乙肝相關(guān)慢加急性肝衰竭預(yù)后預(yù)警模型構(gòu)建.pdf

1、慢加急性肝衰竭(acute-on-chronic liver failure，ACLF)的病情危重，死亡率高，其早期預(yù)警、早期預(yù)后判斷至關(guān)重要，相關(guān)研究始終是肝病研究的熱點(diǎn)。我國是乙肝大國，乙肝也是ACLF的首要病因之一。乙肝相關(guān)慢加急性肝衰竭(acute-on-chronic hepatitis B liver failure，ACHBLF)指慢性乙肝或肝硬化患者在肝功能變化處于相對穩(wěn)定的狀態(tài)下，因各種急性損傷，如乙型肝炎病毒突破、特

2、異性免疫應(yīng)答激活、合并其他肝炎病毒感染、藥物性肝損害、酒精性肝損害或身體其他部位的感染和炎癥等，導(dǎo)致肝功能迅速惡化直至肝衰竭。它有別于西方國家以藥物、酒精引起的肝衰竭。因此，我們有必要根據(jù)ACHBLF患者的臨床特點(diǎn)，建立針對該特定病種的預(yù)后預(yù)警模型，以期能指導(dǎo)和優(yōu)化ACHBLF患者的治療，改善預(yù)后。
　　本研究第一部分首先以當(dāng)前臨床上最常用的終末期肝病模型(model forend-stage liver disease，MELD

3、)為基礎(chǔ)發(fā)展而來的MELD-Na、MELDNa、MESO、iMELD、UKELD等六種MELD相關(guān)評分體系，應(yīng)用于特定的ACHBLF患者群體，以期評價(jià)MELD相關(guān)評分體系在預(yù)測ACHBLF預(yù)后中的價(jià)值。本研究隊(duì)列來自單一醫(yī)療中心，共計(jì)入選327例診斷為ACHBLF的住院患者，并進(jìn)行隨訪。入選患者的平均年齡46.5±13.2歲，男260例，女67例。3個(gè)月隨訪中死亡124例，生存203例。通過計(jì)算上述六種評分并用ROC(receiver

4、operating characteristiccurve)分析進(jìn)行比較，結(jié)果發(fā)現(xiàn):MELD、MELD-Na、MELDNa、MESO、iMELD、UKELD的ROC曲線下面積(area under the receiver operating characteristic curve,AUROC)分別為0.630(95％可信區(qū)間(confidence interval，CI):0.575-0.682)、0.556(95％ CI:0.50

5、0-0.611)、0.609(95％ CI:0.553-0.662)、0.537(95％CI:0.481-0.592)、0.555(95％CI:0.500-0.610)和0.530(95％CI:0.475-0.586)。雖然MELD和MELDNa的絕對值高于其余四個(gè)評分模型，但六個(gè)評分體系的AUROC值均小于0.7，可認(rèn)為它們均不能很好的預(yù)測ACHBLF預(yù)后，無法滿足臨床應(yīng)用的要求。
　　接下來的第二部分則利用傳統(tǒng)線性數(shù)理模式成功

6、構(gòu)建了一個(gè)基于肝病相關(guān)參數(shù)的Logistic回歸模型（命名為LRM）以及一個(gè)整合心電參數(shù)的Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型（命名為ALPH-Q），它們的預(yù)測效能也在不同的獨(dú)立隊(duì)列得到了進(jìn)一步的驗(yàn)證。首先，LRM模型構(gòu)建于單一中心的242例患者臨床與肝病相關(guān)的參數(shù)，平均年齡為46.0±12.9歲。在為期3個(gè)月的隨訪中，共有75位患者死亡。經(jīng)單因素與多因素分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn):肝性腦病(比值比(odds ratio，OR)=2.165，95％ CI:1.0

7、15-4.616，P=0.046)，肝腎綜合征(OR=9.767，95％ CI:4.273-22.328,P＜0.001)，肝硬化(OR=2.339,95％CI:1.110-4.930, P=0.025),乙肝e抗原(OR=2.874，95％ CI:1.376-6.003，P=0.005)和凝血酶原活動(dòng)度/年齡(OR=0.12，95％ CI:0.037-0.395，P＜0.001)都是判斷ACHBLF患者預(yù)后的獨(dú)立危險(xiǎn)因素。根據(jù)上述五個(gè)

8、參數(shù)構(gòu)建出的LRM=-1.343+0.772×HE+2.279×HRS+0.85×LC+1.026×HBeAg-2.117×PTA/age。根據(jù)公式P=1/（1+e-RE）算出該回歸預(yù)測模型P＜0.001，GOF值為0.901;假陽性率為5％。LRM的cut-off值為0.2212，該值對應(yīng)的敏感度和特異度分別為86.7％和75.5％。LRM對短期3個(gè)月的生存率的預(yù)測價(jià)值很高，其AUROC為0.873(95％CI:0.825-0.912

9、)。而相比而言，MELD評分的AUROC為0.694(95％CI:0.632-0.752)，Child-Pugh評分的AUROC為0.718(95％ CI:0.657-0.774)，Sun模型評分的AUROC為0.786(95％ CI:0.729-0.836)。它們都明顯低于LRM(P值分別為P＜0.001，P＜0.001和P=0.002)。為進(jìn)一步驗(yàn)證LRM的能力，將其應(yīng)用于一個(gè)完全獨(dú)立的外單位的新隊(duì)列中（共計(jì)210例患者），經(jīng)檢驗(yàn)，

10、結(jié)果發(fā)現(xiàn)LRM模型預(yù)測的效能依然比其它模型要優(yōu)越，準(zhǔn)確度更高。其中，LRM的AUROC為0.844(95％ CI:0.788-0.891)，明顯高于MELD評分的0.775(95％CI:0.712-0.830，P=0.035)。同樣，Child-Pugh評分的AUROC為0.601(95％CI:0.532-0.668)，Sun模型評分的AUROC為0.753(95％ CI:0.688-0.809)。它們都明顯低于LRM(P值分別為P＜0

11、.001，P=0.004)。接下來，考慮到心臟與肝臟所存在的密切聯(lián)系，尤其是肝病患者常伴有心率變時(shí)性功能不全，機(jī)電分離，QT間期延遲等電生理異常，我們首次引入了包含心電參數(shù)并充分利用生存資料數(shù)據(jù)的評分模型ALPH-Q:0.033年齡+1.013肝硬化（是=1，否=0）+0.031凝血酶原時(shí)間（秒）+0.994肝性腦?。ㄊ?1，否=0）+0.008QTc（毫秒）。此評分基于Cox回歸模型，包含了年齡、肝硬化、PT、肝性腦病及QTc等參數(shù)。

12、在第一個(gè)隊(duì)列中展示出優(yōu)于Child-Pugh，MELD及LRM評分的效能(P＜0.001)。同時(shí)，在外部的前瞻性隊(duì)列驗(yàn)證中，ALPH-Q評分的預(yù)測能力比Child-Pugh，MELD評分高出25.2％及14.8％(分別為P＜0.001，P=0.033);而與LRM評分相比，雖然在統(tǒng)計(jì)學(xué)無顯著差異(0.837(95％ CI:0.746-0.905) vs0.818(95％ CI:0.724-0.890)，P=0.522)，但在絕對值上有進(jìn)

13、一步的提高。
　　疾病是錯(cuò)綜復(fù)雜的，大多數(shù)情況下簡單的線性回歸并不能滿足要求。疾病的各觀察指標(biāo)之間常常會(huì)有相關(guān)性，這就造成了變量間的共線性問題。第三部分采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network，ANN)這種非線性的模型來處理復(fù)雜的生物系統(tǒng)問題，探索構(gòu)建乙肝相關(guān)慢加急性肝衰竭的非線性預(yù)后模型，同時(shí)，檢驗(yàn)該模型的可重復(fù)性及應(yīng)用性。本研究將本中心入組的402例患者數(shù)據(jù)按7∶3比例隨機(jī)分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)（280例）與

14、驗(yàn)證數(shù)據(jù)（122例）。在ANN網(wǎng)絡(luò)輸入層納入單因素分析有意義的6個(gè)參數(shù)(血清鈉(OR=0.899，95％ CI:0.866-0.932，P＜0.001)，總膽紅素(OR=1.026，95％ CI.1.005-1.047，P-0.015)，年齡(OR=1.039，95％ CI:1.022-1.055，P＜0.001)，凝血酶原活動(dòng)度(OR=0.955，95％ CI:0.941-0.970，P＜0.001)，血紅蛋白(OR=0.984，95

15、％ CI:0.975-0.993，P＜0.001)，乙肝e抗原活性(OR=2.101，95％ CI:1.399-3.155,P＜0.001))，隱含層設(shè)計(jì)為3層，而輸出層為因變量（3月內(nèi)的死亡結(jié)局），即0，1二值變量。經(jīng)ROC分析，由上述6個(gè)參數(shù)組成的ANN網(wǎng)絡(luò)模型，在訓(xùn)練組與驗(yàn)證組中預(yù)測ACHBLF患者3月內(nèi)死亡的能力均最強(qiáng)，AUROC分別為0.869(95％CI:0.823-0.906)與0.765(95％ CI:0.680-0.8

16、37)，高于當(dāng)前使用的MELD系列相關(guān)評分，且均有顯著統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。
　　在第四部分，研究引入了條件生存率評估(conditional survivalestimate，CSE)，它能夠以實(shí)時(shí)監(jiān)測的模式對死亡風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測。先前模型的構(gòu)建模式主要建立在單點(diǎn)測量的變量上，如基線數(shù)據(jù)。然而，這些取自于單點(diǎn)的靜態(tài)變量，特別是在發(fā)病早期，總是易受病人敏感性和特異性的不同而有所差異。因此，我們急需一種靈活且可以實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)判斷疾病嚴(yán)重程度和預(yù)測預(yù)后

17、的方法。本研究采用額外4周生存率來計(jì)算條件生存率，它起由再額外生存4周時(shí)間的存活概率和目前總體生存期的存活概率的比值來決定，即CS4=OS(X+4)/OS(X)。278例來自三個(gè)醫(yī)學(xué)中心ACHBLF患者入組了該研究，并前瞻性隨訪了36.2±12.3月。有109例在隨訪期(39.2％)內(nèi)死亡?；颊咴?周，4周，6周，8周，12周的實(shí)際總體生存率分別是80.5％，71.8％，69.3％，66.0％，63.7％。并且在患者分別生存了1周，3周

18、，5周，7周，9周后，通過條件生存率估計(jì)未來再生存4周的概率分別是74％，86％，92％，93％，97％。當(dāng)與具備良好預(yù)后因素患者的總體生存率比較時(shí)，具備不良預(yù)后因素的患者，如MELD＞25，Child C級，年齡＞45，肝性腦病，國際標(biāo)準(zhǔn)化比值＞2.5，能夠獲得最大實(shí)際生存率的提高(△36％vs△10％;△28％ vs.△16％;△29％vs.△15％;△60％ vs.△12％;△33％ vs.△12％;所有P＜0.001)。

19、　　最后，在第五部分，由于近年來免疫與炎癥在慢加急性肝功能衰竭發(fā)病機(jī)制中的地位越發(fā)重要，已不斷涌現(xiàn)出一批反映慢加急性肝衰竭預(yù)后的新的標(biāo)記物。我們猜測，新的有價(jià)值的預(yù)后標(biāo)記物的整合將有助于進(jìn)一步完善現(xiàn)有的預(yù)警系統(tǒng)。我們基于文獻(xiàn)報(bào)道的與乙肝相關(guān)慢加急性肝衰竭有關(guān)的常用的免疫與炎癥指標(biāo)，采用流式細(xì)胞術(shù)檢測外周新鮮血中Treg與Th17的數(shù)量，以及ELISA法檢測血清中IL-2、IL-4、IL-10、IL-17、TNF-α、TGF-β1、IFN

20、-γ的含量。結(jié)果發(fā)現(xiàn):與存活組患者相比，死亡組患者Treg計(jì)數(shù)偏低(1.83±0.74 vs2.83±0.60，P＜0.001)，而Th17計(jì)數(shù)偏高(4.68±0.90 vs3.77±0.67，P＜0.001)。在炎癥指標(biāo)方面，死亡組患者IL-2水平更低(41.2±17.9 ng/ml vs60.5±14.9 ng/ml)，IL-10水平更低(23.3±10.4 ng/ml vs33.6±9.8 ng/ml，P＜0.001);而IL-4

21、(176.9±33.3 ng/ml vs158.5±48.5 ng/ml,P=0.046)、IL-17(45.2±7.6 ng/ml vs35.7±6.3 ng/ml,P＜0.001)、TGF-β1(280.2±40.4 ng/ml vs238.4±40.3 ng/ml,P＜0.001)、TNF-α(126.7±15.3ng/ml vs117.5±24.1 ng/ml，P=0.042)均升高。IFN-γ在兩組間無顯著差異(52.6±14

22、.0 ng/ml vs50.5±15.9 ng/ml，P=0.515)。經(jīng)多因素logistic回歸分析把單因素分析中有顯著統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的自變量全部納入，并把患者3月內(nèi)的死亡結(jié)局視為因變量。結(jié)果發(fā)現(xiàn)年齡(OR=1.106，95％ CI:1.029-1.188,P=0.006)，血鈉(OR=0.821,95％ CI:0.693-0.972,P=0.022),Treg百分?jǐn)?shù)(OR=0.093，95％ CI:0.012-0.736，P=0.02

23、4)，Th17百分?jǐn)?shù)(OR=13.434,95％CI:2.055-87.820,P=0.007), IL-2(OR=0.927,95％CI:0.861-0.999,P=0.046)和IL-10(OR=0.846,95％ CI:0.748-0.956,P=0.008)都是判斷預(yù)后的獨(dú)立危險(xiǎn)因素，并納入所新構(gòu)建的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的（命名為ANN2）的輸入層。隱含層設(shè)計(jì)為3層，而輸出層為因變量（3月內(nèi)的死亡結(jié)局），即0，1二值變量。通過ROC分析

24、，比較ANN2、ANN1（注:第三部分所構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)）、LRM（注:第二部分所構(gòu)建的模型）、MELD、Child-Pugh評分的預(yù)測能力。結(jié)果顯示:ANN2預(yù)測3個(gè)月死亡率的準(zhǔn)確性最高(AUROC=0.929，95％ CI:0.858-0.971)。而其他模型的結(jié)果為:ANN1(AUROC=0.858，95％ CI:0.772-0.921,P=0.013), LRM(AUROC=0.795,95％ CI:0.701-0.871,P=0.0

25、03),MELD(AUROC=0.671,95％ CI:0.567-0.763,P＜0.001), Child-Pugh(AUROC=0.640，95％ CI:0.535-0.735，P＜0.001)。ANN1、ANN2以及LRM均展示了較為良好的預(yù)后預(yù)測性能，而MELD與Child-Pugh的曲線下面積均低于0.7，在實(shí)際臨床應(yīng)用中能力欠佳。同時(shí)，結(jié)果也提示，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的非線性模型構(gòu)建及預(yù)測能力。
　　本研究中，以當(dāng)前最新