联合检测生物学标志物对肺栓塞的临床意义

徐 慧 李媛媛 赵登峰

(南阳医学高等专科学校第一附属医院，河南 南阳 473058)

引言

肺栓塞(pulmonary embolism，PE)，是由血栓、羊水、空气、肿瘤细胞等各种栓子阻塞肺动脉或其分支引发肺循环和呼吸功能障碍的一组综合征。目前，肺栓塞的发病率较高，年发病率为1‰～1.5‰[1]。根据ICOPER报导，急性肺栓塞3个月的全因死亡率为15.3%，其中45.1%的患者直接死于肺栓塞，而且大约75%的患者死于住院早期[2]，主要原因是由于人们对肺栓塞的认识、诊断、治疗及预防水平等都还存在着一定的限制，很难做到早期预防、及时诊断和正确治疗，因此探索肺栓塞诊断、治疗、预防有着重大的临床意义。肺栓塞确诊困难主要是由于其发病过程和临床表现无明显特异性，往往需要多层螺旋CT肺动脉造影联合确诊。此外，肺栓塞患者常伴有高血压、冠心病等慢性疾病，使肺栓塞的临床表现更为复杂，辅助检查的敏感性及特异性均较低，使其在临床检出率偏低，漏诊病例多，故根据患者症状、体征、相关检验指标及时判断患者是否为肺栓塞意义重大。

肺栓塞的一般临床表现为肺动脉高压、右心功能不全、休克、低血压等，还可引起血清酶学的变化，比如在临床上被大家熟知的肌钙蛋白(cTn)、脑尿钠肽(brain natriuretic peptide, BNP)等，这对多种心脏疾病的诊断及其危险分层等均具有重要参考[3]。血浆D-二聚体和血气分析结果与肺栓塞的发生、发展及患者病情等密切相关[4-5]，同时C反应蛋白(C reactive protein，CRP)、纤维蛋白原、肌酸激酶(creatine kinase，CK)、肌酸激酶同工酶(creatine kinase-MB，CK-MB)、谷草转氨酶(aspartate transaminase，AST)、乳酸脱氢酶(lactate dehydrogenase，LDH)、血小板分布宽度的变化也与肺栓塞密切相关[6-8]。

本研究尝试探讨不同指标联合检测在肺栓塞患者中的应用价值，旨在为肺栓塞的临床应用提供一定的参考依据，进一步明确血清学指标在肺栓塞病情评估及指导治疗中的重要临床意义。

1 材料与方法

1.1 病例资料

收集2009年1月—2013年6月在我院呼吸科、心内科、急诊科及介入科住院治疗的肺栓塞患者共180例，其中男性94例、女性86例，年龄30～79岁，平均年龄(50.59±15.28)岁。入选患者均符合2011年美国肺栓塞诊治指南中的有关诊断标准[9]：入选病例均有心电图、动脉血气、X线胸片、放射性核素肺通气-灌注扫描、胸部增强CT，并结合临床病史、症状及体征确诊。排除标准见参考文献[6]：健康对照组从同期本院健康体检人群中随机选用150例，男85例、女65例，年龄28～75岁，平均(51.45±14.26)岁。两组一般资料比较，差异无统计学意义，具有可比性。入选者所行相关检查均已征得患者及其家属同意,并签署相关知情同意书。

1.2 检测方法

标本采集：患者入院后在未吸氧状态下采集动脉血气标本，采用美国GEM3000血气分析仪，15 min内检测完成。入院后翌日清晨抽取空腹静脉血20 mL，分别置于洁净真空管内用于各方生物学指标的检测。

患者入院即进行动脉血气分析、BNP(免疫发光法,美国雅培i2000SR仪器)、肌钙蛋白(夹心法原理)及D-dimer(免疫比浊法,日本SYSMEX CA1500全自动凝血仪)等检查，正常值范围可参照各试剂盒说明书。

所测量的12种指标为：血浆D-二聚体(D-dimer)、脑尿钠肽(brain natriuretic peptide，BNP)、动脉血压分压(partial pressure of oxygen，PaO2)、心肌肌钙蛋白I(cardiac troponin I，cTnI)、C反应蛋白(C reactive protein，CRP)、纤维蛋白原(fibrinogen，Fbg)、肌酸激酶(creatine kinase，CK)、肌酸激酶同工酶(creatine kinase-MB，CK-MB)、谷草转氨酶(aspartate transaminase，AST)、乳酸脱氢酶(lactate dehydrogenase，LDH)、血小板分布宽度(platelet distribution width，PDW)、心肌肌钙蛋白T(cardiac troponin T，cTnT)。

1.3 统计学方法

1.4 支持向量机

用Matlab软件中的支持向量机算法建模，从准确度、敏感性和特异性3个方面评价模型。全部病例分两类，第一类为肺栓塞患者，第二类为健康对照(类别标签分别为0和1)，随机选取第一类160例、第二类130例作为训练集，由训练集数据建立SVM模型，将剩余20例第一类及20例第二类作为测试样本，输入SVM模型进行训练及仿真，纳入变量进行建模。TN(真阴性)，表示模型判断与实际情况均为肺栓塞组的患者数；TP(真阳性)，表示模型判断与实际情况均为健康对照组的患者数；FN(假阴性)，表示模型判断为肺栓塞组患者，实际情况为健康对照组的患者数；FP(假阳性)，表示模型判断为健康对照组患者，实际情况为肺栓塞组的患者数)。

准确性 (accuracy，ACC)=

2 结果

2.1 生物学指标检测结果

肺栓塞组及健康对照组的生物学指标检查结果如表1所示，12种生物学指标除了PaO2，其余11种在肺栓塞组中的检测水平均显著高于健康对照组的检测水平(P<0.05)。

2.2 Logistic回归

以上述12个指标为协变量，以有无肺栓塞为应变量，然后采用向前法做逐步Logistic回归分析，其结果见表2。其中，有5个指标被选入Logistic回归

表1 肺栓塞患者12种生物学指标的检测结果

注：*表示与对照组相比，差异达到显著水平，P<0.05。

Note: * indicates that the difference is significant compared with the control group,P<0.05.

表2 肺栓塞的Logistic分析结果Tab.2 Logistic analysis results of pulm onary embolism

方程的自变量，即D-二聚体、BNP、cTnI、纤维蛋白原和血小板分布宽度，均P<0.05，表明该5个指标与肺栓塞的发生显著相关，具体偏回归系数及P值详见表2。

2.3 ROC曲线

上述5个指标单独检测的ROC曲线见图1，该ROC曲线下的面积见表3。由表3可知，D-二聚体、BNP、cTnI、纤维蛋白原和血小板分布宽度单独检测的AUC分别为0.828、0.747、0.773、0.697、0.760，P值均小于0.01，结果表明这5个指标的分布宽度对肺栓塞均有一定的诊断价值，但价值有限。

2.4 支持向量机模型

纳入筛选变量、全部变量的仿真结果分别见图2、3。其中，○表示实际测试集分类，*表示预测测试集分类，如○和*重合，即●，则表示预测正确。

由图2可知，TP=16，FP=2，TN=18，FN=4，计算得出支持向量机模型的准确度、特异性和敏感性分别为85.0%、90.0%和80.0%；由图3可知，TP=16，FP=6，TN=14，FN=4，纳入全部变量时其准确度、特异性和敏感性分别为70.0%、70.0%和80.0%。结果表明，纳入筛选变量时SVM模型的准确度、敏感性和特异性优于纳入全部变量时SVM模型的指标。

图1 ROC曲线分析Fig.1 ROC curve

表3 ROC曲线下面积Tab.3 Areas under ROC curve

图2 纳入筛选变量的SVM模型仿真结果Fig.2 Simulation results of SVM model including selected variables

图3 纳入全部变量的SVM模型仿真结果Fig.3 Simulation results of SVM model including all variables

3 讨论和结论

目前，肺血栓栓塞症已经严重危害到人类健康，其发病率仅次于冠心病、高血压等常见的心血管疾病。我国肺栓塞的死亡率居高不下，除了与我国的医疗保障水平的现状有关之外，其重要原因主要是肺栓塞的发病往往不出现任何症状，导致其流行病学很难确定，往往是由于偶然因素被确诊[10-12]，这给患者的治疗和预后都造成了不利的影响。

本研究通过Logistic回归分析，筛选出来特异性较高的肺栓塞生物学指标，分别为D-二聚体、BNP、cTnI、纤维蛋白原和血小板分布宽度。D-二聚体是纤维蛋白单体发生纤溶过程中的一种特异性标记物，即在有活化的血栓形成及纤维溶解的生物机体血管内，其水平将会显著升高。它的形成过程主要是：纤维蛋白单体经活化因子XIII交联后，再经纤溶酶水解产生一种特异性降解产物[13]。D-二聚体在肺栓塞的临床诊断价值早已得到肯定，具有灵敏度高的特点，在急性肺栓塞的初筛中有很高的价值，但易受到外部因素的影响。因此，联合D-二聚体及其他标志物对肺栓塞进行检测意义重大。

BNP是心室功能障碍的敏感指标，近年来对其进行测定逐渐成为肺栓塞的研究热点[14]；心肌肌钙蛋白I是心肌损伤的高度敏感和特异的标志物，只要心肌微小的损伤，心肌肌钙蛋白I就会升高，近期一些实验研究与临床研究均发现，急性肺栓塞患者的血浆cTnI浓度出现升高的现象[15]；纤维蛋白原是监测机体凝血与纤溶系统十分有意义的实验指标，并对血栓性疾病的诊断、疗效的观察具有重要的参考价值[16]。在本研究中，肺栓塞患者的这3项指标均显著高于健康对照组的指标，具有一定的临床意义。同时，由于血小板的激活和聚集是肺栓塞血栓形成过程中的最主要的使动因素，因此血小板的功能变化对于肺栓塞患者的病理生理过程有着直接或间接的关系。血小板分布宽度是临床运用比较广泛的、反映血小板体积差异性的重要参数，其检测方便快捷[17]。本研究的结果表明，血小板分布宽度与肺栓塞之间存在一定的相关性，这将为临床医生特别是基层医生在肺栓塞诊断和治疗方面提供帮助。

Logistic回归分析筛选出的生物学指标(D-二聚体、BNP、cTnI、纤维蛋白原和血小板分布宽度)，单一指标诊断肺栓塞价值有限，AUC均为超过0.85，因此联合诊断十分有必要。本研究基于筛选出的这5项指标，建立了支持向量机的诊断模型，该模型的准确度、特异性和敏感性分别为87.5.0%、90.0%和85.0%，而纳入全部变量时，支持向量机的准确度、特异性和敏感性分别为77.5%、75.0%和80.0%。可见，筛选合适的特征子集不仅可以简化模型，还可以提高模型的诊断效能。目前，预测肺栓塞常用的评分系统有Wells评分和修正的Geneva评分。Wells评分包括癌症活动、卧床不起或4周内有过大手术、咯血等，修正的Geneva评分包括年龄大于65岁、既往深静脉血栓形成/肺栓塞病史、1个月内外科手术或骨折等。这两种评分系统对肺栓塞的危险度进行了分级，但对于某些变量的判断具有较强的主观性，仍需实验室诊断来进一步确诊[18]。纳建荣等的研究显示，Wells评分诊断肺栓塞的特异性和敏感性分别为73.4%和88.8%[19]。王华启等在肺栓塞诊断中应用了D-二聚体和纤维蛋白原的联合检测，特异性为60.4%，敏感性为97.9%[20]。本研究建立的支持向量机肺栓塞预测模型大大提高了诊断的特异性，综合来看优于前述所建的肺栓塞诊断方法。

生物学指标联合检测互为补充，弥补了单项检测的不足，可明显提高肺栓塞的正确诊断率。但总的来说对肺栓塞的诊断和治疗后疗效评价还存在一定的局限性，还有待筛选更有意义的指标联合检测来广泛应用于临床。诊断模型也仅作为一种辅助诊断工具，并不能完全替代医师进行诊断，临床上仍需要各方面进行综合判断。