2 型糖尿病患者發生微量白蛋白尿預測模型的建立與驗證研究

盧作維，劉濤，劉向陽，王瓊，賴敬波，陳艷艷，李曉苗

國際糖尿病聯盟（IDF）發布的最新全球糖尿病地圖顯示，目前糖尿病患者（20～79 歲）數量最多的前3 個國家或地區分別為中國、印度和美國，糖尿病患者數量分別為1.164 億、7 700 萬和3 100 萬，預計到2030 年前3 位排名保持不變，中國糖尿病患者數量將達到1.405 億［1］。糖尿病腎病（diabetic kidney disease，DKD）是糖尿病最常見的微血管并發癥之一，是目前引起終末期腎臟疾病（ESRD）的主要原因［2］，并增加了糖尿病患者的死亡風險。最新流行學研究顯示，全球糖尿病患者DKD 的患病率為20%～40%［3］，而我國DKD 的患病率亦呈快速增長趨勢，2009—2012 年我國2 型糖尿病（T2DM）患者的DKD 患病率在社區患者中為30%～50%［4］，在住院患者中為40%左右［5］，已超過原發性腎小球腎炎的患病率，成為慢性腎臟病（CKD）的首要病因（Trends in Chronic Kidney Disease in China）。DKD 的死亡人數在1990—2013 年增加了2.8倍，是死亡率增長速度最快的慢性疾病［6］。

尿微量白蛋白/ 肌酐（UACR）作為DKD 臨床診斷的重要指標［2］，對DKD 的早期篩查具有重要作用。根據Mogensen 臨床分期［7］，DKD 起病較隱匿，Ⅰ～Ⅲ期病程緩慢，主要表現為微量白蛋白尿（MAU），病變為可逆性。發生MAU 的T2DM 患者10 年中有30%可轉變為正常白蛋白尿（NAU）或尿白蛋白陰性，30%～45%則轉變為大量白蛋白尿（CAU）［8］，一旦進入大量白蛋白尿期（Ⅳ期），進展至ESRD（Ⅴ期）的速度顯著加快。

早期篩查UACR 對于預防與延緩糖尿病MAU 的發生、發展具有重要作用，有利于阻止或延緩DKD 的惡化，防止其進展至ESRD，從而降低糖尿病患者的死亡率和致殘率，提高患者的生活質量。因此，本研究基于列線圖構建一個簡單、有效的個性化風險預測模型，篩選獨立危險因素，通過獨立危險因素預測T2DM 患者發生MAU 的風險，從而采取有效的控制措施，早期診治和改善預后。

1 對象與方法

1.1 研究對象 選取2014 年3 月至2016 年3 月于空軍軍醫大學第一附屬醫院內分泌科住院的T2DM 患者1 311 例，為建立和驗證預測模型將研究對象分為兩個部分，2014 年3 月至2015 年9 月的數據作為開發隊列（933 例），2015 年10 月至2016 年3 月的數據作為驗證隊列（378 例）。納入標準：（1）符合1999 年世界衛生組織（WHO）制定的糖尿病診斷標準［9］；（2）年齡≥18 歲，男女不限；（3）過去3 個月內有穩定的降糖方案。排除標準：（1）年齡<18 歲；（2）UACR>300 mg/g；（3）1 型糖尿病、妊娠期糖尿病及其他特殊類型糖尿病；（4）糖尿病酮癥酸中毒；（5）尿路感染、急性腎損傷、多囊腎、腎移植、腎臟腫瘤等其他疾病引起的腎臟損傷；（6）在過去3 個月內有高血糖高滲狀態或嚴重和反復發生的低血糖事件；（7）惡性腫瘤、精神障礙或嚴重的腎或肝功能障礙病史。本研究經空軍軍醫大學第一附屬醫院倫理委員會審核批準，所有患者知情同意。

1.2 MAU 診斷標準 依據《中國2 型糖尿病防治指南（2020年版）》［10］，T2DM 患者在排除24 h 內運動、感染、發熱、充血性心力衰竭、月經、顯著高血糖、顯著高血壓以及其他CKD 后，將隨機UACR ≥30 mg/g 稱為尿白蛋白排泄增加，3～6 個月內重復測定3 次UACR 中有2 次尿白蛋白排泄增加即可診斷白蛋白尿。同時，將UACR<30 mg/g 稱為NAU；UACR 30～300 mg/g 稱 為MAU；UACR>300 mg/g 稱 為CAU。本研究對象已剔除UACR>300 mg/g 的患者，僅包括NAU 和MAU 患者。

1.3 基本特征和實驗室指標收集 基本特征包括性別、年齡、糖尿病家族史、糖尿病病程、吸煙狀況〔吸煙定義為患者每日吸煙1 支（含）以上，連續或累積6 個月〕、飲酒狀況（飲酒定義為平均每周飲酒1 次以上）、收縮壓（SBP）、舒張壓（DBP）、體質指數（BMI）和腰臀比（WHR）。入院時測量BMI和WHR，BMI=體質量（kg）/身高2（m2），WHR=腰圍（m）/臀圍（m）。患者禁食8～12 h，于次日清晨空腹抽取肘靜脈血5 ml，采用檢驗科全自動生化分析儀（4 000 r/min 離心5 min，離心半徑22.5 cm，留取血清）檢測三酰甘油（TG）、總膽固醇（TC）、低密度脂蛋白膽固醇（LDL-C）、高密度脂蛋白膽固醇（HDL-C）、白蛋白（ALB）、血肌酐（Scr）、尿素氮（BUN）、尿酸（UA）、胱抑素C（Cys C），采用羅氏卓越型血糖儀檢測空腹血糖（FPG），采用高效液相色譜法檢測糖化血紅蛋白（HbA1c）。并于次日晨起留取晨尿5 ml 送檢，使用免疫比濁法檢測UACR。伴發疾病包括糖尿病視網膜病變（DR）、頸動脈內-中層膜厚度（CIMT）以及是否注射胰島素和口服腎素-血管緊張素系統阻滯劑（RASB）降壓藥。

1.4 統計學方法 采用SPSS 23.0 和R 4.0 軟件進行統計學分析，符合正態分布的計量資料以（±s）表示，兩組間比較采用兩獨立樣本t 檢驗。計數資料以相對數表示，兩組間比較采用χ2檢驗。運用LASSO 回歸篩選變量，通過多因素Logistic回歸分析建立預測模型，并繪制列線圖。依靠區分度、校準度和臨床凈收益三個方面評估預測模型，以受試者工作特征曲線（ROC 曲線）下面積（AUC）評估區分度；校準曲線和Hosmer-Lemeshow 擬合優度檢驗評估校準度；決策曲線分析（DCA）評估臨床有效性。以P<0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 開發隊列和驗證隊列患者基本特征和實驗室指標比較開發隊列和驗證隊列患者性別、年齡、糖尿病家族史、糖尿病病程、吸煙者所占比例、飲酒者所占比例、SBP、DBP、BMI、WHR、FPG、HbA1c、TG、TC、LDL-C、HDL-C、ALB、Scr、BUN、UA、Cys C、DR 發生率、CIMT 發生率、注射胰島素者所占比例、口服RASB 降壓藥者所占比例比較，差異均無統計學意義（P>0.05）。驗證隊列MAU 發生率高于開發隊列，差異有統計學意義（P<0.05），見表1。

表1 開發隊列和驗證隊列患者基本特征和實驗室指標比較〔n（%）〕Table 1 Comparison of basic demographics and laboratory parameters in development and validation sub-cohorts of type 2 diabetes mellitus patients

2.2 LASSO 回歸篩選變量 根據開發隊列中患者的人口學、體格檢查、生化檢查、伴發疾病和藥物使用情況，使用LASSO 回歸分析從25 個變量中篩選出7 個非零系數的預測變量（圖1），在λ 最小值（λ=0.012）和最小值的1 SE（λ=0.039）處繪制垂直線，當log（λ）=-3.242 時篩選出7 個非零系數的預測變量，此時LASSO 回歸模型最適合。篩選的預測變量包括糖尿病病程、SBP、FPG、TG、Scr、Cys C、DR。

圖1 使用LASSO 回歸模型篩選預測變量Figure 1 Selection of predictors of microalbuminuria in type 2 diabetes mellitus using the LASSO binary Logistic regression model

2.3 構建預測模型 以T2DM 患者發生MAU 為因變量（賦值：NAU=0，MAU=1），以LASSO 回歸分析篩選的7 個預測變量為自變量（賦值見表2）構建多因素Logistic 回歸預測模型，結果顯示，SBP ≥140 mm Hg、FPG ≥7.0 mmol/L、TG ≥1.7 mmol/L、Scr>106 μmol/L、Cys C>1.09 mg/L、合 并DR 是T2DM 患者發生MAU 的危險因素（P<0.05），見表3。并根據預測變量繪制列線圖，即Nomogram（圖2）。通過列線圖可對每個變量相應數值進行評分，然后將所有變量的分數相加即可得到總分，并根據總分向下繪制一條垂直線，可標出T2DM 患者發生MAU 的估計概率。

圖2 T2DM 患者發生MAU 風險的預測模型列線圖Figure 2 Nomogram predicting microalbuminuria in type 2 diabetes mellitus

表2 T2DM 患者發生MAU 影響因素的多因素Logistic 回歸分析賦值表Table 2 Assignment table of influencing factors of microalbuminuria in type 2 diabetes mellitus analyzed using multivariate Logistic regression

表3 T2DM 患者發生MAU 影響因素的多因素Logistic 回歸分析Table 3 Multivariate Logistic regression analysis of influencing factors for microalbuminuria in type 2 diabetes mellitus

2.4 預測模型的驗證 該預測模型的驗證主要基于模型的區分度和校準度，通過繪制預測模型預測T2DM 患者發生MAU 的ROC 曲線評估模型區分度。開發隊列的AUC 為0.762〔95%CI（0.734，0.789）〕，截斷值為0.175（圖3A）；驗證隊列的AUC 為0.734〔95%CI（0.686，0.777）〕，截斷值為0.210（圖3B），表明預測模型具有良好的判別能力。同時，Hosmer-Lemeshow 擬合優度檢驗顯示出較好的擬合度（開發隊列P=0.377；驗證隊列P=0.217），表明該模型預測概率與實際概率基本一致，具有較好的校準度。另外，開發隊列和驗證隊列的校準曲線顯示具有中度的一致性，預測模型的校正能力良好（圖4）。綜上所述，預測模型的Nomogram 具有中等的預測能力。

圖3 預測模型預測T2DM 患者發生MAU 的ROC 曲線Figure 3 ROC curve of the nomogram for predicting microalbuminuria in type 2 diabetes mellitus

圖4 預測模型的校準曲線Figure 4 Calibration curve of the nomogram predicting microalbuminuriain type 2 diabetes mellitus

2.5 臨床應用 利用DCA 評估預測模型的臨床有效性，T2DM 患者發生MAU 風險列線圖的DCA 見圖5。結果顯示，如果患者和醫生的閾值概率分別>20%，則在當前研究中使用該列線圖預測MAU 發生風險會比對所有患者實施干預方案更有利，在這個范圍內，預測模型的凈收益顯著高于兩個極端狀況，即所有患者得到了臨床干預。

圖5 預測模型的DCA 分析Figure 5 Decision curve analysis of the nomogram predicting microalbuminuriain type 2 diabetes mellitus

3 討論

目前，Nomogram 是臨床研究中可靠性高、實用性強的疾病預測方法［11］，已被國內外廣泛應用于腫瘤學和慢性疾病的風險預測［12］，通過分析整合影響疾病發生、發展以及預后的危險因素來預測疾病某一事件的發生概率，基于Nomogram 建立的列線圖預測模型界面簡單、直觀、易于理解［13］，而且具有較高的準確性，有助于為臨床醫生提供更好的臨床決策［14］。

本研究中，開發隊列有15.3%的T2DM 患者合并MAU，通過LASSO 回歸和多因素Logistic 回歸分析篩選出7 個與MAU 獨立相關的危險因素，即糖尿病病程、SBP、FPG、TG、Scr、Cys C、DR，根據這些獨立危險因素構建并驗證了T2DM患者發生MAU 風險的列線圖預測模型。預測模型預測開發隊列的AUC 為0.762，預測外部驗證隊列的AUC 為0.734，提示模型的預測水準較高。同時，開發隊列和驗證隊列的校準曲線均顯示出實際診斷與預測診斷之間的良好一致性。另外，DCA 曲線也提示該預測模型具有很好的臨床有效性。該預測模型表明，對于T2DM 患者，通過降低血糖、血壓、血脂以及改善腎臟功能可以有效降低T2DM 患者發生MAU 的風險。

最新研究證實，糖尿病病程與DKD 的發生、發展密切相關，病程在10 年以上的T2DM 患者通常會出現從MAU 逐漸發展為CAU［15］。同樣，ADLER 等［16］研究證實，隨訪10 年后，約25%的糖尿病患者發展為MAU 或CAU。因此，《2020年糖尿病腎病ADA 指南》［2］建議所有T2DM 患者和病程≥5年的1 型糖尿病患者每年至少檢測1 次UACR，UACR ≥30 mg/g 的患者每年檢測2 次。本研究同樣證實，與病程<5 年的T2DM 患者相比，病程≥10 年的T2DM 患者出現MAU 的風險是其1.465 倍，雖不具備統計學意義，但也可為診斷DKD 提供一定的證據。

高血壓、高血糖、血脂異常是DKD 重要的獨立危險因素。高血壓是T2DM 患者微血管并發癥發生和發展的獨立危險因素［17］，與UACR 存在顯著的相關關系［18］。HOLMAN等［19-20］2 項長期隨訪的隊列研究發現，血壓每升高10 mm Hg（1 mm Hg=0.133 kPa），T2DM 患者發生MAU 的風險將增加23%；隨訪5 年后，與血壓控制不嚴格的糖尿病患者相比，血壓控制較好患者的糖尿病微血管病變風險下降37%（P=0.009），糖尿病死亡率下降32%（P=0.020）；隨訪10年后，血壓控制較好患者的糖尿病微血管病變風險下降16%（P=0.170），糖尿病死亡率下降16%（P=0.120）。本研究的結果再次佐證了這些研究，SBP 是T2DM 患者發生MAU 的獨立危險因素。FPG 作為評估T2DM 患者日常血糖控制情況的基本指標，是DKD 的獨立危險因素［21］，直接影響T2DM微血管并發癥的病程進展，積極有效的降糖治療可延緩DKD的發生、進展。ISMAIL-BEIGI 等［22］研究顯示，與標準治療組相比，強化降糖組患者MAU 發生率顯著降低，且發展為CAU 或ERSD 的風險也降低。TG 作為血脂代謝異常的重要指標之一，與DKD 存在獨立的相關關系［23-24］，同時，三酰甘油葡萄糖乘積（TyG）指數也與UACR 呈高度正相關［25］。

Scr 與UACR 密切相關［26］，可共同用于評估腎臟功能，是目前診斷DKD 的關鍵指標。本研究同樣證實了Scr 是MAU的獨立危險因素，與Scr ≤106 μmol/L 的患者相比，Scr>106 μmol/L 的T2DM 患 者 發 生MAU 的 風 險 是 其1.699 倍。同樣，Cys C 也是DKD 的獨立危險因素［26］，是一種評估腎功能的內源性標志物［27］，與機體腎功能的損害程度明顯相關。ZENG 等［28］研究發現，Cys C 與UACR 呈正相關（r=0.594，P<0.001），在MAU的診斷分析中，Cys C的AUC為0.805〔95%CI（0.733，0.877）〕，提示診斷效能較高。

DR 和DKD 是糖尿病最常見的微血管并發癥，視網膜血管與腎臟血管具有相似的生理結構，暴露于同樣的糖尿病微環境，二者具有相似的發病機制，互為危險因素，常伴隨發生［29］。一項薈萃分析顯示，DR 與DKD 的發生、發展密切相關，同時也是MAU 或進展為CAU 的預測指標；反之，CAU 也與DR 的嚴重程度密切相關［30］。本研究結果顯示，合并DR 的T2DM 患者發生MAU 風險是單純T2DM 患者的2.528 倍，表明DR 可作為MAU 良好的預測指標。

但是，本研究仍存在不足之處。首先，本研究納入的研究對象是UACR ≤300 mg/g 的T2DM 患者，僅為DKD 早期提供風險預測，尚需更多研究進一步完善該模型；其次，本研究是一項回顧性研究，列線圖預測模型的預測效能還需更多外部數據進行驗證，尤其是不同地區、種族的多中心、大樣本隊列研究；最后，危險因素分析并未包含影響T2DM 發生MAU 的所有潛在危險因素，例如飲食結構、運動狀況、是否使用鈉-葡萄糖協同轉運蛋白（SGLT-2）抑制劑以及其他因素。

綜上所述，本研究構建了一個包含糖尿病病程、SBP、FPG、TG、Scr、Cys C 和DR 7 個預測變量的個性化風險預測模型，開發隊列和外部驗證隊列的ROC 曲線、校準曲線和DCA 均顯示該模型具有良好的預測性能，能夠應用于臨床實踐，可為臨床醫生提供有效的診療決策，通過控制血壓、血糖、血脂以及改善腎臟功能，阻止或者延緩T2DM 患者出現MAU，防止其發展為CAU 或ERSD，從而減輕患者或者社會的經濟負擔。

作者貢獻：盧作維、劉濤、劉向陽、王瓊、賴敬波、李曉苗進行文章的構思與設計，論文的修訂；盧作維、劉濤、劉向陽、李曉苗進行研究的實施與可行性分析，負責文章的質量控制及審校；盧作維、陳艷艷進行數據收集及整理；盧作維、劉濤、王瓊、賴敬波、陳艷艷進行統計學處理；盧作維、劉濤、王瓊、賴敬波、陳艷艷進行結果的分析與解釋；盧作維、劉濤、陳艷艷撰寫論文；盧作維、劉濤、李曉苗對文章整體負責，監督管理。

本文無利益沖突。