基于數據挖掘模型分析1-3-β-D葡聚糖、LDH、CD4+ T淋巴細胞、CRP聯合檢測對艾滋病合并肺孢子菌肺炎的診斷價值

吳聯朋，潘思航，徐克

1.溫州醫科大學定理臨床學院 檢驗科，浙江 溫州 325000；2.溫州市新發與再發傳染病診治重點實驗室，浙江 溫州 325000；3.溫州醫科大學 檢驗醫學院 生命科學學院，浙江 溫州 325035

肺孢子菌肺炎（pneumocystispneumonia, PCP）是機體感染耶氏肺孢子菌（pneumocystis jiroveci,PJ）而引起的一種機會性感染疾病[1]。艾滋病 （acquired immune deficiency syndrome, AIDS）患者因免疫功能受損，PCP是其常見的合并癥和主要的死因之一[2-3]。欲降低該類患者的病死率，早期快速診斷尤為關鍵。研究表明[4-7]，1-3-β-D葡聚糖、乳酸脫氫酶（lactate dehydrogenase, LDH）、CD4+T淋巴細胞、C反應蛋白（c-reactive protein, CRP）對AIDS患者合并PCP的診斷均具有一定價值，但尚未見上述項目聯合檢測的報道。本研究通過建模分析1-3-β-D葡聚糖、LDH、CD4+T淋巴細胞、CRP聯合檢測對AIDS患者合并PCP的診斷價值，為臨床及時診治提供依據。

1 對象和方法

1.1 研究對象 選取2016年4月至2022年2月于溫州市第六人民醫院收治的AIDS患者315例，其中AIDS合并PCP患者170例（AID/PCP組），AIDS無肺部感染患者145例（AIDS組）。本研究已通過溫州市第六人民醫院醫學倫理審批（批號：L2021-03-049）。

1.2 AIDS和PCP診斷標準 AIDS診斷符合中華醫學會感染病學分會AIDS學組發布的《中國AIDS診療指南（2018版）》[8]的診斷標準，并通過溫州市疾病預防控制中心蛋白質印跡試驗確診。PCP診斷符合《中國艾滋病診療指南（2018版）》中關于PCP的診斷標準。

1.3 研究方法 收集患者入院時的實驗室檢測結果基線數據，其中LDH和CRP采用AU680全自動生化分析儀及原裝試劑（美國Beckman Coulter公司）檢測；CD4+T淋巴細胞計數采用FACS Canto II流式細胞分析儀及原裝CD4+T淋巴細胞試劑（美國BD公司）檢測；1-3-β-D葡聚糖水平采用TECAN-sunrise酶標儀（美國TECAN公司）和1-3-β-D葡聚糖試劑盒（天津丹娜生物科技股份有限公司）檢測。

1.4 數據模型 將數據處理后錄入SPSS22.0軟件，設置分類變量和連續變量，通過多層感知器 （multilayer perceptron, MLP）神經網絡、卡方自動交互檢測（chi-square automatic interaction detection, CHAID）決策樹和Logistic回歸建立模型。MLP神經網絡分區，培訓樣本和檢驗樣本采用7:3進行分組，隱藏層最小單位為1，最大單位為50，隱藏層激活函數為雙曲正切，輸出層激活函數為softmax[9]；CHAID決策樹采用交叉驗證，水平最大數為3，父節點為100，子節點為50，分裂準則為χ2顯著性[10]；通過二元Logistic回歸建立聯合檢測模型。

1.5 統計學處理方法 采用SPSS22.0軟件進行統計分析，符合正態分布的計量資料以±s表示，兩組間比較采用獨立樣本t檢驗；非正態分布連續變量以M（P25，P75）表示，組間比較采用Mann-WhitneyU檢驗；計數資料用率表示，組間比較采用χ2檢驗。繪制受試者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲線分析模型的診斷效能。P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 兩組患者基本情況 本研究共納入患者315例，其中男262例，女53例，年齡（47.0±15.9）歲。AIDS/PCP組170例，其中男141例，女29例，年齡（45.5±15.3）歲；AIDS組145例，男121例，女24例，年齡（48.9±16.4）歲，兩組患者性別與年齡比較差異無統計學意義（P＜0.05）。

2.2 兩組患者1-3-β-D葡聚糖、LDH、CD4+T淋巴細胞、CRP水平比較 AIDS/PCP組1-3-β-D葡聚糖、LDH、CRP水平均顯著高于AIDS組，CD4+T淋巴細胞計數顯著低于AIDS組，差異均有統計學意義（P＜0.05），見表1。

表1 兩組患者1-3-β-D葡聚糖、LDH、CD4+ T淋巴細胞、CRP水平比較

2.3 建模結果

2.3.1 MLP神經網絡模型：模型納入1-3-β-D葡聚糖、LDH、CD4+T淋巴細胞、CRP作為4個輸入神經元，包含1個隱藏層，隱藏層共含5個神經元，輸出神經元分類結果1為AIDS組，2為AIDS/PCP組，其中機器隨機抽取224例樣本用于模型的培訓，準確率為87.1%；剩余91例用于模型的測試，測試準確率為89.0%，見表2。模型通過標準化自變量重要性可得出1-3-β-D葡聚糖＞LDH＞CD4+T淋巴細胞＞CRP，見圖1。

表2 MLP神經網絡模型預測AIDS合并PCP的準確性

圖1 MLP神經網絡模型及標準化重要性

2.3.2 CHAID決策樹模型：決策樹模型共有2層、6個節點、4個終節點。樹狀結構的第一層為1-3-β-D葡聚糖水平，1-3-β-D葡聚糖＞117.00 ng/L的AIDS患者合并PCP比例最高，為96.8%；1-3-β-D葡聚糖＞37.50 ng/L且≤117.00 ng/L的患者合并PCP比例為56.5%；1-3-β-D葡聚糖≤37.50 ng/L的患者合并PCP的比例為20.9%。樹狀結構的第二層為CD4+T淋巴細胞計數，1-3-β-D葡聚糖≤37.50 ng/L且CD4+T淋巴細胞計數≤146.00個/μL的AIDS患者合并PCP的比例為36.2%；1-3-β-D葡聚糖≤37.50 ng/L且CD4+T淋巴細胞計數＞146.00個/μL的患者合并PCP的比例為3.3%。模型僅納入了1-3-β-D葡聚糖和CD4+T淋巴細胞兩個變量，其中1-3-β-D葡聚糖為最重要變量，與MLP神經網絡模型一致。

2.3.3 Logistic回歸模型：以AIDS患者是否合并PCP為因變量，以1-3-β-D葡聚糖、LDH、CD4+T淋巴細胞、CRP為自變量進行多因素回歸分析，結果顯 示，LDH、CRP、1-3-β-D葡聚糖水平與PCP發生呈正相關，而CD4+T淋巴細胞計數與PCP發生呈負相關，見表3。

表3 1-3-β-D葡聚糖、LDH、CD4+ T淋巴細胞、CRP聯合檢測Logistic回歸分析

2.4 模型診斷效能分析 構建的MLP神經網絡、CHAID決策樹、Logistic回歸模型診斷AIDS合并PCP的敏感度分別為86.47%、84.12%、84.71%；特異度分別為88.97%、70.34%、89.66%；陽性預測值分別為90.18%、76.88%、90.57%；陰性預測值分別為84.87%、79.07%、83.33%；準確率分別為87.62%、77.78%、86.98%；ROC曲線下面積（area under curve, AUC）分別為0.942、0.871、0.939。3種模型診斷效能均優于單項指標，其中以MLP神經網絡模型最優，見表4和圖2。

表4 3種模型與單項指標診斷效能比較

圖2 3種模型ROC曲線

3 討論

PCP是AIDS患者第二大機會性感染疾病，該病起病隱匿，感染初期患者常缺乏特異體征，但病情進展迅速，如未能及時治療病死率較高[11]。早期快速診斷是診治的關鍵，現階段尚無有效的體外PJ培養技術，PCP確診主要依據病原學檢查，如PJ包囊或滋養體的檢出[12]，臨床通過纖維支氣管鏡留取肺泡灌洗液或肺穿刺采集肺組織進行六胺銀染色鏡檢，但兩者均為有創操作存在一定風險，且并非所有患者都能耐受，故過分依靠病原學結果將耽誤病情，不利于及時診治。

近年來，部分血液標志物被證實可以輔助診斷PCP，如涎液化糖鏈抗原、1-3-β-D葡聚糖、S-腺苷蛋氨酸、LDH、CD4+T淋巴細胞、IL-6/IL-10、CRP等[13]。本研究選取1-3-β-D葡聚糖、LDH、CD4+T淋巴細胞、CRP這四項AIDS患者常規血液檢測項目進行建模分析，評估其在AIDS合并PCP中的診斷價值。

1-3-β-D葡聚糖是包括肺孢子菌在內的真菌細胞壁的主要成分，盡管具有泛真菌性，但因在原核生物、病毒以及人體中均不存在，故特異性良好[14]。本研究結果顯示AIDS/PCP組患者1-3-β-D葡聚糖水平顯著高于AIDS組患者，與黃述婧等[15]研究結果一致。通過神經網絡和決策樹模型得出1-3-β-D葡聚糖在上述四項指標中最重要，表明其與AIDS合并PCP關系密切。本研究1-3-β-D葡聚糖診斷PCP的敏感度和特異度分別為70.93%與87.58%，與既往研究[16]相比，特異度相近但敏感度稍低，分析原因是部分AIDS患者入院時臨床高度懷疑合并PCP，在未確診之前使用復方磺胺甲惡唑片經驗性治療從而對檢測結果產生影響，其次是個別患者入院時處于感染早期，PJ菌體未被完全吞噬消化，臨床多次送檢1-3-β-D葡聚糖，研究采用入院時的基線結果一定程度上降低了真陽性率。上述因素提示臨床醫師依據1-3-β-D葡聚糖鑒別及診斷PCP需結合臨床表現及影像學結果等綜合分析。既往研究表明LDH對診斷PCP有一定的意義，尤其是對AIDS合并PCP患者[13]。本研究AIDS/PCP組患者LDH水平顯著高于AIDS組患者，但其他疾病亦可引起LDH升高，故特異度較一般。本研究LDH診斷PCP的敏感度為81.17%，特異度為74.48%，與周泱等[17]研究結果相仿，表明LDH可作為PCP輔助診斷指標，但需和其他指標聯合診斷。CD4+T淋巴細胞是HIV攻擊的靶細胞，AIDS患者較易合并PCP，究其原因正是CD4+T淋巴細胞計數的減少。臨床上常將CD4+T淋巴細胞計數作為AIDS患者是否合并PCP的預測指標，當計數＜200個/μL時，患者合并PCP的概率顯著增加[18]。本研究AIDS/PCP組患者CD4+T淋巴細胞計數中位數為34個/μL，顯著低于AIDS組的157個/μL。兩組患者CD4+T淋巴細胞計數中位數均＜200個/μL，分析原因是納入研究的對象均為住院患者，病情較為嚴重所致。本研究CD4+T淋巴細胞計數診斷AIDS合并PCP的靈敏度和特異度一般，分別為80.59%和67.59%，略低于向琴等[19]的研究結果。CRP是機體出現炎癥反應時所產生的急性時相蛋白，在機體受感染時與疾病的關聯密切，有較好的敏感度，但特異度較差。本研究CRP診斷PCP的敏感度高達90.58%，而特異度為77.93%。AIDS患者無論是感染PJ還是其他細菌，CRP均會升高，故CRP用于輔助診斷PCP的價值有限，一般僅做參考。

上述分析表明，1-3-β-D葡聚糖、LDH、CD4+T淋巴細胞、CRP對AIDS合并PCP均有一定的輔助診斷價值，但存在敏感度和（或）特異度較低的弊端。當下，越來越多的模型被運用于預測疾病的發生，其中Logistic回歸模型運用最為廣泛，決策樹和神經網絡模型也逐步被臨床科研所運用且獲得認可。MLP神經網絡模型是基于模擬人類大腦運作模式的數據處理模型，組成單元為神經元，神經元包括輸入部分、計算部分和輸出部分，神經元之間產生聯系從而組成神經網絡。神經網絡具有自學習適應、聯想記憶、并行處理、較高容錯性和非線性轉換能力等特點，通過計算機挖掘數據之間復雜、潛在的聯系，對數據的綜合分析處理能力優于傳統統計學方法，在疾病診斷預測方面具有一定優勢[20]。相關研究表明，神經網絡模型有著較好的診斷效能[21]。 本研究通過1-3-β-D葡聚糖、LDH、CD4+T淋巴細胞、CRP聯合檢測構建了MLP神經網絡、CHAID決策樹、Logistic回歸模型，經分析后發現與單項指標相比，三個模型對AIDS合并PCP診斷效能均有所提高，其中MLP神經網絡模型的AUC、敏感度、陰性預測值、準確率均優于CHAID決策樹和Logistic回歸模型，而特異度、陽性預測值與之相近，表明通過MLP神經網絡構建1-3-β-D葡聚糖、LDH、CD4+T淋巴細胞、CRP聯合檢測模型對AIDS合并PCP具有良好的輔助診斷價值。