基于铁蛋白等血清学指标的早期NAFLD诊断模型的建立与验证

吴韵怡 敬强安 杜璟 童向民

[摘要] 目的 建立便于臨床应用且诊断效能高的无创预测模型辅助诊断早期非酒精性脂肪性肝病（non-alcoholic fatty liver disease，NAFLD）。方法 收集2019年6月1日至2022年6月30日在浙江省人民医院确诊的NAFLD患者和健康体检者的临床资料，随机分为训练集（n=184）和验证集（n=48）。在训练集中通过多因素Logistic回归分析方法，筛选早期NAFLD诊断的血清学指标，建立NAFLD的早期无创诊断模型。使用训练集构建诊断模型，并在验证集中进行外部验证。将诊断结果与实际情况进行对比分析，证明所建模型具有一定的可靠性和有效性。最后绘制受试者操作特征曲线，并计算曲线下面积，以此评估预测模型的准确程度。结果 根据二元Logistic回归分析结果，最终纳入铁蛋白等4个预测因子，建立诊断模型，经验证集数据证实诊断准确性较好。结论 基于铁蛋白等血清学指标初步建立关于早期NAFLD诊断预测模型且诊断效能良好，可用于NAFLD的早期诊断。

[关键词] 非酒精性脂肪性肝病；诊断模型；铁蛋白

[中图分类号] R446.1      [文献标识码] A      [DOI] 10.3969/j.issn.1673-9701.2024.06.009

Establishment and validation of an early NAFLD diagnosis model based on serum markers such as ferritin

WU Yunyi1，2， JING Qiangan2， DU Jing2， TONG Xiangmin2

1.The Second Clinical School， Zhejiang Chinese Medical University， Hangzhou 310053， Zhejiang， China; 2.Institute of Clinical Medicine， Zhejiang Provincial Peoples Hospital， Peoples Hospital of Hangzhou Medical College， Hangzhou 310014， Zhejiang， China

[Abstract] Objective To establish a non-invasive prediction model which is convenient for clinical application and improves diagnostic efficiency to assist the diagnosis early stage of non-alcoholic fatty liver disease （NAFLD）. Methods Clinical data of patients with NAFLD and some healthy patients diagnosed by imaging in Zhejiang Provincial Peoples Hospital from June 1， 2019 to June 30， 2022 were collected and randomly divided into a training set （n=184） and a validation set （n=48）. In the training set， the serological indexes of early diagnosis of NAFLD were screened by multivariate Logistic regression analysis， and the early noninvasive diagnosis model of NAFLD was established. The diagnostic model was builted through the training set and externally verified in the verification set. To assess the prediction model's accuracy， the receiver operating characteristic curve was built and the area under the curve was constructed. Results According to the results of binary Logistic regression analysis， ferritin and other four predictors were finally included， and the diagnostic model was established according to the above factors. The empirical data confirmed that the diagnostic accuracy was good. Conclusion The prediction model of early NAFLD diagnosis was established based on serological indexes such as ferritin， which has good diagnostic efficacy and can be used for early diagnosis of NAFLD.

[Key words] Non-alcoholic fatty liver disease; Diagnosis model; Ferritin

非酒精性脂肪性肝病（non-alcoholic fatty liver disease，NAFLD）是指除过量饮酒或其他明确的肝脏损害因素之外导致的经影像学或肝组织病理学证实的肝细胞脂肪变>5%的临床病理综合征[1]。NAFLD包括较早期的单纯性脂肪肝（non-alcoholic fatty liver，NAFL）、非酒精性脂肪性肝炎（non-alcoholic steatohepatitis，NASH）及NASH相关肝纤维化和肝硬化，最终进展到肝细胞肝癌[2]。近年来，随着肥胖和糖尿病等代谢相关疾病的流行，NAFLD不仅成为全球性的公共卫生问题之一，更在我国的慢性肝病病因中位居第一。调查分析显示NAFLD在我国的流行率高达29.2%，且数据还在逐年上升[3]。目前，NAFLD的早期诊断和相关治疗仍有非常大的提升空间。肝脏活检仍是诊断NAFLD的“金标准”，但由于其有创性，且采样和评价都具有一定偶然性和主观性，在临床进行大规模推广十分不易，对于人力、物力都是较大的挑战[4-5]。为方便临床普及应用，减少操作难度，近年来血清学诊断受到各界广泛关注。本研究通过对浙江省人民医院收治的NAFLD患者的血清学指标进行分析，探讨以铁蛋白为主的血清学指标与早期NAFLD诊断的相关性，并使用二元Logistic回归分析后构建相关的血清学诊断模型，试图提供更为敏感、便捷的诊断方法。

1  资料与方法

1.1  研究对象

收集2019年6月1日至2022年6月30日在浙江省人民医院确诊的NAFLD患者和健康体检者的临床资料。纳入标准：①临床诊断为NAFLD早期（肝区脂肪沉积；脂肪肝）；②年龄16～65岁。排除标准：①合并酒精性肝炎、病毒性肝炎、药物性肝炎、自身免疫性肝炎、肝硬化、肝细胞肝癌等其他相关肝脏疾病的患者；②有饮酒史的患者；③临床数据不完整的患者。本研究经浙江省人民医院医学伦理委员会审批通过（伦理审批号：浙人医伦审2022其他第（388）号）。

1.2  观察指标

收集患者的年龄、性别及血红蛋白、白蛋白、球蛋白、铁蛋白、总胆固醇、丙氨酸转氨酶（alanine aminotransferase，ALT）等血清学指标，及影像学检查结果。

1.3  相关指标的检测

于清晨分别采集两组入选者的空腹静脉血5ml，将其注入含有分离胶成分的试管中，静置后以3500转/min离心10min（离心半径为12.5cm），检测采用上层血清。血常规采用希森美康XE-2100全自动血细胞分析仪（日本希森美康公司）进行分析。生化指标通过BECKMAN-COULTER 5800型全自动生化分析仪用连续监测法测定（试剂为Beckman-Coulter实验系统有限公司产品）。测定时分别用各自公司提供的高、低值质控样本进行质量保证。

1.4  诊断模型的构建和验证

将患者按照80∶20进行随机分组，分为训练集（n=184，其中89例NAFLD患者，95名健康者）和验证集（n=48，其中23例NAFLD患者，25名健康者）。通过训练集相关数据进行模型构建，首先将患者相关血清学指标进行独立样本t检验，本研究将存在明显差异的指标纳入向前选择[似然比（likelihood ratio，LR）]，以此构建回归模型，并据此绘制受试者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve，ROC曲线）。对验证集中的数据进行校验。随后进行敏感度和特异性的相关分析，绘制ROC曲线，并计算曲线下面积（area under the curve，AUC）。

1.5  统计学方法

采用SPSS 27.0统计学软件对数据进行处理分析。符合正态分布的计量资料以均数±标准差（）表示，两组间比较采用独立样本t检验；不符合正态分布的计量资料采用中位数（四分位数间距）[M（Q1，Q3）]表示，比较采用Mann-Whitney U检验。计数资料以例数（百分率）[n（%）]表示，比较采用c2检验。P<0.05为差异有统计学意义。

2  结果

2.1  入选者的一般资料分析

112例NAFLD患者年龄18～65岁，其中男100例，女12例。健康体检者120名，年龄16～65岁，其中男56名，女64名。将232名入选者随机分为训练集和验证集，见表1。

2.2  训练集中入选者的临床资料比较

训练集中NAFLD组患者与健康组体检者的球蛋白、总胆固醇、血红蛋白、尿酸等血清学指标比较，差异无统计学意义（P>0.05）。NAFLD组患者年龄较大，且男性较多，总蛋白、白蛋白较健康组体检者低（P<0.001）；铁蛋白、ALT、γ-谷氨酰转移酶（γ-glutamyl transferase，GGT）较健康組体检者高（P<0.001），见表2。

2.3  建立诊断预测模型

在训练集中将血红蛋白、总蛋白、球蛋白、白蛋白、总胆固醇、尿酸等9个变量进行单因素分析，并将P<0.05的5个变量纳入多因素Logistic回归分析，最终以白蛋白、铁蛋白、ALT、GGT 4项指标构建NAFLD诊断预测模型。回归方程：Logit（P）= –11.448+0.391×白蛋白-0.008×铁蛋白–0.057×ALT-0.097×GGT，见表3。

2.4  诊断预测模型的评价

训练集中，该模型预测NAFLD的AUC为0.968（P<0.001），95%CI：0.943～0.992。AUC较接近1，提示该预测模型区分度较好。根据约登指数确定最佳诊断界值为0.640，在此阈值下，该模型分类性能较好，敏感度为93.70%，特异性为80.00%，见图1。

2.5  诊断预测模型的验证

根据训练集中模型诊断得到的最佳阈值0.64，对应总分界值为3.29。在验证集构建的预测模型中，总分>3.29分判为阴性预测结果，即健康者；总分≤3.29分判为阳性预测结果，即NAFLD患者。采用该阈值预测时，模型预测NAFLD的敏感度为91.30%，特异性为80.00%，说明该模型准确度较好。在验证集中绘制相关ROC曲线，得到AUC为0.941（P< 0.001），95%CI：0.880～1.000，说明该阈值下预测模型区分度较好，见图2、表4。

3  讨论

NAFLD被认为是世界范围内慢性肝病的主要病因，且随着疾病进展，有可能进展为肝硬化甚至肝细胞癌，一旦发展至终末期，肝移植是唯一的治疗手段。因此，早诊断、早干预对患者意义较大。

既往有许多学者尝试用血清学指标筛查NAFLD，近年来国内也进行了许多相关研究，并建立脂肪性肝病指数、肝脏脂肪指数、NAFLD筛查评分等模型，部分模型评估所需指標烦琐，计算复杂且准确度未被外部验证，所以大多数模型仍处于研究状态，尚未被应用于临床[6]。目前，暂无可完全替代肝组织穿刺活检的诊断方法。

铁过载被认为与多种疾病的发生、发展密切相关，已有研究发现大多数NAFLD患者出现肝铁过载[7]。铁作为人体不可或缺的微量元素之一，几乎存在于全身所有组织中。铁蛋白作为人体中贮存铁的主要形式，不仅是十分重要的血浆成分，而且其含量间接反映人体内铁的贮存情况[8-9]。肝脏是重要的储铁器官，也是铁过载主要损伤的靶器官之一[10]。铁是机体内发生脂质氧化反应的关键物质。过量的铁可导致氧自由基的大量生成，促使肝脏发生进一步脂质过氧化损伤，并在同时刺激肝脏中胶原蛋白的合成，使肝脏病变加重。在脂肪肝的过程中，肝细胞积累三酰甘油，由于脂肪的变性和气球样变性，受损肝细胞中的铁被释放到血液中，导致铁蛋白浓度上升，从而形成恶性循环。科学研究揭示铁蛋白含量的增加在一定程度上可影响肝细胞的脂肪变性和炎症浸润。本研究证实铁蛋白对提高血清学诊断NAFLD的准确性有较好的作用。

本研究通过对232名入选者进行回顾性分析，最终将白蛋白、铁蛋白、ALT、GGT 4项指标构建NAFLD诊断预测模型。该模型在训练集中的AUC为0.968，95%CI：0.943～0.992，AUC接近1，提示该模型区分度较好。根据约登指数确定最佳诊断界值为0.640，在此阈值下，敏感度为93.70%，特异性为80.00%，提示该模型准确度较好。在验证集中，模型预测NAFLD的敏感度为91.30%，特异性为80.00%。在验证集中绘制ROC曲线，求得AUC为0.941，95%CI：0.880～1.000，说明预测模型具有较好的区分度。

综上，本研究构建的模型仅需部分易获得、易检测的血清学指标，即可较准确地预测NAFLD，与肝穿刺及影像学检查比较，具有较好的重复性和较低的检测费用，可用于NAFLD的早期筛查。本研究的不足为回顾性分析、样本量较小且为单中心研究等，未来可采用前瞻性研究，并加大样本量进行多中心研究。

利益冲突：所有作者均声明不存在利益冲突。

[参考文献]

[1] 桑潮， 梁丹丹， 谢国祥， 等. 非酒精性脂肪性肝病血清学无创诊断的研究进展[J]. 上海交通大学学报（医学版）， 2021， 41（1）： 112–117.

[2] ELEAN B， SALVATORE P， ROBERTA M， et al. Evaluating the association of serum ferritin and hepatic iron with disease severity in non-alcoholic fatty liver disease[J]. Liver Int， 2019， 39（7）： 1325–1334.

[3] 赵钢德， 郭斯敏， 谢青， 等. FibroScan-AST评分对具有显著活动性和纤维化的非酒精性脂肪性肝炎患者的诊断效能[J]. 临床肝胆病杂志， 2022， 38（6）： 1288–1292.

[4] WONG V W S， ADAMS L A， DE L V， et al. Noninvasive biomarkers in NAFLD and NASH—current progress and future promise[J]. Nat Rev Gastroenterol Hepatol， 2018， 15（8）： 461–478.

[5] ROSA L， GIUSEPPINA P， SILAVIA F. Role of serum uric acid and ferritin in the development and progression of NAFLD[J]. Int J Mol Sci， 2016， 17（4）： 548.

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[7] LUCA V， PAOLA D， SILVIA F. Diagnostic and therapeutic implications of the association between ferritin level and severity of nonalcoholic fatty liver disease[J]. World J Gastroenterol， 2012， 18（29）： 3782–3786.

[8] 孙彩娟， 左昔清， 姚娜， 等. 血清铁蛋白与非酒精性脂肪性肝病相关性研究[J]. 浙江中西医结合杂志， 2019， 29（5）： 371–375.

[9] 牛广林， 程昌盛， 潘卫珍， 等. 铁蛋白与肝脏疾病关系的研究进展[J]. 吉林医学， 2018， 39（9）： 1765–1767.

[10] 庞华珍， 唐艳芳， 刘容， 等. 铁超载在非酒精性脂肪性肝病中的作用[J]. 大连医科大学学报， 2021， 43（5）： 451–455.

（收稿日期：2023–04–25）

（修回日期：2024–01–31）

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