基于人工神经网络探讨TyG指数与糖尿病性心肌病的相关性

吴燕 吴礼循

摘要  目的：探讨三酰甘油-葡萄糖（TyG）指数与糖尿病性心肌病（DCM）的相关性。方法：选取2019年1月—2022年1月我院收治的150例糖尿病病人作为研究对象，根据病人左心室二维结构是否正常分为DCM组（92例）和非DCM组（58例）。比较两组临床资料，通过曲线拟合分析TyG指数与DCM的相关性；采用受试者工作特征（ROC）曲线分析TyG指数对DCM的预测价值；采用多因素Logistic回归分析DCM的影响因素。构建人工神经网络模型，通过ROC曲线和校准曲线评价模型区分度和准确度。采用Bootstrap重采样对列线图模型进行外部验证。结果：曲线拟合发现，随着糖尿病病人TyG指数的增加，DCM发生率呈上升趋势。阈值效应分析发现，当TyG指数＞0.8时，DCM发生率随着TyG指数升高而增大；当TyG指数≤0.8时，DCM发生率与TyG指数无明显相关性。TyG指数对DCM具有一定的预测价值，ROC曲线下面积（AUC）为0.718。多因素Logistic回归分析结果显示，心肌炎、心肌组织纤维化、Ca2＋平衡调节异常、氧化应激、微血管病变情况、TyG指数、心肌胰岛素水平均为DCM的独立危险因素（P＜0.05）。ROC曲线和校准曲线结果均显示列线图模型具有较好的区分度和校准度。结论：TyG指数与DCM呈线性相关，是DCM的独立危险因素。

关键词  糖尿病性心肌病；三酰甘油-葡萄糖指数；危险因素；人工神经网络

doi：10.12102/j.issn.1672-1349.2024.11.022

引用信息  吴燕，吴礼循.基于人工神经网络探讨TyG指数与糖尿病性心肌病的相关性［J］.中西医结合心脑血管病杂志，2024，22（11）：2034-2040.

近年来，糖尿病性心肌病（diabetic cardiomyopathy，DCM）在因糖尿病引起的心血管类并发症中所占比例日益增加，其发生主要由胰岛素抵抗引起，糖代谢的长期紊乱导致糖尿病病人心肌结构发

生特异性病变，心脏正常功能受损［1］。DCM的主要特征为左心室肥大和心脏舒张功能的早期损害及收缩功能障碍，同时经常伴随有心肌细胞肥大、心肌纤维化甚至心肌细胞凋亡。早年通过对糖尿病病人进行临床解剖发现，部分糖尿病病人心肌结构发生病变［2］。DCM早期常见的临床表现有乏力、胸痛、劳力性呼吸困难等。近年来糖尿病的发病率逐年升高，糖尿病病人心血管系统并发症的发病率也随之攀升［3］，这种情况的出现加快了糖尿病病人病情的进一步恶化，也为后续治疗增加了难度。DCM作为糖尿病病人的重要并发症之一，对糖尿病病人生命安全的危害不容忽视。

胰岛素抵抗造成DCM的形成主要是通过长期高糖环境对心肌细胞造成破坏，进而引起心肌结构和功能改变，最终发展为DCM［4］。长期DCM的病人，不仅心脏功能异常，而且会出现心力衰竭，严重者还可能猝死［5-6］。因此，DCM已逐渐成为威胁糖尿病病人生命安全的首要因素，发现与DCM相关的临床诊断指标，对其进行早期诊断及治疗尤为重要。三酰甘油-葡萄糖（triglyceride-glucose，TyG）指数是反映胰岛素抵抗的重要指标。相关研究证实，TyG指数敏感度和特异度较高，也可辅助进行早期糖尿病的预测［7-8］。本研究探讨TyG指数与DCM的相关性，以期为DCM的预测与治疗提供理论依据。

1  资料与方法

1.1  一般资料

选取2019年1月—2022年1月我院收治的150例糖尿病病人作为研究对象，年龄46～82（62.69±7.12）岁；男62例，女88例；体质指数（BMI）为（21.55±3.32）kg/m2。根据病人左心室二维结构是否正常分为DCM组和非DCM组。两组病人一般资料比较差异均无统计学意义（P＞0.05）。纳入标准：1）空腹血糖≥7 mmol/L［9］；2）完成空腹血糖及三酰甘油测定。排除标准：1）患有冠心病等其他心脏疾病；2）曾口服降血糖或降三酰甘油的药物；3）合并其他心脑血管疾病。本研究获得我院伦理委员会批准，病人或其家属均知情同意且签署知情同意书。

1.2  方法

收集病人的一般资料，包括年龄、BMI、性别，通过病理检查是否出现心肌炎、心肌组织纤维化、Ca2＋平衡调节异常、氧化应激，超声检查微血管病变情况、有无肝大、腹腔积液，记录病人TyG指数、总胆固醇水平、心肌胰岛素水平，询问病人有无胸痛、胸闷、心律失常、呼吸困难、顽固低血压、疲乏无力、下肢水肿等症状。

1.3  DCM诊断

采用3D超声心动图进行DCM的诊断，评估病人心脏形状，观察心室壁运动情况。使用核素心肌灌注显像、超敏肌钙蛋白、氨基末端脑钠肽前体（N-terminal-pro B-type natriuretic peptide，NT-proBNP）等指标辅助诊断早期DCM。

1.4  统计学处理

利用SPSS 23.0统计软件进行统计分析。符合正态分布的定量资料以均数±标准差（x±s）表示，两组间比较采用t检验；定性资料以例数、百分比（%）表示，组间比较采用χ2检验。采用R软件包建立TyG指数与DCM的平滑拟合曲线。采用多因素Logistic回归模型确定DCM的独立风险预测因子，基于Softmax策略以二分类变量非DCM0（结局事件未发生）和DCM1（结局事件发生）作为结果变量构建人工神经网络模型。计算一致性指数（C-index），并绘制校正曲线和受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线评估模型的预测效能，采用Bootstrap重采样对列线图模型进行内部验证。以P＜0.05为差异有统计学意义。

2  结  果

2.1  两组临床资料比较

150例糖尿病病人中，确诊为DCM 92例（61.33%）。单因素分析结果显示，DCM与心肌炎、心肌组织纤维化、Ca2＋平衡调节异常、氧化应激、微血管病变情况、TyG指数、心肌胰岛素水平有关（P＜0.05），与病人年龄、BMI、性别、胸痛、胸闷、呼吸困难、胆固醇水平、下肢水肿、心律失常、肝大、腹腔积液、顽固低血压、疲乏无力、高血压、吸烟史无关（P＞0.05）。详见表1。

2.2  TyG指数与DCM的相关性

采用平滑曲线拟合TyG指数与DCM的相关性。结果显示，TyG指数与DCM的发生呈线性正相关，随着TyG指数的升高，DCM发生的风险明显增加。在曲线拟合的基础上，进一步进行阈值效应分析发现，当TyG指数≤0.8时，随着TyG指数的升高，DCM发生率不受影响，其OR值为0.82［95%CI（0.72，1.15），P＞0.05］；当TyG指数＞0.8时，随着TyG指数的升高，DCM发生率呈明显上升趋势，其OR值为1.27［95%CI（0.68，0.94），P＜0.05］。详见图1。

2.3  TyG指数对DCM的预测价值

ROC曲线结果显示，TyG指数的ROC曲线下面积（AUC）为0.718［95%CI（0.646，0.791），P＜0.001］，特异度、敏感度分别为96.63%和95.85%，表明TyG指数对DCM具有一定的预测价值。详见图2。

2.4  DCM影响因素的多因素Logistic回归分析

以DCM发生情况为因变量，以单因素分析中两组差异有统计学意义的指标为自变量，进行多因素Logistic回归分析，结果显示，心肌炎、心肌组织纤维化、Ca2＋平衡调节异常、氧化应激、微血管病变情况、TyG指数、心肌胰岛素水平均为DCM的独立危险因素（P＜0.05）。详见表2。

2.5  人工神经网络模型的构建

根据多因素Logistic回归分析结果，将心肌炎、心肌组织纤维化、Ca2＋平衡调节异常、氧化应激、微血管病变情况、TyG指数、心肌胰岛素水平作为第1层的输入变量，每个变量都与隐藏层中的所有节点相连，输出层与隐藏层节点相连为结局指标。因素的重要性与线的粗细成正比，由图3可知，心肌组织纤维化、TyG指数、心肌胰岛素水平所占权重均较高。

2.6  人工神经网络模型的验证

采用Bootstrap重采样对人工神经网络模型进行内部验证，重采样前后以人工神经网络模型预测DCM发生风险作为检验变量，实际DCM发生情况作为状态变量，构建人工神经网络模型预测DCM发生的ROC曲线及校准曲线，并计算AUC，由分析结果可知，内部验证前后AUC分别为0.817［95%CI（0.775，0.879），P＜0.001］、0.795［95%CI（0.731，0.859），P＜0.001］，敏感度分别为86.07%、83.58%，特异度分别为89.82%、87.33%，提示列线图模型区分度较好，该模型的一致性指数分别为0.827，0.813，表明该模型准确度较高。详见表3、图4～图7。

3  讨  论

有研究结果表明，胰岛素抵抗通过扰乱人体血糖、血脂代谢体系，进而损伤人体的组织器官［10］。此外，胰岛素抵抗还被证实在血管细胞凋亡过程、动脉粥样硬化过程、斑块形成过程中发挥作用［11］。

目前，TyG指数因其具有简单、经济、可重复性高的特点，成为判断胰岛素抵抗的可信指标，已在临床中广泛应用。并且在代谢综合征的诊断及心血管疾病发病的预测方面，TyG指数也起到重要辅助作用［12-13］。TyG指数综合了病人空腹血糖和血脂的双重信息，可以更加全面地评价胰岛素抵抗［14］，使结果更具有可信度，因此，在DCM及其他并发症研究中得到广泛应用。

本研究结果显示，TyG指数与DCM的发生呈线性正相关，随着TyG指数的升高，DCM发生的风险明显增加，提示TyG指数与DCM有关。造成DCM发病的因素很多，其中能量代谢异常和微循环障碍起到主导作用［15］，多种因素相互协同作用，破坏正常的能量代谢和微循环体系，从而引起心脏结构的改变，对心脏功能产生不良影响。研究TyG指数与DCM的相关性可以揭示其病理与生理机制，为后续疾病的预防与治疗提供理论依据［16］。

本研究中，多因素Logistic回归分析结果显示，心肌炎、心肌组织纤维化、Ca2＋平衡调节异常、氧化应激、微血管病变情况、TyG指数、心肌胰岛素水平均为DCM的独立危险因素。糖尿病病人体内糖代谢系统的紊乱导致胰岛素抵抗发生，进而正常的脂质代谢也遭到破坏，一些多余脂质进入心肌细胞，引起心肌细胞脂肪性病变，最终体现为病人的心肌结构改变、正常心肌功能发挥受到影响，导致DCM［17］。心脏功能能否正常发挥作用还受到心肌细胞钙平衡的影响，如果Ca2＋出现严重内流，会导致心肌细胞内钙超载，心肌舒张期延长，长期维持这种状态会使心肌功能受损，进而诱发一系列心肌疾病的出现［18］。研究还发现，糖尿病病人经常伴随着炎性细胞因子异常分泌的情况，使炎症反应进展，直接导致糖尿病病人心肌损伤，出现心肌炎和心肌纤维化，最终导致DCM［19］。氧化应激则是通过影响细胞代谢周期中一系列重要酶的活性，激活细胞凋亡程序，破坏心肌细胞，导致DCM［20］。

本研究在单因素、多因素Logistic回归分析基础上，针对上述危险因素建立人工神经网络模型，C-index、校正曲线、ROC曲线和决策曲线显示模型良好，可为临床预测DCM提供帮助，为提高临床治疗效果提供参考依据。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。运用C-index、校正曲线、ROC曲线和决策曲线多种验证方式，更具有可信度。

本研究也有一些不足之处，众多因素相互作用导致DCM，纳入的危险因素尚不全面，得到的结果也可能因为样本量不足而产生偏差，还需扩大样本量和可能的危险因素进行更加全面的分析。

综上所述，TyG指数是胰岛素抵抗的重要指标，与DCM呈线性相关，是DCM的独立危险因素。

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（收稿日期：2023-01-10）

（本文编辑郭怀印）