系統(tǒng)性紅斑狼瘡自身抗體譜數(shù)據(jù)的解讀與疾病模型預(yù)測

彭 玲，楊渝偉，王開正

(1.四川省綿陽市中心醫(yī)院檢驗科 621000；2.西南醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院檢驗科，四川瀘州 646000)

自身抗體是自身免疫應(yīng)答和自身免疫性疾病(AID)的重要特征，因此自身抗體譜檢測是目前臨床廣泛采用的篩查AID的重要手段之一。本室開展的EUROIMMUN自身免疫抗體譜檢測共含16種自身抗體，分別是抗核抗體(ANA)、抗核糖核蛋白抗體(nRNP/Sm)、抗Sm抗體(Sm)、抗干燥綜合征A抗體(SSA)、抗干燥綜合征Ro-52抗體(Ro-52)、抗干燥綜合征B抗體(SSB)、抗拓?fù)洚悩?gòu)酶Ⅰ抗體(Scl-70)、抗PM-Scl抗體(PM-Scl)、抗細(xì)胞漿組酰-tRNA合成酶抗體(Jo-1)、抗著絲點抗體B(CENP B)、抗增殖細(xì)胞核抗原抗體(PCNA)、抗雙鏈DNA抗體(ds-DNA)、抗核小體抗體(Nuclesome)、抗組蛋白抗體(Histone)、抗核糖體P蛋白抗體(Rib·P)和抗線粒體M2抗體(AMA-M2)。這些自身抗體對多種AID，如系統(tǒng)性紅斑狼瘡(SLE)、干燥綜合征、多發(fā)性肌炎、混合型結(jié)締組織病、原發(fā)性膽汁性肝硬化等均具有良好的診斷價值[1]。但是，這些自身抗體中，除極少數(shù)如Sm、Rib·P為疾病標(biāo)記性抗體(即僅在某一種AID中出現(xiàn)，但其敏感性低)外，其余自身抗體均在多種AID中呈現(xiàn)不同程度的檢出率[2]。因此，自身抗體本身的多樣性和分布的復(fù)雜性增加了自身抗體譜檢測報告解讀的困難，同時該報告蘊(yùn)含的大信息量也進(jìn)一步給報告解讀帶來一定難度。本文通過回顧大量樣本自身抗體譜的檢測數(shù)據(jù)，聯(lián)合多參數(shù)建立預(yù)測模型，旨在提高SLE診斷效率，同時為報告的規(guī)范化解讀提供依據(jù)。

1 資料與方法

1.1一般資料 收集2015年1月至2016年9月本院行EUROIMMUN自身免疫抗體譜檢驗的所有患者9 585例。因診斷不明或重復(fù)送檢排除681例，最后納入研究8 904例，其中男3 287例，女5 617例，男女比例為1∶1.71。疾病分布情況：非AID 6 957例，SLE 668例，類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎489例，干燥綜合征141例，系統(tǒng)性硬化癥79例，肌炎/皮肌炎75例，混合型結(jié)締組織病58例，未分化結(jié)締組織病100例，自身免疫性肝炎45例，其他AID 292例。AID診斷均符合美國風(fēng)濕病協(xié)會或歐洲抗風(fēng)濕病聯(lián)盟診斷標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)是否SLE將所有患者分為兩大類，然后采用分層隨機(jī)抽樣原則，按4∶1比例在SLE患者和非SLE患者中分別抽樣，建立訓(xùn)練組和驗證組。

1.2方法 所有受試者于清晨空腹抽取靜脈血約5 mL，室溫放置30 min后3 000 r/min離心10 min。離心后，取血清進(jìn)行自身抗體檢測。所有檢測嚴(yán)格按照試劑說明書進(jìn)行操作，試劑均由德國EUROIMMUN醫(yī)學(xué)實驗診斷公司生產(chǎn)。ANA檢測采用間接免疫熒光法，結(jié)果以陰陽性表示。每一批次試驗均設(shè)立陽性和陰性對照，其余自身抗體檢測采用免疫印跡法，每一檢測膜條自帶質(zhì)量控制帶，印跡膜條經(jīng)EURO印跡法自動操作儀進(jìn)行判讀，結(jié)果以陰性(-)、可疑陽性(±)、+、++和+++表示。

1.3SLE預(yù)測模型的建立

1.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理 性別分類以數(shù)字代替(男=1，女=0)；自身抗體譜檢測結(jié)果-、±、+、++、+++依次轉(zhuǎn)換為0、1、2、3、4。SLE與非SLE分別以“1”和“0”組表示。

1.3.2模型相關(guān)指標(biāo)的選擇 采用ROC分析訓(xùn)練組患者中性別、年齡以及16種自身抗體對SLE的應(yīng)用價值，選擇有診斷意義的指標(biāo)納入模型建立。

1.3.3決策樹模型 對訓(xùn)練組數(shù)據(jù)采用10倍交叉驗證建立最優(yōu)分類樹模型，增長方法選擇CHAID法，最大樹深度設(shè)為3，父節(jié)點中的最小個案設(shè)為100，子節(jié)點中的最小個案設(shè)為50，生成分類規(guī)則并保存。

1.3.4Logistic模型 對訓(xùn)練組數(shù)據(jù)采用二元Logistic回歸，建模方式選擇向后條件法，分類標(biāo)準(zhǔn)值設(shè)為0.5，最大迭代次數(shù)設(shè)為20次。通過對各變量在方程中的估計系數(shù)值進(jìn)行相關(guān)性分析，從而進(jìn)行各變量之間共線性診斷，對相關(guān)關(guān)系大于0.8的估計系數(shù)值進(jìn)行校正，建立Logistic回歸公式。

1.3.5BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)模型 訓(xùn)練模型：輸入層10個節(jié)點，輸出層1個節(jié)點，隱含層節(jié)點數(shù)根據(jù)經(jīng)驗公式計算，訓(xùn)練次數(shù)設(shè)定1 000次，學(xué)習(xí)率0.01，采用反向傳播算法，建立并儲存人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

1.4最佳模型預(yù)測指標(biāo)數(shù)據(jù)庫的建立 計算上述3個模型分別在訓(xùn)練組和驗證組患者的預(yù)測概率(適用ANN和Logistic模型)或結(jié)果(適用決策樹模型)。在驗證組患者中采用Delong檢驗比較各個模型間預(yù)測概率或曲線下面積(AUC)的大小，以AUC最大且與其他模型差異有統(tǒng)計學(xué)意義者為最優(yōu)模型；在訓(xùn)練組患者中采用ROC曲線分析最佳模型的預(yù)測概率或結(jié)果，并根據(jù)分析輸出的靈敏度和特異度結(jié)果，結(jié)合本地區(qū)SLE患病率，計算每個預(yù)測結(jié)果下的驗后概率(PostP)、漏診率和誤診率[3]，建立最優(yōu)模型的預(yù)測指標(biāo)數(shù)據(jù)庫，用作SLE臨床篩選和自身抗體譜報告解讀的依據(jù)。

1.5統(tǒng)計學(xué)處理 采用SPSS19.0和Medcalc12.7統(tǒng)計學(xué)軟件進(jìn)行處理分析。計數(shù)資料用百分?jǐn)?shù)表示。診斷效能采用ROC分析；診斷性能的差異采用Delong檢驗比較兩個ROC曲線AUC的大小，以P<0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié) 果

2.1自身抗體譜診斷SLE的ROC分析 ROC分析結(jié)果顯示，性別、年齡、ANA、nRNP/Sm等13個項目對SLE具有診斷價值(P<0.001)。其AUC從大到小依次為ANA(0.889)、SSA(0.821)、nRNP/Sm(0.774)、Ro-52(0.735)、Histone(0.704)、Nuclesome(0.692)、Rib·P(0.685)、年齡(0.670)、ds-DNA(0.662)、性別(0.640)、Sm(0.638)、SSB(0.579)和AMA-M2(0.537)。見表1。

2.2決策樹模型 將上述ROC分析中具有診斷價值的13項指標(biāo)作為變量輸入，經(jīng)分類樹分析顯示，輸出的決策樹模型深度為3，葉節(jié)點數(shù)17，終端節(jié)點數(shù)11。進(jìn)入決策樹的變量包括共6種自身抗體：第1層為nRNP/Sm；第2層為Nuclesome、ANA和Sm；第3層為Rib·P和ds-DNA。疾病分類歸屬根據(jù)有序變量的值，逐漸展開成樹狀。

表1 自身抗體診斷SLE的AUC

2.3Logistic模型 經(jīng)Logistic回歸分析顯示，SLE預(yù)測相關(guān)指標(biāo)為性別、年齡、ANA、nRNP/Sm、Sm、SSA、ds-DNA，Nuclesome、Histone和Rib·P。各指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)均小于0.8，不存在變量的估計系數(shù)值間的共線性問題。方程各變量估計系數(shù)見表2，建立方程如下：Logit(P)=0.593×性別-0.031×年齡+1.085×ANA+0.447×nRNP/Sm+0.593×Sm+0.440×SSA+0.837×ds-DNA+0.656×Nuclesome+0.417×Histone+0.577×Rib·P-4.876。

2.4ANN模型 結(jié)合Logistic回歸分析結(jié)果，選擇性別、年齡、ANA、nRNP/Sm、Sm、SSA、ds-DNA、Nuclesome、Histone和Rib·P共10項與SLE相關(guān)性較高的變量作為ANN輸入節(jié)點，隱含層數(shù)13，輸出節(jié)點1個，學(xué)習(xí)率0.01時，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)誤差相對最小，仿真計算效能最高。訓(xùn)練結(jié)果存儲為Excel模型文件以備應(yīng)用。

2.53個模型預(yù)測效能比較 Logistic模型、ANN模型和決策樹模型對驗證組的預(yù)測概率或結(jié)果經(jīng)ROC分析顯示，其AUC大小依次為0.963、0.932和0.862。經(jīng)Delong檢驗比較，Logistic模型對SLE預(yù)測價值顯著優(yōu)于ANN模型(z=3.240，P<0.01)和決策樹模型(z=5.735，P<0.01)，而ANN模型顯著優(yōu)于決策樹模型(z=3.535，P<0.01)。進(jìn)一步分析表明，Logistic模型對SLE預(yù)測價值顯著優(yōu)于單項檢測AUC最大者ANA(z=6.729，P<0.001)。因此Logistic模型為預(yù)測SLE的優(yōu)選模型，盲法驗證結(jié)果顯示，其靈敏度為81.2%，特異性為97.6%，陽性預(yù)測值為73.5%，陰性預(yù)測值為98.4%，準(zhǔn)確度為96.4%。

2.6建立Logistic模型預(yù)測指標(biāo)數(shù)據(jù)庫 綿陽地區(qū)SLE患病率為6.97%(668/9 585)。根據(jù)該患病率及訓(xùn)練組中Logistic模型預(yù)測概率的ROC分析輸出結(jié)果，分別計算每個閾值下的PostP、誤診率和漏診率，建立Logistic模型預(yù)測指標(biāo)數(shù)據(jù)庫，并列舉了P為0.000 8、0.005 6、0.010 1、0.066 2、0.126 1、0.178 4、0.218 4、0.918 2、0.962 6和0.994 3時的模型，見表4。

表2 Logistic模型分析

表3 Logistic模型預(yù)測指標(biāo)數(shù)據(jù)庫

2.7建立SLE的Logistic模型預(yù)測系統(tǒng) 利用Excel表格的計算和查找匹配功能，將Logistic模型方程與預(yù)測指標(biāo)數(shù)據(jù)庫相聯(lián)系，建立SLE的Logistic模型預(yù)測系統(tǒng)。只要將檢驗結(jié)果數(shù)字化處理后輸入或?qū)?，該系統(tǒng)可自動計算預(yù)測概率，然后根據(jù)預(yù)測概率自動從預(yù)測指標(biāo)數(shù)據(jù)庫中檢索并輸出該患者被診斷為SLE的驗后概率和誤診率、漏診率，由此提高工作效率，增加預(yù)測模型的實用性。

3 討 論

SLE是AID中最具代表性的疾病，其發(fā)病機(jī)制復(fù)雜，臨床表現(xiàn)復(fù)雜多樣，早期發(fā)現(xiàn)、診斷和治療是降低SLE致殘或致死率最有效的方法。目前臨床上較多采用1997年美國風(fēng)濕病協(xié)會制定的SLE診斷標(biāo)準(zhǔn)，但其靈敏度有限，不利于早期診斷。2012年，SLE國際臨床協(xié)作組(SLICC)提出的新標(biāo)準(zhǔn)，雖提高了靈敏度，但特異性有所降低，易造成誤診[1]。既往報道多有采用不同自身抗體聯(lián)合檢測提高SLE檢出率[4-5]，但少有依據(jù)自身抗體建立的篩選模型。有較多研究分別運用蛋白指紋圖譜技術(shù)和代謝組學(xué)方法建立SLE診斷模型[6-8]，為SLE診斷和監(jiān)測開辟了新的途徑，但這兩種方法技術(shù)要求高，尚不能在臨床常規(guī)開展。

EUROIMMUN自身免疫抗體譜檢測目前在臨床實驗室應(yīng)用廣泛，其中多種自身抗體是診斷SLE或其他AID的重要參考指標(biāo)。本研究針對大樣本量檢測結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，從實驗室角度建立SLE預(yù)測模型，不僅可提高SLE診斷效率還有助于無癥狀患者的早期發(fā)現(xiàn)并提前進(jìn)行免疫干預(yù)和制訂個體化治療方案，同時聯(lián)合本地區(qū)患病率建立預(yù)測指標(biāo)數(shù)據(jù)庫為自身抗體譜標(biāo)準(zhǔn)化解讀提供客觀依據(jù)。

本文中ROC分析顯示性別、年齡以及11種自身抗體各單一項目對SLE僅有中等或較低診斷價值，而聯(lián)合性別、年齡和多種自身抗體建立的3種數(shù)學(xué)模型，其AUC明顯增高，Logistic模型和ANN模型的AUC分別為0.963和0.932，均顯示較高的診斷效能。Logistic模型的回歸公式直觀且易于理解，計算簡單方便，變量納入合理，其診斷SLE的靈敏度為81.2%，特異度97.6%，準(zhǔn)確度96.4%，為本研究中的優(yōu)選模型。ANN模型較高的診斷效率與既往研究結(jié)果一致[9-11]，表明其應(yīng)用于疾病的診斷有較高的實用價值，但其網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的最佳原則、隱含層層數(shù)及節(jié)點的選取缺乏明確的指導(dǎo)方法，并且計算過程不易理解，在本研究中列為次選模型。決策樹模型在本研究中對疾病的診斷效率相對偏低，該模型易于理解和實現(xiàn)，可判斷各變量的相對重要性，并能從中提取診斷規(guī)則，缺點在于對具有連續(xù)值的屬性預(yù)測比較困難，數(shù)據(jù)集類別太多時，誤差會增加[12]。

預(yù)測指標(biāo)數(shù)據(jù)庫中的PostP、誤診率和漏診率這3項性能指標(biāo)相較于直接輸出的模型概率而言，考慮了試驗靈敏度、特異度及患病率(即驗前概率)等因素的影響，用于輔助臨床診斷和解釋檢驗報告比較客觀、真實，為實驗室開展檢驗信息咨詢找到一個新途徑。但是該數(shù)據(jù)庫不具有通用性，因為驗后概率的計算受驗前概率的影響，而驗前概率在用于預(yù)測時需要患者的來源符合本研究所推斷的群體[13]，因此本研究中的預(yù)測指標(biāo)數(shù)據(jù)庫只適用于綿陽市中心醫(yī)院的自身抗體譜報告解釋，其他地區(qū)可根據(jù)本地SLE患病率及相關(guān)檢測數(shù)據(jù)建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫。

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