血细胞参数个性化参考区间的建立及验证*

岳波，刘曼娇，唐大海，贺嘉蕾，蒋梦洁，韦晓强，李丹杰，张尚珍

(中国人民解放军四一一医院检验科，上海 200081)

·临床实验研究·

血细胞参数个性化参考区间的建立及验证*

岳波，刘曼娇，唐大海，贺嘉蕾，蒋梦洁，韦晓强，李丹杰，张尚珍

(中国人民解放军四一一医院检验科，上海 200081)

目的 建立血细胞参数个性化参考区间并验证。方法 随机选取2014、2015、2016连续3年各项检查结果均正常的体检健康者，共2 089例，收集血常规结果。将体检者同一指标的后一次检测结果与前一次的比值定义为波动性(λ)。计算2015年结果与2014年的比值(λ1)，对λ1进行统计学分析并建立波动性参考区间(CIλ)；计算2016年结果与2015年的比值(λ2)，用λ2对CIλ验证。将各体检者2015年血常规结果分别与CIλ的上、下限相乘，得出各体检者的个性化参考区间(CIp)，用2016年的血常规结果对CIp验证；分别计算CIp和行业标准参考区间的上、下限比值。结果 CIλ：白细胞计数(0.66～1.53)、淋巴细胞绝对值(0.67～1.51)、单核细胞绝对值(0.50～2.00)、中性粒细胞绝对值(0.56～1.78)、嗜酸性粒细胞绝对值(0.4～2.51)、血小板计数(0.76～1.32)、红细胞计数(0.92～1.12)、血红蛋白(0.92～1.11)、红细胞压积(0.91～1.12)、平均红细胞体积(0.95～1.07)、平均红细胞血红蛋白含量(0.95～1.05)、平均红细胞血红蛋白浓度(0.94～1.06)；CIλ的验证试验表明CIλ适合该实验室；CIp的验证试验表明CIp适合该实验室；与行业标准参考区间相比，CIp的上、下限比值更小。结论 建立并验证了CIp；CIp较传统参考区间更敏感、个性化。

个性化医疗；血细胞；参考区间；波动性

2015年美国启动“精准医学计划”，引发各国密切关注和迅速跟进。美国国立卫生研究院院长弗朗西斯·柯林斯指出，精准医学实质就是“个性化医疗”，个性化医疗是未来医学发展的方向[1]。但对于参考区间，如何与个性化医疗接轨？国内尚无此类研究报道。我们研究了人群在健康状态下，各指标在不同时期相邻两次结果的比值，统计并分析了该比值的变化规律。该比值反映了指标的波动性，故定义该比值为“波动性”，以“λ”表示。用λ建立个性化参考区间，与传统参考区间比较，个性化参考区间具有更高的个体特异性。

1 对象与方法

1.1 研究对象 按照国家卫生计生委2012年发布的行业标准[2]选择参考个体。随机选取2014、2015、2016年连续3年各项体检结果均正常的体检健康者(包括肝功能、肾功能、血脂、血糖、B超、胸透、心电图等均无异常)2 089例为研究对象，年龄限定在18至60岁(年龄统计时间为2014年，含18岁和60岁人群)，其中男1 169例，中位年龄45岁，女920例，中位年龄43岁。收集该人群2014、2015、2016年血常规结果。

1.2 标本采集 研究对象空腹、坐位，由检验科人员用真空管采集静脉血2 mL，EDTA-K2抗凝。

1.3 仪器与试剂 Coulter LH780血液分析仪及其配套原装试剂。

1.4 检测指标与方法 用Coulter LH780血液分析仪检测白细胞数量(WBC)、淋巴细胞绝对值(L)、单核细胞绝对值(M)、中性粒细胞绝对值(N)、嗜酸性粒细胞绝对值(E)、血小板数量(PLT)、红细胞数量(RBC)、血红蛋白(Hb)、红细胞压积(Hct)、平均红细胞体积(MCV)、平均红细胞血红蛋白含量(MCH)、平均红细胞血红蛋白浓度(MCHC)。标本从采集到检测完成控制在4 h以内。

1.5 质量控制 LH780血液分析仪每半年由厂家校准及验证一次；按规定参加上海市临床检验中心室间质量评价，结果均合格；每日样本检测前采用原厂质控Coulter-5C检测低、中、高3个浓度水平质控品，确保结果在控后检测样本。

1.6 数据处理及统计学分析

1.6.1 数据处理 用Excel 2007计算2015年血常规结果与2014年的比值(λ1)， 对λ1统计学分析并建立参考区间(CIλ)；极值的处理参照行业标准[2]，以D/R≥1/3作为离群值判断标准；用Excel 2007计算2016年血常规结果与2015年的比值(λ2)，用λ2对CIλ验证；通过Excel 2007将各体检者2015年血常规结果分别与CIλ上、下限相乘，得出各体检者的个性化参考区间(CIp)，用2016年血常规结果对CIp验证；分别计算CIp和行业标准参考区间的上、下限比值。根据WS/T 402-2012要求，参考区间的验证试验需20例以上健康人标本，且观测值落在参考区间外的比例低于10%[2]。

2 结果

2.1 λ1的分布 各血细胞参数λ1均呈偏态分布。以e为底数，对λ1进行自然对数转换， 转换后λ1均呈正态分布。

2.2 λ的参考区间(CIλ) 各指标CIλ为：WBC(0.66～1.53),L(0.67～1.51),M(0.50～2.00),N(0.56～1.78),E(0.4～2.51),PLT(0.76～1.32),RBC(0.92～1.12),Hb(0.92～1.11),Hct(0.91～1.12),MCV(0.95～1.07),MCH(0.95～1.05),MCHC(0.94～1.06)；其中，红细胞各项参数(RBC、Hb、Hct、MCV、MCH、MCHC)的波动性最小，CIλ均在0.91～1.12之内，其他各类血细胞计数的波动性依次为E>M>N>WBC>L>PLT。

2.3 CIλ的验证 用λ2对CIλ验证，统计落在参考区间外的例数和概率，WBC、L、M、N、E、PLT、RBC、Hb、Hct、MCV、MCH、MCHC落在参考区间外的比例分别为5.2%(108/2 089)、5.3%(110/2 089)、4.5%(94/2 089)、4.6%(97/2 089)、4.5%(93/2 089)、5.3%(111/2 089)、4.4%(92/2 089)、5.1%(107/2 089)、5.4%(113/2 089)、4.7%(99/2 089)、4.7%(99/2 089)、4.9%(102/2 089)。各指标结果落在参考区间外的概率均低于10%，CIλ适合本实验室。

2.4 CIp的建立及验证 设A为体检者中的任意一人，该体检者2015年血常规结果为WBC2015、L2015、M2015、N2015、E2015、PLT2015、RBC2015、Hb2015、Hct2015、MCV2015、MCH2015、MCHC2015，将该结果与CIλ的上、下限分别相乘，即得出该体检者2016年的个性化参考区间(CIp)，如该体检者WBC的CIp为(WBC2015×0.66，WBC2015×1.53)。设该体检者2016年WBC为WBC2016，2016年相对于2015年的波动性为λWBC，则λWBC= WBC2016/WBC2015，即WBC2016= WBC2015×λWBC，所以判断WBC2016是否落在CIp(WBC2015×0.66，WBC2015×1.53)内，与判断λWBC是否落在WBC的CIλ(0.66,1.53)内是等效的，即用2016年血常规结果验证CIp与用λ2验证CIλ的结果一样。Excel 2007统计结果显示CIp和CIλ的验证结果一样，证明了上述推论，CIp适合本实验室。

2.5 CIp与行业标准参考区间上、下限比值的比较 设Y为某健康个体血常规结果，则该个体CIp=Y×CIλ，结果见表1。CIp上、下限比值与行业标准参考区间上、下限比值比较，结果见表1和图1，CIp上、下限比值均小于行业标准参考区间上、下限比值。

表1 CIp与行业标准参考区间上、下限比值的比较

图1 CIp与行业标准参考区间上、下限比值的比较

3 讨论

本研究依据EP28-A3c指南[3]，按行业标准WS/T 402-2012要求[2]，建立并验证了血细胞参数CIp，结果见表1。当一个体检者各项体检指标均无异常时，将体检者血常规结果代入表1，即可得到该体检者血细胞参数的CIp。表1和图1显示，CIp与行业标准参考区间相比，上、下限比值更小，说明CIp敏感性更高。

本研究结果显示，红细胞各项参数波动性最小。利用这一特征可进行质量控制，即当某人红细胞各项参数与历史值相差较大时，有理由怀疑该标本结果的可靠性，是否存在标本稀释、溶血甚至标本非患者本人等情况；在排除上述情况后，若指标仍超出CIλ，则应考虑患者相应指标出现病理性变化。如一成年男子RBC从5.7×1012/L短时间内降至5.1×1012/L，则波动性为0.89，超出RBC的CIλ。这种情况下虽然第2次结果未超出传统参考区间，但仍要考虑患者是否有潜在出血。

人体的生理指标总是围绕某个平衡点上下波动，检测时可能较平衡点高，也可能较平衡点低，上下波动的程度通常用总体随机变异(CV总)表示。每个人都有符合自身体质特点的平衡点，如有一部分人淋巴细胞计数的平衡点低，其淋巴细胞计数就一直维持低水平，有一部分人该指标的平衡点高，其淋巴细胞计数就一直维持高水平。如果用传统参考区间来判断这两类人的体检结果是否异常时，他们可能经常游离在参考区间之外，即易假阳性。当低平衡点者的指标病理性增高或者高平衡点者的指标病理性降低时，参考区间对于其而言可能略宽，即易假阴性。由于这两类人的存在，传统参考区间制定时，上限和下限不可避免地向两边倾斜，导致参考区间对平衡点处于最中间的那部分人略宽，即易假阴性。上述局限性表明传统参考区间个体特异性不足，与之相比较，CIp更具个性化。由于CIp由CIλ与个人自身结果相乘获得，因此低平衡点者的CIp水平偏低，高平衡点者CIp水平偏高，拥有较好的个体特异性。

判断一个检验结果是否异常需根据CV总的大小来确定[5]，生物学变异数据的统计分析目前无公认一致的方式，现有的生物学变异数据基本上源于小样本的年轻人，这样的数据是否适合大样本的、年龄跨度大的、以各种疾病患者为主的医疗检测实际工作，还需斟酌[6]。由波动性的定义可知，CIλ与CV总呈正相关，CIλ越大，则CV总越大。本研究结果显示红细胞各项参数CIλ最小，其他各类血细胞计数的波动性依次为E>M>N>WBC>L>PLT。因此，推论红细胞各项参数的CV总最小，其他各类血细胞计数的CV总依次为E>M>N>WBC>L>PLT，这与其他学者的研究报道[7]基本一致。由表1可知，CIp与CIλ本质上相同，用CIλ和CIp可间接达到以CV总判断指标是否异常的目的。

个性化医疗模式的发展已经成为医学模式转变的必然趋势和潮流[8]，目前的医学往往是等待患者生病以后才给予治疗，未来的医学时代将通过提前检查和建立个体的健康档案，评价其未来发生各种疾病的可能性，甚至在疾病发生前就给予适当治疗[9]。近20年来，我国的一些专家和学者在参考区间方面做了很多研究和探讨[10-13]，包括2013年颁布施行的行业标准[4]。参考区间在不断优化，皆是为了更好地适应国人体质，只有具有合适参考区间的检验结果才能为临床诊治提供帮助[14]。CIp采用个人自身的检测结果来预测下一次检测结果的参考区间，较好地运用了个人体质因素，较传统参考区间更符合个人自身体质特征，符合未来个性化医疗发展方向。

综上所述，CIp较传统参考区间更具个性化和敏感性，符合未来个性化医疗发展的方向，适合向临床推广应用。本研究是本实验室将个性化医疗思路用于参考区间的一次尝试，未来医学将有更加精确的CIp。未来每个人都建立一个详细的健康档案，其中包括个人既往的所有检测结果，当数据量积累到一定程度，即可根据个人的历史健康数据，建立更加贴合个人体质的参考区间。而在此之前，希望本研究可以作为现行参考区间的补充，促进现行参考区间向未来参考区间的过渡。

[1]Collins FS，Varmus H. A new initiative on precision medicine[J]. N Engl J Med,2015,372(9)：793-795.

[2]中华人民共和国卫生部．临床实验室检验项目参考区间的制定[S]．北京：中国标准出版社，2013．

[3]CLSI EP28-A3C. Defining，establishing，and verifying reference intervals in the clinical laboratory；approved guide line-third edition[S].Clinical and Laboratory Standards Institute， 2010 .

[4]尚红,陈文祥,潘柏申,等．中国成人常用肝功能和电解质及血细胞分析项目参考[J].中华检验医学杂志,2013,36(5):393-394.

[5]陈文祥,申子瑜,杨振华．临床检验分析质量指标的设定[J].中华检验医学杂志,2006,29(4):298-300.

[6]陈红燕,裘海文. 检验结果参考变化值建立的探讨[J].检验医学,2015,30(5):529-532.

[7]吴际,彭明婷,申子瑜,等. 血细胞分析生物学变异的研究[J].现代检验医学杂志,2013,28(2):44-47.

[8]刘斌. 规范化和个性化医学时代诊断病理学面临的挑战与思考[J].诊断病理学杂,2014,21(6):336-338 .

[9]Arnaud CA．Systems biology′s clinical future[J]．Chem Eng News，2006，84：17-26．

[10]丛玉隆,金大鸣．中国人群成人静脉血细胞分析参考区间调查[J].中华医学杂志,2003,83(14)：1201-1205．

[11]潘柏申.关于丙氨酸氨基转移酶的参考范围[J].肝脏,2007,12(1):59-60.

[12]岳波,刘曼娇,唐大海,等. 白细胞分类计数参考范围的探讨[J].检验医学与临床,2013,10(21):2921-2922.

[13]王薇,钟堃,何法霖,等. 我国血脂7项检测指标参考区间来源调查[J].临床检验杂志,2016,34(1):70-72.

[14]何法霖，周文宾，王薇,等. 我国血细胞分析参考区间现状与行业标准分析和比较[J].中华检验医学杂志,2014,37(7):539-543.

(本文编辑：王海燕)

Establishment and verification of personalized reference interval of blood cells

YUEBo,LIUMan-jiao，TANGDa-hai,HEJia-lei,JIANGMeng-jie,WEIXiao-qiang,LIDan-jie,ZHANGShang-zhen

(DepartmentofClinicalLaboratory，The411HospitalofPLA，Shanghai200081,China)

Objective To establish and verify the personalized reference interval of blood cells. Methods The results of blood cells from 2 089 health subjects in 2014, 2015 and 2016 were collected. The ratio of the later results to the previous results was defined as the fluctuation (λ) . The ratio (λ1) of the results of 2015 to the results of 2014 was calculated and λ1was analyzed statistically to establish the fluctuation reference interval (CIλ). The ratio (λ2) of the results of 2016 to the results of 2015 was calculated. λ2was used to verify λ2. The personalized reference interval (CIp) was established by multiplying each result of 2015 and CIλ. CIpwas verified by results of 2016. The ratio of the upper and lower limits of CIpwas calculated. The ratio of the upper and lower limits of the reference interval (WS/T 405) was calculated. Results The values of CIλwere as follows: WBC(0.66 to 1.53), L(0.67 to 1.51), M(0.50 to 2.00), N(0.56 to 1.78), E(0.4 to 2.51), PLT(0.76 to 1.32), RBC(0.92 to 1.12), Hb(0.92 to 1.11), Hct(0.91 to 1.12), MCV(0.95 to 1.07), MCH(0.95 to 1.05)and MCHC(0.94 to 1.06). The validation tests of CIλand CIpshowed that both CIλand CIpwere suitable for this laboratory. Compared with the reference interval of professional criteria, the ratio of the upper and lower limits of the CIpwas smaller than that of traditional criteria. Conclusion CIpfor this laboratory was established and verified. Compared with traditional criteria, CIpshould be more personalized and highly sensitive．

personalized medicine; blood cell; reference interval; fluctuation

10.13602/j.cnki.jcls.2017.02.07

上海市卫生和计划生育委员会资助项目(20164Y0246)。

岳波，男，1984年生，主管技师，大学本科，研究方向为血液病的筛查与诊断。

刘曼娇，副主任技师，E-mail:to_my163@163.com。

R446

A

2016-10-11)