類(lèi)風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎血清學(xué)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)挖掘及其應(yīng)用

朱躍進(jìn)　王開(kāi)正

摘要：目的 提煉血清學(xué)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)類(lèi)風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎的臨床診斷信息，實(shí)現(xiàn)類(lèi)風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎早期干預(yù)治療。方法 采用臨床流行病學(xué)方法回顧分析類(lèi)風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎血清學(xué)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)，優(yōu)選試驗(yàn)指標(biāo)建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型，SPSS統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行ROC分析并將ROC數(shù)據(jù)集擴(kuò)展計(jì)算其漏診率、誤診率和驗(yàn)后概率，驗(yàn)證其診斷價(jià)值。結(jié)果 在24694例樣本中18項(xiàng)自身抗體檢測(cè)指標(biāo)優(yōu)選出抗環(huán)瓜氨酸肽抗體（CCP-AB）、類(lèi)風(fēng)濕因子（RF）、抗核抗體（ANA），受試者工作特征曲線（ROC）曲線下面積（AUC）依次為0.910、0.765和0.676。建立的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型的AUC為0.984。靈敏度、特異性和陽(yáng)性預(yù)測(cè)值分別為96%、98%和61%。結(jié)論 優(yōu)選出血清學(xué)檢驗(yàn)建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型對(duì)類(lèi)風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎的診斷具有較高的準(zhǔn)確性、統(tǒng)一性和可循證性。

關(guān)鍵詞：類(lèi)風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎；自身抗體；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；ROC；循證醫(yī)學(xué)

美國(guó)風(fēng)濕病學(xué)學(xué)會(huì)（ACR）和歐洲抗風(fēng)濕病聯(lián)盟（EULAR）2009年關(guān)于類(lèi)風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎（RA）分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)將類(lèi)風(fēng)濕因子（RF）和抗環(huán)瓜氨酸肽抗體（CCP-AB）作為重要的血清學(xué)指標(biāo)。近年的研究表明，CCP-AB等抗體具有早期診斷的意義，在類(lèi)風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎典型癥狀出現(xiàn)之前干預(yù)治療至關(guān)重要。然而對(duì)于這些血清學(xué)指標(biāo)的認(rèn)識(shí)僅僅從串聯(lián)或并聯(lián)分析是不夠的， 不同的醫(yī)師給出的診斷意見(jiàn)差異很大。有些自身抗體滴度的高低與疾病具有很強(qiáng)的相關(guān)性，因此弄清楚血清學(xué)指標(biāo)與RA的數(shù)量關(guān)系非常必要。

1 資料與方法

1.1一般資料 回顧分析瀘州醫(yī)學(xué)院附屬醫(yī)院和瀘州市第二人民醫(yī)院2012年9月～2014年9月所有CCP-AB、RF、ANA和ENA自身抗體譜檢驗(yàn)數(shù)據(jù)，共計(jì)24694例，其中住院病例13241例，門(mén)診 11453 例。CCP-AB檢測(cè)573 例，ENA抗體譜9575例，RF檢測(cè)14536例。通過(guò)電子病歷查閱個(gè)病例的最后診斷。

1.2類(lèi)風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎診斷標(biāo)準(zhǔn) ACR/EULAR2009年的類(lèi)風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎診斷標(biāo)準(zhǔn)。

1.3方法 檢測(cè)方法 CCP-AB為酶聯(lián)免疫吸附試驗(yàn)（ELISA），RF為免疫比濁法，ANA為免疫熒光法，ENA為免疫印跡法。

1.4人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 輸入節(jié)點(diǎn)：CCP-AB（S/co值）、RF（IU/ML）、ANA（0/陰性，0.5/±，1/+，2/++，3/+++）。輸出節(jié)點(diǎn)：1/類(lèi)風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎、0/非類(lèi)風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎。仿真預(yù)測(cè)值：-1～2。

1.5統(tǒng)計(jì)學(xué)處理 SPSS19.0統(tǒng)計(jì)軟件，ROC分析，輸出ROC數(shù)據(jù)集，并擴(kuò)展計(jì)算出陽(yáng)性預(yù)測(cè)值、漏診率和誤診率。

2 結(jié)果

2.1血清學(xué)實(shí)驗(yàn)的ROC分析 各項(xiàng)指標(biāo)的ROC曲線和AUC見(jiàn)圖1，表1。

2.2診斷閾值 對(duì)診斷類(lèi)風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的CCP-ab、RF和ANA三項(xiàng)血清學(xué)指標(biāo)確定了漏診率和誤診率最小的診斷閾值（CUT OFF）、靈敏度、特異性、陽(yáng)性預(yù)測(cè)值見(jiàn)表2。

2.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 CCP-AB 、RF 和ANA三項(xiàng)指標(biāo)聯(lián)合建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷類(lèi)風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎模型的ROC曲線見(jiàn)圖2，AUC=0.993，標(biāo)準(zhǔn)誤=0.007，漸進(jìn) Sig.b=0。漸近 95% 置信區(qū)間為0.98～1.00。ROC擴(kuò)展數(shù)據(jù)集見(jiàn)表3。

2.4ANN模型驗(yàn)證 應(yīng)用雙盲法驗(yàn)證：將120個(gè)驗(yàn)證病例的CCP-AB、RF和ANA檢測(cè)結(jié)果輸入ANN模型運(yùn)算輸出ANN預(yù)測(cè)值，將預(yù)測(cè)值CUT OFF設(shè)置為0.35（≥0.35為陽(yáng)性），與臨床診斷的符合率為99.60%。診斷靈敏度99.10%，診斷特異性98.7%。

3 討論

類(lèi)風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎是一種自身免疫性疾病，自身抗體檢測(cè)是最重要的診斷依據(jù)?；仡櫡治稣f(shuō)明，其中CCP-AB、RF和ANA三項(xiàng)檢測(cè)是很好的診斷指標(biāo)，其AUC在0.75以上。所以對(duì)于類(lèi)風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎的實(shí)驗(yàn)診斷這三項(xiàng)已經(jīng)具有很好的診斷意義。CCP-AB的AUC達(dá)到0.9以上，而且出現(xiàn)在早期病例中。

關(guān)于多項(xiàng)實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)的聯(lián)合分析報(bào)道很多[1]，然而都采用了簡(jiǎn)單的串聯(lián)分析或并聯(lián)分析，只關(guān)注其單項(xiàng)指標(biāo)的定性結(jié)果，忽略了檢測(cè)物質(zhì)量與疾病的關(guān)系。將CCP-AB、RF和ANA三項(xiàng)指標(biāo)檢測(cè)結(jié)果聯(lián)合建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型，不僅提高了診斷的準(zhǔn)確度，從AUC比任意單項(xiàng)指標(biāo)高很多。控制誤診和漏診有據(jù)可循。對(duì)于同一個(gè)醫(yī)療組的統(tǒng)一判斷檢驗(yàn)結(jié)果提供了參考。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型利用OFFICE插件，容易調(diào)用，計(jì)算方便，容易保存。

參考文獻(xiàn)：

[1]藺昕，宗揚(yáng)勇，呂連崢.3種指標(biāo)聯(lián)合檢測(cè)在類(lèi)風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎診斷中的應(yīng)用[J].檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)與臨床，2010，17.

編輯/成森