瞬時彈性成像、APRI和FIB-4對門靜脈增寬程度的預測價值*

鐘碧瑩

隨著時代的發展，肝硬化在我國人群中的發病率持續增長，肝硬化會合并多種并發癥，肝功能異常與門靜脈高壓為主要表現[1-2]。門靜脈高壓可引起食管靜脈曲張、反復腹水、脾大且功能亢進、肝昏迷等多且重的并發癥。并發癥致死率高，預后不佳，所以最好的治療手段就是在早期發現可能存在的門脈高壓并進行干預。目前，治療門脈高壓的手段有藥物治療、手術治療、介入治療等[3-4]。但治療效果仍不佳。所以，早期發現門脈高壓，減少門脈高壓的出現有著極其重要意義。評估門脈壓力是門脈高壓治療的首要任務。有研究發現，通過經皮經肝門靜脈直接穿刺測壓法測得門靜脈壓力，與門靜脈直徑存在顯著的正相關關系[5-6]。故臨床上經常將門靜脈直徑作為評估門脈壓力的良好指標。本研究利用影像聯合血液檢查方法對肝硬化門靜脈增寬程度進行對比分析。瞬時彈性成像（FIBROTOUCH）是目前公認的無創評估肝纖維化、肝硬化程度的方法，具有無創、無痛、操作簡單、可重復性好以及結果客觀即時等優點，但肝臟彈性受BMI指數、肝臟炎癥程度、脂肪變性以及ALT、AST、TBIL等多種因素影響，難以準確反映門脈情況[7-8]。天冬氨酸轉氨酶/血小板比值指數（Aspatate aminotransferase to platelet ratio index，APRI）和FIB-4指數（Fibrosis index based on the 4 factors）為目前最容易推廣肝硬化嚴重程度的無創手段之一[9-10]。有鑒于此，本研究選擇了2016年3月-2017年11月在本院進行治療的168例肝硬化患者的臨床資料進行分析，對通過瞬時彈性成像獲得的肝臟硬度、APRI和FIB-4指數的結果對于肝硬化門靜脈增寬程度的預測情況進行分析，現將結果報告如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料 選擇2016年3月-2017年11月在本院進行治療的168例肝硬化患者的臨床資料進行分析。納入標準：（1）患者符合我國傳染病和寄生蟲病學與肝病學術會議所制定的肝硬化診斷標準；（2）發現合并布加綜合征、肝吸蟲、門靜脈血栓等其他引起門脈高壓因素。排除標準：（1）患者合并腹水或者脂肪肝，妨礙瞬時彈性成像檢查結果；近期服用過降酶藥，影響APRI結果；（2）患者為妊娠期或哺乳期婦女，不宜進行檢查；（3）患者合并有消化系統、神經系統、免疫血液系統等疾病，可能對研究的結果造成影響；（4）患者曾經接受過門脈的治療；（5）患者對研究中所使用的藥物和器材有過敏現象。該研究已經醫院倫理學委員會批準，患者知情同意。

1.2 方法

1.2.1 分組方法 以彩超測量門脈寬度檢查的結果作為金標準，將全部患者分為四組，對照組（門靜脈直徑≤13 mm）44例，輕度組（門靜脈直徑14～15 mm）45例，中度組（門靜脈直徑為16～17 mm）38例，重度組（門靜脈直徑大于17 mm）41例。根據《超聲醫學》第四版，門靜脈內徑正常值為10～13 mm。

1.2.2 研究方法 所有患者均利用瞬時彈性成像技術對肝臟的硬度進行檢測。使用Fibro touch肝臟瞬時彈性檢測儀進行檢測。具體流程如下：要求處于空腹狀態，取仰臥位，在右側腋前線到腋中線的第七肋至第九肋間隙進行探查，利用儀器所顯示的超聲影像確定患者的肝臟位置后，進行檢測。每例患者需要進行10次檢測，要求檢測的成功率不低于60%，取全部測量數值的中位數為最終結果，利用彈性值（kPa）衡量[11]。為保證檢測的一致性，全部患者的檢測均由同一名醫師完成，并且每例患者的檢測區域肝臟的厚度足夠，不能在肝臟的邊緣，避開血管走形。對所有患者的谷丙轉氨酶（ALT）、天冬氨酸轉氨酶（AST）和血小板（PLT）進行監測，抽取患者的血液樣本，利用日本HITACH 7600 series全自動生化儀對ALT與AST進行分析，利用深圳萬瑞生物醫療公司MINDRAY BC-6800全自動血液分析儀對PLT進行分析。

1.3 觀察指標 對四組患者的肝硬度值、APRI和FIB-4的數值進行比較，其中APRI=（AST/100×正常值上限）/PLT，FIB-4=（患者年齡×AST）/（0.5×PLT×ALT）。對四組患者的肝硬度值、APRI和FIB-4進行Fisher判別函數計算。

1.4 統計學處理 采用SPSS 20.0軟件進行統計學處理，對數據進行描述性分析，計量資料結果使用（±s）表示，三組及以上計量數據比較采用方差分析，若結果陽性，則利用q檢驗進行兩兩比較，變量間相關采用Spearman相關進行分析，利用Fisher判別分析計算判別函數，P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 四組患者的一般資料比較 四組患者的性別、年齡、BMI比較，差異均無統計學意義（P＞0.05），見表1。

2.2 四組患者的肝硬度值、APRI和FIB-4比較 四組患者的肝硬度值、APRI和FIB-4比較，差異均有統計學意義（P＜0.05）；q檢驗結果顯示，任意兩組數據比較，差異均有統計學意義（P＜0.05），見表2。四組患者的肝硬度值、APRI和FIB-4數據與門靜脈寬度之間均呈正相關（r=0.857、0.785、0.858，P＜0.001）。

表1 四組患者的一般資料比較

表2 四組患者的肝硬度值、APRI和FIB-4比較（±s）

表2 四組患者的肝硬度值、APRI和FIB-4比較（±s）

*與對照組比較，P＜0.05；#與輕度組比較，P＜0.05；△與中度組比較，P＜0.05；▲與重度組比較，P＜0.05。

組別 肝硬度值（kPa） APRI FIB-4對照組（n=44） 18.20±5.11#△▲ 0.70±0.20#△▲ 2.43±0.91#△▲輕度組（n=45） 20.74±4.60*△▲ 0.82±0.18*△▲ 3.42±0.91*△▲中度組（n=38）31.34±4.83*#▲ 0.99±0.20*#▲ 4.51±0.94*#▲重度組（n=41）40.61±3.93*#△ 1.95±0.19*#△ 7.99±0.80*#△F值 208.267 366.475 313.391 P值 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001

2.3 四組患者利用肝硬度值、APRI和FIB-4進行Fisher判別函數計算 將四組患者的肝硬度值、APRI和FIB-4進行Fisher判別函數計算，結果顯示判別函 數 如 下：F1=-20.079+0.846X1+19.747X2+3.399X3；F2=-28.987+0.964X1+23.379 X2+4.719X3；F3=-52.208+1.457X1+28.494 X2+6.180X3；F4=-138.555+1.889X1+55.949X2+11.047X3。 其 中 X1代表肝硬度值，X2代表APRI，X3代表FIB-4，交叉驗證判別正確率為80.36%。

3 討論

肝硬化的發病率在我國人群中出現了逐漸增高的趨勢，而肝硬化后門脈高壓引起的各種并發癥，是導致肝硬化患者死亡的重要原因[12]。因其前期發展過程較為隱匿，大多數肝硬化患者直到疾病的晚期仍然不會出現具有特異性的臨床癥狀，導致漏診和誤診的出現，延誤了治療時間，預后大多不理想[7-8]。目前臨床常用彩超測量門脈寬度作為門脈高壓的篩查的跟蹤檢查[13-14]。

瞬時彈性成像技術是對人體肝臟的硬度進行檢測。文獻[15]研究結果顯示，人體肝臟的硬度情況與肝靜脈壓力梯度之間有著密切的相關性。資料顯示，肝靜脈壓力梯度如果高于13 mm Hg，則患者形成腹水、食管靜脈曲張或者破裂出血等門脈高壓引起的并發癥的風險較高[16-17]。用瞬時彈性成像測得肝硬化患者的肝臟硬度為14～75 kPa，文獻[18-20]研究表明，肝臟硬度與門靜脈壓力有密切關系，利用該項指標可以對肝硬化及其并發癥的風險進行評估。而近些年來，血清學檢測技術與分析技術的不斷進步，利用多種血清學基礎指標進行綜合計算所獲得的數值與模型對肝硬化患者進行診斷的思想被開發出來，這其中就包括本研究中所利用的APRI和FIB-4，文獻[21]研究結果已經顯示，利用這兩種指標對于顯著的肝臟纖維化，特別是肝硬化進行診斷，擁有較為良好的診斷價值。在本研究中，將全部納入研究的肝硬化患者以彩超測量門脈寬度檢查為標準分為對照組（門靜脈直徑≤13 mm）、輕度組（門靜脈直徑14～15 mm）、中度組（門靜脈直徑為16～17 mm）、重度組（門靜脈直徑＞17 mm）四個組別，四組患者的性別、年齡、BMI比較，差異均無統計學意義（P＞0.05）；四組患者的肝臟硬度值、APRI和FIB-4比較，差異均有統計學意義（P＜0.05），而且三種指標的數值均隨著門靜脈寬度增加程度的加大而呈現出上升的趨勢，這說明了三種指標對于門靜脈增寬程度具有一定的區分能力，在一定程度上證明了利用此三項指標進行門靜脈增寬程度預測的可能性。在完成單項指標的檢測后，利用判別分析進行了綜合驗證，從統計結果分析，三種指標均被納入了判別方程之中，并且內部交叉驗證的準確率達到了80.36%，這更進一步說明了利用肝臟硬度值、APRI和FIB-4數據進行肝硬化門靜脈增寬程度的預測具有較高的價值，從而也說明了三者檢查預測門靜脈高壓同時也具有較多的意義。而且這三種方法基本上均具有無創性的方法，所以患者的接受程度較高，而且花費也較少，一般患者均可以承受，所以從本研究結果可以看出，此三項指標擁有較為良好的發展前景。

但是本研究所納入的患者數量比較少，而且也未對患者進行更加細化的分層，希望在將來有機會能夠進行大規模的隨機對照研究，對本研究的結果進行深入驗證。

綜上所述，利用瞬時彈性成像獲得的肝臟硬度值、APRI和FIB-4對門靜脈增寬程度進行預測，擁有較高的準確性，盡管尚缺乏大規模數據的支持，但是擁有良好的發展前景，值得進一步深入研究。

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