支气管肺泡灌洗液半乳甘露聚糖检测对侵袭性肺曲霉病诊断价值的meta分析

蔡开霞 周晶 曹薇 王胜昱

(西安医学院第一附属医院呼吸与危重症医学科，西安 710077)

侵袭性肺曲霉病(invasive pulmonary aspergillosis，IPA)，是侵袭性肺真菌病(invasive pulmonary mycosis，IPM)的一种，是指曲霉直接侵犯(而非寄生、过敏或毒素中毒)肺或支气管引起的急、慢性组织病理损害所导致的疾病，是肺曲霉病中最严重类型[1,2]

半乳甘露聚糖(GM)是曲霉菌特有的细胞壁多糖成份，当机体感染曲霉后，随着菌丝的生长，半乳甘露聚糖从薄弱的菌丝顶端释放出来，是曲霉感染后最早释放的抗原[3]。2003年5月美国食品和药品管理局(FDA)批准将酶联免疫吸附法(ELISA法)检测血液中半乳甘露聚糖抗原作为侵袭性曲霉病患者的诊断方法，结果可在3 h内获得，且将诊断界值确定为0.5[4]。2002年及2008年欧洲癌症研究和治疗组织/真菌研究组(EORTC/MSG)发表的关于侵袭性真菌感染的定义均支持将血液GM检测作为侵袭性真菌病的诊断手段，但建议诊断界值为1.5[5,6]，2007年Maertens等[7]发表的研究也证实将诊断界值由1.5降至0.5可将诊断的灵敏度升高21%，而诊断特异度仅下降7%。

随着研究的深入，学者发现检测支气管肺泡灌洗液半乳甘露聚糖(bronchoalveolar lavage fluid-galactomannan， BALF-GM)诊断侵袭性肺曲霉病的灵敏度及特异度均较血液GM高[8,9,13,17,20,22]。目前使用BALF-GM诊断侵袭性肺曲霉病在临床广泛应用。但就目前国内外发表的研究看，各研究间得出的最佳诊断界值差异较大。本研究拟通过meta分析探究BALF-GM诊断IPA的灵敏度及特异度，确定最佳诊断界值。

1 材料与方法

1.1 文献检索

由两名检索者，以支气管肺泡灌洗液(bronchoalveolar lavage fluid)、半乳甘露聚糖(galactomannan) 和侵袭性肺曲霉病(invasive pulmonary aspergillosis)为检索词，在Pubmed、EMBASE、OVID、Cochrane Library、中国知网(CNKI)、万方、中国生物医学(CBM)等数据库上检索自建库至2018年10月31日与本研究相关且不限制语言的文献。

1.2 纳入及排除标准

纳入标准 ①已公开发表的、可以获取全文的研究。②研究对象为怀疑为IPA的患者且均行BALF-GM检测，检测方法为ELISA法。③IPA的诊断标准采用2008年EORTC/MSG制定的IPA的诊断标准或类似标准。④诊断金标准阳性组为确诊和临床诊断IPA，阴性组为非IPA，排除拟诊IPA组。⑤数据资料完整，可提取四格表。

排除标准 ①研究对象和研究主题与本研究分析不符的文献。②报告信息太少以至无法使用或无法提取四格表的文献。③重复报道的文献。④将拟诊IPA纳入金标准阳性组或金标准阴性组的研究。

1.3 数据提取和文献质量评价

数据提取内容包括：第一作者、发表年份、原始数据来源的国家或地区、纳入研究的总人数、研究人群、男性占比、基础疾病、数据收集方法、诊断为IPA的人数(确诊+临床诊断)、非IPA人数、诊断界值、真阳性值、假阳性值、假阴性值、真阴性值等。将提取的数据内容依次填入预先制定完成的表格里。基础疾病中，慢性呼吸系统疾病包括：慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD) 、支气管扩张、肺结核、支气管哮喘等；免疫受损疾病包括：恶性血液病、异体造血干细胞移植、实体器官肿瘤、实体器官移植、自身免疫性疾病、长期激素治疗、粒细胞缺乏、HIV感染等；其他疾病包括：糖尿病、高血压、冠心病、慢性肝炎、肺动脉高压、肺栓塞、脑血管意外、溺水、近期患带状疱疹等；无表示无基础疾病。

使用Whiting等修订的诊断准确性研究的质量评估(quality assessment of diagnostic accuracy studies,QUADAS-2)工具来评估纳入的文献质量[10]。评价内容包括偏倚风险和适用性判断两方面，其中偏倚风险评估包含与病例选择、待评价诊断实验、金标准、流程和进展情况四方面相关的10个问题，以“是”“否”“不清楚”回答；判断偏倚时，当所有问题回答“是”时为低风险，当某个问题回答“否”时为高风险，其他情况判断为“不清楚”。适用性判断包含与病例选择、待评价诊断实验、金标准3方面相关的3个问题，以“高度担心”“轻度担心” “不清楚”回答[11]。

1.4 统计学方法

使用Review Manager 5.3软件对纳入的26篇文献进行质量评价，同时将不同诊断界值的指标输入后得出灵敏度与特异度的森林图。按MetaDiSc1.4软件录入数据要求，将整理好的数据输入软件中，行异质性检验，当I2≤50%，则认为无明显统计学异质性，选择固定效应模型进行meta分析；若I2>50%，则认为研究间有明显统计学异质性，选择随机效应模型进行meta分析。最后计算合并敏感度、特异度、阳性似然比、阴性似然比、诊断比值比、受试者工作特征(ROC)曲线下面积。

图1 文献纳入流程Fig.1 The flow chart of literature inclusion

2 结 果

2.1 纳入文献情况

初步检索出相关文献283篇，依据纳入及排除标准，通过阅读题目、摘要及全文，最终纳入符合该研究标准的文献26篇[12-37]，流程见图1。所有纳入文献，均以确诊+临床诊断IPA为金标准阳性组，以非IPA为阴性组，26项研究共包含7个诊断界值，最终获取71组数据。26项研究中有1项研究，将基础疾病为COPD患者和免疫受损及其他疾病患者分组分析[17]，在亚组分析时分开提取，获取到两组数据。被纳入文献的基本信息见表1。26项研究共纳入2861名疑似IPA的患者，最终诊断为IPA(确诊+临床诊断)的患者679名，诊断为非IPA的患者1860名。71组数据中7个不同诊断界值下的真阳性值(TP)、假阳性值(FP)、假阴性值(FN)、真阴性值(TN)、灵敏度(SEN)和特异度(SPE)各自的数值，以及灵敏度(SEN)和特异度(SPE)的森林图，结果见图2。26篇文献质量评估的结果，包括总体质量评估结果及每项研究的质量评估结果见图3。

图2 各研究中不同诊断界值下的真阳性值、假阳性值、假阴性值、真阴性值，和灵敏度、特异度及其森林图Fig.2 TP,FP,FN,TN,SEN,SPE in different cut-off

表1 纳入文献的基本信息

图3 26项研究的文献质量评价结果Fig.3 The result of quality assessment in 26 studies

2.2 meta分析的结果

全部纳入研究的meta分析 本研究纳入26项研究均包含BALF-GM诊断界值为0.5时的数据，使用meta-DiSc进行整体合并分析，最终合并的SEN为0.87(95%CI 0.84～0.89)，SPE为0.79(95%CI 0.77～0.81)，阳性似然比(PLR)为4.60(95%CI 3.49～6.05)，阴性似然比(NLR)为0.19(95%CI 0.14～0.25)，诊断比值比(DOR)为38.84(95%CI 22.99～52.81)，集成受试者工作特征(SROC)曲线下面积(AUC)为0.92(95%CI 0.90～0.95)。

不同诊断界值的meta分析 分别分析计算BALF-GM在0.8、1.0、1.5、2.0、2.5、3.0不同诊断界值时，各自合并的SEN、SPE、PLR、NLR、DOR，同时分别绘制SROC曲线，并比较不同诊断界值的SROC曲线下面积(AUC)，最终比较得出当诊断界值为1.0时SROC曲线下面积(AUC)最大为0.94(95%CI 0.93～0.97)，结果见图4。

不同基础疾病的亚组meta分析 纳入的26项研究间存在异质性，考虑基础疾病对结果的影响，分别对不同基础疾病的患者行亚组分析。对3项基础疾病为慢性呼吸系统疾病的研究，6项基础疾病为免疫受损疾病且研究人群为成人的研究分别行亚组分析。慢性呼吸系统疾病组有3项研究、7组数据，合并的SEN为0.84(95%CI 0.73～0.92)，SPE为0.83(95%CI 0.78～0.87)，PLR为7.07(95%CI 2.77～17.99)，NLR为0.19(95%CI 0.14～0.25)，DOR为36.50(95%CI 14.42～92.39)，SROC曲线下面积(AUC)为0.93(95%CI 0.88～0.97)。成人免疫受损疾病组有6项研究、13组数据，合并的SEN为0.82(95%CI 0.78～0.86)，SPE为0.91(95%CI 0.88～0.93)，PLR为7.68(95%CI 5.80～10.16)，NLR为0.24(95%CI 0.16～0.36)，DOR为41.85(95%CI 27.34～64.06)，SROC曲线下面积(AUC)为0.94(95%CI 0.92～0.97)。

图4 不同诊断界值下的SROC曲线.4a:当界值为1.0时，SROC曲线下面积是0.94(95% 可信区间0.93～0.97)；4b: 当界值为0.8时，SROC曲线下面积是0.90(95% 可信区间0.84～0.95)；4c: 当界值为1.5时，SROC曲线下面积是0.92(95% 可信区间0.83～0.98)；4d: 当界值为2.0时，SROC曲线下面积是0.94(95% 可信区间0.84～0.97)；4e: 当界值为2.5时，SROC曲线下面积是0.87(95%可信区间0.84～0.89)；4f: 当界值为3.0时，SROC曲线下面积是0.91(95%可信区间0.86～0.97)Fig.4 The SROC curve in different cut-off. 4a: When cut-off is 1.0,the AUC of SROC is 0.94 (95% CI 0.93-0.97);4b: When cut-off is 0.8,The AUC of SROC is 0.90 (95% CI 0.84-0.95);4c: When cut-off is 1.5,The AUC of SROC is 0.92 (95% CI 0.83-0.98);4d: When cut-off is 2.0,The AUC of SROC is 0.94 (95% CI 0.84-0.97);4e: When cut-off is 2.5,The AUC of SROC is 0.87 (95% CI 0.84-0.89)4f: When cut-off is 3.0,The AUC of SROC is 0.91 (95% CI 0.86-0.97)

3 讨 论

曲霉菌属于丝状真菌，在自然界普遍存在，吸入真菌孢子是真菌进入人体最常见的途径，鼻窦和肺部是临床中最常见的侵犯部位[38]。曲霉菌侵犯肺部后将会导致侵袭性肺曲霉病(invasive pulmonary aspergillosis,IPA)、慢性肺曲霉病(chronic pulmonary aspergillosis,CPA)和变应性支气管肺曲霉病(allergic bronchopulmonary aspergillosis,ABPA)等，其中侵袭性肺曲霉菌病病死率高，且诊断困难[39]。2008年EORTC/MSG更新了包括侵袭性曲霉病(invasive aspergillosis,IA)在内的侵袭性真菌感染的诊断标准，确诊需有微生物和/或组织病理证据[6]，然而在临床中很多患者中难以获取病理标本，而微生物结果获取延迟且培养阳性率低，导致治疗滞后，从而增加了IPA的病死率，且这种情况在非免疫抑制疾病患者中更常见，特别是在患有慢性呼吸系统疾患者群中[40,41,42,43]。

BALF-GM作为诊断IPA的一个易获取、诊断灵敏度和特异度均较高的指标，目前在临床中广泛使用。2016年美国感染病学会(Infectious Disease Society of America,IDSA)曲霉病指南强烈推荐在成人和儿童恶性血液病和异体造血干细胞移植患者中将BALF-GM作为诊断IA的精确标记物[38]。同时总结出BALF-GM诊断IA敏感率超过70%，即便已接受抗真菌治疗，其敏感性仍然高于培养[38]，因此BALF-GM在临床中的价值极高。本研究纳入的26项关于BALF-GM对IPA诊断准确性的研究，当诊断界值为0.5时，最终合并的灵敏度、特异度、阳性似然比、阴性似然比、诊断比值比分别为0.87、0.79、4.6、0.19、38.84，说明BALF-GM为0.5时，漏诊率为13%，误诊率为21%，正确诊断IPA是错误诊断IPA的4.6倍，错误诊断IPA是正确诊断IPA的0.19倍，即BALF-GM区分IPA患者和非IPA患者的能力强。本研究得出的结果与2012年Zou 等[8]关于BALF-GM诊断IA的系统回顾和meta分析相比，在诊断界值同为0.5时，合并的灵敏度相同，合并的特异度偏低，合并的DOR亦偏低，分析原因考虑纳入人群基础疾病不同，Zou等纳入的研究的人群基础疾病均为免疫受损患者，而本研究纳入的人群包括免疫受损患者、慢性呼吸系统疾病、糖尿病、肝硬化、慢性肝炎、溺水等非免疫受损患者及无基础疾病的综合患者。现在有越来越多的报道发现在无基础疾病和免疫功能正常的患者中发生IPA，死亡率较高[44,45,46]。

本研究纳入的26项研究包含7个诊断界值，通过比较不同诊断界的值SROC曲线下面积(AUC)，发现在BALF-GM为1.0时AUC最大，为0.94(95%CI 0.93～0.97)，即在BALF-GM为1.0时区分IPA与非IPA的能力最强。这与Zou[8]、王俊玲[9]等关于BALF-GM诊断IPA的meta分析的结果是一致的。因此从目前的研究结果来看，不论是免疫功能正常的还是免疫功能受损的患者，当BALF-GM值≥1.0时，应高度怀疑IPA的可能。

考虑纳入人群的异质性，本研究对不同基础疾病患者进行亚组分析。结果发现，基础疾病为免疫功能受损组患者的各项值均较基础疾病为慢性呼吸系统疾病组患者高，说明BALF-GM对免疫功能受损患者的诊断价值更高，这与2016年IDSA关于曲霉病管理的推荐意见也是一致的[38]。近年来大多数关于IPA的研究都集中在恶性血液病、异体造血干细胞移植、实体器官移植、实体器官肿瘤及化疗、自身免疫性疾病、接受激素治疗的等免疫受损患者，但目前IPA在非中性粒细胞缺乏、非免疫抑制患者中的发病率正在增加，例如COPD患者、支气管扩张、肺纤维化、流感感染、溺水后、入住ICU等患者，期待有更多的研究在慢性呼吸系统疾病及非免疫缺陷患者中进行。

从目前研究来看，BALF-GM诊断IPA存在较大异质性的另一个原因为灌洗液的获取方式，在本研究中纳入的26项研究中，大部分研究未交代如何获取BALF，灌洗的量，回收的情况，是否存在稀释等情况，因此亟需统一灌洗液留取标准。周黎明等[47]提出了内参标化的BALF-GM诊断IPA可以提高诊断准确性，降低假阳性及假阴性的比率，从而更早期、准确地诊断出IPA，尽早治疗，降低病死率。

4 结 论

本研究认为在BALF-GM 为1.0时，诊断IPA的效率最高，建议将1.0作为BALF GM诊断IPA的最佳临界值。但目前已发表的各项研究间异质性较大，分析主要原因为基础疾病不同、支气管肺泡灌洗液质和量的不统一，因此需要更多的研究来探索如何更高效准确地使用BALF-GM这个能有效诊断IPA的辅助指标。