基于血清Betatrophin水平的非酒精性脂肪肝列線圖預測模型的建立與分析

高福來 謝長順 張利利

[摘要] 目的 通過分析非酒精性脂肪肝（NAFLD）發生的相關危險因素，建立基于血清Betatrophin水平的列線圖評價模型，并評價其預測的準確性。 方法 選取2017年1月～2018年4月秦皇島市第一醫院收治的NAFLD患者180例作為NAFLD組，另選取同期門診體檢肝臟脂肪含量（LF）正常（LF<9.15%）的體檢者72例，作為對照組。單因素分析NAFLD發生的相關因素，并將有統計學意義的指標納入多因素Logistic回歸模型，分析NAFLD發生的危險因素。根據回歸分析結果建立列線圖預測模型。利用受試者工作特征曲線（ROC）及Hosmer-Lemeshow檢驗評價模型預測效能。 結果 多因素分析顯示，Betatrophin、三酰甘油（TG）、天冬氨酸氨基轉移酶（AST）是NAFLD發生的危險因素，高密度脂蛋白（HDL）是NAFLD發生的保護因素（P < 0.05）。利用R軟件成功建立了預測NAFLD發生的列線圖預測模型。Hosmer-Lemeshow檢驗結果顯示，該模型預測效能為85.71%，模型擬合良好（P < 0.05）。預測NAFLD發生的曲線下面積（AUC）為0.877，特異性為88.68%，敏感性為82.98%。 結論 基于血清Betatrophin水平的NAFLD發生風險的列線圖預測模型具有良好的特異性和敏感性，模型擬合良好，臨床價值較高。

[關鍵詞] 非酒精性脂肪肝；Betatrophin；危險因素；列線圖模型

[中圖分類號] R575.5 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673-7210（2019）04（a）-0103-05

Establishment and analysis of a nonalcoholic fatty liver disease nomogram prediction model based on serum Betatrophin level

GAO Fulai XIE Changshun ZHANG Lili

Department of Gastroenterology， the First Hospital of Qinhuangdao， Hebei Province， Qinhuangdao 066000， China

[Abstract] Objective To establish a nomogram predictive model by analyzing the risk factors of nonalcoholic fatty liver disease （NAFLD）， and to establish a nomogram model based on serum Betatrophin level， and evaluate the accuracy of prediction. Methods From January 2017 to April 2018， 180 patients with NAFLD admitted to the First Hospital of Qinhuangdao were selected as the NAFLD group， and 72 patients with normal liver fat content （LF < 9.15%） were selected as control group. Univariate analysis of factors associated with NAFLD， statistically significant indicators were included in the multivariate Logistic regression model， and the risk factors for the NAFLD were analyzed. Based on the results of the regression analysis， a preoperative model was established. The receiver operating characteristic curve （ROC） and the Hosmer-Lemeshow test were used to evaluate the model prediction performance. Results Multivariate analysis showed that Betatrophin， triglyceride （TG） and aspartate aminotransferase （AST） were risk factors for NAFLD， and high-density lipoprotein （HDL） was a protective factor for NAFLD （P < 0.05）. The nomogram prediction model for predicting the occurrence of NAFLD was successfully established by using R software. The Hosmer-Lemeshow test showed that the model had a predicted performance of 85.71% and the model fit well （P < 0.05）. The area under the curve （AUC） for predicting the occurrence of NAFLD was 0.877， the specificity was 88.68%， and the sensitivity was 82.98%. Conclusion The nomogram prediction model based on the serum Betatrophin level of NAFLD has good specificity and sensitivity. The model is well fitted and has high clinical value.

[Key words] Nonalcoholic fatty liver disease； Betatrophin； Risk factors； Nomogram model

脂肪性肝病（FLD）是一種肝細胞內脂肪過度沉積的臨床病理綜合征[1]。其中，非酒精性脂肪肝（NAFLD）是FLD的一種類型，是指由非酒精因素所引起的FLD[2]。近年來，NAFLD的發病率呈現逐年上升的趨勢，不僅影響正常肝臟功能，而且還是心腦血管性疾病、代謝紊亂性疾病等系統性疾病的獨立危險因素[3]，并且呈現出年輕化趨勢[4]。肝臟穿刺病理活檢是臨床診斷NAFLD的金標準，但是該方法為有創檢查，并且并發癥較多，因此不適合作為篩查手段[5]。Betatrophin是一種分泌性糖蛋白，在肝臟和脂肪組織中均有表達，在血脂的調節中發揮著重要作用[6]。已有學者[7]證實，Betatrophin與NAFLD有著一定的關系。此外，在研究預測發生NAFLD方面，盡管已有部分學者[8-9]建立起預測NAFLD發生的Logistic回歸模型，但這些模型需要醫生計算大量數據，在臨床中的普及率較低。由此可見，建立簡便、可視化的預測NAFLD發生的模型，將有助于臨床醫生對NAFLD早識別、早干預，降低NAFLD所導致的危害。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選擇2017年1月～2018年4月河北省秦皇島市第一醫院（以下簡稱“我院”）收治的NAFLD患者180例，作為NAFLD組；另選取同期門診體檢肝臟脂肪含量（LF）正常（LF<9.15%）[10]患者72例，作為對照組。NAFLD組納入標準：①符合NAFLD的診斷：滿足《中國非酒精性脂肪性肝病診療指南（2010年修訂版）》[11]中關于NAFLD的診斷標準。②患者年齡≥18歲，性別不限。③患者知情并同意本次研究。NAFLD組排除標準：①既往有飲酒史且乙醇攝入過量（男性>140 g/周；女性>70 g/周）。②病毒性肝炎、藥物性所致肝功能不全、全憑胃腸外營養、肝豆狀核變性、自身免疫性肝病等可導致脂肪肝的其他疾病。③其他不適合納入研究的患者，如：合并嚴重重要臟器功能不全患者、合并腫瘤患者、合并血液系統疾病患者等。對照組納入標準：①在我院同期進行體檢的人群，且肝臟影像學檢查結果顯示，LF<9.15%。②患者年齡≥18歲，性別不限。③患者知情并同意本次研究。對照組排除標準：同NAFLD的排除標準。本研究經我院醫學倫理委員會批準同意。

1.2 資料收集

收集納入本研究的研究對象的一般資料及臨床資料。一般資料包括性別、年齡、生活習慣、既往病史等；臨床資料包括LF指標、影像學檢查結果、血壓、血糖、血常規、肝腎功及血清Betatrophin指標等。

1.3 觀察指標

1.3.1 LF 采用日本東芝彩超NemioMX超聲診斷儀，腹部凸陣探頭3.5～5.0 MHz。固定超聲儀器時間補償增益，測量深度設置為15 cm。圖像增益設定在可以清楚地顯示肝區回聲的水平。取患者平臥位，獲取肝右葉肋間隙超聲圖像和肝右腎矢狀面超聲圖像。檢查完畢后，使用HIH image 1.410軟件分析超聲圖像，計算肝腎回聲強度比值和肝衰減系數等，最后得出LF水平。以LF<9.15%為正常；9.15%≤LF≤20%為脂肪含量增高[11]。

1.3.2 血液一般生化指標的檢測 無菌條件下采集患者空腹狀態下肘靜脈血10 mL，利用美國貝克曼庫爾特AU680全自動生化分析儀檢測空腹血糖（FPG）、糖化血紅蛋白（HbA1c）、總膽固醇（TC）、三酰甘油（TG）、高密度脂蛋白（HDL）、低密度脂蛋白（LDL）、丙氨酸氨基轉移酶（ALT）、天冬氨酸氨基轉移酶（AST）、肌酐（Cr）、尿素氮（BUN）、尿酸（UA）等指標。

1.3.3 血清Betatrophin的檢測 酶聯免疫吸附試驗（ELISA）法檢測患者血清Betatrophin水平（人Betatrophin ELISA試劑盒，武漢菲恩生物科技有限公司，EH1332）。方法：采集患者靜脈血后，靜置1～2 h，4℃ 1500 r/min離心15 min（離心半徑為15 cm）后收集上清；設置標準孔和樣品孔，標準孔上樣標準品50 μL，樣品孔上樣40 μL待測樣本和抗體10 μL；再向每孔中加入100 μL HRP標記的抗體，蓋上封板膜，輕輕振蕩混勻，37℃恒溫箱中避光溫育60 min；重復洗板5次后加入50 μL顯色液，37℃恒溫箱中避光溫育15 min；最后加入50 μL終止液。加入終止液10 min內，450 nm波長下測定各孔的吸光度值（OD），描繪標準曲線，計算樣品濃度。

1.4 統計學方法

采用SPSS 19.0和R 3.5.0軟件對數據進行統計分析，符合正態分布的計量資料用均數±標準差（x±s）表示，兩組間比較采用t檢驗；計數資料以率（%）表示，組間比較采用χ2檢驗或Fishers確切概率法。將差異有統計學意義的變量納入二元Logistic回歸模型，確定NAFLD發生的獨立危險因素。再將得出的獨立危險因素引入R軟件，應用rms程序包建立NAFLD發生的列線圖預測模型。根據列線圖模型結果繪制列線圖模型的ROC曲線，通過計算曲線下面積（AUC）和Hosmer-Lemeshow檢驗，評估其對NAFLD發生的預測價值。以P < 0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 兩組患者一般資料比較

NAFLD組BMI、TC、TG、ALT、AST、UA、Betatrophin高于對照組，HDL低于對照組，差異有高度統計學意義（P < 0.01）。見表1。

2.2 NAFLD發生的危險因素Logistic回歸分析

以是否發生NAFLD作為因變量（1：發生；0：未發生），將差異有統計學意義的臨床資料（BMI、TC、TG、HDL、ALT、AST、UA、Betatrophin）作為自變量進行二元Logistic回歸分析，結果顯示，TG、AST、Betatrophin是NAFLD發生的危險因素，HDL是NAFLD發生的保護因素（P < 0.05）。見表2。

2.3 NAFLD發生的風險列線圖模型建立與驗證

將得出的獨立危險因素連續變量[TG、AST、Betatrophin、HDL]根據四分位距，分別設置成0～3，共4個級別，其中TG四分位差為0.42，AST四分位差為4.59，Betatrophin四分位差為22.87，HDL四分位差為0.17。設置完成后，引入R軟件，應用rms程序包的lrm函數建立NAFLD發生的列線圖預測模型。根據列線圖模型，TG、AST、Betatrophin升高的患者，其列線圖模型相應評分也增高，其對應發生NAFLD的風險上升，而HDL升高的患者，其列線圖模型相應評分降低，其對應發生NAFLD的風險隨之下降。見圖1。

2.4 列線圖模型對NAFLD發生的預測價值

Hosmer-Lemeshow檢驗結果顯示，預測效能為85.71%（P < 0.05），提示模型擬合良好。見表3。ROC曲線分析顯示，列線圖模型預測發生的AUC為0.877（95%CI：0.845～0.921），特異性為88.68%，敏感性為82.98%。見圖2。

3 討論

Betatrophin是一種近些年來新發現的肝營養富集轉錄因子，它既可以調節機體脂質代謝，還可以改善機體胰島素抵抗。既往報道[12]顯示，Betatrophin與NAFLD有著一定的關系，具有成為新興NAFLD生物標志物的潛力。因此，本研究選擇Betatrophin作為觀察指標，分析Betatrophin與NAFLD的關系。

本研究發現，TG、AST、Betatrophin是NAFLD發生的危險因素，HDL是NAFLD發生的保護因素。有研究[13]證實，高TG是NAFLD的重要危險因素之一，隨著TG的升高，患者發生NAFLD的風險也隨之升高。值得注意的是，NAFLD發生后，肝細胞功能受損，對脂類物質的氧化、轉運及合成均會造成影響，進一步加重了TG的蓄積，從而形成惡性循環[14]。AST是反映肝臟細胞受損的指標之一，AST是非酒精性脂肪性肝炎（NASH）活動度的獨立危險因素之一[15]。NASH是NAFLD發展演變的結果。有學者[16-17]指出，盡管AST與NASH和NAFLD均密切相關，但卻不能作為區分二者的篩查指標。由此可見，無論是在NASH，還是在NAFLD，AST均起到了一定的作用。HDL-C由肝臟合成，其生理功能是負責磷脂和膽固醇的逆向轉運[18]。HDL-C可通過穩定血管中的脂肪斑塊、抵抗高TG，從而起到對NAFLD的保護作用[19]。NAFLD患者的肝細胞內質網Betatrophin受應激刺激影響出現表達驟增的情況[7]。此外，也有報道[20]認為Betatrophin具有降低脂蛋白脂肪酶（LPL）清除TC的能力。結合本研究結果，有理由認為Betatrophin是NAFLD發生的獨立危險因素，并且其機制可能是通過肝細胞內質網高表達的Betatrophin，使LPL清除TC的能力降低而發揮作用。

分析NAFLD發生的危險因素后，本研究根據分析結果建立列線圖模型。結果顯示，TG、AST、Betatrophin升高的患者，其列線圖模型相應評分也增高，其對應發生NAFLD的風險上升，而HDL升高的患者，其列線圖模型相應評分降低，其對應發生NAFLD的風險隨之下降。列線圖可以將Logisitic回歸分析的結果可視化、直觀化，更易于臨床推廣。通過建立的列線圖模型，有利于臨床醫生直觀分析患者發生相關風險的權重。根據本研究所建立的列線圖，假設某位患者實驗室檢查結果中TG=2.02 mmol/L（3級），AST=20.12 U/L（2級），Betatrophin=280 pg/mL（3級），HDL=1.88 mmol/L（3級），則該患者上述檢查結果對應的分數值分別為：42、22、75、0分，總分數為139分，對應發生NAFLD的風險為95%～99%，發生NAFLD的風險極高。

為了驗證列線圖的預測效能，本研究進行了Hosmer-Lemeshow檢驗和ROC曲線分析。結果顯示，該列線圖預測效能為85.71%，提示該模型擬合良好。列線圖模型預測發生的AUC為0.877，特異性為88.68%，敏感性為82.98%。提示該列線圖模型對預測NAFLD發生的風險具有較好的價值。

綜上所述，基于血清Betatrophin水平建立預測NAFLD發生風險的列線圖模型，具有良好的特異性和敏感性，模型擬合良好，臨床價值較高。但是本研究樣本量較少，并且屬于單中心研究，對納入的樣本要求比較嚴格，這些均可能導致結果存在偏倚。下一步我們將擴大量樣本、聯合多中心，驗證和完善基于血清Betatrophin水平預測NAFLD發生風險的列線圖模型，以更好地指導臨床工作。

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