NAFLD患者肝纤维化影响因素的风险预测模型构建与效能评价

施晓英，傅思华，傅怡悦

非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）是一种与胰岛素抵抗和遗传易感性密切相关的代谢性肝病，其病理学特征为肝细胞脂肪变性[1]。近年来，随着人们生活水平的提高和生活方式的改变，NAFLD发病率逐年上升，且逐渐呈现出年轻化的趋势[2]。肝纤维化是一种病理过程，是肝脏受损后纤维组织增生和沉积的结果[3]。肝纤维化是NAFLD 进展的重要阶段，也是影响患者预后的关键因素之一[4]。因此，早期预测和诊断肝纤维化对于NAFLD 的治疗和预后具有重要意义。本研究旨在探讨NAFLD 患者肝纤维化的危险因素，并构建预测模型，以期为NAFLD 早期预测肝纤维化提供参考，现报道如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料 选取2020 年6 月至2023 年6 月金华市人民医院收治的NAFLD 患者188 例。纳入标准：符合2018 年更新版《非酒精性脂肪肝病防治指南》[5]中NAFLD 的诊断标准；无其他肝脏疾病；年龄18 ～65 岁。排除标准：酒精性肝损伤；有精神疾病史的患者；合并有其他疾病如恶性肿瘤等；资料不完整。本研究经金华市人民医院医学伦理委员会审批，所有研究者均同意参加本研究并签署书面知情同意书。

1.2 方法 收集纳入对象一般资料，包括性别、年龄、体质量指数（BMI）、高血压、吸烟、总胆固醇（TC）、三酰甘油（TG）、高密度脂蛋白胆固醇（HDLC）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、空腹血糖（FBG）、餐后2h 血糖（2 hBG）、空腹胰岛素（FINS）、白介素（IL）-17、IL-18、IL-22、肿瘤坏死因子（TNF）-、25（OH）D。IL-17、IL-18、IL-22、TNF- 水平采用酶联免疫吸附试验测定，IL-17、IL-18 试剂盒购自上海烜雅生物科技有限公司，IL-22、TNF- 试剂盒购自美捷科技有限公司。血清中的25（OH）D 水平采用全自动免疫分析仪进行检测。所有操作均遵循严格的质量控制和标准化操作程序，检测结果由专业实验室人员以双盲方式评估，以确保数据的准确性和可靠性。

1.3 肝纤维化诊断标准 采用非酒精性脂肪性肝纤维化评分（NAFLDFS）进行评价。NAFLDFS=－1.675+0.037×年龄（岁）+0.094×BMI（kg/m2）+1.13×空腹血糖调节受损/糖尿病（是＋1，否+0）＋0.99×AST/ALT（比值）－0.013×PLT－0.66×白蛋白（g/dl）。积分＞0.676 考虑存在肝纤维化，积分＜－1.455 考虑排除纤维化[6]。

1.4 统计方法 采用SPSS 26.0 软件进行数据分析。计量资料以均数±标准差表示，采用t 检验；计数资料采用2检验。多因素分析采用Logistic 回归分析。建立ROC 曲线，分析模型预测NAFLD 患者合并肝纤维化的效能。用rms 包绘制列线图模型和校准曲线，利用Rstudio 中rmda 程序包绘制临床决策曲线。P ＜0.05 表示差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组临床资料比较 根据NAFLDFS评分分为分为合并组（n=56）与未合并组（n=132）。两组TG、HDL-C、LDL-C、FBG、FINS、IL-17、IL-18、IL-22、TNF- 及25（OH）D 水平差异均有统计学意义（均P＜0.05），见表1。

2.2 多因素Logistic分析 将表1 中有统计学意义的指标作为自变量，将NAFLD 患者是否合并肝纤维化作为状态变量，纳入多因素Logistic 回归模型，结果显示，高TG、HDL-C、FINS、IL-22、TNF- 水平，低25（OH）D 水平为NAFLD 患者合并肝纤维化的独立危险因素（均P ＜0.05），见表2。

表2 多因素Logistic 回归分析

2.3 列线图预测模型构建 基于多因素Logistic分析结果，依据危险因素构建NAFLD 患者合并肝纤维化风险列线图预测模型，见图1。

图1 NAFLD 患者合并肝纤维化发生风险的列线图

2.4 NAFLD 患者合并肝纤维化风险预测多模型分析 依据列线图风险预测模型得到列线图预测模型指标，建立ROC 曲线分析各项模型的区分度，结果显示，TG、HDL-C、FINS、IL-22、TNF- 、25（OH）D及列线图预测模型的AUC 分别为0.87、0.65、0.75、0.69、0.85、0.76、0.98，列线图预测模型均优于单指标模型。当取cut-off 时，列线图预测模型的灵敏度、特异度分别为0.87、0.96，见表3。Bootstrap 法（B=1000）对列线图预测模型进行内部验证显示，Bias-corrected预测曲线与Ideal 线基本重合，C-index 为0.96，该模型预测能力较好，见图2。决策曲线显示，该模型的阈值概率范围为0.02～0.98，其净收益率＞0，见图3。

图2 列线图风险预测模型的校准曲线

图3 列线图风险预测模型的决策曲线

3 讨论

NAFLD发病率逐年上升，已成为全球范围内最常见的慢性肝病之一[7]。据报道，NAFLD 在西方国家的患病率为20%～30%，而在亚洲国家的患病率也在逐年上升[8]。肝纤维化是NAFLD 预后不良的重要因素之一，指肝脏中细胞外基质（ECM）的过度沉积和异常分布，导致肝脏结构和功能发生改变[9]。本研究188 例NAFLD 患者，合并肝纤维化患者56例，占比29.8%，这与章雅南等[10]研究结果接近。

本研究对两组的临床资料进行比较，并进一步二元Logistic 回归分析，结果显示，高TG、HDL-C、FINS、IL-22、TNF- 水平，低25（OH）D 水平为NAFLD 患者合并肝纤维化的独立危险因素（均P ＜0.05）。高TG 水平可能导致脂肪在肝脏中沉积，从而引发脂肪肝，脂肪肝是NAFLD 的一个关键特征，而持续的脂肪肝可能导致肝纤维化。高水平的HDLC可能与其他血脂异常有关，例如血脂异常、代谢综合征和胰岛素抵抗等[11]。这些状况可能导致肝脏脂肪沉积和肝纤维化的风险增加。在NAFLD 患者中，高FINS 水平可能预示着胰岛素抵抗的严重程度。胰岛素抵抗可能导致脂肪在肝脏中沉积，进而引发肝纤维化，长期的肝纤维化可能导致肝硬化和其他严重的肝脏疾病[12]。升高的IL-22 可能通过刺激肝细胞增殖和促进胶原合成等途径，加剧肝脏炎症和纤维化的发展。此外，IL-22 还可能与其他细胞因子和炎症介质相互作用，共同促进NAFLD 的炎症反应和肝纤维化的进展。高水平TNF- 可以加剧肝脏炎症反应，促进肝细胞损伤和纤维化的形成。TNF-还可以诱导其他细胞因子的产生，如IL-6 和IL-1 ，进一步加剧炎症反应和纤维化的进展[13]。低水平的25（OH）D可能导致钙和磷的吸收不足，进而导致骨骼疾病和骨折等风险增加[14]。此外，维生素D 还具有免疫调节的作用，它可以帮助身体抵抗感染和炎症，并增强免疫系统的功能[15]。低水平的25（OH）D可能导致免疫系统功能减弱，增加感染和炎症的风险，从而促进肝纤维化的进展。

本研究结果显示，TG、HDL-C、FINS、IL-22、TNF- 、25（OH）D 及列线图预测模型的分别为0.87、0.65、0.75、0.69、0.85、0.76、0.98，显示出这些指标对NAFLD 患者合并肝纤维化有较好的预测价值。其中，列线图预测模型的最高，表明它对肝纤维化的预测能力更好。当取cut-off 时，预测模型的灵敏度、特异度分别为0.87、0.96，这表明这些指标在预测NAFLD 患者合并肝纤维化方面都有一定的价值，且本研究建立的列线图在预测NAFLD 患者合并肝纤维化方面具有较高的收益。

综上所述，高TG、HDL-C、FINS、IL-22、TNF-水平，低25（OH）D 水平为NAFLD 患者合并肝纤维化的独立危险因素，通过这些指标构建的风险预测模型具有较好的预测价值。但本研究仅选取了一家医院的患者作为研究对象，样本量相对较小因此存在一定的局限性，未来研究可考虑扩大样本量，进行多中心研究，以进一步验证模型的可靠性和准确性。

利益冲突 所有作者声明无利益冲突

作者贡献声明 施晓英：实验操作、论文撰写；傅思华：数据整理、统计学分析；傅怡悦：研究指导、论文修改、经费支持