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        基于鐵蛋白等血清學(xué)指標(biāo)的早期NAFLD診斷模型的建立與驗(yàn)證

        2024-03-16 21:30:12吳韻怡敬強(qiáng)安杜璟童向民
        中國現(xiàn)代醫(yī)生 2024年6期
        關(guān)鍵詞:非酒精性脂肪性肝病診斷模型鐵蛋白

        吳韻怡 敬強(qiáng)安 杜璟 童向民

        [摘要]?目的?建立便于臨床應(yīng)用且診斷效能高的無創(chuàng)預(yù)測模型輔助診斷早期非酒精性脂肪性肝?。╪on-alcoholic?fatty?liver?disease,NAFLD)。方法?收集2019年6月1日至2022年6月30日在浙江省人民醫(yī)院確診的NAFLD患者和健康體檢者的臨床資料,隨機(jī)分為訓(xùn)練集(n=184)和驗(yàn)證集(n=48)。在訓(xùn)練集中通過多因素Logistic回歸分析方法,篩選早期NAFLD診斷的血清學(xué)指標(biāo),建立NAFLD的早期無創(chuàng)診斷模型。使用訓(xùn)練集構(gòu)建診斷模型,并在驗(yàn)證集中進(jìn)行外部驗(yàn)證。將診斷結(jié)果與實(shí)際情況進(jìn)行對比分析,證明所建模型具有一定的可靠性和有效性。最后繪制受試者操作特征曲線,并計(jì)算曲線下面積,以此評估預(yù)測模型的準(zhǔn)確程度。結(jié)果?根據(jù)二元Logistic回歸分析結(jié)果,最終納入鐵蛋白等4個預(yù)測因子,建立診斷模型,經(jīng)驗(yàn)證集數(shù)據(jù)證實(shí)診斷準(zhǔn)確性較好。結(jié)論?基于鐵蛋白等血清學(xué)指標(biāo)初步建立關(guān)于早期NAFLD診斷預(yù)測模型且診斷效能良好,可用于NAFLD的早期診斷。

        [關(guān)鍵詞]?非酒精性脂肪性肝??;診斷模型;鐵蛋白

        [中圖分類號]?R446.1??????[文獻(xiàn)標(biāo)識碼]?A??????[DOI]?10.3969/j.issn.1673-9701.2024.06.009

        Establishment?and?validation?of?an?early?NAFLD?diagnosis?model?based?on?serum?markers?such?as?ferritin

        WU?Yunyi1,2,?JING?Qiangan2,?DU?Jing2,?TONG?Xiangmin2

        1.The?Second?Clinical?School,?Zhejiang?Chinese?Medical?University,?Hangzhou?310053,?Zhejiang,?China;?2.Institute?of?Clinical?Medicine,?Zhejiang?Provincial?Peoples?Hospital,?Peoples?Hospital?of?Hangzhou?Medical?College,?Hangzhou?310014,?Zhejiang,?China

        [Abstract]?Objective?To?establish?a?non-invasive?prediction?model?which?is?convenient?for?clinical?application?and?improves?diagnostic?efficiency?to?assist?the?diagnosis?early?stage?of?non-alcoholic?fatty?liver?disease?(NAFLD).?Methods?Clinical?data?of?patients?with?NAFLD?and?some?healthy?patients?diagnosed?by?imaging?in?Zhejiang?Provincial?Peoples?Hospital?from?June?1,?2019?to?June?30,?2022?were?collected?and?randomly?divided?into?a?training?set?(n=184)?and?a?validation?set?(n=48).?In?the?training?set,?the?serological?indexes?of?early?diagnosis?of?NAFLD?were?screened?by?multivariate?Logistic?regression?analysis,?and?the?early?noninvasive?diagnosis?model?of?NAFLD?was?established.?The?diagnostic?model?was?builted?through?the?training?set?and?externally?verified?in?the?verification?set.?To?assess?the?prediction?model's?accuracy,?the?receiver?operating?characteristic?curve?was?built?and?the?area?under?the?curve?was?constructed.?Results?According?to?the?results?of?binary?Logistic?regression?analysis,?ferritin?and?other?four?predictors?were?finally?included,?and?the?diagnostic?model?was?established?according?to?the?above?factors.?The?empirical?data?confirmed?that?the?diagnostic?accuracy?was?good.?Conclusion?The?prediction?model?of?early?NAFLD?diagnosis?was?established?based?on?serological?indexes?such?as?ferritin,?which?has?good?diagnostic?efficacy?and?can?be?used?for?early?diagnosis?of?NAFLD.

        [Key?words]?Non-alcoholic?fatty?liver?disease;?Diagnosis?model;?Ferritin

        非酒精性脂肪性肝?。╪on-alcoholic?fatty?liver?disease,NAFLD)是指除過量飲酒或其他明確的肝臟損害因素之外導(dǎo)致的經(jīng)影像學(xué)或肝組織病理學(xué)證實(shí)的肝細(xì)胞脂肪變>5%的臨床病理綜合征[1]。NAFLD包括較早期的單純性脂肪肝(non-alcoholic?fatty?liver,NAFL)、非酒精性脂肪性肝炎(non-alcoholic?steatohepatitis,NASH)及NASH相關(guān)肝纖維化和肝硬化,最終進(jìn)展到肝細(xì)胞肝癌[2]。近年來,隨著肥胖和糖尿病等代謝相關(guān)疾病的流行,NAFLD不僅成為全球性的公共衛(wèi)生問題之一,更在我國的慢性肝病病因中位居第一。調(diào)查分析顯示NAFLD在我國的流行率高達(dá)29.2%,且數(shù)據(jù)還在逐年上升[3]。目前,NAFLD的早期診斷和相關(guān)治療仍有非常大的提升空間。肝臟活檢仍是診斷NAFLD的“金標(biāo)準(zhǔn)”,但由于其有創(chuàng)性,且采樣和評價都具有一定偶然性和主觀性,在臨床進(jìn)行大規(guī)模推廣十分不易,對于人力、物力都是較大的挑戰(zhàn)[4-5]。為方便臨床普及應(yīng)用,減少操作難度,近年來血清學(xué)診斷受到各界廣泛關(guān)注。本研究通過對浙江省人民醫(yī)院收治的NAFLD患者的血清學(xué)指標(biāo)進(jìn)行分析,探討以鐵蛋白為主的血清學(xué)指標(biāo)與早期NAFLD診斷的相關(guān)性,并使用二元Logistic回歸分析后構(gòu)建相關(guān)的血清學(xué)診斷模型,試圖提供更為敏感、便捷的診斷方法。

        1??資料與方法

        1.1??研究對象

        收集2019年6月1日至2022年6月30日在浙江省人民醫(yī)院確診的NAFLD患者和健康體檢者的臨床資料。納入標(biāo)準(zhǔn):①臨床診斷為NAFLD早期(肝區(qū)脂肪沉積;脂肪肝);②年齡16~65歲。排除標(biāo)準(zhǔn):①合并酒精性肝炎、病毒性肝炎、藥物性肝炎、自身免疫性肝炎、肝硬化、肝細(xì)胞肝癌等其他相關(guān)肝臟疾病的患者;②有飲酒史的患者;③臨床數(shù)據(jù)不完整的患者。本研究經(jīng)浙江省人民醫(yī)院醫(yī)學(xué)倫理委員會審批通過(倫理審批號:浙人醫(yī)倫審2022其他第(388)號)。

        1.2??觀察指標(biāo)

        收集患者的年齡、性別及血紅蛋白、白蛋白、球蛋白、鐵蛋白、總膽固醇、丙氨酸轉(zhuǎn)氨酶(alanine?aminotransferase,ALT)等血清學(xué)指標(biāo),及影像學(xué)檢查結(jié)果。

        1.3??相關(guān)指標(biāo)的檢測

        于清晨分別采集兩組入選者的空腹靜脈血5ml,將其注入含有分離膠成分的試管中,靜置后以3500轉(zhuǎn)/min離心10min(離心半徑為12.5cm),檢測采用上層血清。血常規(guī)采用希森美康XE-2100全自動血細(xì)胞分析儀(日本希森美康公司)進(jìn)行分析。生化指標(biāo)通過BECKMAN-COULTER?5800型全自動生化分析儀用連續(xù)監(jiān)測法測定(試劑為Beckman-Coulter實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)有限公司產(chǎn)品)。測定時分別用各自公司提供的高、低值質(zhì)控樣本進(jìn)行質(zhì)量保證。

        1.4??診斷模型的構(gòu)建和驗(yàn)證

        將患者按照80∶20進(jìn)行隨機(jī)分組,分為訓(xùn)練集(n=184,其中89例NAFLD患者,95名健康者)和驗(yàn)證集(n=48,其中23例NAFLD患者,25名健康者)。通過訓(xùn)練集相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型構(gòu)建,首先將患者相關(guān)血清學(xué)指標(biāo)進(jìn)行獨(dú)立樣本t檢驗(yàn),本研究將存在明顯差異的指標(biāo)納入向前選擇[似然比(likelihood?ratio,LR)],以此構(gòu)建回歸模型,并據(jù)此繪制受試者操作特征曲線(receiver?operating?characteristic?curve,ROC曲線)。對驗(yàn)證集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行校驗(yàn)。隨后進(jìn)行敏感度和特異性的相關(guān)分析,繪制ROC曲線,并計(jì)算曲線下面積(area?under?the?curve,AUC)。

        1.5??統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

        采用SPSS?27.0統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析。符合正態(tài)分布的計(jì)量資料以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差()表示,兩組間比較采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn);不符合正態(tài)分布的計(jì)量資料采用中位數(shù)(四分位數(shù)間距)[M(Q1,Q3)]表示,比較采用Mann-Whitney?U檢驗(yàn)。計(jì)數(shù)資料以例數(shù)(百分率)[n(%)]表示,比較采用c2檢驗(yàn)。P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

        2??結(jié)果

        2.1??入選者的一般資料分析

        112例NAFLD患者年齡18~65歲,其中男100例,女12例。健康體檢者120名,年齡16~65歲,其中男56名,女64名。將232名入選者隨機(jī)分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集,見表1。

        2.2??訓(xùn)練集中入選者的臨床資料比較

        訓(xùn)練集中NAFLD組患者與健康組體檢者的球蛋白、總膽固醇、血紅蛋白、尿酸等血清學(xué)指標(biāo)比較,差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05)。NAFLD組患者年齡較大,且男性較多,總蛋白、白蛋白較健康組體檢者低(P<0.001);鐵蛋白、ALT、γ-谷氨酰轉(zhuǎn)移酶(γ-glutamyl?transferase,GGT)較健康組體檢者高(P<0.001),見表2。

        2.3??建立診斷預(yù)測模型

        在訓(xùn)練集中將血紅蛋白、總蛋白、球蛋白、白蛋白、總膽固醇、尿酸等9個變量進(jìn)行單因素分析,并將P<0.05的5個變量納入多因素Logistic回歸分析,最終以白蛋白、鐵蛋白、ALT、GGT?4項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)建NAFLD診斷預(yù)測模型?;貧w方程:Logit(P)=?–11.448+0.391×白蛋白-0.008×鐵蛋白–0.057×ALT-0.097×GGT,見表3。

        2.4??診斷預(yù)測模型的評價

        訓(xùn)練集中,該模型預(yù)測NAFLD的AUC為0.968(P<0.001),95%CI:0.943~0.992。AUC較接近1,提示該預(yù)測模型區(qū)分度較好。根據(jù)約登指數(shù)確定最佳診斷界值為0.640,在此閾值下,該模型分類性能較好,敏感度為93.70%,特異性為80.00%,見圖1。

        2.5??診斷預(yù)測模型的驗(yàn)證

        根據(jù)訓(xùn)練集中模型診斷得到的最佳閾值0.64,對應(yīng)總分界值為3.29。在驗(yàn)證集構(gòu)建的預(yù)測模型中,總分>3.29分判為陰性預(yù)測結(jié)果,即健康者;總分≤3.29分判為陽性預(yù)測結(jié)果,即NAFLD患者。采用該閾值預(yù)測時,模型預(yù)測NAFLD的敏感度為91.30%,特異性為80.00%,說明該模型準(zhǔn)確度較好。在驗(yàn)證集中繪制相關(guān)ROC曲線,得到AUC為0.941(P

        3??討論

        NAFLD被認(rèn)為是世界范圍內(nèi)慢性肝病的主要病因,且隨著疾病進(jìn)展,有可能進(jìn)展為肝硬化甚至肝細(xì)胞癌,一旦發(fā)展至終末期,肝移植是唯一的治療手段。因此,早診斷、早干預(yù)對患者意義較大。

        既往有許多學(xué)者嘗試用血清學(xué)指標(biāo)篩查NAFLD,近年來國內(nèi)也進(jìn)行了許多相關(guān)研究,并建立脂肪性肝病指數(shù)、肝臟脂肪指數(shù)、NAFLD篩查評分等模型,部分模型評估所需指標(biāo)煩瑣,計(jì)算復(fù)雜且準(zhǔn)確度未被外部驗(yàn)證,所以大多數(shù)模型仍處于研究狀態(tài),尚未被應(yīng)用于臨床[6]。目前,暫無可完全替代肝組織穿刺活檢的診斷方法。

        鐵過載被認(rèn)為與多種疾病的發(fā)生、發(fā)展密切相關(guān),已有研究發(fā)現(xiàn)大多數(shù)NAFLD患者出現(xiàn)肝鐵過載[7]。鐵作為人體不可或缺的微量元素之一,幾乎存在于全身所有組織中。鐵蛋白作為人體中貯存鐵的主要形式,不僅是十分重要的血漿成分,而且其含量間接反映人體內(nèi)鐵的貯存情況[8-9]。肝臟是重要的儲鐵器官,也是鐵過載主要損傷的靶器官之一[10]。鐵是機(jī)體內(nèi)發(fā)生脂質(zhì)氧化反應(yīng)的關(guān)鍵物質(zhì)。過量的鐵可導(dǎo)致氧自由基的大量生成,促使肝臟發(fā)生進(jìn)一步脂質(zhì)過氧化損傷,并在同時刺激肝臟中膠原蛋白的合成,使肝臟病變加重。在脂肪肝的過程中,肝細(xì)胞積累三酰甘油,由于脂肪的變性和氣球樣變性,受損肝細(xì)胞中的鐵被釋放到血液中,導(dǎo)致鐵蛋白濃度上升,從而形成惡性循環(huán)??茖W(xué)研究揭示鐵蛋白含量的增加在一定程度上可影響肝細(xì)胞的脂肪變性和炎癥浸潤。本研究證實(shí)鐵蛋白對提高血清學(xué)診斷NAFLD的準(zhǔn)確性有較好的作用。

        本研究通過對232名入選者進(jìn)行回顧性分析,最終將白蛋白、鐵蛋白、ALT、GGT?4項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)建NAFLD診斷預(yù)測模型。該模型在訓(xùn)練集中的AUC為0.968,95%CI:0.943~0.992,AUC接近1,提示該模型區(qū)分度較好。根據(jù)約登指數(shù)確定最佳診斷界值為0.640,在此閾值下,敏感度為93.70%,特異性為80.00%,提示該模型準(zhǔn)確度較好。在驗(yàn)證集中,模型預(yù)測NAFLD的敏感度為91.30%,特異性為80.00%。在驗(yàn)證集中繪制ROC曲線,求得AUC為0.941,95%CI:0.880~1.000,說明預(yù)測模型具有較好的區(qū)分度。

        綜上,本研究構(gòu)建的模型僅需部分易獲得、易檢測的血清學(xué)指標(biāo),即可較準(zhǔn)確地預(yù)測NAFLD,與肝穿刺及影像學(xué)檢查比較,具有較好的重復(fù)性和較低的檢測費(fèi)用,可用于NAFLD的早期篩查。本研究的不足為回顧性分析、樣本量較小且為單中心研究等,未來可采用前瞻性研究,并加大樣本量進(jìn)行多中心研究。

        利益沖突:所有作者均聲明不存在利益沖突。

        [參考文獻(xiàn)]

        [1] 桑潮,?梁丹丹,?謝國祥,?等.?非酒精性脂肪性肝病血清學(xué)無創(chuàng)診斷的研究進(jìn)展[J].?上海交通大學(xué)學(xué)報(醫(yī)學(xué)版),?2021,?41(1):?112–117.

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        (收稿日期:2023–04–25)

        (修回日期:2024–01–31)

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