急性一氧化碳中毒后迟发性脑病预测因子的研究

李晟 陈潜妙 池学锋 刘伟

急性一氧化碳中毒（acute carbon monoxide poisoning，ACMP）昏迷患者在意识清醒后的2～60d假愈期内约10%～30%可发生ACMP后迟发性脑病（delayed encephalopathy after ACMP，DEACMP），该病主要表现为以急性痴呆为主的神经精神症状，致残率高。DEACMP中枢神经损伤机制与众多因素相关，包括中毒环境、治疗方案及遗传因素。前期研究提示低氧诱导因子-1α（hypoxia inducible factor-1α,HIF-1α）基因多态性与一氧化碳中毒患者中枢神经损伤具有一定的相关性[1]，多种脑特异性蛋白表达水平也与ACMP病情相关[2]。虽然判断DEACMP的指标层出不穷，但每个指标各有其优缺点，单一指标很难同时兼顾灵敏度、特异度和准确度。本研究分析DEACMP的临床、基因及神经生化标志物等因素，探讨DEACMP的预测因子，现将研究结果报道如下。

1 对象和方法

1.1 对象 选择2013年1月至2017年12月本院收治的ACMP患者189例，男82例，女107例，年龄22～81（52.12±13.81）岁。DEACMP 国家颁布的《职业性ACMP诊断标准及处理原则》诊断标准[3]：ACMP意识障碍恢复后，经过60d的“假愈期”之后90d内再次出现以下临床表现：（1）精神及意识障碍（痴呆、木僵、谵妄状态或去皮质状态）；（2）锥体外系神经障碍（震颤麻痹综合征的表现）；（3）锥体系神经损害（偏瘫、病理反射阳性或二便失禁）；（4）大脑皮质局灶性功能障碍（如失语、失明或出现继发性癫痫）。CT或MRI检查可发现双侧苍白球对称性病灶和大脑白质广泛脱髓鞘改变；脑电图检查可发现中度和重度广泛性异常。根据这一标准将189例患者分为DEACMP组（37例）及无DEACMP组（152例），纳入标准：（1）诊断标准参照；（2）病例资料完整。排除标准：（1）合并各种病因的脑卒中、严重心肺脑疾病、脏器功能衰竭及恶性肿瘤的患者；（2）昏迷、死亡及治疗过程中主动要求退出该研究项目者。本研究经医院伦理委员会批准，所有患者签署知情同意书。

1.2 方法

1.2.1 一般资料及辅助指标的比较 记录患者性别、年龄、中毒时间、昏迷持续时间（从发现昏迷至意识清楚的时间）。入院当天急诊查碳氧血红蛋白；次日常规检测肝肾心功能、血常规、S－100B、神经元特异性烯醇化酶（NSE）、髓鞘碱性蛋白（MBP）。入院第 2～7天行头颅MRI检查并由2位高级职称的影像科医师记录分析影像学资料，入院初期头颅MRI异常主要表现[4]为：（1）双侧皮质和（或）皮质下白质损害为主；（2）双侧基底核（主要为双侧苍白球）损害；（3）皮质下白质和（或）侧脑室周围白质与基底核同时受损害。MRI改变多为双侧对称性，点状、斑片状或融合病灶，T1WI呈低信号，T2WI、T2WI－FLAIR、DWI呈高信号，记录为入院初期头颅MRI异常。

1.2.2 HIF－1α基因SNP的选择基因多态性检测 抽取5ml静脉血EDTA抗凝，提取DNA。选取HIF－1α基因具有代表性的SNPs位点共4个（rs3783752、rs4899056、rs1957757、rs10873142）。使用 Primer 5.0 设计引物，采用直接测序方法读取个体的基因型（表1）。

表1 HIF基因SNPs位点分型所用引物及测序引物

1.3 统计学处理 采用SPSS20.0统计软件。计数资料以百分率表示，比较采用χ2检验。符合正态分布的计量资料以表示，组间比较采用t检验。采用单因素分析法筛选出DEACMP的影响因素，采用二分类非条件logistic回归分析独立预测因子，将有统计学意义的因素作为自变量，通过二分类非条件logistic回归分析筛选自变量，并建立DEACMP预测模型。判断模型拟合能力的指标采用ROC曲线AUC、一致率，Youden指数=灵敏度+特异度－1，根据最大Youden指数确定最佳临界点。P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组患者一般资料及NSE、S－100B、MBP、动脉血乳酸含量比较 见表2。

由表2可见，与无DEACMP组比较，DEACMP组年龄大，昏迷持续时间长，高压氧治疗疗程短，入院初期头颅 MRI异常发生率高，NSE、S－100B、MBP、乳酸水平均较高，差异均有统计学意义（均P＜0.05）。

2.2 两组患者HIF－1α基因4个多态性位点的基因型分布频率比较 见表3。

表2 两组患者一般资料及NSE、S-100B、MBP、动脉血乳酸含量比较

由表3可见，与无DEACMP组比较，DEACMP组rs4899056基因型分布频率比较，差异有统计学意义（P＜0.05），余基因型比较差异无统计学意义。

2.3 DEACMP独立预测因子的单因素和logistic回归分析 见表4、5。

表3 两组患者HIF-1α基因4个多态性位点的基因型分布频率比较[例（%）]

表4 多指标联合预测DEACMP的logistics回归模型各协变量的赋值

表5 多指标作为协变量同时代入logistics回归方程预测DEACMP的结果

由表4、5可见，各协变量的赋值情况DEACMP的预测模型：logit（p）=－5.81+1.236X1－1.995X2+1.333X3+1.195X4+0.058X5其中昏迷持续时间、入院初期头颅MRI异常表现、NSE、年龄为危险因素（OR=3.44、3.79、3.30、1.06），HIF－1α 基因（rs4899056）多态性 TT 基因型为保护因素（OR=0.17）。

2.4 logistic回归模型拟合能力分析及最佳临界点确定见图1。

由图1可见，ROC曲线分析显示，logistic回归模型拟合能力 ROC 曲线 AUC 为 0.88，95%CI：0.82～0.93，标准误为0.03（P＜0.01）。该模型拟合能力较高，根据ROC曲线，灵敏度为0.79，特异度为0.86；最大Youden指数为0.65，对应的预测概率为0.49，确定该点为最佳临界点。

图1 logistic回归模型预测价值的ROC曲线

3 讨论

DEACMP是指ACMP经过2～60d表现正常或接近正常的“假愈期”后再次出现神经精神症状[5]。突然出现以痴呆、精神和锥体外系症状为主的功能障碍。目前DEACMP发病机制尚不清楚，普遍认为ACMP性脑病是由于缺血缺氧导致脑组织坏死并激发严重免疫反应性髓鞘受损。

DEACMP的发生难以预测，且预后较差，是当前临床领域的难题，本研究建立一个基于logistic回归分析的数学预测诊断模型。单因素分析显示年龄、MRI异常发生率、昏迷持续时间、行高压氧治疗疗程、入院时NSE、S－100B、MBP、动脉血乳酸含量、HIF－1α 基因（rs4899056）基因型分布频率均是DEACMP的影响因子。在方法学上，统计学者Pepe[6]最先报道了使用logistic回归模型拟合多项指标建立新的联合预测因子的方法。但该方法目前在国内报道较少，国内大多数研究仍停留在使用单一指标对预后进行判断的阶段。近年来，关于神经生化标志物研究较多，王继刚[2]研究提示，NSE特异地存在于大脑神经元和神经内分泌细胞中，是判断中枢神经细胞坏死的客观指标；S－100B是一种酸性钙结合蛋白，在中枢神经系统胶质细胞分布广泛，由于其半衰期短、特异度高，因此认为是一种高敏感度、有效地判断中枢神经损害的生化标志物；MBP是神经组织所特有的膜蛋白组分，是中枢神经系统损害和急性脱髓鞘的特异度生化指标[7]。但是，这些指标在灵敏度、特异度、准确度上存在不同程度的缺陷，更多的基础研究也仅仅在动物实验上进行[8]。其次，在前期对HIF－1α基因多态性研究的基础上[1]，本课题再次对ACMP患者数据进行深层分析，提示rs4899056基因型分布频率，DEACMP组TT基因型分布频率较无DEACMP组低，考虑HIF-1α基因rs4899056位点的变异与ACMP中枢神经脱髓鞘损伤及DEACMP的发生有一定影响，基因变异引起相关编码蛋白的氨基酸序列改变，影响相关HIF蛋白功能表达的稳定性和功能，为DEACMP发生的独立预测因子之一。

本研究通过基因遗传联合多预测因子构建logistic回归模型，分析DEACMP影响因素，为使模型更具针对性，建立基于基因多态性和临床资料及各项指标等多项影响因素风险模型，该模型预测DEACMP的能力较高，AUC达到0.875，其中昏迷持续时间、入院初期头颅MRI异常、NSE、年龄为危险因素。数据权重最大的预测因素为入院初期MRI异常表现，目前MRI中对于DEACMP的诊断价值较大的是DWI。因其对检测缺血缺氧所致的组织细胞毒性水肿非常敏感，且可以量化中枢神经损害的程度。

综上，本研究认为DEACMP的发病危险因素与年龄增长、昏迷时间、入院初期头颅MRI检查显示DWI高信号以及HIF-1α基因及神经生化标志物等因素有关，早期积极的高压氧治疗，可以减少DEACMP的发生率。结合本研究通过基因遗传联合多预测因子构建logistic回归模型，当个体将其危险因素的状况代入所建立的logistic回归模型时如果计算的概率≥0.49时，即可对ACMP个体进行DEACMP预警,提示应加强并提供有效的个体治疗策略。