基于阴道病原微生物特征与多指标特征构建HPV 感染阳性的风险预测模型与验证

郭爱霞 陈钰 林仙芝

据统计，我国女性人乳头瘤病毒（Human papillomavirus，HPV）感染率高达30%［1］。人类是HPV 唯一自然宿主，子宫颈鳞-柱上皮移行区是HPV易感区域，一旦阴道厌氧菌持续过度生长，极易破坏阴道内环境，诱发HPV 感染，而HPV 感染可影响阴道内分泌功能，增加细菌及病毒感染风险［2］。阴道属开放性腔道，寄居多种病原微生物，研究表明，阴道病原微生物在HPV 持续感染和宫颈癌进展中扮演重要角色，但研究内容倾向于分析两者间相关性［3］，尚缺乏对HPV 感染阳性发生风险因素的模型研究，故本研究拟构建HPV 感染阳性的风险预测模型及评分标准，为本病临床诊治提供有利参考信息。现报告如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料

选取2019 年1 月至2021 年12 月南京医科大学附属淮安第一人民医院316 例HPV 感染阳性女性患者作为研究组，按照1∶1 分配原则，纳入同期316 名健康女性作为对照组。本研究经医院伦理委员会审核批准。

1.2 研究组纳入及排除标准

纳入标准：①均经凯普医用核酸分子杂交技术及其配套试剂确诊；②就诊前3 d 无性生活，就诊时无阴道出血；③均为女性；⑤知晓本研究，签署知晓同意书。

排除标准：①其他生殖系统病变；②阴道用药史及激素免疫抑制剂用药史；③重要脏器器质性病变。

1.3 方法

收集两组年龄、性伴侣、体质量指数（Body mass index，BMI）、初次性生活年龄、婚姻状况等。就诊次日清晨，采集4 mL 空腹静脉血，取2 mL 行离心处理，以2 500 r/min 速度离心15 min（离心半径6 cm），取上清液，采用酶联免疫吸附法测定血清白细胞介素-17（Interleukin-17，IL-17）、转化生长因子-β1（Transforming growth factor-β1，TGF-β1），免疫比浊法测定D-二聚体（D-dimer，D-D），采用凝固法测定纤维蛋白原（Fibrinogen，FIB），采用酶比色法测定三酰甘油（Triglyceride，TG），外送检测机构检测。月经期结束5～7 d，扩阴器扩张宫颈，无菌棉签在阴道上1/3 端近穹隆处旋转采集阴道分泌物，应用LTS-V800 阴道分泌物分析仪测定pH 值、过氧化氢（Hydrogen peroxide，H2O2），仪器拍照识别清洁度，手工显微镜下检查阴道病原微生物特征。菌群多样性［4］：菌群种类超过10 种为Ⅳ级；7 种≤菌群种类≤10 种为Ⅲ级；4 种≤菌群种类≤6 种为Ⅱ级；1 种≤菌群种类≤3 种为Ⅰ级；Ⅱ级、Ⅲ级为正常，Ⅰ级、Ⅳ级为异常。清洁度［5］：0 个/HP≤脓细胞＜5个/HP 为Ⅰ级；5≤个/HP 脓细胞＜15 个/HP，部分阴道杆菌为Ⅱ级；15 个/HP≤脓细胞≤30 个/HP，少量阴道杆菌和上皮细胞为Ⅲ级；15 个/HP≤脓细胞≤30 个/HP，无阴道杆菌为Ⅳ级；Ⅰ级、Ⅱ级为正常，Ⅲ级、Ⅳ级为异常。菌群密集度［6］：细菌数量＜10 为Ⅰ级；细胞数量10～99 为Ⅱ级；细胞数量≥100 为Ⅲ级；细菌积聚成团为Ⅳ级；Ⅱ级、Ⅲ级为正常，Ⅰ级、Ⅳ级为异常。H2O2［7］：正常：≥2 μmol/L；异常：＜2 μmol/L。

1.4 统计学处理

应用软件统计SPSS 22.0 处理数据，符合正态分布及方差齐性的计量资料以（±s）表示，行t检验，计数资料以n（%）表示，行χ2检验，采用Logistic 回归方程建立风险预测模型，绘制受试者工作特征曲线（ROC）及曲线下面积（AUC）进行验证，P＜0.05 表明差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组阴道病原微生物特征、多指标特征比较

两组初次性生活年龄、性伴侣、清洁度、菌群密集度、菌群多样性、pH 值、H2O2及血清TGF-β1、IL-17水平比较，差异有统计学意义（P＜0.05）。见表1。

表1 两组阴道病原微生物特征、多指标特征比较［（±s），n（%）］Table 1 Comparison of characteristics of vaginal pathogenic microorganisms and multiple indicators between the two groups［（±s），n（%）］

表1 两组阴道病原微生物特征、多指标特征比较［（±s），n（%）］Table 1 Comparison of characteristics of vaginal pathogenic microorganisms and multiple indicators between the two groups［（±s），n（%）］

临床资料人口学特征年龄（岁）BMI（kg/m2）初次性生活年龄（岁）性伴侣单个多个婚姻状况已婚未婚阴道病原微生物特征清洁度正常异常菌群密集度正常异常菌群多样性正常异常pH 值≤4.5＞4.5 H2O2正常异常实验室指标FIB（g/L）D-D（mg/L）TGF-β1（pg/mL）IL-17（pg/mL）TG（mmol/L）研究组（n=316）对照组（n=316）t/χ2值P 值30.72±3.32 20.29±1.23 21.42±2.51 31.14±2.86 20.43±1.14 26.71±3.25 1.660 1.446 22.271 49.642 0.097 0.148 0.000 0.000 248（78.48）68（21.52）302（95.57）14（4.43）0.027 0.870 176（55.70）140（44.30）178（56.33）138（43.67）92.830 0.000 119（37.66）197（62.34）236（74.68）80（25.32）70.886 0.000 203（64.24）113（35.76）287（90.82）29（9.18）121.6710.000 188（59.49）128（40.51）299（94.62）17（5.38）169.9020.000 143（45.25）173（54.75）290（91.77）26（8.23）103.1820.000 119（37.66）197（62.34）242（76.58）74（23.42）5.16±0.53 0.53±0.42 284.42±25.51 40.70±4.23 1.10±0.30 5.12±0.47 0.48±0.43 230.33±21.15 24.41±3.38 1.05±0.35 0.978 1.441 28.272 52.110 1.878 0.328 0.150 0.000 0.000 0.061

2.2 HPV 感染阳性影响因素的Logistic 回归方程

以HPV 感染情况为因变量（阳性=1，阴性=0），纳入P＜0.05 的特征作为自变量，结果显示，性伴侣、清洁度、pH 值、H2O2、TGF-β1、IL-17 是HPV 感染阳性危险因素（P＜0.05）。见表2、3。

表2 赋值情况Table 2 assignment

2.3 风险预测模型的验证

ROC曲线分析显示，Logistic回归模型预测HPV感染阳性的AUC 为0.915（95%CI：0.890～0.936），预测灵敏度为80.00%，特异度为91.33%。见图1。

表3 HPV 感染阳性影响因素的Logistic 回归模型Table 3 logistic regression model of influencing factors of HPV infection positivity

图1 ROC 曲线Figure 1 ROC curve

2.4 发生风险评分标准的构建

参考2.3 中建立的Logistic 回归模型的β 值及其变量类型，建立HPV 感染阳性发生风险的评分标准，将HPV 感染发生风险分为低风险（1～9）、中风险（10～20）、高风险（21～27 分）。见表4。

表4 HPV 感染阳性发生风险评分标准的构建Table 4 construction of risk scoring standard for HPV infection

3 讨论

随着临床针对HPV 感染相关研究不断深入，越多越来学者认为其发生与病原微生物存在密切关系，病原微生物可侵犯宿主，促进DNA 病毒合成，诱发HPV 感染，部分HPV 难以自我清除，导致宫颈持续被感染，最终演变为宫颈癌［8］。生理条件下，阴道微生态菌群处于动态平衡状态，一旦上述平衡被打破，可增加HPV 易感性，延缓HPV 清除。在此背景下，本研究以HPV 感染情况为因变量，以阴道病原微生物特征为自变量纳入Logistic 回归方程模型，结果显示，H2O2异常是HPV 感染阳性危险因素。乳酸杆菌是阴道优势菌，可通过对病原菌直接效应维持阴道正常环境，HPV 感染后可降低机体免疫功能，破坏阴道正常菌群的自然防护体系，使得乳酸杆菌处于劣势地位，最终演变为持续HPV 感染［9］。H2O2是乳酸杆菌产物，可同样反映乳酸杆菌状态。尹清等［10］指出，阴道HPV 感染后，阴道pH 值、清洁度、菌群多样性均呈异常，若未及时处理，可增加阴道微生物感染风险，诱发宫颈癌前病变，甚至宫颈癌。亦有学者指出，HPV 感染患者pH 值＞4.5、菌群密集度Ⅰ级/Ⅳ级、菌群多样性Ⅰ级/Ⅳ级所占比例均高于健康女性［11］，与本研究单因素分析结果相近。本研究多因素分析中仅发现清洁度异常、pH 值＞4.5 是诱发HPV 感染阳性独立危险因素，考虑原因与样本量小及清洁度、pH 值、菌群多样性、菌群密集度存在重叠效应有关。同时该结果说明临床实际中可通过监测清洁度及pH 值变化了解HPV 感染情况。本研究还显示，研究组多个性伴侣HPV 感染阳性比例高于对照组，与杨春艳等［12］研究观点相似。

免疫调节功能在阴道微生态环境中发挥关键作用，免疫细胞及炎症因子异常变化可降低阴道局部免疫力，破坏阴道微生态平衡，导致HPV 持续感染［13］。Treg 细胞、Th17 细胞均为T 淋巴细胞亚群，白志兴［14］报道，HPV 感染阳性患者Treg 细胞、Th17细胞比例均高于HPV 感染阴性者。TGF-β1 由Treg细胞合成分泌，IL-17 由Th17 细胞合成分泌，其水平变化与高危型HPV 负荷量呈正相关［15］。本研究结果则显示，TGF-β1、IL-17 是HPV 感染阳性危险因素，提示监测血清TGF-β1、IL-17 水平有助于了解HPV 感染情况，为本病防治提供有利参考信息。

本研究根据Logistic 回归方程高危因素构建风险预测模型，经ROC 曲线验证可知，AUC 达0.915，接近1，说明预测模型具有较高敏感度及特异度，可作为临床初步评价HPV 感染阳性的参考依据，指导临床诊治。同时本研究以各危险因素β 值及变量类型构建HPV 感染阳性的评分标准，并与实际HPV 感染阳性发生情况进行比较，明确HPV 感染阳性发生的危险分层，为HPV 感染阳性鉴别及诊治提供有利依据。

综上所述，基于阴道病原微生物特征与多指标特征构建HPV 感染阳性的风险预测模型具有良好鉴别效度和校准度，通过该模型建立的评分标准可为HPV 感染阳性发生提供参考，指导后续治疗。