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腹水中免疫细胞变化特征对肝硬化腹水患者发生自发性细菌性腹膜炎的预测价值

2024-04-01梁红亮

中西医结合肝病杂志 2024年3期
关键词:人工神经网络腹水亚群

谢 锐 尹 源 滕 俊 梁红亮

三六三医院消化内科 (四川 成都, 610041)

肝硬化是一种进行性慢性肝病,自发性细菌性腹膜炎(SBP)是其最为严重的并发症之一[1]。SBP主要由机体免疫功能低下、菌群失调等因素引起,导致病原菌经肠道发生迁移[2],SBP具有发病率高、病情进展较快、病死率高的特点[3]。有报道指出,超过25%的肝硬化腹水患者会合并发生SBP,且患者病死率高达20%[4]。我国肝病患者数量多,但由于认识不够,治疗率低,造成肝硬化的发病率及SBP感染后的死亡率一直居高不下[5]。因此,对可能影响SBP发生的临床指标进行研究,对SBP的早期预防和治疗至关重要。淋巴细胞亚群情况是机体免疫功能的常用评价指标,因此,本文回顾性分析肝硬化腹水患者的临床资料及腹水中淋巴细胞亚群的变化情况,探讨腹水中淋巴样细胞亚群变化对肝硬化腹水患者发生SBP的预测价值。

1 资料与方法

1.1 一般资料 收集2020年1月至2023年1月于三六三医院就诊的279例肝硬化腹水患者的临床资料,其中男95例,女67例,年龄54~72岁,平均(61.76±5.02)岁。采用随机数字法将就诊患者以2∶1的比例分为训练集(186例)和验证集(93例),训练集和验证集分别用于预测模型的建立和评价。训练集患者根据住院期间是否发生SBP分为SBP组(52例)和非SBP组(134例)。

1.2 纳入及排除标准 纳入标准:①符合肝硬化腹水诊断标准[7];②均行腹腔穿刺并行腹水相关检查;③临床资料完整。排除标准:①合并肝部肿瘤的患者;②手术或其他炎症感染引起的继发性腹膜炎患者。本研究通过医院伦理委员会审核并批准。

1.3 方法

1.3.1 观察指标 收集患者的一般资料,包括性别、年龄、肝硬化病因、Child-pugh分级、是否出现腹泻、腹痛、发热、是否合并糖尿病、肝性脑病、上消化道出血、SBP病史。就诊时抽取患者空腹静脉血,进行血常规检查,记录患者外周血WBC、PLT、中性粒细胞百分比(NE%);采用全自动生化分析仪检查患者血清TBil、ALT;采用腹部彩超检测患者腹水深度,并通过腹水常规及生化检查患者多形核细胞(PMN)计数和腹水 Alb浓度。采用FACSC anto型流式细胞分析仪检查患者初次就诊时、治疗3 d后及治疗结束后腹水中淋巴细胞亚群(CD3+T细胞、CD4+T细胞、CD8+T细胞、B细胞以及NK细胞)的比例,并计算CD4+/CD8+比值。

1.3.2 Child-pugh分级评价标准 根据患者肝性脑病、腹水、TBil、albumin和凝血酶原时间延长五项指标情况对患者进行评分,5~6分为A级,7~9分为B级,10~15分为C级。

1.3.3 治疗方法 所有患者均常规限钠、合理饮食,并进行腹水浓缩回输术治疗,治疗时间为2~3 h,连续治疗7 d。

2 结果

2.1 训练集患者临床资料比较 见表1。

表1 两组患者临床资料比较 [例(%)]

2.2 训练集与验证集患者一致性指数 见表2。

表2 临床因素在训练集和验证集上一致性指数

2.3 腹水中淋巴样细胞亚群变化 见表3。

表3 患者腹水中淋巴样细胞亚群比较

2.4 单因素分析 将表1、2筛选出的两组差异显著的指标(P<0.05)进行单因素Logistic回归分析。结果显示,Child-pugh分级、上消化道出血、外周血WBC、血清TBil、腹水Alb浓度,治疗结束后CD4+T细胞、CD8+T细胞、CD4+/CD8+的比值、B细胞和NK细胞均为肝硬化腹水患者发生SBP的独立危险因素(P<0.05),见表4。

表4 单因素Logistic回归分析

2.5 多重共线性诊断分析 多重共线性诊断分析未发现各因素之间存在共线性,及所有因素的方差膨胀因子(VIF)均<5,见表5。

表5 共线性分析

2.7 腹水中淋巴样细胞亚群变化对发生SBP的预测价值 采用ROC曲线评价治疗结束后腹水中CD4+T细胞、CD8+T细胞、CD4+/CD8+的比值、B细胞和NK细胞变化及五者联合对肝硬化腹水患者发生SBP的预测价值,结果见表6、图1。治疗结束后腹水中CD4+T细胞、CD8+T细胞、CD4+/CD8+的比值、B细胞NK细胞变化及五者联合对肝硬化腹水患者发生SBP有较好的预测价值,且五者联合诊断预测价值更高(AUC=0.813)。

图1 腹水中淋巴样细胞亚群变化预测SBP发生的ROC曲线

表6 腹水中淋巴样细胞亚群变化对SBP发生的预测价值

2.8 模型评价 采用ROC曲线评价人工神经网络预测模型的区分度,结果如图2所示,训练集和验证集的曲线下面积分别为0.875(95%CI:0.824~0.926,P<0.001)和0.819(95%CI:0.756~0.882,P<0.001);特异度分别为94.51%和92.04%;灵敏度分别为93.73%、91.62%,表明人工神经网络预测模型区分度良好。

图2 ROC曲线评估人工神经网络模型的预测能力

2.9 SBP发生的人工神经网络模型 如图3所示,将Child-pugh分级、上消化道出血、外周血WBC、血清TBil、治疗结束后腹水Alb浓度、CD4+T细胞、CD8+T细胞、CD4+/CD8+的比值、B细胞和NK细胞变化10条风险相关路径作为第一层的输入变量,输出层终点的结局指标为SBP发生,与隐藏层节点相连,该神经网络模型由输入层、两个隐藏层和输出层组成,分别对应于10、8、5和1个神经元,每个圆圈即为一个神经元。对人工神经网络模型变量重要性进行评分,评分越高表示对模型的分类影响越大。可以看出Child-pugh分级、血清TBil、腹水ALB浓度、CD4+T细胞、CD8+T细胞变化对模型分类的贡献度较高,外周血WBC、CD4+/CD8+的比值、上消化道出血等也具有一定的影响作用。见表7。

图3 SBP发生的人工神经网络架构

表7 人工神经网络模型变量重要性评分

3 讨论

SBP的发生与发展主要由患者肠道菌群失衡引起,其主要临床表现为腹痛、腹胀等,并可能导致上消化道出血、肝性脑病等多种并发症的发生,对患者生命安全造成严重威胁[8]。传统诊断方式对SBP的敏感性和特异性不高,容易出现漏诊,延误治疗时机,对患者的预后造成不良影响[9]。因此对肝硬化腹水患者并发SBP的相关危险因素进行分析对提高SBP的确诊率,保证患者生命安全均起到重要的作用。近年有研究发现淋巴细胞亚群可能在腹水细菌感染过程发挥重要作用[10],但关于淋巴细胞亚群变化与SBP发生相关性的研究仍鲜有报道。

本研究结果显示,Child-pugh分级、上消化道出血、外周血WBC、血清TBil、腹水Alb浓度、CD4+T细胞、CD8+T细胞、CD4+/CD8+的比值、B细胞和NK细胞均为SBP发生的独立危险因素。分析其原因可能为:①Child-Pugh分级越高,说明肝脏储备功能越差,SBP发生的可能性越大[11]。②SBP组的上消化道出血发生率明显增高,多种并发症的发生说明患者可能病程较长,肝功能损害严重,进而增加SBP的发生[12]。③当肝硬化发生时,机体免疫力下降,易诱发感染,外周血WBC计数升高常提示感染存在,因此发生SBP的患者外周血WBC计数普遍升高,这与本研究结果一致。④肝脏损伤最直接的表现就是血清胆红素升高,血清胆红素越高表明患者肝细胞结构损坏越严重,患者抵抗力下降,增加SBP发生的危险性[13]。⑤当腹水中白蛋白水平降低时,肝脏抗感染能力下降,导致腹水中致病菌迅速繁殖,增加了SBP发生的可能性[14]。⑥淋巴细胞亚群是机体重要的免疫效应细胞[15]。与非SBP组比较,SBP组患者治疗后CD8+T细胞、B细胞显著减低,CD4+T细胞、CD4+/CD8+的比值和NK细胞显著升高。原因可能由于腹水感染刺激大量的细胞因子的释放,为了有效杀伤被感染的细胞,CD4+细胞迅速克隆扩增,进而引起CD4+细胞以及NK细胞的升高[16]。CD8+T细胞作为机体免疫系统重要成分之一,细菌入侵机体时,抗原递呈细胞识别并激活CD8+T细胞,这些抗原长时间刺激导致CD8+T细胞过度消耗[17]。并且ROC曲线结果显示腹水中淋巴样细胞亚群变化对SBP的发生具有一定的预测价值,且五者联合诊断预测价值更高。

本研究在单因素和多因素分析基础上所构建人工神经网络模型具有良好的区分度,临床可据此及时采取积极有效的防治措施,降低SBP发生率。单因素分析初筛预测因子,再纳入多因素回归模型进行逐步回归分析,以此筛选出的变量更为严谨。本研究也有一些不足之处,仅为单中心研究,得到的结果可能因为样本量不足而产生偏差,纳入的影响因素也可能尚不全面,后续有待多中心、大样本量和纳入更多的临床指标进行更加全面的分析和验证。

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