免疫炎癥指標在子宮內膜異位癥中的診斷價值

【摘要】目的探索免疫炎癥指標在子宮內膜異位癥（EMs）中的診斷價值，并構建預測模型。方法回顧性選取2021年1月至2024年6月在佛山市第一人民醫院健康管理醫學科及婦產科體檢就診的女性人群作為研究對象，根據EMs診斷標準分為EMs組與非EMs組，比較兩組臨床資料。將研究對象按 7：3 的比例隨機分為訓練集和驗證集，單因素和多因素Logistic回歸分析、Lasso回歸篩選預測變量，構建預測模型，受試者工作特征曲線（ROC）及其曲線下面積（AUC）、校準曲線、決策曲線評估模型預測效能。結果共納入6570例研究對象，非EMs組6090例，EMs組480例；訓練集4599例，驗證集1971例。多因素Logistic回歸分析顯示，白細胞計數 [0R=2.997 95%CI （1.165，7.709）]、淋巴細胞數 [OR=6.625 ， 95%CI （3.436，12.774）]、中性粒細胞數 [OR=3.248 ， 95% CI （1.082，9.753）]、單核細胞數 [OR=4.269 ， 95%CI （1.291，14.111） ]. C反應蛋白 [0R=7.226 95%CI （1.840，28.382）]、糖類抗原 125[0R=1.603 ， 95%CI （1.112，2.311）]、糖類抗原19-9[OR ：=1.470 ， 95%CI （1.091，1.980）]、白細胞介素 -18[0R=6.251 ， 95% CI（1.698，23.015）]、腫瘤壞死因子 a[OR=4.435 ， 95% CI（1.619，12.146）]可能是EMs發生的影響因素。預測模型最終納入淋巴細胞數、C反應蛋白、腫瘤壞死因子 個變量。ROC分析顯示，訓練集中模型的敏感度為 78.18% 、特異度為 75.94% 、AUC為0.814；驗證集中模型的敏感度為 80.95% 、特異度為 66.29% 、AUC為 0.786 校準曲線顯示預測概率與實際概率擬合良好。臨床決策曲線表明，模型在一定閾值范圍內可使臨床獲益。結論淋巴細胞數、C反應蛋白、腫瘤壞死因子 項免疫炎癥指標構建的預測模型具有較好的診斷效能，可為EMs的早期診斷提供參考。

【中圖分類號】R713.4 【文獻標識碼】A

Thediagnostic value of immune-inflammatory markers in endometriosis

WANG Fei'e， ZHAO Qiaohong， YAN Xing

DepartmentofHealthManagementMedicine，TheFirstPeople'sHospitalofFoshan，Foshan528000，

Guangdong Province， China

Corresponding author： Zhao Qiaohong， Email： zqhong@fsyyy.com

【Abstract】 Objective To explore the diagnostic value of immune-inflammatory indicators in endometriosis （EMs） and to construct a prediction model. Methods Women who visited the department of health management medicine and the department of obstetrics and gynecology of the First People's Hospital of Foshan from January 2021 to June 2024 were selected as research subjects.They were divided into EMs group and Non EMs group according to the EMs diagnostic criteria，and theclinical data of the two groups were compared.The subjects were randomly divided into a training set and a validation set at a ratio of 7：3 .Univariate and multivariate Logistic regression analysis and Lasso regression were used to screen predictive variables， and a prediction model was constructed. The receiver operating characteristic curve （ROC） and its area under the curve （AUC），calibration curve，and decision curve were used to evaluate the prediction eficiencyof the model.ResultsA total of 6，570 subjects were included，including 6，090 in the Non EMs group and 480 in the EMs group.There were 4，599 cases in the training set and 1，971 cases in the validation set.Multivariate logistic regresson analysis showed that white blood cellcount [OR =2.997 ， 95%CI （1.165，7.709）]， lymphocyte count [OR _.=6.625 ， 95%CI （3.436，12.774）]，neutrophil count [OR =3.248 ， （204號 95%CI （1.082，9.753）]，monocyte count [OR ：=4.269 ， 95%CI （1.291，14.111）]， C-reactive protein[ OR=7.226 0 95%CI （1.840，28.382）]，carbohydrate antigen125[OR _.=1.603 ， 95%CI （1.112，2.311）]，Carbohydrateantigen 19-9[OR _.=1.470 ， 95%CI （1.091，1.980）]，interleukin-18[OR _.=6.251 ， 95%CI （1.698，23.015）]，and tumor necrosis factor-a [OR ， 95%CI （1.619，12.146）] may be the influencing factors of EMs. The prediction model finally included three variables， lymphocyte count， C-reactive protein，and tumor necrosis factor-α. ROC analysis showed that the sensitivity of the model in the training set was 78.18% ，the specificity was 75.94% ，and the AUC was O.8l4. The sensitivity of the model in the validation set was 80.95% ， the specificity was 66.29% ，and the AUC was 0.786.The calibration curve showed that the predicted probability fit well with the actual probability. The clinical decision curve showed that the model could bring clinical benefits within a certain threshold range. Conclusion The prediction model constructed with three immune-inflammatory indicators of lymphocyte count， C-reactive protein and tumor necrosis factor-a has good diagnostic effcacy and can provide a reference for the early diagnosis of EMs.

【Keywords】Endometriosis; Immune index; Indicators of inflammation; Lymphocyte count; C-reactive protein; Tumor necrosis factor-a; Prediction model

子宮內膜異位癥（endometriosis，EMs）作為一種受雌激素精密調控的良性婦科疾病，其核心病理特征在于子宮內膜腺體和間質組織的異常遷移與生長，超越了子宮腔被覆內膜的正常界限，侵及盆腔及其他遠端部位[-2。在全球范圍內，EMs的患病率呈上升趨勢，成為影響育齡期女性健康的重要疾病之一，其高發病率與復雜性對公共衛生構成了挑戰[。EMs不僅嚴重影響患者生活質量，還會導致不孕癥、慢性盆腔疼痛及月經功能紊亂等嚴重臨床并發癥[4]。可通過腹腔鏡檢查精確識別EMs并定位異位病灶，進行臨床分期，為后續治療策略提供依據[5。然而，腹腔鏡檢查存在操作技術門檻高、侵入性強及患者順應性差等局限性，有必要探索更為便捷、經濟且高效的非侵入性診斷手段。近年來，隨著免疫學研究的飛速發展，免疫炎性指標在EMs診斷中的應用價值逐漸凸顯[。如中性粒細胞與淋巴細胞比值、糖類抗原125、子宮內膜抗體等生物標志物[8-9]，已被證實與EMs的發生發展密切相關，其水平變化能夠在一定程度上反映患者的免疫狀態及疾病嚴重程度，這為EMs的早期診斷提供了新的思路與方向。因此，本研究基于免疫炎癥指標構建EMs預測模型，以期為EMs的早期診斷提供參考。

1資料與方法

1.1 研究對象

通過醫院電子病歷系統回顧性選取2021年1月至2024年6月在佛山市第一人民醫院健康管理醫學科與婦產科進行體檢就診的女性作為研究對象。納入標準： ① 16～50歲女性； ② 血常規、性激素六項、肝腎功能、尿常規等檢查結果完整。排除標準： ① 切除卵巢或子宮； ② 有惡性腫瘤病史； ③ 體檢前一個月內使用激素或化療藥物； ④ 宮內放置藥物節育裝置； ⑤ 體檢前一個月有呼吸系統、泌尿生殖系統、消化系統及盆腹腔感染病史； ⑥ 體檢前一個月內使用免疫抑制藥物;⑦ 觀察窗口期內未能完成所有既定檢查項目或關鍵指標存在數據缺失。本研究經佛山市第一人民醫院醫學倫理委員會審批（批號：倫審研（2024）第138號）。

1.2 資料收集

通過醫院電子病歷系統收集研究對象臨床資料包括年齡、婚姻狀況、孕產史、痛經（經期下腹痛或腰痛）、月經異常、性交痛、不孕、周期性血尿及便血、宮腔操作史等情況。實驗室檢測指標資料包括血常規、尿常規、肝腎功能、性激素、自身免疫抗體、免疫功能、腫瘤標志物等檢查結果。

1.3 EMs診斷標準

生育年齡女性有繼發性痛經且進行性加重、不孕或慢性盆腔痛，盆腔檢查捫及與子宮相連的囊性包塊或盆腔內有觸痛性結節，即可初步診斷為EMs。經腹腔鏡檢查的盆腔可見病灶和病灶的活組織病理檢查為確診依據[0]。在腹腔內鏡下可見EMs特征性表現：子宮表面、卵巢、輸卵管漿膜層、盆腔腹膜及直腸子宮陷凹等解剖區域，存在紫藍色、暗褐色或炭黑色的色素沉著性結節（直徑 1～10mm ），病灶表面常伴有新鮮滲血或漿液性滲出。繼發改變包括： ① 盆腔纖維粘連帶形成；② 腹膜窗樣缺損（Allen-Masters征）； ③ 宮骶韌帶增厚（厚度 gt;5mm ）伴表面凹凸不平； ④ 卵巢子宮內膜異位囊腫破裂后形成的\"巧克力樣\"囊液蓄積。上述形態學改變需滿足至少兩項，并結合冰凍病理檢查確診[0-]。根據是否確診EMs將研究對象分EMs組與非EMs組。

1.4 統計學分析

應用SPSS25.0軟件進行數據處理及統計分析。計量資料采用均數和標準差 表示，組間比較采用 t 檢驗；計數資料采用例數和百分比 （n，%） 表示，組間比較采用 χ² 檢驗。將研究對象按 7：3 的比例隨機分為訓練集和驗證集。多因素Logistic回歸分析篩選危險因素，Lasso回歸篩選預測變量，構建預測模型。受試者工作特征曲線（receiver operating characteristic curve，ROC）及其曲線下面積（areaundercurve，AUC）、校準曲線、決策曲線評價模型預測效能。以 Plt;0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 一般情況

共納入6570例研究對象，其中非EMs組6090例，EMs組480例；訓練集4599例，驗證集1971例。非EMs組與EMs組在年齡、婚姻情況、孕產史、痛經、月經異常、性交痛、不孕、紅細胞計數、血小板計數、尿液葡萄糖、尿液蛋白質、谷丙轉氨酶、泌乳素、睪酮等方面上差異無統計學意義（ Pgt;0.05 ）。在周期性血尿及便血、宮腔操作史、血紅蛋白、白細胞計數、淋巴細胞數、中性粒細胞數、單核細胞數、嗜酸性粒細胞數、嗜堿性粒細胞數、谷草轉氨酶、雌激素、甲胎蛋白、癌胚抗原、糖類抗原125、糖類抗原19-9、C反應蛋白（C-reactive protein，CRP）、白細胞介素-6、白細胞介素-18、腫瘤壞死因子 a （tumor necrosisfactor- a ，TNF- ??a ）方面存在顯著性差異（ Plt;0.05 ），見表1。

2.2 單因素與多因素Logistic回歸分析

基于訓練集數據，以是否發生EMs為因變量（是 ⁼¹ ，否 =0 ），對兩組存在差異的變量進行單因素Logistic回歸分析（賦值方式如下：連續變量使用原值帶入；分類變量有 ⁼¹ 、無 =0 ）。單因素Logistic回歸分析顯示，白細胞計數、淋巴細胞數、中性粒細胞數、單核細胞數、糖類抗原125、糖類抗原19-9、CRP、白細胞介素-18、TNF- ∝ 與EMs的發生顯著相關（ Plt;0.05 ）。多因素Logistic回歸分析顯示，白細胞計數 [0R=2.997 ， 95%CI （1.165，7.709）]、淋巴細胞數 [OR=6.625 ，95%CI （3.436，12.774）]、中性粒細胞數 [OR= 3.248， 95% CI（1.082，9.753）]、單核細胞數[ OR=4.269 ， 95%CI （1.291，14.111）]、CRP[0R=7.226 ， 95%CI （1.840，28.382）]、糖類抗原 125[OR=1.603 ， 95%CI （1.112，2.311）]、糖類抗原 19-9[0R=1.470 ， 95% CI（1.091，1.980）]、白細胞介素 -18[0R=6.251 ， 95%CI （1.698，23.015）]、 TNF-a[0R=4.435 ， 95%CI （1.619，12.146）]可能是EMs發生的影響因素，見表2。

表1EMs組和非EMs組基線特征比較 （n，% 一

Table1.Comparison of basic characteristics between EMs group and Non EMs group （n，%）

注：*計量資料采用均數和標準差（x士s）表示。

2.3Lasso回歸篩選預測變量

將多因素Logistic回歸篩選出的9個變量納人Lasso回歸模型，通過10折交叉驗證選擇最優懲罰系數（ λ=0.032 ），最終保留淋巴細胞數，CRP，TNF-α3個變量，見圖1。繪制列線圖直觀展示預測模型，公式為： Logit（P）=-12.124+1.891× 淋巴細胞數 +1.978×CRP+1.490×TNF-a_- ，見圖2。

2.4 模型的預測效能分析

訓練集中，模型的敏感度為 78.18% 、特異度為 75.94% 、AUC為0.814（圖3）。經Bootstrap法內部驗證顯示，C-index為 0.803[95%CI∣ （0.750，0.861）]。校準曲線顯示實際曲線與理想曲線較為趨近，Hosmer-Lemeshow檢驗結果顯示差異無統計學意義（ χ²=6.487 ， P=0.249 ），見圖4。決策曲線分析結果顯示，當閾值在 0.06～0.87 時，凈獲益率 gt;0 ，模型具有實際價值，見圖5。

表2單因素與多因素Logistic回歸分析結果 Table2.Results of univariateand multivariate Logistic regressionanalysis

A

圖1Lasso回歸分析結果

Figure1.Lassoregressionanalysisresults

注：A.Lasso系數路徑圖；B.Lasso回歸分析交叉驗證曲線。

驗證集中，模型的敏感度為 80.95% 、特異度為 66.29% 、AUC為0.786（圖3）。經Bootstrap法內部驗證顯示，C-index為 0.745[95%CI （0.703，0.812）1。校準曲線顯示實際曲線與理想曲線較為趨近，Hosmer-Lemeshow檢驗結果顯示差異無統計學意義（ χ²=5.461 ， P=0.636 ），見圖4。決策曲線分析結果顯示，當閾值在0.10～0.81時，凈獲益率 gt;0 ，模型具有實際價值（圖5）。

圖2預測模型列線圖Figure2.Nomogramofpredictionmodel

圖3ROC分析曲線Figure3.ROCanalysiscurve

圖4校準曲線分析

Figure4.Calibrationanalysiscurve

注：A.訓練集；B.驗證集。

注：A.訓練集；B.驗證集。

圖5決策曲線分析 Figure5.Decisioncurveanalysis

注：A.訓練集；B.驗證集。

3 討論

EMs作為一種常見的婦科疾病，其發病機制尚未完全明確，但可能與子宮內膜干細胞、甾體類激素及其受體、新生血管生成、炎癥與免疫等因素有關[12]。目前，EMs的診斷主要依賴于臨床檢查、影像學檢查、血清學檢查和腹腔鏡檢查等多種方法的綜合應用[13-14]。其中，腹腔鏡檢查被認為是診斷EMs的金標準，可直接觀察到病灶并進行組織檢查，但這一手術方式具有創傷性且耗時長[15-16；血清學檢查如CA125測定可以作為輔助診斷指標，但其特異度較低[7。因此亟需發展一種更為簡便、高效、無創的診斷方法。

本研究基于免疫炎癥指標構建的EMs預測模型，在訓練集和驗證集中均展現出良好的預測效能。通過多因素Logistic回歸與Lasso回歸雙重篩選，最終確定淋巴細胞數、CRP、TNF-α為核心預測變量，與近年來關于EMs免疫炎癥發病機制的研究相契合，即由核因子KB信號傳導協調的炎癥反應因雌激素受體 -β 和孕激素受體通路的異常而加劇，這些通路也受到局部炎癥的影響，形成失調的炎癥－激素循環[18]。本研究發現，CRP和TNF-α在EMs患者中顯著升高，這與兩者在慢性炎癥反應中的核心作用密切相關。淋巴細胞作為免疫系統的核心組分，其數量及功能異常在EMs發展中具有關鍵作用。研究表明，異位內膜組織中存在顯著的淋巴細胞浸潤，提示局部免疫反應的激活[19]。其中，調節性T細胞的減少可能削弱免疫耐受，導致對異位內膜細胞的免疫監視功能下降；而Th17細胞的過度活化則通過分泌IL-17等促炎因子，加劇局部炎癥微環境。

此外，自然殺傷細胞的功能缺陷可能降低對異位內膜細胞的清除能力，促進病灶的黏附與侵襲。本研究發現淋巴細胞數增加與EMs風險顯著相關，這可能反映了上述免疫細胞亞群比例失衡及功能異常，提示系統性免疫失調是EMs的重要驅動因素。CRP作為急性期反應蛋白，其升高不僅反映全身性炎癥狀態，還可能直接參與EMs的病理過程[2]。CRP通過激活補體系統及結合Fcγ受體，促進巨噬細胞和中性粒細胞的募集，釋放活性氧和蛋白酶，導致腹膜微環境氧化應激增強及組織損傷。此外，CRP可上調血管內皮生長因子表達，促進異位病灶的血管生成，為內膜細胞的存活和增殖提供支持[21]。本研究中CRP與EMs 的發生存在顯著關聯性，提示其可能通過“炎癥-血管生成”雙重機制加速EMs進展，而抑制CRP信號通路或可成為潛在治療靶點。TNF-α作為核心促炎因子，在EMs中通過多種途徑驅動疾病進展。一方面，TNF- ??a 可激活核因子κB通路，促進IL-6、IL-8等炎癥因子的分泌，形成慢性炎癥微環境；另一方面，TNF- ??a 通過上調基質金屬蛋白酶表達，破壞細胞外基質，增強異位內膜細胞的侵襲能力[22]。此外，TNF- ??a 還可直接刺激子宮內膜間質細胞增殖，并通過上調芳香化酶活性增加局部雌激素合成，形成“炎癥－雌激素”正反饋環路。

本研究仍存在一定局限性。首先，本研究作為單中心回顧性研究，可能存在選擇偏倚，未來需通過多中心前瞻性隊列進行驗證。其次，未納入microRNA、長鏈非編碼RNA等新型分子標志物，這些分子指標在近年研究中顯示出與EMs的高度相關性，未來研究需結合轉錄組學與代謝組學數據，構建多組學聯合預測模型，進一步提升預測精度。

綜上所述，本研究通過整合免疫炎癥體檢指標，成功構建了一個有效的EMs預測模型，通過檢測免疫炎癥指標的變化，幫助醫生在疾病早期識別高風險患者，從而進行早期干預，延緩疾病進展。

倫理聲明：本研究經佛山市第一人民醫院醫學倫理委員會審批（批號：倫審研（2024）第138號）

作者貢獻：數據采集、論文撰寫：王飛娥；數據分析：趙巧紅；研究設計、論文審定：晏星

數據獲取：本研究中使用和（或）分析的數據可聯系通信作者獲取

利益沖突聲明：無

致謝：不適用

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收稿日期：2024年11月17日修回日期：2025年03月20日本文編輯：桂裕亮 曹越