肝纖維化實驗室診斷數(shù)學模型的構建及其臨床應用研究.pdf

1、目的：對當前用于肝纖維化實驗室診斷有關或者可能有關的血清學指標進行篩選，對照組織病理診斷結果，應用統(tǒng)計學的方法，構建肝纖維化實驗室診斷的數(shù)學模型。使用該數(shù)學模型預測慢性肝病患者肝纖維化水平，驗證所構建的數(shù)學模型的診斷效率，為肝纖維化的無創(chuàng)性診斷尋找新的途徑。 方法：收集南京市第二醫(yī)院2005年7月至2009年2月間行肝穿刺的270例慢性肝病患者的血清標本和實驗室數(shù)據(jù)以及相關的臨床資料，應用定量酶聯(lián)免疫試驗以及放射免疫分析等方法檢

2、測肝纖維化相關的細胞因子和基質(zhì)代謝物?；颊甙凑崭未┐虝r間分為模型組和驗證組，所有患者的各種指標共20項以及病理診斷結果輸入計算機。按照肝纖維化程度(≥S2，≥S4)設定兩個不同的研究終點，計算模型組各指標和肝纖維化分級的相關性以及診斷肝纖維化的曲線下面積，對指標進行單因素分析、多元logistic回歸分析和Fish’s判別分析。篩選出對肝纖維化診斷有統(tǒng)計學意義的指標，構建肝纖維化診斷的數(shù)學模型，并在在驗證組中驗證該模型的診斷效率。

3、 結果：在模型組，通過單因素分析和ROC曲線分析，20項相關指標中有13項在輕度纖維化的患者和明顯纖維化的患者以及沒有肝硬化的和肝硬化的患者之間存在顯著性差異，12項指標診斷明顯纖維化和肝硬化的AUC均大于0.7。其中年齡、血小板(PLT)、結締組織生長因子(CTGF)、AST/ALT比值、GGT、透明質(zhì)酸(HA)六項指標和肝纖維化分期有較強的相關性。通過逐步向前l(fā)ogistic回歸分析，發(fā)現(xiàn)CTGF、AST/ALT、PLT、HA4項

4、指標能夠獨立預測肝纖維化水平，通過該4項指標構建了一個數(shù)學模型，命名為“Fibroindex”。使用該模型在驗證組診斷明顯肝纖維化的ROC曲線下面積(AUC)為0.83(0.73-0.96)，預測肝硬化的AUC為：0.92(0.83-0.98)。使用CTGF、AST/ALT、PLT、HA、GGT這5項指標，F(xiàn)ish’s判別分析驗證組明顯纖維化的準確性為88.5％，判別肝硬化的準確性為93.2％。雖然兩種模型均能夠比較準確的預測肝纖維化和