 多因素Logistic回歸分析

將單因素分析篩選出的特征變量作為自變量，以是否存在宮頸病變(是=1，否=0)為因變量，進(jìn)行多因素Logistic回歸分析，結(jié)果顯示，加德納菌及雜菌、白細(xì)胞脂酶是RVVC患者宮頸病變的危險(xiǎn)因素，乳酸桿菌、過(guò)氧化氫是保護(hù)因素，詳見(jiàn)表3。

表3 多因素Logistic回歸分析

圖2 預(yù)測(cè)RVVC患者宮頸病變發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類結(jié)構(gòu)圖

圖3 模型中各指標(biāo)重要性

2.3 訓(xùn)練集和測(cè)試集中各組患者參數(shù)比較

訓(xùn)練集和測(cè)試集中觀察組與對(duì)照組患者病程、清潔度、乳酸桿菌、加德納菌及雜菌、乙酰氨基葡糖苷酶、唾液酸苷酶、過(guò)氧化氫、白細(xì)胞脂酶、pH值等指標(biāo)比較,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)。

2.4 多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型展示

本研究中訓(xùn)練樣本102例，測(cè)試樣本50例，對(duì)數(shù)據(jù)分類的正確率均達(dá)到98.26%，模型的診斷參數(shù)均為96.12%，說(shuō)明所構(gòu)建的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的效果很好。模型展示圖見(jiàn)圖2。

2.5 可視化模型中各指標(biāo)的重要性比較

圖3為多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型中各指標(biāo)的重要性排序，根據(jù)權(quán)重大小，特征重要度排名前4的輸入變量分別是乳酸桿菌、過(guò)氧化氫、加德納菌及雜菌、白細(xì)胞脂酶。

2.6 模型的預(yù)測(cè)效能比較

兩種模型的預(yù)測(cè)結(jié)果見(jiàn)下頁(yè)圖4，Logistic 回歸模型ROC曲線下面積為0.833，靈敏度為0.802，特異度為0.808，在保證模型的穩(wěn)定性和泛化性的前提下，最終確定多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型ROC曲線下面積為0.987，靈敏度為0.895，特異度為0.889，多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型的預(yù)測(cè)效能高于Logistic回歸模型。

3 討論

女性生殖道是重要的微生態(tài)區(qū)域，是由陰道正常解剖結(jié)構(gòu)、陰道微生物群、局部免疫系統(tǒng)和內(nèi)分泌調(diào)節(jié)系統(tǒng)等組成的相對(duì)平衡復(fù)雜體系，是人體重要的生物屏障之一。已有研究證實(shí)，HPV感染與陰道微生態(tài)菌群構(gòu)成有關(guān)，陰道菌群平衡失調(diào)可能增強(qiáng)HPV病毒的表達(dá)，從而誘發(fā)宮頸病變[5]。RVVC屬于陰道菌群失衡的范疇，病情反復(fù)難以治愈，長(zhǎng)時(shí)間的陰道微生態(tài)紊亂，可導(dǎo)致陰道微環(huán)境pH值升高，延長(zhǎng)了宮頸上皮細(xì)胞的化生期，導(dǎo)致上皮細(xì)胞發(fā)育不良，為HPV感染創(chuàng)造良好的條件，增加宮頸病變和宮頸癌風(fēng)險(xiǎn)[6]。目前臨床主要通過(guò)宮頸液基細(xì)胞學(xué)檢查、進(jìn)一步病理活檢及頸管搔刮明確診斷宮頸病變和宮頸癌[7]，尚缺乏高危HPV陽(yáng)性患者宮頸病變之前的預(yù)測(cè)方法。傳統(tǒng)的Logistic回歸模型難以處理高維數(shù)據(jù)，且對(duì)數(shù)據(jù)分布有較嚴(yán)格的假設(shè)，數(shù)據(jù)不滿足條件時(shí)，預(yù)測(cè)精度較低。多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型多元共線性不敏感，可根據(jù)假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果及臨床經(jīng)驗(yàn)納入輸入變量甚至將個(gè)體有關(guān)信息全部納入，有利于減少個(gè)體差異，在尋找高效性預(yù)測(cè)指標(biāo)中可發(fā)揮重要作用。

本研究發(fā)現(xiàn)，加德納菌及雜菌、白細(xì)胞脂酶是RVVC患者宮頸病變的危險(xiǎn)因素，乳酸桿菌和過(guò)氧化氫是保護(hù)因素。女性生殖道是開(kāi)放性腔道，寄居著多種病原體，正常情況下以乳酸桿菌為優(yōu)勢(shì)菌，較為常見(jiàn)的有卷曲乳桿菌、加氏乳桿菌、詹氏乳桿菌和惰性乳桿菌，該菌群占陰道細(xì)菌的90%左右[8]，其對(duì)維持陰道局部正常微環(huán)境具有重要作用。健康女性的陰道清潔度為Ⅰ～Ⅱ度，pH值為3.8～4.4，乳酸桿菌以糖原為媒介形成乳酸，釋放過(guò)氧化氫，維持生殖道酸性環(huán)境，抑制其他細(xì)菌的生長(zhǎng)，進(jìn)而維持陰道處于正常清潔度及酸性環(huán)境。此外，乳酸桿菌表面存在的黏附素可定植于生殖道上皮細(xì)胞，并通過(guò)刺激機(jī)體免疫防御來(lái)抵抗外來(lái)病原體的入侵[9]。古萍等[10]發(fā)現(xiàn)隨著乳酸桿菌數(shù)目的增多，HPV-DNA的載量逐漸減少，乳酸桿菌產(chǎn)生的過(guò)氧化氫與蛋白抑制劑結(jié)核抑制了HR-HPV的生長(zhǎng)。RVVC發(fā)病使某種專性厭氧菌，例如加德納菌、普雷沃菌、阿托波菌、巨型球菌和纖毛菌成為優(yōu)勢(shì)菌異常增生，乳酸桿菌功能受到影響，導(dǎo)致過(guò)氧化氫釋放減少，破壞局部免疫微環(huán)境的生物屏障，利于HR-HPV誘發(fā)宮頸的系列演變。此外，在女性陰道中加德納菌相較于其他厭氧雜菌，表現(xiàn)出更高的細(xì)胞毒性，其可通過(guò)形成生物膜、產(chǎn)生陰道溶解素、 唾液酸酶、誘導(dǎo)上皮脫落等機(jī)制影響疾病結(jié)局[3]。白細(xì)胞脂酶、唾液酸苷酶與HR-HPV持續(xù)感染和宮頸病變的嚴(yán)重程度密切相關(guān)[11]，白細(xì)胞脂酶陽(yáng)性提示陰道分泌物中有大量多核白細(xì)胞被破壞，陰道黏膜受損，存在炎癥反應(yīng)。有研究表明，唾液酸苷酶在腫瘤細(xì)胞的生存中有重要地位，其高水平表達(dá)有利于腫瘤細(xì)胞的凋亡，這一發(fā)現(xiàn)在未來(lái)可能成為宮頸癌治療的潛在靶點(diǎn)[12]。

注：A為L(zhǎng)ogistic回歸模型 B為多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型

與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)數(shù)據(jù)分布和類型要求對(duì)比，多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型具有很強(qiáng)的非線性映射能力，不需要考慮自變量是否滿足正態(tài)性和變量間獨(dú)立等條件，還可以根據(jù)模擬數(shù)學(xué)理論對(duì)復(fù)雜無(wú)規(guī)律的大規(guī)模樣本進(jìn)行量化處理，模型隱藏層數(shù)量增多時(shí)可將輸入變量轉(zhuǎn)化到復(fù)雜的非線性空間，以此得到有效向量，分類性能更優(yōu)[13-14]。本研究Logistic 回歸模型預(yù)測(cè)RVVC發(fā)生宮頸病變ROC曲線下面積為0.833，靈敏度為0.802，特異度為0.808，多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)RVVC發(fā)生宮頸病變的ROC曲線下面積為0.987，靈敏度為0.895，特異度為0.889，多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)效能高于Logistic回歸模型，取得令人滿意的效果。本研究多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層納入的10個(gè)指標(biāo)(年齡、病程、清潔度、乳酸桿菌、加德納菌及雜菌、乙酰氨基葡糖苷酶、唾液酸苷酶、過(guò)氧化氫、白細(xì)胞脂酶、pH值)均為婦科陰道微生態(tài)檢測(cè)中的重要指標(biāo)，在平時(shí)的檢查中，即可展開(kāi)宮頸病變和宮頸癌的預(yù)測(cè)，該預(yù)測(cè)模型適于在臨床上推廣應(yīng)用。

綜上所述，本研究構(gòu)建的多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型相較于Logistic回歸模型，預(yù)測(cè)效能更高，分類性能優(yōu)良，結(jié)果證實(shí)加德納菌及雜菌、白細(xì)胞脂酶是RVVC患者宮頸病變的危險(xiǎn)因素，乳酸桿菌和過(guò)氧化氫是保護(hù)因素。但由于本研究樣本量有限，加之?dāng)?shù)據(jù)的復(fù)雜性和個(gè)體差異性，可能導(dǎo)致了過(guò)擬合或分類性能下降，今后仍需進(jìn)一步探究。