文章信息
- 郑朋超, 王学梅, 许东阳, 桑亮
- ZHENG Pengchao, WANG Xuemei, XU Dongyang, SANG Liang
- 肝纤维化无创评估指标的预测价值及模型的建立
- Establishment of non-invasive evaluation indices of hepatic fibrosis through a predictive model
- 中国医科大学学报, 2021, 50(3): 220-223, 229
- Journal of China Medical University, 2021, 50(3): 220-223, 229
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文章历史
- 收稿日期:2020-04-27
- 网络出版时间:2021-03-18 12:28
肝纤维化是各种发病因素导致肝损害后的一种组织修复反应,在修复过程中细胞外基质异常增多或过多沉积的过程[1],同时也是发展为肝硬化和肝癌的病理过程。研究[2]表明,肝纤维化是可逆的过程。因此,肝纤维化的早期诊断至关重要。目前,肝组织活检是肝纤维化诊断的金标准,但其具有创伤性和可重复性差的特点。因此,血清学指标和肝脏弹性成像等无创检查手段在肝纤维化诊断中的应用逐渐增多。本研究旨在评价肝纤维化的血清学指标和实时剪切波弹性成像(shear wave elastography,SWE)杨氏模量在肝纤维化分期中的预测价值,同时建立能够预测肝纤维化分期的无创模型。
1 材料与方法 1.1 一般资料筛选2015年1月至2019年7月于我院行肝脏组织穿刺活检且具备完整临床检查和实验室检查指标的患者113例,其中,男66例,女57例,年龄19~74岁,平均年龄(41.39±11.71)岁。所有患者均行超声引导下肝脏组织穿刺活检且具有明确的病理分期,排除血清学指标不完整、肝肿瘤以及肝、肾、脑功能不全的患者。
1.2 研究方法 1.2.1 超声引导下肝脏组织穿刺活检肝脏组织标本 > 1.0 cm,其中需包括 > 5个汇管区组织,用10%中性甲醛溶液固定标本,做石蜡切片,行网状纤维和Masson染色。由病理科医生按照国际Scheuer系统标准[3]进行评估,将肝纤维化程度分为5期(S0~S4期)。
1.2.2 实验室检查指标观察白细胞(white blood cell,WBC)、血红蛋白(hemoglobin,Hb)、血小板(platelets,PLT)、谷丙转氨酶(alanine aminotransferase,ALT)、谷草转氨酶(aspartate aminotransferase,AST)、γ-谷氨酰转移酶(γ-glutamyltransferase,γ-GGT)、碱性磷酸酶(alkaline phosphatase,ALP)、总胆红素(total bilirubin,T-BIL)、白蛋白(albumin,Alb)、活化部分凝血活酶时间(activated partial thromboplastin time,APTT)、血清凝血酶原时间(prothrombin time,PT)、血清凝血酶原活动度(prothrombin activity,PTA)、杨氏模量13项指标。以上实验室检查均于肝脏组织穿刺活检前1周前进行。
1.2.3 肝脏SWE检查于肝脏组织穿刺活检1个月余前进行SWE。使用法国声科公司的Supersonic Imagine AixPlorer彩色多普勒超声诊断仪频率1~6 MHz的凸阵探头。嘱患者空腹状态下,将双上肢置于头顶,于右肋间选择右前叶切面,探测深度3~5 cm,避开粗大肝内胆管和血管,在平静呼吸状态下切换SWE模式,待弹性图像稳定3~5 s后冻结图像。启动Q-Box测量肝脏组织,直径10 mm,连续测量3次,取平均值。
1.3 统计学分析采用SPSS 20.0软件进行统计学分析,正态分布的计量资料用x±s表示,采用独立样本t检验进行比较,非正态分布计量资料用M(P25~P75)表示,采用秩和检验进行比较。组间比较采用单因素方差分析,预测肝纤维化程度采用有序多因素logistic分析。P < 0.05为差异有统计学意义。
2 结果 2.1 不同肝纤维化分期患者无创评估指标的单因素方差分析根据肝脏组织穿刺活检的病理结果,将肝纤维化分为S0~S4期,其中S0期21例,S1期43例,S2期27例,S3期14例,S4期8例。单因素方差分析结果显示,不同肝纤维化分期比较,PLT、ALT、AST、γ-GGT、ALP、T-BIL、PT、PTA、杨氏模量的差异有统计学意义(P < 0.05),WBC、Hb、Alb、APTT的差异无统计学意义(P > 0.05),且随着肝纤维化分期的增高,Hb、ALT、AST、γ-GGT、杨氏模量呈上升趋势,而PLT呈下降趋势。见表 1,图 1~图 3。
| Item | Hepatic fibrosis stage | F | P | ||||
| S0 | S1 | S2 | S3 | S4 | |||
| WBC(×109/L) | 5.65±1.55 | 5.96±1.52 | 5.71±1.56 | 6.11±2.30 | 3.63±1.61 | 3.663 | 0.080 |
| Hb(g/L) | 144.90±21.43 | 144.33±20.08 | 143.48±16.02 | 139.36±20.20 | 130.34±25.36 | 1.016 | 0.402 |
| PLT(×109 /L) | 216.67±67.88 | 219.47±36.36 | 211.85±49.13 | 190.07±53.14 | 110.00±5.40 | 9.048 | < 0.001 |
| ALT(U/L) | 36.62±27.83 | 44.12±23.79 | 53.33±34.35 | 73.63±41.99 | 76.36±54.63 | 6.658 | 0.002 |
| AST(U/L) | 32.14±19.66 | 33.24±13.23 | 43.96±41.11 | 69.78±56.89 | 82.13±59.21 | 6.312 | < 0.001 |
| γ-GGT(U/L) | 30.79±21.58 | 30.95±19.44 | 55.18±40.18 | 74.93±50.54 | 88.13±45.73 | 10.069 | < 0.001 |
| ALP(U/L) | 103.90 | 82.56 | 98.70 | 155.14 | 25.33 | 2.524 | 0.045 |
| (57.76-150.05) | (67.56-97.56) | (72.61-124.79) | (87.96-222.33) | (80.44-122.81) | |||
| T-BIL(μmol/L) | 13.40±8.74 | 13.81±6.03 | 17.20±12.08 | 23.27±14.68 | 23.90±13.85 | 2.627 | 0.038 |
| Alb(g/L) | 47.77±4.82 | 44.01±7.98 | 42.54±3.89 | 39.22±10.90 | 45.18±12.35 | 1.503 | 0.206 |
| APTT(s) | 37.17±2.93 | 46.20±9.42 | 36.99±2.37 | 38.81±5.50 | 42.05±5.50 | 0.360 | 0.836 |
| PT(s) | 13.23±0.94 | 13.24±0.78 | 13.30±0.94 | 13.45±0.94 | 14.96±1.64 | 5.489 | < 0.001 |
| PTA(%) | 94.86±7.45 | 94.42±7.73 | 95.48±7.33 | 94.28±7.40 | 80.13±14.86 | 7.115 | < 0.001 |
| Young’s modulus(kPa) | 5.42±1.13 | 6.83±2.28 | 7.47±3.16 | 13.54±4.89 | 15.08±9.92 | 14.308 | < 0.001 |
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| A, SWE image acquisition and measurement in S0 stage; B, optical micrograph of liver tissues in S0 stage (HE × 40). 图 1 S0期SWE图像和病理特点 Fig.1 SWE images and pathological features in S0 stage |
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| A, SWE image acquisition and measurement in S2 stage; B, optical micrograph of liver tissues in S2 stage (HE × 100);C, Masson staining of liver tissues in S2 stage (Masson × 40). 图 2 S2期SWE图像和病理特点 Fig.2 SWE images and pathological features in S2 stage |
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| A, SWE image acquisition and measurement in S3 stage; B, optical micrograph of liver tissues in S3 stage (HE × 100);C, Masson staining of liver tissues in S3 stage (Masson × 100). 图 3 S3期SWE图像和病理特点 Fig.3 SWE images and pathological features in S3 stage |
2.2 不同肝纤维化分期患者无创评估指标的有序logistic回归分析结果
将上述结果引入有序logistic回归中(引入标准P < 0.05),最终筛选出进入模型的独立危险预测指标为PLT、γ-GGT和杨氏模量,见表 2。建立的回归模型为Logit P = 2.329-0.012×PLT+0.018×γ-GGT+ 0.128×杨氏模量。
| Item | B | SE | χ2 | P | OR(95%CI) |
| PLT | -0.012 | 8.649 | 8.649 | 0.003 | 0.988(-0.021 to -0.004) |
| ALT | 0.010 | 1.438 | 1.438 | 0.230 | 1.010(-0.006 to 0.026) |
| AST | -0.013 | 2.251 | 2.251 | 0.134 | 0.987(-0.030 to 0.004) |
| γ-GGT | 0.018 | 7.517 | 7.517 | 0.006 | 1.018(0.005 to 0.031) |
| ALP | 0.009 | 3.088 | 3.088 | 0.079 | 1.009(-0.001 to 0.019) |
| T-BIL | -0.021 | 1.457 | 1.457 | 0.227 | 0.979(-0.055 to 0.013) |
| PT | 0.107 | 0.119 | 0.119 | 0.730 | 1.113(-0.500 to 0.714) |
| PTA | -0.029 | 0.539 | 0.539 | 0.463 | 0.971(-0.108 to 0.049) |
| Young’s modulus | 0.128 | 5.270 | 0.022 | 0.019 | 1.136(0.019 to 0.237) |
| Constant | 2.329 | 7.425 | 0.098 | 0.754 | - |
3 结论
肝纤维化过程是肝细胞发生炎症和受到坏死刺激进而发生创伤修复反应,导致以肝原纤维为主的细胞外基质增生或降解不足,进而纤维组织过度沉积,破坏肝脏组织正常结构[1]。目前研究[2]结果表明,早期肝纤维化经过有效治疗可以逆转,肝脏组织穿刺活检具有创伤性,不宜实时监测肝纤维化的发生和发展过程。随着医学技术的进步,肝纤维化无创评估技术逐渐用于临床中,主要是通过肝纤维化患者血清学检查指标和无创诊断技术指标重新组合,进而构建模型[4]。近年来,肝纤维化无创诊断模型成为研究热点,但其诊断的准确性仍存在争议。
研究[5]结果表明,血清学指标PLT、ALP、Alb在诊断肝纤维化分期中具有统计学意义(P < 0.05),PLT随着肝纤维化分期的增加而逐渐降低,且在不同肝纤维化分期间存在统计学差异,说明PLT是肝纤维化的一个独立危险因素。既往研究结果表明,50%~90%的PLT滞留于肝纤维化患者的脾脏中,进而导致外周血PLT数量减少。此外,研究结果还表明,PLT与肝纤维化患者的骨髓抑制、PLT消耗以及促PLT生成素合成减少有关。ALT、AST、γ-GGT随着肝纤维化分期的增加而增加,且在不同肝纤维化分期间存在统计学差异(P < 0.05),即随着肝纤维化程度的进展,肝脏对ALT、AST、γ-GGT的清除功能降低[6]。目前,人们对ALT和AST对肝纤维化的影响仍存在争议。本研究发现,凝血指标PT、PTA在不同肝纤维化分期中也存在统计学差异(P < 0.05),且S4期PTA水平较S0~S3期水平明显降低,PTA是评估肝脏合成功能的指标,其水平降低,可以加速Ⅳ型胶原的沉积,过速沉积可以加速肝窦毛细血管化、肝窦组织结构及肝脏内部血流改变,进而导致肝脏结构发生病变[7]。目前,SWE已经逐渐成为检测肝脏组织弹性变化的全新无创技术,组织弹性的大小用杨氏模量表示,组织越硬,杨氏模量越大[8]。本研究结果显示,杨氏模量在不同肝纤维化分期中的差异有统计学意义(P < 0.05),且随着肝纤维化分期增加而增加,说明肝脏杨氏模量变化与肝纤维化分期的变化吻合,但与国内相关研究结果不一致[9],该研究认为因为肝纤维化是一个连续动态变化过程,在肝纤维化的判定过程中存在局限性。今后需大量样本进一步验证导致研究结果不一致的原因。
目前,研究者试图通过单项血清学指标或影像学检查指标评估肝纤维化的严重程度,但是其灵敏度和准确性仍存在很大差异。目前,普遍应用的预测显著肝纤维化和肝硬化患者的血清学指标为WAI等[10]于2003年提出的AST/PLT比率指数,但其对肝纤维化诊断的灵敏度和特异度有一定缺陷。因此,有研究[11]在其基础上通过多因素logistic回归分析矫正混杂因素,纳入杨氏模量,重新建立模型,从而提高了诊断肝纤维化程度的灵敏度和特异度,但是该研究仅分析了轻度(S0~S1)和显著肝纤维化(S2~S4)二者间的差异。本研究通过有序多因素logsitc分析排除混杂因素,筛选出3个独立预测因素,即PLT、γ-GGT和杨氏模量。
本研究存在一定的局限性,未对建立的模型进行验证,故无法明确其诊断肝纤维化程度的灵敏度和特异度,仍需前沿性试验进一步验证。
综上所述,血清学指标和SWE杨氏模量在评估肝纤维化程度中具有重要临床意义,应用SWE杨氏模量及PLT、γ-GGT构建模型,可预测肝纤维化程度,在临床诊断肝纤维化及其分期、随访中具有重要意义。
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2021, Vol. 50



