运用腺苷脱氨酶、γ干扰素释放试验及临床运算法则诊断结核性脑膜炎的研究进展
2014-01-23文安吴晓牧张昆南
文安 吴晓牧 张昆南
运用腺苷脱氨酶、γ干扰素释放试验及临床运算法则诊断结核性脑膜炎的研究进展
文安 吴晓牧 张昆南
结核性脑膜炎是由结核杆菌引起的脑脊髓膜非化脓性炎症性疾病,目前尚无理想的早期诊断方法。本文就脑脊液腺苷脱氨酶、γ干扰素释放试验及临床运算法则在结核性脑膜炎诊断中的价值进展进行综述。
结核性脑膜炎;腺苷脱氨酶;γ干扰素;诊断
结核性脑膜炎(tubercular meningitis,TBM)患者临床症状缺乏典型性,实验室检测方法对其缺乏敏感性,故TBM的早期诊断十分困难。脑脊液抗酸染色、脑脊液结核菌培养、脑脊液结核菌核酸检测阳性结果作为TBM确诊的依据[1],但此3种诊断方法均存在一定的缺陷,如阳性率低、耗时长,甚至假阳性率高等,难为临床早期准确诊断提供有效帮助。近年检测脑脊液腺苷脱氨酶(adenosine deaminase,ADA)、γ干扰素(IFN-γ)释放试验及运用临床运算法则辅助诊断TBM已逐渐成为这一领域研究的热点。本文就其在TBM诊断中的应用和研究进展进行综述。
1 ADA应用于TBM诊断
ADA广泛分布于全身各组织中,其中以淋巴组织中含量最多,与T淋巴细胞增殖分化密切相关。现今检测ADA已广泛用于结核性胸膜炎、结核性腹膜炎及结核性心包炎等结核病的辅助诊断[2]。
Agarwal等[3]分别检测TBM、化脓性脑膜炎及无菌性脑膜炎患者脑脊液中ADA活性发现,TBM组ADA活性(8.6~28 U/L)显著高于化脓性脑膜炎(4.2~10.4 U/L)和无菌性脑膜炎(2.2~10.8 U/L)。ADA临界值(cut off)取10 U/L时,诊断TBM的敏感性和特异性达87.5%和83.33%。Cho等、Gupta等[4-5]将脑脊液ADA临界值取10 U/L时,TBM诊断敏感性和特异性达92%、97%和94.73%、90.47%。Solari等[6]对脑脊液ADA、淋巴细胞、蛋白及葡萄糖含量等4个参数进行了比较分析发现,ADA是提示TBM诊断最好的指标,其特异性达95%。Meta分析显示,脑脊液ADA对TBM诊断的敏感性和特异性分别为79%和91%[7]。TBM患者脑脊液ADA活性显著高于非TBM患者,且经抗结核治疗后TBM患者脑脊液ADA水平逐渐下降[8-9]。
然而Corral等[10]研究发现,患有中枢神经系统疾病,如隐球菌性脑膜炎、淋巴瘤、巨细胞病毒等疾病合并HIV感染时,这些患者脑脊液中ADA值亦会升高,出现了假阳性。Tuon等[11]进行Meta分析发现ADA活性值介于1~4 U/L有助于排除TBM,大于8 U/L时能够提高TBM诊断准确性。鉴于此,作者认为检测脑脊液ADA诊断TBM应当采用合适的ADA临界值,并且动态监测脑脊液ADA活性的变化及结合患者病情统筹考虑,以此提高TBM早期诊断率。
2 IFN-γ释放试验(interferon-gamma release assay,IGRA)应用于TBM诊断
结核分支杆菌(mycobacterium tuberculosis,MTB)是胞内感染菌,其诱导Thl型免疫为主。近年来采用的IGRA能较准确地判断机体是否存在MTB感染。其基本原理是应用酶联免疫吸附法或酶联免疫斑点法定量检测全血或外周血中特异性T细胞在特异性抗原的刺激下产生的特异性IFN-γ。目前国外广泛应用于临床检测IFN-γ浓度的试剂盒为QuantiFERON-TB Gold,在单细胞水平检测分泌IFN-γ的T细胞数目的试剂盒为TSPOT.TB。
Fei等[12]采用T-SPOT.TB试剂盒检测了83例确诊肺外结核病例和52例对照病例,其敏感性达90.3%,特异性达92.3%;Yu等[13]利用TSPOT.TB诊断中枢神经系统结核获得了100%的敏感性和90%的特异性;Abdel-Samea等[14]利用QuantiFERON-TB Gold分别对活动性结核病和健康者进行检测,其敏感性和特异性均达到100%;崔帷等[15]采用ELISPOT法对TBM患者外周血进行检测,阳性率为89.2%。
然而Vidhate等[16]认为ELISPOT法的假阴性率高;Lee等[17]采用ELISPOT法对128例确诊的肺外结核患者进行研究显示其假阴性率为17%。针对这个问题,Simmons等[18]通过研究发现体外脑脊液中特异性T淋巴细胞会快速失活而崩解,导致MTB特异性抗原不可能刺激T细胞释放产生IFN-γ。Sollai等[19]分析了14个研究共2518例患者发现,对于发展中国家人群来讲,TSPOT.TB诊断敏感性为61%(病原学阳性患者为80%),并不优于结核菌素试验。Pai等[20]研究也指出IGRA试验难以正确区分活动性结核和结核潜伏感染,同时对于免疫功能缺陷者其敏感性将进一步降低,因此难以正确指导治疗。一项Meta分析显示IGRA对于预测活动性结核病并不优于结核菌素试验[21]。
应用患者外周血淋巴细胞进行IFN-γ检测的IGRA试剂盒其细胞数要求每孔2.5×105个,这难以适应脑脊液淋巴细胞IFN-γ的检测,因为脑脊液中细胞数量有限,故相关研究也证明脑脊液中IFN-γ检测出现敏感性低的问题。南非学者检测36例临床疑诊TBM患者脑脊液IFN-γ,其中34例结果不明确[16]。Thwaites[22]提出脑脊液IFN-γ试验需要大量的脑脊液,敏感性为50%~70%,特异性为70%~90%,但结果受斑点阳性临界值的影响,因此不推荐临床常规检测。目前用于检测IFN-γ释放的两种试剂盒所检测的样品均为外周静脉血,而脑脊液IFN-γ检测阳性临界值(斑点数)是否与血液阳性临界值一样也值得商榷。目前检测脑脊液IFN-γ辅助诊断TBM的研究仍处于探索阶段,存在很多限制和不确定因素,也缺乏前瞻性大样本研究,今后还需扩大脑脊液检测样本量,进一步研究予以验证。
3 利用临床运算法则诊断TBM
TBM患者因其临床表现缺乏特异性,细菌学检测敏感性低,因此TBM如何与化脓性脑膜炎、真菌性脑膜炎、病毒性脑膜炎等疾病相鉴别是神经科医生经常要面对的难题。
Thwaites等[23]回顾性研究中纳入251例成年脑膜炎患者,收集患者详细的病史、脑脊液和血液检查结果及影像学资料,利用逻辑回归分析研究各项独立预测因子,建立TBM临床诊断规则,最终TBM诊断的敏感性和特异性分别为97%和91%。该研究还利用这个运算法则对75例脑膜炎患者(TBM 42例)进行前瞻性研究,结果发现其诊断敏感性和特异性分别为86%和79%。除了采用Thwaites的诊断规则外,很多学者通过大量研究也建立了自己的诊断规则。Youssef等[24]确立的运算规则中首次纳入儿童患者,结果其诊断TBM的敏感性和特异性达93%和77%。Ersoy等[25]研究证实,血清中C反应蛋白也是一项独立预测因子,其所建立的诊断模型——改良版Thwaites法则的敏感性为100%,特异性为95.4%,对病原学阳性患者的诊断敏感性和特异性为97.4%和100%。近来有学者在Thwaites等的基础上排除年龄因素的影响,获得了95.7%和97.6%的敏感性和特异性[26]。Dendane等[27]研究发现,女性也是TBM独立预测因子,所建立的运算法则获得的敏感性和特异性为87%和96%。
Cohen等[28]分析了112例隐球菌脑膜炎和46例TBM患者的临床资料,根据入选变量和ROC曲线截止值绘制出了分类和回归树模式图,结果显示脑脊液压力低于310 mm H2O、细胞数多于13个/μL,出现颈强直时,能够获得最佳的诊断敏感性和特异性(83%和79%)。Hristea等[29]收集了10年间433例病毒性脑膜炎和101例TBM患者的资料,通过分析其34项临床和实验室参数,利用逻辑回归分析得出病程>5 d、病情分级Ⅱ 和Ⅲ级、脑脊液/血浆葡萄糖<0.5、脑脊液蛋白>100 mg/d L四个参数能够很好地对两者进行鉴别,诊断TBM敏感性和特异性为92%、94%。杨赛等[30]也采用同样的方法得出前驱症状持续时间>5 d、脑脊液与血浆葡萄糖比值<0.5、脑脊液氯化物浓度低于正常、脑脊液蛋白值>1 g/L是诊断TBM的灵敏性指标。
面对延误诊断和治疗所带来的致命后果,在缺乏病原学证据而又高度怀疑TBM的情况下,临床医生往往需要综合患者临床症状、实验室检查结果和当地结核流行病学情况进行经验性抗痨治疗。
综上所述,TBM是MTB经血行或其他途径播散到蛛网膜下腔,主要侵犯脑膜和脊髓膜的一种中枢神经系统感染性疾病,其具有高死亡率和致残率的特点。TBM诊断往往是“可能TBM”、“很可能TBM”,而抗结核药物大多在证实脑脊液中存在MTB前就已凭经验使用了,其疗效不一。近年来关于检测脑脊液ADA、IGRA及临床运算法则受到越来越多研究者的关注,虽然仍存在许多值得探索的问题,但在诊断TBM的敏感性和特异性方面取得了良好结果,提高了TBM早期诊断的准确性。随着这些方法的不断改进,有理由相信会有能够在各级各类医院广泛推广的方法应用于TBM的早期、快速诊断,为临床医生决策提供可靠的依据。
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R529.3
:A
:1006-2963(2014)06-0434-04
2014-05-11)
(本文编辑:时秋宽)
10.3969/j.issn.1006-2963.2014.06.014
江西省科技厅重点科技成果转移转化资助项目(20122BBI90018);江西省卫生厅“星火推广计划”资助项目(20136002);江西省科技厅科技支撑计划资助项目(20133BBG70020);江西省科技厅资助项目(2010BSA11300)
330006南昌大学医学院2012级研究生(文安);330006江西省人民医院神经内科(吴晓牧、张昆南)
张昆南,Email:zkn8@163.com