基于血脂异常及相关因素的肝内胆管癌发生风险列线图预测模型构建

徐铮澳，梁霄

（1.浙江大学医学院附属邵逸夫医院 普通外科，浙江 杭州 310000；2.浙江省肝脏疾病多组学精准诊治重点实验室，浙江 杭州 310000）

方法：回顾性分析2015 年1 月—2023 年1 月于浙江大学医学院附属邵逸夫医院普通外科就诊的5 906 例肝脏手术患者，其中ICC 患者和非癌症患者分别设为病例组和对照组，收集患者治疗前基本资料和生化指标，将血脂指标和其余风险因素纳入单因素、多因素回归分析，筛选ICC 发生的独立风险因素，构建列线图预测模型评估各因素影响程度，采用受试者工作特征曲线（ROC）、校准曲线和决策曲线评估列线图模型临床预测效能。

结果：共纳入351 例ICC 患者和2 145 例非癌症患者，单因素分析显示，两组患者的性别、年龄与糖尿病、高血压、肝硬化、乙肝、胆管结石病史、血吸虫病史比例，以及血清甘油三酯、血清总胆固醇、血清高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）水平的差异均有统计学意义（均P＜0.05）。Logistic 多因素回归分析显示，年龄、高血压、糖尿病、乙肝、肝硬化、低HDL-C 血症（＜0.83 mmol/L）是ICC 发生的独立危险因素，而肝内胆管结石病史为ICC 发生的保护因素（均P＜0.05）。根据上述风险因素构建预测ICC 发生的列线图预测模型，绘制ROC 曲线下面积为0.771（95% CI=0.744～0.797，P＜0.001），校准曲线中预测曲线与实际曲线基本拟合，决策曲线提示该模型在风险阈值约0.1～0.4 时具有良好临床收益且效能优于单一指标。

结论：低HDL-C 血症与ICC 的发生密切相关，基于低HDL-C 血症与另外6 个因素构建的列线图预测模型可为ICC 的预防和临床诊疗提供一定的参考。

肝内胆管癌（intrahepatic cholangiocarcinoma，ICC）起源于肝内胆管上皮细胞，是仅次于肝细胞癌的第二大原发性肝癌[1]，在我国男性发病率高于女性，农村发病率高于城市，65 岁以上老人发病率呈显著上升趋势[2]。ICC 的发生与多种危险因素相关，包括肝内胆管结石、原发性硬化性胆管炎、胆管结石、肝硬化、代谢综合征等[3-4]，但同时仍有60%左右的ICC 患者发病时不伴有以上明确的易感因素[5]。目前，手术是ICC 唯一有效的治疗方法[6-7]。然而，与肝细胞癌或肝外胆管癌相比，ICC的临床症状和影像学特征常到晚期才明确，患者往往因错过最佳手术时机导致不良预后[3,8]。因此，深入了解ICC 的危险因素并进行风险评估对于实现对ICC 高危人群的早期预防具有重要价值。

血脂异常指血清胆固醇或甘油三酯代谢异常，可表现为高脂血症或低高密度脂蛋白胆固醇（high-density lipoprotein cholesterol， HDL-C） 血症等[9]。血脂与ICC 发生发展的关系是目前研究的热点[10-11]，有研究[12]表明，利用甘油三酯、载脂蛋白A1 等血脂指标构建列线图模型，可以有效预测ICC 预后。北京协和医院开展的一项前瞻性研究[13]通过质谱分析细胞内脂代谢产物，发现ICC 癌细胞与癌旁细胞存在显著差异。然而，血脂异常与ICC之间的关联仍未明确，不同类型血脂异常对ICC 发病的影响缺乏足够的数据支持[14]。列线图模型是一种评估疾病预后的有效手段，可量化不同风险因素对于结局的影响，构建预测模型协助临床决策[15]。因此，本研究分析ICC 潜在风险因素，将血脂异常与其他常见危险因素共同纳入列线图模型，评估对ICC 发病预测价值，旨在为临床早期筛查高危人群与诊断提供新的参考方向。

1 资料与方法

1.1 一般资料

选取2015 年1 月—2023 年1 月期间就诊于浙江大学附属邵逸夫医院普外科的5 906 例肝脏手术患者为研究对象，其中术后病理和影像学证实为ICC患者设为病例组，其余非癌症患者设为对照组。纳入标准：⑴ 临床资料、数据完整；⑵ 年龄＞15 岁；⑶ 患者及家属已签署知情同意书。排除标准：⑴ 既往有腹部手术史或接受过辅助治疗，包括化疗、靶向免疫、介入、消融、放疗等；⑵ 既往罹患恶性肿瘤；⑶ 心、肺、肝、肾功能严重受损者。本研究已通过浙江大学医学院附属邵逸夫医院伦理委员会审批（伦理审批号：2020/2802）。

1.2 观察指标

患者一般情况包括性别、年龄、体质量指数（BMI）、糖尿病史、高血压史、肝硬化、乙肝病毒感染史、胆管结石病史、胆囊结石病史、血吸虫病史、原发性硬化性胆管炎病史、脂肪肝病史、溃疡性结肠炎病史；实验室检查数据包括术前1 个月内甘油三酯（triglyceride，TG）、总胆固醇（total cholesterol，TC）、HDL-C、低密度脂蛋白胆固醇（low-density lipoprotein cholesterol，LDL-C）。

1.3 统计学处理

应用SPSS 26.0 软件和R 语言软件进行统计学分析。计量资料以均数±标准差（±s）或中位数（四分位间距）[M（IQR）]表示，组间比较采用独立样本t检验或Mann WhitneyU检验；计数资料用例数（百分比）[n（%）]表示，组间比较采用χ²检验。将组间比较有明显差异的指标纳入多因素Logistic 回归筛选独立危险因素，构建列线图预测模型评估各因素对发病率影响，采用校准曲线、 受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，ROC）、曲线下面积（area under curve，AUC）、拟合曲线和决策曲线评估预测模型临床效益[16-18]，P＜0.05 为差异有统计学意义。

2 结 果

2.1 患者一般情况

根据纳入、排除标准，本研究共纳入ICC 患者351 例和非癌症对照患者2 145 例，其中共有男性1 055 例，女性1 441 例；年龄16～94 岁；糖尿病179 例，高血压445 例，肝硬化270 例，乙肝759 例，胆管结石838 例，胆囊结石720 例，脂肪肝613 例，血吸虫病66 例，原发性硬化性胆管炎和溃疡性结肠炎患者均不足5 例，两组临床资料比较如表1所示。单因素分析结果表明，两组患者性别、年龄与糖尿病、高血压、肝硬化、乙肝、胆管结石病史、血吸虫病史比例，以及TG、TC、HDL-C 水平差异有统计学意义（均P＜0.05）。

表1 两组患者临床资料比较Table1 Comparison of clinical data between two groups of patients

2.2 ICC发生的危险因素分析

根据本中心检验科参考值范围将血脂水平二分类处理，对具有统计学意义的因素进行多因素Logistic 回归，发现高龄、高血压、糖尿病、肝硬化、乙肝、低HDL-C 血症（HDL-C＜0.83 mmol/L）为ICC 发生的独立危险因素，肝内胆管结石病史为ICC 发生的保护因素（P＜0.05）（表2）。

表2 ICC发生风险的多因素Logistic回归分析Table 2 Multivariate Logistic regression analysis of risk factors for occurrence of ICC

2.3 预测ICC发病风险的列线图模型构建

将年龄、高血压、糖尿病、肝硬化、乙肝、胆管结石、低HDL-C 血症（HDL-C＜0.83 mmol/L）作为影响因子构建列线图预测模型（图1）。

图1 预测ICC发生的列线图模型Figure 1 Nomogram model for predicting the ocurrence of ICC

2.4 预测模型效能验证

根据多因素回归独立危险因素，绘制校准曲线显示，该列线图预测模型的实际曲线和理想曲线吻合度较好，提示预测模型与临床实际具有较好的一致性（图2A）。绘制ROC 曲线，预测患者ICC 发病率的AUC 为0.771 （95%CI=0.744～0.797，P＜0.001）（图2B）。绘制决策曲线显示，在风险阈值约为0.1～0.4 时，该列线图预测模型有较好的临床收益且明显高于单个风险因素预测价值（图2C）。

图2 预测模型效能验证 A：校准曲线；B：ROC曲线；C：决策曲线Figure 2 Validation of predictive model performance A: Calibration curve; B: ROC curve; C: Decision curve

3 讨 论

随着乙肝疫苗普及和人们生活水平提高，肝细胞癌患病例数逐渐减少，ICC 愈发值得重视[2,19-20]。国内外ICC 诊疗专家共识均指出患者肝硬化、原发性硬化性胆管炎、肝内胆管结石为ICC发病的高危因素，建议定期复查，而对于血脂异常、糖尿病等风险因素仍缺乏细致的指导[21-22]。脂质代谢与癌症的发生与转移关系密切[23]，本研究针对血脂异常的4 种类型，基于本中心普通外科患者筛选ICC 患者和非癌患者，将血清脂值水平与其他风险因素纳入回归分析，发现年龄、高血压、糖尿病史、乙肝、肝硬化、胆管结石、低HDL-C血症为ICC 发生独立风险因素，构建列线图预测模型量化评估各风险因素影响程度，并通过拟合曲线、ROC 曲线和决策曲线验证预测模型可靠性。

3.1 血脂异常与ICC

HDL-C 作为胆固醇从外周细胞转移至肝脏进行代谢分解的主要载体，对于降低血脂起重要作用[24]。同时HDL-C颗粒内包含少量维生素、micro RNA及激素等物质，通过抗氧化、抗缺血再灌注损伤、内皮细胞募集、抗血栓、免疫调节等保护机制，在肝脏脂质代谢、心血管循环系统及免疫应答中起重要作用[25-28]。HDL-C 颗粒功能受机体内环境影响，有研究[29]发现，在某些疾病情况下，仅提升血HDL-C 浓度并不能发挥HDL-C 相应的作用，此时HDL-C 浓度不再是代表HDL-C 功能的有效指标。同时有研究[30]指出不应仅关注低HDL-C 这一血脂指标，需要探寻HDL-C 与其他因素的关联，共同评估影响。本研究发现，低HDL-C 血症是预测ICC发生的独立风险因素，通过列线图模型发现血清HDL-C 水平低于0.83 mmol/L 时评分20 分，影响程度高于罹患高血压、糖尿病、肝硬化。一项Meta分析[31]发现血清HDL-C 水平偏低肝癌发生显著关联，与本研究结果一致，但是组间差异较大。有研究[12]表明，较高的血脂水平反而利于ICC 患者在接受PD-1 治疗后的预后。相对混杂的结论提示血脂本身并非高敏感度检测指标，血脂异常与肝癌之间关联仍需更深入地探究。代谢组学是目前研究热点，为ICC 的诊断和发病机制探索开拓了思路。有研究[13]利用质谱分析检测血清脂质代谢物和氨基酸代谢物，构建预测模型鉴别ICC、肝细胞癌和原发性硬化性胆管炎，诊断效能显著高于常用的肿瘤标志物如AFP、CA19-9 等。脂质代谢重编程与多种癌症关系已得到证实，有研究[32]利用RNA-seq 分 析 ICC circRNA 表 达 谱 ， 发 现circMBOAT2 通过脂质代谢通路可对ICC 细胞氧化应激造成影响，为ICC 的诊疗提供新思路。

3.2 血脂异常与其他相关风险因素

本研究发现糖尿病、高血压、肝硬化、乙肝均为ICC 的危险因素。糖脂代谢关系密切，有研究[33]表明，白色脂肪细胞通过控制脂质和蛋白分泌，可造成慢性炎症损伤与胰岛素抵抗。一项针对非酒精性脂肪肝疾病的研究[34]发现，巨噬细胞清道夫受体可以通过脂代谢途径介导对肝脏的炎症损伤，促进肝纤维化等非酒精性肝病进展。HBV 感染是ICC 发生的主要风险因素之一，但是其发病机制还不明确，有研究[35]通过类器官技术和病理切片染色发现，乙肝相关性ICC 可能起源于肝细胞，且HBV 阳性的患者预后差于HBV 阴性患者。慢性乙肝和脂肪肝的管理仍是目前难点，有研究[36]发现，肝细胞脂肪样变可以抑制乙肝病毒活性，且脂质代谢紊乱不利于乙肝病毒长期治疗的检测，目前临床指南建议在积极治疗脂肪肝的前提下加强对乙肝病毒的检测。胆管结石与ICC 关系已明确，已有多项研究[37-38]表明胆管结石造成的慢性炎症及细胞因子的异常表达促进ICC 的发生，而本研究发现胆管结石是ICC 发生的保护因素显然与常规认知相悖。一方面本研究纳入的非癌症对照组因胆管结石行切除术的患者比例超过30%，另一方面大部分ICC 患者发病时不伴有明确风险因素，可以通过监测胆管结石来早期预防ICC 发生的患者只占很少比例。该反常结果也提示建立综合性诊断模型评估ICC 发生风险的必要性。

3.3 列线图预测模型优势与局限性

本研究基于相关风险变量成功构建了评估ICC发生的列线图预测模型，ICC 发生风险随年龄增大而增大，60 岁时风险评分可达54 分；罹患高血压、糖尿病、乙肝、肝硬化风险评分均在10 分左右，血HDL-C 低于0.83 mmol/L 评分可达20 分。AUC 为0.771 （95%CI=0.744～0.797，P＜0.001），提示较好的预测价值。校准曲线显示预测值和实际值具有较好的一致性。决策曲线显示该预测模型的净效益阈值约为0.1～0.4，综合各风险因素预测ICC 发生效果显著优于仅评估单个指标，可有效帮助临床决策。本研究构建的列线图模型存在以下优势：⑴ 相较于代谢组学分析小分子代谢物构建的诊断模型，本研究纳入的数据均为临床常用的生化指标，可作为常规筛查工具在各级医疗中心大规模应用，对临床实践有实际指导作用；⑵ 本研究首次将低HDL-C 血症纳入分析，与其他风险因素如肝硬化、糖尿病等共同量化评估ICC 发生的风险程度，相对直观的风险评分有助于提高患者长期健康管理的依从性，最终达到降低人群ICC 发病率的目标。然而本研究存在一定局限性，本研究作为单中心回顾性分析，收集的血清生化指标均为患者明确罹患疾病就诊时的数据，若构建前瞻性多中心队列长期随访血脂异常患者ICC 发病率得出的结论将更有指导意义。同时本研究缺乏外部队列，需要开展进一步多中心研究来验证此列线图预测模型可靠性。此外，ICC 发生潜在风险因素众多，本研究难以覆盖所有因素纳入分析。因此，将来需要进一步的大样本队列研究分析潜在的ICC 风险因素，并结合基础研究明确发病机制，提出可靠的ICC 风险预测模型协助临床诊疗。

综上所述，本研究基于年龄、高血压、糖尿病、肝硬化、乙肝、胆管结石、低HDL-C 血症构建列线图模型，有效评估血脂异常对于ICC 发生的风险程度，有助于临床实践中ICC 的预防和早期识别。

利益冲突：所有作者均声明不存在利益冲突。

作者贡献声明：徐铮澳负责数据整理、统计分析、论文撰写；梁霄负责研究指导，论文修改。