血清NGAL与Fetuin A对脓毒症患者28天死亡的预测价值

汪德聪， 高 见， 张 华， 张姝红， 李 倩

脓毒症是一种由细菌感染引起机体炎性反应，从而导致急性组织器官功能障碍的全身性炎症反应综合征，其进展迅速，发病率和病死率较高[1]。不及时诊治可发展为严重脓毒症、脓毒性休克、多器官功能障碍综合征等，继发急性肾损伤、心功能障碍等多种疾病，甚至导致死亡，严重危害患者的生命健康[2]。脓毒症的发生和发展受到社会、经济、教育、医疗环境等多种因素的影响，其发病率在不同国家和地区之间具有一定差异[3]。脓毒症的发病涉及多个系统的相互作用，发病机制较为复杂，有待进一步研究。寻找安全可靠的生物标志物对改善患者预后具有一定的必要性。中性粒细胞明胶酶相关脂质运载蛋白(neutrophil gelatinase-associated lipocalin，NGAL)最早在中性粒细胞内的过氧化物酶颗粒中发现，是脂质运载蛋白超家族的成员，已有研究表明NGAL是脓毒症患者28 d死亡的可靠预测因子[4-5]。胎球蛋白A(Fetuin-A)是一种钙化抑制剂，在机体的代谢过程中引起炎症反应[6]。NGAL对脓毒症预后具有一定的预测作用，但是对病情程度的预测特异性不高[7]，而Fetuin A用于预测脓毒症鲜有报道。本研究旨在探讨血清NGAL和Fetuin A对脓毒症患者预后的影响并结合其他临床指标分析患者28 d死亡的危险因素，以期为脓毒症患者的诊治提供参考。

1 资料与方法

1.1研究对象

选取2018年2月至2020年12月我院收治的脓毒症患者163例作为研究对象，其中男性104例，女性59例，平均年龄(59.78±18.63)岁。感染部位：肺部感染98例，腹腔感染32例，泌尿系统感染13例，皮肤或软组织感染8例，其他感染12例。本研究通过我院伦理委员会批准(编号：[2017]NMGE-242)，所有患者或家属均知悉治疗情况并签署知情同意书。

纳入标准：①18岁<年龄<90周岁；②符合《2012国际严重脓毒症及脓毒性休克诊疗指南》[8]中关于脓毒症的诊断标准；③临床资料完整；④依从性高，配合治疗。

排除标准：①恶性肿瘤；②原发性免疫功能缺陷；③需进行急诊手术；④入院24 h内死亡或自动出院；⑤妊娠期或哺乳期。

1.2资料收集 入院24 h内收集患者的基础资料，包括年龄、性别、体重指数(body mass index，BMI)、序贯器官衰竭评分(sequential organ failure assessment，SOFA)、急性生理学与慢性健康状况评估系统Ⅱ(acute physiology and chronic health evaluation，APACHEⅡ)评分、白细胞计数、红细胞比容、血小板、C-反应蛋白(C-reactive protein，CRP)、血尿素氮(blood urea nitrogen，BUN)、降钙素原(procalcitonin，PCT)、D-二聚体、NGAL、血肌酐(serum creatinine，SCr)、乳酸(lactic acid，Lac)、Fetuin A、中性粒细胞与血小板比值、血小板与淋巴细胞比值。通过电话、微信等方式随访28 d，终点事件为全因死亡。根据28 d生存情况将患者分为生存组(n=120)和死亡组(n=43)。

1.3诊断标准

1.3.1 脓毒症诊断标准[8]①体温>38 ℃或<36 ℃；②呼吸速率>20次/min或血气分析<32 mm Hg；③心率>90次/min；④白细胞计数数>12.0×109/L或<4.0×109/L或不成熟细胞增加>10%。具备上述两条或两条以上即可判定为脓毒症。

1.3.2 SOFA评分标准[9]SOFA评分分别从呼吸系统、血小板计数、胆红素、循环系统功能、格拉斯哥昏迷量表评分、肾脏功能6个方面对患者进行评分，每个方面分值各占0～4分，总分24分。当SOFA评分≥2分时，提示患者可能出现器官衰竭的急性变化，分数越高，预后越差。

1.3.3 APACHEⅡ评分标准[10]APACHEⅡ评分包括急性生理学评分、年龄评分、慢性健康状况评分，各部分分值为20、20、10分，总分共50分，分值越高病情越严重。

1.4检测方法 受试者于入院后的第1、3、5天无菌条件下采集空腹静脉血5 mL，室温下以3000 r/min离心5 min，取血清于-20 ℃冰箱保存，以待检测。采用全自动生化分析仪测定白细胞计数、红细胞比容、血小板计数、SCr、BUN，采用免疫荧光层析法检测PCT，采用免疫比浊法检测D-二聚体，采用血气分析仪检测Lac，采用酶联免疫吸附 ELISA 法测定血清CRP、NGAL、Fetuin A，其中CRP试剂盒购于武汉默沙克生物科技有限公司，NGAL试剂盒购于美国R&D公司，Fetuin A试剂盒购于赛默飞世尔科技有限公司。

2 结果

2.1基础资料比较 生存组白细胞计数、红细胞比容、血小板计数和血小板与淋巴细胞比值高于死亡组，SOFA评分、APACHEⅡ评分、PCT、D-二聚体、NGAL、SCr、Lac、Fetuin A水平和中性粒细胞与血小板比值低于死亡组，差异有统计学意义(P<0.05)；两组患者性别、年龄、BMI、血小板、CRP、BUN差异无统计学意义(P>0.05)。见表1。

表1 两组脓毒症患者基础资料分析结果

2.2影响脓毒症患者28 d死亡的危险因素分析 将差异有统计学意义的因素纳入多因素Cox回归分析模型，使用训练集数据进行分析。SOFA评分≥2分、APACHEⅡ评分≥18分、PCT≥30 ng/mL、D-二聚体≥2.35 mg/L、NGAL≥350 mg/L、SCr≥410 μmol/L、Lac≥2 mmol/L、Fetuin A≥0.3 g/L是脓毒症患者28 d死亡的危险因素，白细胞计数≥12×109/L、红细胞比容≥30%、血小板计数≥175×103/μL是保护性因素(P<0.05)。见图1。

注：SOFA为序贯器官衰竭评分；APACHEⅡ为急性生理学与慢性健康状况评分Ⅱ；PCT为降钙素原；NGAL为中性粒细胞明胶酶相关脂质运载蛋白；SCr为血肌酐；Lac为乳酸；Fetuin A为胎球蛋白A；*P<0.05

2.3构建脓毒症患者28 d死亡风险预测模型 利用训练组数据构建预测脓毒症患者28 d死亡的XGboost学习模型，得到11个预测因素，其预测能力由大到小依次为NGAL、Fetuin A、PCT、APACHEⅡ、SOFA、SCr、Lac、D-二聚体、血小板计数、白细胞计数、红细胞比容。见图2。

注：1为中性粒细胞明胶酶相关脂质运载蛋白；2为胎球蛋白A；3为降钙素原；4为急性生理学与慢性健康状况评分Ⅱ；5为序贯器官衰竭评分；6为血肌酐；7为乳酸；8为D-二聚体；9为血小板计数；10为白细胞计数；11为红细胞比容

2.4ROC曲线分析 以脓毒症患者28 d的生存情况作为因变量，以上述预测因素作为自变量，将验证集的数据代入基于训练集建立的Cox回归模型和XGBoost学习模型中，绘制NAGL和Fetuin A及两种模型的ROC曲线。两种预测模型的AUC值、特异度和敏感度均高于NGAL和Fetuin A，模型预测效能优于单个指标；与Cox预测模型相比，XGBoost模型ROC曲线的AUC值、特异度、敏感度、阳性预测值和阴性预测值较高，预测效能较强。见表2、图3。

表2 两项指标和两种预测模型对脓毒症患者28 d死亡的预测效能比较

图3 NGAL、Fetuin A和两种预测模型预测脓毒症患者28 d死亡的ROC曲线

2.5预测模型的效能评价 使用验证集数据对Cox预测模型和XGBoost学习模型进行校准度评价。Hosmer-Lemeshow检验显示，Cox预测模型和XGBoost学习模型的P值分别为0.269和0.245，说明两种模型的预测值与观测值较为一致，其中XGBoost模型的校准度高于Cox预测模型(P<0.05)。见图4。

图4 Cox预测模型和XGBoost学习模型预测脓毒症患者28 d死亡的校准曲线

3 讨论

脓毒症是由感染引起的炎性反应失调，进而发展为器官衰竭，是临床上常见疾病，也是ICU患者的主要死亡原因之一[11]。目前，治疗脓毒症以液体复苏、抗菌药物治疗、呼吸支持治疗为主[12]。在我国，脓毒症患者以每年1.5%的增长速度增加[13]，尽早确诊并于发病早期对患者进行干预治疗对于控制病情发展和降低病死率具有重要意义[14]。脓毒症发病过程复杂，单一指标的检测对脓毒症预后的预测能力有限，寻找多种临床指标联合评估患者预后对临床治疗发挥了关键作用。目前对影响脓毒症患者预后因素的相关研究较多，PCT、CRP、SOFA评分、SCr等都是脓毒症患者预后的影响因素[15-18]，但是关于多种生物指标联合预测的研究较少，本研究主要探讨联合血清NGAL和Fetuin A对脓毒症患者28 d死亡的预测及构建可靠的患者预后预测模型。

本研究根据受试者28 d生存情况进行分组，比较两组患者基本资料和临床指标，将有差异的11个因素分别纳入Cox多因素回归模型和XGBoost学习模型构建脓毒症患者28 d死亡风险预测模型。Cox回归分析显示，SOFA评分在2分及以上，APACHEⅡ评分在18分及以上，PCT、D-二聚体、NGAL、SCr、Lac、Fetuin A水平升高是脓毒症患者28 d死亡的危险因素，白细胞计数、红细胞比容、血小板计数升高是保护性因素。XGBoost学习模型对上述因素按预测能力进行排序，从高到低分别是NGAL、Fetuin A、PCT、APACHEⅡ、SOFA、SCr、Lac、D-二聚体、血小板计数、白细胞计数、红细胞比容。其中NGAL、Fetuin A、PCT预测能力较强，白细胞计数和红细胞比容预测能力较弱，其他因素的预测能力差别较小。

NGAL是一种多功能蛋白，由活化的中性粒细胞分泌，机体出现感染时被释放进入血液中，可作为急性感染的生物标志物[19]。在一般生理状态下，NGAL在中性粒细胞和多个器官的上皮细胞中低表达，NGAL在机体内参与多种生理功能，细胞分化、细胞凋亡、炎症反应的免疫应答、脂质代谢等[20]。国外一项研究对脓毒症患者的临床资料与健康对照组进行比较，结果显示，脓毒症患者的NGAL水平高于对照组，且与脓毒性休克发生相关[21]。本研究结果显示，死亡组NGAL水平高于生存组，Cox回归分析显示NGAL水平升高是脓毒症患者28 d死亡的危险因素，并且在XGBoost学习模型中，NGAL对脓毒症患者28 d死亡的预测能力最强，结果与上述研究结果相符。Fetuin A是一种由肝脏合成的糖蛋白，在机体内主要发挥抑制钙磷沉积的作用[22]。已有研究[23]表明，Fetuin A水平是预测脓毒症患者28 d死亡的独立影响因素，可作为脓毒症患者预后的生物标志物。本研究结果显示，生存组Fetuin A水平低于死亡组，Cox回归分析显示Fetuin A是脓毒症患者28 d死亡的独立影响因素，在XGBoost预测模型中Fetuin A的预测效能仅次于NGAL，提示Fetuin A可作为脓毒症预后的生物标志物。

本研究对NGAL、Fetuin A、Cox预测模型和XGBoost学习模型预测脓毒症患者28 d死亡的情况采用ROC曲线进行比较，XGBoost模型的预测效能优于Cox预测模型、NGAL和Fetuin A。Cox预测模型和XGBoost学习模型的校准度评价比较中，两者与实际值的一致性均较高，XGBoost的预测值与实际观测值更为一致，优于Cox预测模型。其可能的原因是XGBoost学习模型运用了机器学习算法，经过数据训练可以发现并利用各因素之间的非线性关系和交互作用[24]，相较于回归模型而言，其预测能力更高。本研究也存在一些不足之处，虽然构建的XGBoost学习模型预测能力较高，但由于纳入的样本量有限，模型敏感度和特异度提高程度有限，后续应扩大样本量深入研究。

综上所述，联合NGAL、Fetuin A、PCT、APACHEⅡ、SOFA、SCr、Lac、D-二聚体、血小板计数、白细胞计数、红细胞比容构建的脓毒症患者28 d死亡风险预测模型能有效预测患者预后。