施曉英，傅思華，傅怡悅

非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）是一種與胰島素抵抗和遺傳易感性密切相關(guān)的代謝性肝病，其病理學(xué)特征為肝細胞脂肪變性[1]。近年來，隨著人們生活水平的提高和生活方式的改變，NAFLD發(fā)病率逐年上升，且逐漸呈現(xiàn)出年輕化的趨勢[2]。肝纖維化是一種病理過程，是肝臟受損后纖維組織增生和沉積的結(jié)果[3]。肝纖維化是NAFLD 進展的重要階段，也是影響患者預(yù)后的關(guān)鍵因素之一[4]。因此，早期預(yù)測和診斷肝纖維化對于NAFLD 的治療和預(yù)后具有重要意義。本研究旨在探討NAFLD 患者肝纖維化的危險因素，并構(gòu)建預(yù)測模型，以期為NAFLD 早期預(yù)測肝纖維化提供參考，現(xiàn)報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料 選取2020 年6 月至2023 年6 月金華市人民醫(yī)院收治的NAFLD 患者188 例。納入標(biāo)準：符合2018 年更新版《非酒精性脂肪肝病防治指南》[5]中NAFLD 的診斷標(biāo)準；無其他肝臟疾??；年齡18 ～65 歲。排除標(biāo)準：酒精性肝損傷；有精神疾病史的患者；合并有其他疾病如惡性腫瘤等；資料不完整。本研究經(jīng)金華市人民醫(yī)院醫(yī)學(xué)倫理委員會審批，所有研究者均同意參加本研究并簽署書面知情同意書。

1.2 方法 收集納入對象一般資料，包括性別、年齡、體質(zhì)量指數(shù)（BMI）、高血壓、吸煙、總膽固醇（TC）、三酰甘油（TG）、高密度脂蛋白膽固醇（HDLC）、低密度脂蛋白膽固醇（LDL-C）、空腹血糖（FBG）、餐后2h 血糖（2 hBG）、空腹胰島素（FINS）、白介素（IL）-17、IL-18、IL-22、腫瘤壞死因子（TNF）-、25（OH）D。IL-17、IL-18、IL-22、TNF- 水平采用酶聯(lián)免疫吸附試驗測定，IL-17、IL-18 試劑盒購自上海烜雅生物科技有限公司，IL-22、TNF- 試劑盒購自美捷科技有限公司。血清中的25（OH）D 水平采用全自動免疫分析儀進行檢測。所有操作均遵循嚴格的質(zhì)量控制和標(biāo)準化操作程序，檢測結(jié)果由專業(yè)實驗室人員以雙盲方式評估，以確保數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。

1.3 肝纖維化診斷標(biāo)準 采用非酒精性脂肪性肝纖維化評分（NAFLDFS）進行評價。NAFLDFS=－1.675+0.037×年齡（歲）+0.094×BMI（kg/m2）+1.13×空腹血糖調(diào)節(jié)受損/糖尿?。ㄊ牵?，否+0）＋0.99×AST/ALT（比值）－0.013×PLT－0.66×白蛋白（g/dl）。積分＞0.676 考慮存在肝纖維化，積分＜－1.455 考慮排除纖維化[6]。

1.4 統(tǒng)計方法 采用SPSS 26.0 軟件進行數(shù)據(jù)分析。計量資料以均數(shù)±標(biāo)準差表示，采用t 檢驗；計數(shù)資料采用2檢驗。多因素分析采用Logistic 回歸分析。建立ROC 曲線，分析模型預(yù)測NAFLD 患者合并肝纖維化的效能。用rms 包繪制列線圖模型和校準曲線，利用Rstudio 中rmda 程序包繪制臨床決策曲線。P ＜0.05 表示差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 兩組臨床資料比較 根據(jù)NAFLDFS評分分為分為合并組（n=56）與未合并組（n=132）。兩組TG、HDL-C、LDL-C、FBG、FINS、IL-17、IL-18、IL-22、TNF- 及25（OH）D 水平差異均有統(tǒng)計學(xué)意義（均P＜0.05），見表1。

2.2 多因素Logistic分析 將表1 中有統(tǒng)計學(xué)意義的指標(biāo)作為自變量，將NAFLD 患者是否合并肝纖維化作為狀態(tài)變量，納入多因素Logistic 回歸模型，結(jié)果顯示，高TG、HDL-C、FINS、IL-22、TNF- 水平，低25（OH）D 水平為NAFLD 患者合并肝纖維化的獨立危險因素（均P ＜0.05），見表2。

表2 多因素Logistic 回歸分析

2.3 列線圖預(yù)測模型構(gòu)建 基于多因素Logistic分析結(jié)果，依據(jù)危險因素構(gòu)建NAFLD 患者合并肝纖維化風(fēng)險列線圖預(yù)測模型，見圖1。

圖1 NAFLD 患者合并肝纖維化發(fā)生風(fēng)險的列線圖

2.4 NAFLD 患者合并肝纖維化風(fēng)險預(yù)測多模型分析 依據(jù)列線圖風(fēng)險預(yù)測模型得到列線圖預(yù)測模型指標(biāo)，建立ROC 曲線分析各項模型的區(qū)分度，結(jié)果顯示，TG、HDL-C、FINS、IL-22、TNF- 、25（OH）D及列線圖預(yù)測模型的AUC 分別為0.87、0.65、0.75、0.69、0.85、0.76、0.98，列線圖預(yù)測模型均優(yōu)于單指標(biāo)模型。當(dāng)取cut-off 時，列線圖預(yù)測模型的靈敏度、特異度分別為0.87、0.96，見表3。Bootstrap 法（B=1000）對列線圖預(yù)測模型進行內(nèi)部驗證顯示，Bias-corrected預(yù)測曲線與Ideal 線基本重合，C-index 為0.96，該模型預(yù)測能力較好，見圖2。決策曲線顯示，該模型的閾值概率范圍為0.02～0.98，其凈收益率＞0，見圖3。

圖2 列線圖風(fēng)險預(yù)測模型的校準曲線

圖3 列線圖風(fēng)險預(yù)測模型的決策曲線

3 討論

NAFLD發(fā)病率逐年上升，已成為全球范圍內(nèi)最常見的慢性肝病之一[7]。據(jù)報道，NAFLD 在西方國家的患病率為20%～30%，而在亞洲國家的患病率也在逐年上升[8]。肝纖維化是NAFLD 預(yù)后不良的重要因素之一，指肝臟中細胞外基質(zhì)（ECM）的過度沉積和異常分布，導(dǎo)致肝臟結(jié)構(gòu)和功能發(fā)生改變[9]。本研究188 例NAFLD 患者，合并肝纖維化患者56例，占比29.8%，這與章雅南等[10]研究結(jié)果接近。

本研究對兩組的臨床資料進行比較，并進一步二元Logistic 回歸分析，結(jié)果顯示，高TG、HDL-C、FINS、IL-22、TNF- 水平，低25（OH）D 水平為NAFLD 患者合并肝纖維化的獨立危險因素（均P ＜0.05）。高TG 水平可能導(dǎo)致脂肪在肝臟中沉積，從而引發(fā)脂肪肝，脂肪肝是NAFLD 的一個關(guān)鍵特征，而持續(xù)的脂肪肝可能導(dǎo)致肝纖維化。高水平的HDLC可能與其他血脂異常有關(guān)，例如血脂異常、代謝綜合征和胰島素抵抗等[11]。這些狀況可能導(dǎo)致肝臟脂肪沉積和肝纖維化的風(fēng)險增加。在NAFLD 患者中，高FINS 水平可能預(yù)示著胰島素抵抗的嚴重程度。胰島素抵抗可能導(dǎo)致脂肪在肝臟中沉積，進而引發(fā)肝纖維化，長期的肝纖維化可能導(dǎo)致肝硬化和其他嚴重的肝臟疾病[12]。升高的IL-22 可能通過刺激肝細胞增殖和促進膠原合成等途徑，加劇肝臟炎癥和纖維化的發(fā)展。此外，IL-22 還可能與其他細胞因子和炎癥介質(zhì)相互作用，共同促進NAFLD 的炎癥反應(yīng)和肝纖維化的進展。高水平TNF- 可以加劇肝臟炎癥反應(yīng)，促進肝細胞損傷和纖維化的形成。TNF-還可以誘導(dǎo)其他細胞因子的產(chǎn)生，如IL-6 和IL-1 ，進一步加劇炎癥反應(yīng)和纖維化的進展[13]。低水平的25（OH）D可能導(dǎo)致鈣和磷的吸收不足，進而導(dǎo)致骨骼疾病和骨折等風(fēng)險增加[14]。此外，維生素D 還具有免疫調(diào)節(jié)的作用，它可以幫助身體抵抗感染和炎癥，并增強免疫系統(tǒng)的功能[15]。低水平的25（OH）D可能導(dǎo)致免疫系統(tǒng)功能減弱，增加感染和炎癥的風(fēng)險，從而促進肝纖維化的進展。

本研究結(jié)果顯示，TG、HDL-C、FINS、IL-22、TNF- 、25（OH）D 及列線圖預(yù)測模型的分別為0.87、0.65、0.75、0.69、0.85、0.76、0.98，顯示出這些指標(biāo)對NAFLD 患者合并肝纖維化有較好的預(yù)測價值。其中，列線圖預(yù)測模型的最高，表明它對肝纖維化的預(yù)測能力更好。當(dāng)取cut-off 時，預(yù)測模型的靈敏度、特異度分別為0.87、0.96，這表明這些指標(biāo)在預(yù)測NAFLD 患者合并肝纖維化方面都有一定的價值，且本研究建立的列線圖在預(yù)測NAFLD 患者合并肝纖維化方面具有較高的收益。

綜上所述，高TG、HDL-C、FINS、IL-22、TNF-水平，低25（OH）D 水平為NAFLD 患者合并肝纖維化的獨立危險因素，通過這些指標(biāo)構(gòu)建的風(fēng)險預(yù)測模型具有較好的預(yù)測價值。但本研究僅選取了一家醫(yī)院的患者作為研究對象，樣本量相對較小因此存在一定的局限性，未來研究可考慮擴大樣本量，進行多中心研究，以進一步驗證模型的可靠性和準確性。

利益沖突 所有作者聲明無利益沖突

作者貢獻聲明 施曉英：實驗操作、論文撰寫；傅思華：數(shù)據(jù)整理、統(tǒng)計學(xué)分析；傅怡悅：研究指導(dǎo)、論文修改、經(jīng)費支持