基于鐵蛋白等血清學指標的早期NAFLD診斷模型的建立與驗證

吳韻怡 敬強安 杜璟 童向民

[摘要]?目的?建立便于臨床應用且診斷效能高的無創預測模型輔助診斷早期非酒精性脂肪性肝病（non-alcoholic?fatty?liver?disease，NAFLD）。方法?收集2019年6月1日至2022年6月30日在浙江省人民醫院確診的NAFLD患者和健康體檢者的臨床資料，隨機分為訓練集（n=184）和驗證集（n=48）。在訓練集中通過多因素Logistic回歸分析方法，篩選早期NAFLD診斷的血清學指標，建立NAFLD的早期無創診斷模型。使用訓練集構建診斷模型，并在驗證集中進行外部驗證。將診斷結果與實際情況進行對比分析，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，并計算曲線下面積，以此評估預測模型的準確程度。結果?根據二元Logistic回歸分析結果，最終納入鐵蛋白等4個預測因子，建立診斷模型，經驗證集數據證實診斷準確性較好。結論?基于鐵蛋白等血清學指標初步建立關于早期NAFLD診斷預測模型且診斷效能良好，可用于NAFLD的早期診斷。

[關鍵詞]?非酒精性脂肪性肝病；診斷模型；鐵蛋白

[中圖分類號]?R446.1??????[文獻標識碼]?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

非酒精性脂肪性肝病（non-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致的經影像學或肝組織病理學證實的肝細胞脂肪變>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相關肝纖維化和肝硬化，最終進展到肝細胞肝癌[2]。近年來，隨著肥胖和糖尿病等代謝相關疾病的流行，NAFLD不僅成為全球性的公共衛生問題之一，更在我國的慢性肝病病因中位居第一。調查分析顯示NAFLD在我國的流行率高達29.2%，且數據還在逐年上升[3]。目前，NAFLD的早期診斷和相關治療仍有非常大的提升空間。肝臟活檢仍是診斷NAFLD的“金標準”，但由于其有創性，且采樣和評價都具有一定偶然性和主觀性，在臨床進行大規模推廣十分不易，對于人力、物力都是較大的挑戰[4-5]。為方便臨床普及應用，減少操作難度，近年來血清學診斷受到各界廣泛關注。本研究通過對浙江省人民醫院收治的NAFLD患者的血清學指標進行分析，探討以鐵蛋白為主的血清學指標與早期NAFLD診斷的相關性，并使用二元Logistic回歸分析后構建相關的血清學診斷模型，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日在浙江省人民醫院確診的NAFLD患者和健康體檢者的臨床資料。納入標準：①臨床診斷為NAFLD早期（肝區脂肪沉積；脂肪肝）；②年齡16～65歲。排除標準：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、肝細胞肝癌等其他相關肝臟疾病的患者；②有飲酒史的患者；③臨床數據不完整的患者。本研究經浙江省人民醫院醫學倫理委員會審批通過（倫理審批號：浙人醫倫審2022其他第（388）號）。

1.2??觀察指標

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、丙氨酸轉氨酶（alanine?aminotransferase，ALT）等血清學指標，及影像學檢查結果。

1.3??相關指標的檢測

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/min離心10min（離心半徑為12.5cm），檢測采用上層血清。血常規采用希森美康XE-2100全自動血細胞分析儀（日本希森美康公司）進行分析。生化指標通過BECKMAN-COULTER?5800型全自動生化分析儀用連續監測法測定（試劑為Beckman-Coulter實驗系統有限公司產品）。測定時分別用各自公司提供的高、低值質控樣本進行質量保證。

1.4??診斷模型的構建和驗證

將患者按照80∶20進行隨機分組，分為訓練集（n=184，其中89例NAFLD患者，95名健康者）和驗證集（n=48，其中23例NAFLD患者，25名健康者）。通過訓練集相關數據進行模型構建，首先將患者相關血清學指標進行獨立樣本t檢驗，本研究將存在明顯差異的指標納入向前選擇[似然比（likelihood?ratio，LR）]，以此構建回歸模型，并據此繪制受試者操作特征曲線（receiver?operating?characteristic?curve，ROC曲線）。對驗證集中的數據進行校驗。隨后進行敏感度和特異性的相關分析，繪制ROC曲線，并計算曲線下面積（area?under?the?curve，AUC）。

1.5??統計學方法

采用SPSS?27.0統計學軟件對數據進行處理分析。符合正態分布的計量資料以均數±標準差（）表示，兩組間比較采用獨立樣本t檢驗；不符合正態分布的計量資料采用中位數（四分位數間距）[M（Q1，Q3）]表示，比較采用Mann-Whitney?U檢驗。計數資料以例數（百分率）[n（%）]表示，比較采用c2檢驗。P<0.05為差異有統計學意義。

2??結果

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名入選者隨機分為訓練集和驗證集，見表1。

2.2??訓練集中入選者的臨床資料比較

訓練集中NAFLD組患者與健康組體檢者的球蛋白、總膽固醇、血紅蛋白、尿酸等血清學指標比較，差異無統計學意義（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??建立診斷預測模型

在訓練集中將血紅蛋白、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項指標構建NAFLD診斷預測模型。回歸方程：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??診斷預測模型的評價

訓練集中，該模型預測NAFLD的AUC為0.968（P<0.001），95%CI：0.943～0.992。AUC較接近1，提示該預測模型區分度較好。根據約登指數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??診斷預測模型的驗證

根據訓練集中模型診斷得到的最佳閾值0.64，對應總分界值為3.29。在驗證集構建的預測模型中，總分>3.29分判為陰性預測結果，即健康者；總分≤3.29分判為陽性預測結果，即NAFLD患者。采用該閾值預測時，模型預測NAFLD的敏感度為91.30%，特異性為80.00%，說明該模型準確度較好。在驗證集中繪制相關ROC曲線，得到AUC為0.941（P

3??討論

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

既往有許多學者嘗試用血清學指標篩查NAFLD，近年來國內也進行了許多相關研究，并建立脂肪性肝病指數、肝臟脂肪指數、NAFLD篩查評分等模型，部分模型評估所需指標煩瑣，計算復雜且準確度未被外部驗證，所以大多數模型仍處于研究狀態，尚未被應用于臨床[6]。目前，暫無可完全替代肝組織穿刺活檢的診斷方法。

鐵過載被認為與多種疾病的發生、發展密切相關，已有研究發現大多數NAFLD患者出現肝鐵過載[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]。鐵是機體內發生脂質氧化反應的關鍵物質。過量的鐵可導致氧自由基的大量生成，促使肝臟發生進一步脂質過氧化損傷，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，肝細胞積累三酰甘油，由于脂肪的變性和氣球樣變性，受損肝細胞中的鐵被釋放到血液中，導致鐵蛋白濃度上升，從而形成惡性循環。科學研究揭示鐵蛋白含量的增加在一定程度上可影響肝細胞的脂肪變性和炎癥浸潤。本研究證實鐵蛋白對提高血清學診斷NAFLD的準確性有較好的作用。

本研究通過對232名入選者進行回顧性分析，最終將白蛋白、鐵蛋白、ALT、GGT?4項指標構建NAFLD診斷預測模型。該模型在訓練集中的AUC為0.968，95%CI：0.943～0.992，AUC接近1，提示該模型區分度較好。根據約登指數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%，提示該模型準確度較好。在驗證集中，模型預測NAFLD的敏感度為91.30%，特異性為80.00%。在驗證集中繪制ROC曲線，求得AUC為0.941，95%CI：0.880～1.000，說明預測模型具有較好的區分度。

綜上，本研究構建的模型僅需部分易獲得、易檢測的血清學指標，即可較準確地預測NAFLD，與肝穿刺及影像學檢查比較，具有較好的重復性和較低的檢測費用，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]

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（收稿日期：2023–04–25）

（修回日期：2024–01–31）

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