系统性红斑狼疮中医药疗效预测模型构建的思路和方法

陈丽莹 杨科朋 王新昌

1.浙江中医药大学第二临床医学院 杭州 310053 2.浙江中医药大学附属第二医院

系统性红斑狼疮（systemic lupus erythematosus，SLE）是一种多脏器受累的自身免疫性炎症性结缔组织病，目前认为其发病是基因、表观遗传因素（如DNA甲基化、组蛋白修饰、非编码RNA等）和环境因素（如紫外线、药物和感染）等共同作用的结果。我国SLE患病率为70～100/10万，居世界第2位，患病人群超过100万[1]。SLE的高度异质性是风湿病临床医师和研究者面临的巨大挑战，严重影响临床诊断和治疗。目前临床上尚无根治SLE的方法，患者需长期应用糖皮质激素（以下简称激素）、免疫抑制剂等，而且需要基于系统性红斑狼疮疾病活动指数（systemic lupus erythematosus disease activity index，SLEDAI）、不列颠群岛狼疮评估组（British Isles Lupus Assessment Group，BILAG）、狼疮活动测量标准（systemic lupus activity measure，SLAM）等定期评估疾病活动度，以调整治疗方案。长期的西医标准治疗对患者病程分期及经济要求高，而且其治疗不良反应一定程度上可能超过疾病本身所带来的危害。因传统的疗效评估及方案调整周期较长[2]，部分患者可能因错过有效方案的最佳干预时机而影响疗效。中医药的疗效评价有整体观念和辨证论治的特点，但四诊信息等预测因子缺乏客观性，通过人脑模糊预测的方式依赖个人经验，缺乏标准化，因此亟待开发更安全、更有效的中医药疗效预测方法。本文拟从统计学工具和组学技术创新角度出发，阐述SLE疗效预测模型构建的思路和方法，帮助改进现有的临床疗效预测工具，以克服由SLE异质性所造成的疗效预测障碍，实现中医早期诊断和精准治疗。

1 SLE中医疗效评价现状

随着SLE“精准医学”和“靶向治疗”的发展，新的免疫抑制剂和生物制剂在SLE的治疗中发挥着积极的作用。中医药治疗SLE具有“增效减毒”的优势，能够减轻激素等药物产生的不良反应，并提高患者生活质量。然而，SLE的中医疗效评价正面临着挑战，这一定程度上影响中医药治疗特色的发挥，重新审视和探索中医药治疗SLE的作用变得尤为重要。目前SLE的治疗应答时间与医师治疗方案调整时间存在一定差异，这使医师往往难以把握中医药治疗的最佳时机。中医“整体观念”“辨证论治”“随证治之”的动态诊疗思维有利于“个体化诊疗”“疗效预测”模式的建立，如《伤寒论》“太阳-阳明-少阳-太阴-少阴-厥阴”的传变方式，一定程度上预测了疾病的传变模式和预后反应[3]；《金匮要略》则将“夫治未病者，见肝之病，知肝传脾，当先实脾”的治未病思想用于指导临床用药；《温病条辨》提出的温病卫-气-营-血的传变方式则揭示了邪气渐深、病情加重的规律。由于SLE常常累及多个器官，病程长，易复发，临床特征和血清学表现存在高度异质性，临床疗效评估需要从多个维度考虑。从症状分类角度来看，SLE症状可分为2类，一类是以炎症导致的典型症状，包括脱发、皮疹、浆膜炎、关节炎、肾炎、血细胞减少等；另一类则是与炎症无关的症状，主要表现为疲劳、抑郁、疼痛和认知障碍[4]。由此看来，仅仅通过临床分类标准诊断或以SLEDAI评分来调整治疗方案具有一定的局限性。在临床评价SLE的中医疗效时，仅仅以西医SLEDAI评分、BILAG、SF-36量表、系统性红斑狼疮生活质量（systemic lupus erythematosus quality of life，SLEQOL） 量表作为评判标准是不全面的，而且忽视了“证”的疗效评价；中医学者一般应用“证候积分法”来评价临床上常见的中医证型，然而单纯针对“证”的疗效评价又一定程度上偏离了SLE疗效评价的侧重点，忽视了SLE生物学指标在SLE疗效预测中的积极作用[5-6]。因此，目前中医临床上常采用“病证结合”的思想来指导SLE的治疗，采用证素辨证和西医临床量表相结合的方法，能够客观体现中医证候的变化和转归[7]。综上所述，中医个体化疗效评价虽然有效整合了复杂动态条件下中医个体化诊疗的特征，满足了患者病证动态演变的规律，但需要一定的时间长度作为疗效评价的支撑[8]。因此，科学的、符合SLE病证本质的中医疗效评价方法决定了SLE中医药治疗的研究方向。中医药系统生物学是采用层次化、整合各种组学方法和逐步优化的策略来研究“系统-系统”的中医药创新研究模式。包括网络药理学在内的系统生物学是探索SLE中医疗效预测靶点的有效方法之一，借助科学化的疗效靶点预测，可以弥补中医药临床疗效评价多靶点、缺乏精准化、时程长的特点。因此，中医“整体观”和“辨证论治”思想指导下的临床和基础实验方法和技术的创新融合是探索SLE等优势病种中医药治疗的良好趋势[9]。

2 SLE中医疗效预测模型构建的工具与方法

中医药人工智能发展大有可为，但目前仍然面临着一定的数据困境和可解释的难题[10]。SLE发生、预后可能与遗传因素、环境因素、免疫系统紊乱和性激素水平等相关，其中遗传因素是SLE发生的根本内因，而环境因素则是促发SLE的外因。目前也有大量文献证明了表观遗传学在SLE发生发展中发挥的作用，表观遗传学作为基因和环境的桥梁，其在SLE疗效预测中的作用不容小觑。SLE中医疗效的影响因素复杂，疗效预测因子的多样性直接影响着对可信度和精确度较高的总体参数的获取，从而大大增加了样本需求量[11]，这使得临床医师难以构建能够明确预测疾病进展的疗效预测模型[12]。目前国内已经出现了不少SLE预测模型，主要是诊断模型、并发症相关预测模型、预后模型等[13]，这些预测模型多数基于临床回顾性资料构建。从预测工具的角度看，决策树、支持向量机、Logistic回归、Cox回归和人工神经网络（artificial neural networks，ANN）等方法均可支持建立这类SLE预测模型[14]。根据研究设计类型和分析目的选择合适的模型构建工具十分重要，如病例对照设计研究应采用Logistic回归模型分析环境因素、易感基因、免疫表型与SLE的相关性，也可用于SLE诊断模型的构建；临床随访复发或者死亡率的研究中，Cox风险比例模型被用来分析因素对预后的影响；SLE发作频次的研究则可采用Poisson回归模型，分析因素对发作频次的影响[15]；Markov模型可以通过动态衡量疾病的变化规律，纵向比较不同阶段中医个体化诊疗的优势，同时对疾病的变化趋势进行预测，以客观评价中医个体化治疗和疗效间的关系[16]。目前中医药疗效预测模型的构建和验证较为复杂，依赖于中医药疗效评价体系和数学统计模型选择两方面的完善。靶向药物的疗效评价主要使用SLE应答者指数-4（SLE responder index-4，SRI-4）作为一个复合终点，其定义为：与治疗前比较，治疗后应满足下列各项标准：红斑狼疮国家评估-系统性红斑狼疮疾病活动指数（Lupus Erythematosus National Assessment-SLE Disease Activity Index，SELENA-SLEDAI）≥4分；没有新的BILAG评定的一个器官评分为A或两个器官评分为B；医师全球评估（Physician's Global Assessment，PGA）评分无恶化。中医疗效则主要依赖中医证候评分表等来衡量。从中医诊疗角度看，可将预测模型的疗效结局定义为复合结局，构建预测模型；其次，统计学模型的选择上仍可以是多样的；再者，长时程的疗效预测模型能够优化模型区分度和校准度。在预测模型构建的初期阶段，需要进行一定的外部预试验，以确定样本量的大小，对于以有效率和无效率作为结局指标的疗效预测模型，以中等效应量为标准，预试验的样本量至少要达到120例以上（每组60例）[11]。在样本量不足或者数据维度高的情况下，用ANN等方法进一步定义和验证SLE的发病特征，可以克服数据无法获得训练集和验证集的困难，适用于神经精神性SLE或者幼年型SLE等罕见病例预测模型的构建[17-18]。最后，疗效评价指标可以从临床角度上升至多组学层面，以弥补预测模型长时程的缺陷，而且更能反映疾病的本质，有助于达到早期精准诊断和准确判断预后的目的。

3 多组学技术在SLE疗效预测中的应用

3.1 基因组学与SLE疗效预测 根据近年来基因组学在中医体质研究中的应用，笔者认为基因组学能为SLE中医药疗效预测提供一定借鉴意义。目前国内外一些研究已经发现，基因多态性可用于临床SLE免疫抑制剂的疗效预测。环磷酰胺是SLE诱导缓解和维持治疗的常见药物，其作用于活性代谢物烷化DNA，发挥细胞毒作用，抑制B细胞和抗体生成。有研究发现，中国SLE患者药物代谢酶基因标志物CYP2C19和CYP2B6可以用于预测环磷酰胺4-羟基化程度、疗效和副作用[19]。硫唑嘌呤是SLE患者维持治疗的推荐药物，由于巯嘌呤甲基转移酶（thiopurine methyltransferase，TPMT） 的单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphisms，SNPs）会导致蛋白质结构不稳定和TPMT蛋白降解增强，因此可以通过检测TPMT的活性来实现对硫唑嘌呤的疗效预测[20-22]。一项针对霉酚酸酯治疗SLE患儿的药代动力学/药效学（pharmacokinetic/pharmacodynamics，PK/PD）研究发现，霉酚酸酯的AUC0-12和Ctrough均可预测儿童SLE患者的疾病活动度[23]，由此指出应考虑以AUC0-12或Ctrough为靶点指导霉酚酸酯的个体化给药方案[24]。

3.2 表观遗传组学与SLE的疗效预测 目前针对SLE的表观遗传疗效预测研究较少，但部分基于DNA甲基化的药物研究提示，DNA甲基化的动态变化与药物治疗存在一定关系。DNA甲基化/羟甲基化修饰是指在DNA甲基转移酶（DNA methyltransferases，DNMTs）和羟甲基化酶（ten eleven translocation，TET）介导下的CpG二核苷酸中胞嘧啶的修饰，DNA甲基化修饰与羟甲基化修饰维持着动态平衡，对基因的转录表达具有重要的调控作用。全基因组分析表明，SLE患者的T细胞具有更显著的差异甲基化位点，尤其是Ⅰ型干扰素途径相关基因显著低甲基化，与自身抗体产生、淋巴细胞募集相关。针对混合性结缔组织病的全基因组甲基化研究发现，PARP14、SPATS2L、DDX58、OAS2、PLSCR1、HLA-F、LGALS3B基因具有特征性的甲基化差异[25]。类风湿关节炎（rheumatoid arthritis，RA）患者早期的T淋巴细胞显示出明显的DNA低甲基化表现，使用甲氨蝶呤治疗后能够逆转这种低甲基化表现，并且与正常人群趋向一致[26]。研究发现5 196个差异甲基化的CpGs与激素的使用有关，125个差异甲基化的CpGs与硫唑嘌呤有关[27]，但环磷酰胺等药物诱导甲基化的机制研究仍不明。中药治疗SLE的表观遗传机制研究发现，白芍总苷能够上调SLE患者外周血CD4+T细胞甲基化基因CD11a的启动子甲基化水平[28]，抑制自身免疫反应。解毒祛瘀滋肾方（狼疮定）含药血清能够上调女性SLE患者外周血单核细胞CD70基因启动子甲基化水平，抑制SLE患者CD70基因的表达，从而发挥治疗效应[29]。笔者认为，建立以DNA甲基化为疗效预测因子的临床预测模型，将有助于评估患者临床获益和风险。

3.3 细胞组学与SLE的疗效预测 在单细胞测序和单细胞转录组学分析技术帮助下，人类免疫图谱研究已经开始揭示单个SLE患者临床症状和疾病发作或复发的细胞和分子基础。预测患者自然病程的预后生物标志物以及预测治疗应答的免疫标志物对于SLE精准医疗的发展十分重要，一定程度上促进了单靶治疗、多靶联合治疗以及序贯治疗的临床应用[30]。采用流式细胞术或质谱流式细胞术（mass cytometry，CyTOF）的外周血免疫表型分析可识别疾病异质性的特异细胞亚群，以帮助发现与疾病亚型、疾病活动和复发有关的分子网络[31]。CyTOF是用金属同位素标签代替传统荧光标签的高通量流式细胞术，利用探针耦合到独特稳定的重金属同位素，因此在特定的质量通道中，报告离子的数量就是分子表达的量，这项技术可在单细胞水平同时分析胞内和胞外40种以上的参数，而且参数之间重叠的信号很少，因此能系统分析细胞表型和功能信息[32]。SLE患者存在高度异质性，而且其临床治疗方案多样化，中医药疗效反应的潜在作用机制尚不明确，免疫微环境和免疫细胞的相互作用对SLE的发生和发展具有重要影响，一些特定的SLE细胞亚群可能诱导SLE免疫抑制药物耐受，甚则可以用于检测疗效应答和复发。Robinson等[18]发现SLE患者外周血单个核细胞（peripheral blood mononuclear cells，PBMC）中Naïve B细胞和未转换型B细胞频率对幼年型SLE患者发病具有较好的预测效能。研究发现，浆母细胞和浆细胞是SLE特异性抗体的主要来源[33]。利妥昔单抗（抗CD20单抗）治疗SLE时B细胞清除率相对低，复发率更高，且存在“二次无应答”现象（secondary non-depletion and non-response，2NDNR），而治疗前浆母细胞水平差异或许能解释这一问题[34]。外周血浆母细胞表达CD27水平被认为与SLE的疾病活动度相关，可以作为SLE疾病活动、复发和治疗应答的预测因子[35]。对特异分子表型的前瞻性纵向研究可能有助于改善预后评估、临床试验设计，以及实现精准治疗，因此在多组学技术背景下，测量与疾病相关的细胞群的频率是监测免疫系统状态或预测治疗反应的候选方法[36-37]。

4 结语和展望

SLE达标治疗（treat-to-target，T2T）认为，SLE缓解后的维持治疗应尽可能实现零激素用药，这意味着大部分患者将经历低疾病活动度到临床完全缓解的过渡阶段。目前免疫抑制剂和生物制剂的临床运用更加规范，然而这些药物目前仍然无法完全代替激素，这时中医药治疗可能发挥着关键作用，中医药的疗效预测为实现零激素方案提供了一定的可能。中医药疗效预测模型能够帮助临床医师把握中医药治疗的SLE时机，并且形成规范化的SLE疗效网络，但目前敏感度与特异度兼具的中医药SLE预测模型构建面临着一定的困境，可能存在多维数据（基因、表观遗传、临床信息、分子表型、治疗方案等）难以获得、中医四诊信息缺失严重和难以规范、模型测试队列和验证队列样本量不足的问题。现代人工智能技术可对SLE进行早期诊断和预后分析，如多方计算平台可以通过分布式统计分析和机器学习实现数据分析和模型训练，从而帮助解决医疗大数据共享和样本量不足的问题。或者借鉴以中医循证病例系统为代表的中医电子研究平台，提取多维临床信息和疗效评价量表，通过融合神经网络，构建中医个体化疗效评价模型。以SLE为代表的中医药治疗特色的疑难疾病的疗效预测模型的构建，一定程度上涵盖了中医药发展的新趋势、新动向、新理念，对于重塑中医药在当代医学中的地位具有关键意义。