陈 双,雷海科,唐鑫怡,2,汪 姣,刘 玲,胡维波,黄裕林,胡建娥,邢祥菊,杨再林△

1.重庆大学附属肿瘤医院血液肿瘤中心,重庆 400030;2.重庆大学医学院,重庆400044;3.重庆市人民医院医学检验科,重庆401121;4.重庆市两江新区人民医院医学检验科,重庆401121;5.重庆市荣昌区人民医院医学检验科,重庆402460;6.重庆市开州区人民医院医学检验科,重庆405499;7.重庆大学附属三峡医院医学检验科,重庆404000;8.重庆医科大学附属第三医院呼吸内科,重庆401120

成人社区获得性肺炎是一种常见的病原体感染后导致的肺部炎症性疾病[1]。重症肺炎是最危重的成人社区获得性肺炎类型,会引起呼吸衰竭、全身炎症反应、感染性休克或多器官功能障碍等症状,严重者可危及生命[2]。大多数患者诊断为重症肺炎时疾病处于中、重度阶段,生存率为24%～50%[3]。因此准确评估成人社区获得性肺炎的严重程度、早期预测肺炎重症转化的风险、对高风险患者及时干预,对降低患者和社会的经济负担、降低重症患者病死率至关重要。外周血的炎症指标检测,因其取材方便、报告周期短、经济成本低,是临床上评估成人社区获得性肺炎严重程度的常用方法。有研究发现,C反应蛋白(CRP)、白细胞计数(WBC)、中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)可以作为肺炎的潜在预后因素[4]。外周血细胞因子水平如白细胞介素(IL)-4、干扰素γ(IFN-γ)、IL-6、IL-10水平等作为新兴的炎症生物标志物,通过评价机体促炎因子和抑炎因子的平衡来反映机体免疫状态,在感染性疾病中应用十分广泛[5-6]。T淋巴细胞亚群计数、HLA-DR阴性的单核细胞计数(mHLA-DR-)和中性粒细胞CD64(nCD64)指数等感染相关指标在新型冠状病毒感染[4]、结核病[7]、锥虫病[8]等感染性疾病中均有报道,但这些指标对重症肺炎的早期预测价值仍不清楚,临床上尚无统一的基于炎症指标的评估工具和共识。本研究通过分析重症肺炎和非重症肺炎患者外周血炎症标志物、细胞因子谱等免疫学指标,筛选出差异性因子并建立列线图预测模型,并对模型进行验证,以期为临床上对重症成人社区获得性肺炎的早期预测及诊治提供更多参考依据。

1 资料与方法

1.1一般资料 收集2021年4月至2022年8月重庆大学附属肿瘤医院、重庆市人民医院、重庆市两江新区人民医院、重庆市荣昌区人民医院、重庆市开州区人民医院、重庆大学附属三峡医院、重庆医科大学附属第三医院这7家医院204例确诊的成人社区获得性肺炎患者的临床资料及外周血样本。成人社区获得性肺炎患者根据临床结局分为重症成人社区获得性肺炎患者(简称重症肺炎)100 例和非重症成人社区获得性肺炎(简称非重症肺炎)104例。按照入院时间将2021年4月至2022年3月入院的患者纳入训练集,2022年4-8月入院的患者纳入验证集。训练集共有153例患者,其中重症肺炎患者77例,非重症肺炎患者76例。验证集共有51例患者,其中重症肺炎患者23例,非重症肺炎患者28例。纳入标准:(1)年龄≥18周岁;(2)符合《中国成人社区获得性肺炎诊断和治疗指南(2016 年版)》[9]的重症肺炎和非重症肺炎诊断标准。排除标准:(1)患者在过去28 d内使用过激素、粒细胞集落刺激因子、环磷酰胺、环孢素、干扰素、肿瘤坏死因子-α拮抗剂;(2)人类免疫缺陷病毒感染、肿瘤、器官移植;(3)肺部分切除或近期进行过大手术治疗;(4)严重神经精神障碍;(5)资料不完整;(6)24 h内死亡。本研究经重庆大学附属肿瘤医院伦理委员会批准(批准号:CZLS2022022-A)。

1.2仪器与试剂 仪器:DXFLEX型流式细胞仪为贝克曼库尔特有限公司产品;试剂:细胞因子12项检测试剂盒为青岛瑞斯凯尔生物科技有限公司产品,流式抗体为北京同生时代生物科技有限公司产品。

1.3方法

1.3.1标本及资料收集 留取患者经血常规和CRP检测后的静脉血(乙二胺四乙酸二钾抗凝),并同步收集患者临床资料。

1.3.2指标检测 采用流式细胞术检测全血的T淋巴细胞亚群(抗体组合:CD3、CD4、CD8、CD45)、nCD64指数和mHLA-DR-细胞水平(抗体组合:CD64、CD14、HLA-DR、CD45)。通过流式细胞术检测血浆中的细胞因子水平。实验操作严格按照试剂盒说明书及实验室标准操作程序进行。

1.4统计学处理 采用SPSS21.0和R语言Medcalc(19.5.6)软件进行数据分析。非正态分布的计量资料以M(P25,P75)表示,组间比较采用Mann-WhitneyU检验分析。计数资料采用百分率表示,组间比较采用χ2检验。先对训练集采用单因素和多因素Logistic回归分析筛选出重症肺炎的特征性指标,Logistic回归分析的结果以比值比(OR)、95%置信区间(CI)和P值表示。根据训练集筛选出的特征性指标建立列线图预测模型,并采用验证集对该模型进行验证。分别绘制训练集和验证集的受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线和决策曲线,以评估模型的效能。确定约登指数最大值为连续变量的最佳截断值。P<0.05表示差异有统计学意义。

2 结 果

2.1训练集和验证集患者临床资料比较 本研究共收集了221例患者,但17例因标本质量不合格、临床资料不完整等因素被排除,最终纳入204例患者,其中男106例,女98例,中位年龄69岁,按照入院时间先后顺序纳入训练集和验证集。训练集153例患者,验证集51例患者。训练集和验证集患者临床资料比较见表1。

表1 训练集和验证集患者临床资料比较[M(P25,P75)或n(%)]

2.2训练集重症肺炎与非重症肺炎患者单因素分析 训练集单因素Logistic回归分析结果显示,患者的年龄、CRP、WBC和IL-6/IL-10比值与重症肺炎的发生呈正相关(OR>1,P<0.05),而IL-4/IFN-γ比值与重症肺炎发生呈负相关(OR<1,P<0.05)。见表2。

表2 训练集重症肺炎和非重症肺炎患者的单因素Logistic回归分析

2.3训练集重症肺炎与非重症肺炎患者多因素分析 将训练集单因素分析有统计学意义的指标进行多因素Logistic回归分析。结果显示,患者的年龄、CRP、WBC、IL-4/IFN-γ比值和IL-6/IL-10比值是重症肺炎的独立危险因素(P<0.05)。见表3。

表3 训练集重症肺炎与非重症肺炎患者的多因素Logistic回归分析

2.4重症肺炎预测模型的建立 根据上述多因素分析筛选出的5个风险因素变量,利用R软件,建立重症成人社区获得性肺炎列线图预测模型,见图1。图中每个变量的值对应一个最上方轴上的分值,将患者5个变量所对应的分值相加得到总分,总分对应最下方轴上的值即为患者转化为重症肺炎的风险概率。

图1 重症成人社区获得性肺炎列线图预测模型

2.5重症肺炎列线图预测模型的验证 ROC曲线分析结果提示,训练集列线图模型的ROC曲线的曲线下面积(AUC)为0.893(95%CI:0.844～0.941),且列线图模型的AUC高于单个指标(图2A),也高于联合指标(图2B),其灵敏度为74.026%,特异度为92.105%(表4)。验证集列线图模型ROC曲线的AUC为0.880(95%CI:0.788～0.973),同样列线图模型的AUC高于单个指标(图2C),也高于联合指标(图2D),其灵敏度为91.304%,特异度为78.571%(表4),提示该模型对肺炎的重症转化有良好的鉴别能力。校准曲线分析结果显示,该模型的校准曲线接近理想曲线,拟合度较好,提示该模型预测概率与实际概率较一致,说明该模型对肺炎的重症转化预测的准确度高。见图3。决策曲线分析(DCA)结果显示,该模型在训练集和验证集中临床决策的净收益优于“所有”(假设所有患者都诊断为重症肺炎)和“无”(假设所有患者都不诊断为重症肺炎),提示该列线图模型的临床决策对患者是有利的,说明该模型对肺炎的重症转化预测有较好的临床实用性。见图4。

注:A为训练集中列线图模型和单个指标的ROC曲线;B为训练集中列线图模型和联合指标的ROC曲线;C为验证集中列线图模型和单个指标的ROC曲线;D为验证集中列线图模型和联合指标的ROC曲线。

注:A为训练集中列线图模型的校准曲线,B为验证集中列线图模型的校准曲线。

注:A为训练集中列线图模型的决策曲线,B为验证集中列线图模型的决策曲线。

表4 训练集与验证集不同指标组合模式下ROC曲线的参数比较

3 讨 论

成人社区获得性肺炎是一种常见的呼吸系统疾病,部分患者可进展为重症,并在短时间内出现呼吸衰竭,严重危害患者生命。重症肺炎具有预后较差、病死率高等特点,在治疗上也与普通肺炎存在差异。CURB-65评分和肺炎严重指数(PSI)评分是目前临床上主要使用的肺炎风险分层评分工具,但这些评分工具主要从患者临床表征和脏器损害程度进行评估,相关检查成本较高,且对重症肺炎的早期预测具有一定的局限性[10]。近年来,越来越多的证据表明,炎症程度与呼吸系统疾病的风险程度密切相关,可以将炎症相关指标作为预测肺炎发展的生物标志物[11]。因此,如何科学地利用简单快捷的外周血炎症指标,对成人社区获得性肺炎的重症转化进行早期预测,为治疗提供依据,是临床工作中亟待解决的问题。

本研究结果发现,患者的年龄、CRP、WBC、IL-4/IFN-γ比值和IL-6/IL-10比值是重症肺炎的独立危险因素(P<0.05)。高龄患者的肺功能衰减,是临床上公认的重症肺炎患者中病死率较高的人群[12]。WBC和CRP水平与机体炎症程度密切相关[13]。高炎症状态是导致重症肺炎患者全身多处器官功能障碍的主要原因[2]。CRP和NLR可能是预测肺炎进展的潜在指标,NLR可以反映全身炎症和免疫反应失衡的程度,可作为肺炎的预后指标[14]。故监测肺炎患者WBC、NLR、CRP水平对预测疾病进展、提高治疗效果、降低病死率有重要价值。本研究中,训练集的单因素Logistic回归分析结果显示,NLR与重症肺炎的发生无显著的关联性(P>0.05),可能是因为NLR对重症肺炎和非重症肺炎的鉴别价值低于CRP和WBC。细胞因子作为评估患者炎症状态的指标,近年来备受关注。郭佳林等[15]的研究比较了普通感染患者和重症肺炎患者的外周血细胞因子水平,发现重症肺炎患者细胞因子IL-6、IL-8、IFN-γ、IL-1β和IL-4水平高于普通感染患者。相关研究表明,IL-6是导致机体“炎症因子风暴”的主要促炎因子[16]。而IL-10作为一种抑炎因子,在疾病后期可显著增加,以抑制促炎因子过度分泌[17]。本研究结果发现,与非重症肺炎患者比较,重症肺炎患者IL-6/IL-10比值更高,这可能是患者炎症增加,加速疾病进展的重要原因。IL-4和IFN-γ被认为是辅助T细胞主要分泌的细胞因子,其水平可间接反应Th1和Th2之间的免疫反应失衡[18]。有研究表明,IFN-γ增高与肺部炎症和广泛的肺损伤有关,是患者病情恶化的标志[19]。本研究结果显示,训练集中IL-4/IFN-γ比值与重症肺炎发生呈负相关。故动态监测IL-6/IL-10比值、IL-4/IFN-γ比值,有助于早期识别肺炎重症转化。

基于外周血检测的相关指标因其检测时间快,结果易获得等优点,在感染性疾病中应用广泛。最近,ZHENG等[20]基于外周血的血常规、CRP和降钙素原等指标提出WBC联合单核细胞复杂度分布宽度(Mon-XW)对重症肺炎和非重症肺炎具有较高的鉴别效能,其AUC为0.842。刘晓萍等[21]利用列线图模型用于预测儿童重症肺炎的转化,该模型纳入了年龄、中性粒细胞百分比、CRP、白蛋白、乳酸脱氢酶和丙氨酸氨基转移酶等指标,但未展示AUC结果。此外,列线图模型还多被应用于预测重症肺炎患者病死率的研究[22]。本研究基于年龄、CRP、WBC、IL-4/IFN-γ比值和IL-6/IL-10比值,建立了一个预测成人重症肺炎的转化风险的列线图模型。该模型在训练集的AUC为0.893(95%CI:0.844～0.941),在验证集的AUC为0.880(95%CI:0.788～0.973)。且无论在训练集还是验证集,该列线图模型相较于年龄、CRP、WBC的联合预测模式及年龄、IL-4/IFN-γ比值、IL-6/IL-10比值联合预测模式都具有更好的诊断效能。进一步通过对模型的校准曲线和DCA分析,列线图模型表现出了良好的准确性、有效性和临床实用性。

本研究基于临床多中心的患者数据建立的列线图模型具有较高的可靠性。但也存在一定的局限性。首先,本研究标本量较小,需要更大规模的研究数据来验证。其次,本研究因多中心原因的限制,无法详尽的收集患者临床特征信息。最后,本研究构建的模型未与临床目前常用的CURB-65评分和PSI评分系统进行比较,若能联合使用,可能具有更好的临床价值。

综上所述,CRP、WBC、IL-4/IFN-γ比值和IL-6/IL-10比值是重症肺炎的早期筛查、诊断和治疗的潜在生物标志物。本研究基于患者年龄及临床上简单的外周血的炎症标志物构建的重症成人社区获得性肺炎列线图预测模型,有较好的准确度、灵敏度、区分度和临床实用性,可为临床医生早期启动重症肺炎的预防策略及优化的治疗方案提供参考,但还需要在更多研究中得到证实。