瞬时弹性成像、APRI和FIB-4对门静脉增宽程度的预测价值*

钟碧莹

随着时代的发展，肝硬化在我国人群中的发病率持续增长，肝硬化会合并多种并发症，肝功能异常与门静脉高压为主要表现[1-2]。门静脉高压可引起食管静脉曲张、反复腹水、脾大且功能亢进、肝昏迷等多且重的并发症。并发症致死率高，预后不佳，所以最好的治疗手段就是在早期发现可能存在的门脉高压并进行干预。目前，治疗门脉高压的手段有药物治疗、手术治疗、介入治疗等[3-4]。但治疗效果仍不佳。所以，早期发现门脉高压，减少门脉高压的出现有着极其重要意义。评估门脉压力是门脉高压治疗的首要任务。有研究发现，通过经皮经肝门静脉直接穿刺测压法测得门静脉压力，与门静脉直径存在显著的正相关关系[5-6]。故临床上经常将门静脉直径作为评估门脉压力的良好指标。本研究利用影像联合血液检查方法对肝硬化门静脉增宽程度进行对比分析。瞬时弹性成像（FIBROTOUCH）是目前公认的无创评估肝纤维化、肝硬化程度的方法，具有无创、无痛、操作简单、可重复性好以及结果客观即时等优点，但肝脏弹性受BMI指数、肝脏炎症程度、脂肪变性以及ALT、AST、TBIL等多种因素影响，难以准确反映门脉情况[7-8]。天冬氨酸转氨酶/血小板比值指数（Aspatate aminotransferase to platelet ratio index，APRI）和FIB-4指数（Fibrosis index based on the 4 factors）为目前最容易推广肝硬化严重程度的无创手段之一[9-10]。有鉴于此，本研究选择了2016年3月-2017年11月在本院进行治疗的168例肝硬化患者的临床资料进行分析，对通过瞬时弹性成像获得的肝脏硬度、APRI和FIB-4指数的结果对于肝硬化门静脉增宽程度的预测情况进行分析，现将结果报告如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料 选择2016年3月-2017年11月在本院进行治疗的168例肝硬化患者的临床资料进行分析。纳入标准：（1）患者符合我国传染病和寄生虫病学与肝病学术会议所制定的肝硬化诊断标准；（2）发现合并布加综合征、肝吸虫、门静脉血栓等其他引起门脉高压因素。排除标准：（1）患者合并腹水或者脂肪肝，妨碍瞬时弹性成像检查结果；近期服用过降酶药，影响APRI结果；（2）患者为妊娠期或哺乳期妇女，不宜进行检查；（3）患者合并有消化系统、神经系统、免疫血液系统等疾病，可能对研究的结果造成影响；（4）患者曾经接受过门脉的治疗；（5）患者对研究中所使用的药物和器材有过敏现象。该研究已经医院伦理学委员会批准，患者知情同意。

1.2 方法

1.2.1 分组方法 以彩超测量门脉宽度检查的结果作为金标准，将全部患者分为四组，对照组（门静脉直径≤13 mm）44例，轻度组（门静脉直径14～15 mm）45例，中度组（门静脉直径为16～17 mm）38例，重度组（门静脉直径大于17 mm）41例。根据《超声医学》第四版，门静脉内径正常值为10～13 mm。

1.2.2 研究方法 所有患者均利用瞬时弹性成像技术对肝脏的硬度进行检测。使用Fibro touch肝脏瞬时弹性检测仪进行检测。具体流程如下：要求处于空腹状态，取仰卧位，在右侧腋前线到腋中线的第七肋至第九肋间隙进行探查，利用仪器所显示的超声影像确定患者的肝脏位置后，进行检测。每例患者需要进行10次检测，要求检测的成功率不低于60%，取全部测量数值的中位数为最终结果，利用弹性值（kPa）衡量[11]。为保证检测的一致性，全部患者的检测均由同一名医师完成，并且每例患者的检测区域肝脏的厚度足够，不能在肝脏的边缘，避开血管走形。对所有患者的谷丙转氨酶（ALT）、天冬氨酸转氨酶（AST）和血小板（PLT）进行监测，抽取患者的血液样本，利用日本HITACH 7600 series全自动生化仪对ALT与AST进行分析，利用深圳万瑞生物医疗公司MINDRAY BC-6800全自动血液分析仪对PLT进行分析。

1.3 观察指标 对四组患者的肝硬度值、APRI和FIB-4的数值进行比较，其中APRI=（AST/100×正常值上限）/PLT，FIB-4=（患者年龄×AST）/（0.5×PLT×ALT）。对四组患者的肝硬度值、APRI和FIB-4进行Fisher判别函数计算。

1.4 统计学处理 采用SPSS 20.0软件进行统计学处理，对数据进行描述性分析，计量资料结果使用（±s）表示，三组及以上计量数据比较采用方差分析，若结果阳性，则利用q检验进行两两比较，变量间相关采用Spearman相关进行分析，利用Fisher判别分析计算判别函数，P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 四组患者的一般资料比较 四组患者的性别、年龄、BMI比较，差异均无统计学意义（P＞0.05），见表1。

2.2 四组患者的肝硬度值、APRI和FIB-4比较 四组患者的肝硬度值、APRI和FIB-4比较，差异均有统计学意义（P＜0.05）；q检验结果显示，任意两组数据比较，差异均有统计学意义（P＜0.05），见表2。四组患者的肝硬度值、APRI和FIB-4数据与门静脉宽度之间均呈正相关（r=0.857、0.785、0.858，P＜0.001）。

表1 四组患者的一般资料比较

表2 四组患者的肝硬度值、APRI和FIB-4比较（±s）

表2 四组患者的肝硬度值、APRI和FIB-4比较（±s）

*与对照组比较，P＜0.05；#与轻度组比较，P＜0.05；△与中度组比较，P＜0.05；▲与重度组比较，P＜0.05。

组别 肝硬度值（kPa） APRI FIB-4对照组（n=44） 18.20±5.11#△▲ 0.70±0.20#△▲ 2.43±0.91#△▲轻度组（n=45） 20.74±4.60*△▲ 0.82±0.18*△▲ 3.42±0.91*△▲中度组（n=38）31.34±4.83*#▲ 0.99±0.20*#▲ 4.51±0.94*#▲重度组（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 四组患者利用肝硬度值、APRI和FIB-4进行Fisher判别函数计算 将四组患者的肝硬度值、APRI和FIB-4进行Fisher判别函数计算，结果显示判别函 数 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，交叉验证判别正确率为80.36%。

3 讨论

肝硬化的发病率在我国人群中出现了逐渐增高的趋势，而肝硬化后门脉高压引起的各种并发症，是导致肝硬化患者死亡的重要原因[12]。因其前期发展过程较为隐匿，大多数肝硬化患者直到疾病的晚期仍然不会出现具有特异性的临床症状，导致漏诊和误诊的出现，延误了治疗时间，预后大多不理想[7-8]。目前临床常用彩超测量门脉宽度作为门脉高压的筛查的跟踪检查[13-14]。

瞬时弹性成像技术是对人体肝脏的硬度进行检测。文献[15]研究结果显示，人体肝脏的硬度情况与肝静脉压力梯度之间有着密切的相关性。资料显示，肝静脉压力梯度如果高于13 mm Hg，则患者形成腹水、食管静脉曲张或者破裂出血等门脉高压引起的并发症的风险较高[16-17]。用瞬时弹性成像测得肝硬化患者的肝脏硬度为14～75 kPa，文献[18-20]研究表明，肝脏硬度与门静脉压力有密切关系，利用该项指标可以对肝硬化及其并发症的风险进行评估。而近些年来，血清学检测技术与分析技术的不断进步，利用多种血清学基础指标进行综合计算所获得的数值与模型对肝硬化患者进行诊断的思想被开发出来，这其中就包括本研究中所利用的APRI和FIB-4，文献[21]研究结果已经显示，利用这两种指标对于显著的肝脏纤维化，特别是肝硬化进行诊断，拥有较为良好的诊断价值。在本研究中，将全部纳入研究的肝硬化患者以彩超测量门脉宽度检查为标准分为对照组（门静脉直径≤13 mm）、轻度组（门静脉直径14～15 mm）、中度组（门静脉直径为16～17 mm）、重度组（门静脉直径＞17 mm）四个组别，四组患者的性别、年龄、BMI比较，差异均无统计学意义（P＞0.05）；四组患者的肝脏硬度值、APRI和FIB-4比较，差异均有统计学意义（P＜0.05），而且三种指标的数值均随着门静脉宽度增加程度的加大而呈现出上升的趋势，这说明了三种指标对于门静脉增宽程度具有一定的区分能力，在一定程度上证明了利用此三项指标进行门静脉增宽程度预测的可能性。在完成单项指标的检测后，利用判别分析进行了综合验证，从统计结果分析，三种指标均被纳入了判别方程之中，并且内部交叉验证的准确率达到了80.36%，这更进一步说明了利用肝脏硬度值、APRI和FIB-4数据进行肝硬化门静脉增宽程度的预测具有较高的价值，从而也说明了三者检查预测门静脉高压同时也具有较多的意义。而且这三种方法基本上均具有无创性的方法，所以患者的接受程度较高，而且花费也较少，一般患者均可以承受，所以从本研究结果可以看出，此三项指标拥有较为良好的发展前景。

但是本研究所纳入的患者数量比较少，而且也未对患者进行更加细化的分层，希望在将来有机会能够进行大规模的随机对照研究，对本研究的结果进行深入验证。

综上所述，利用瞬时弹性成像获得的肝脏硬度值、APRI和FIB-4对门静脉增宽程度进行预测，拥有较高的准确性，尽管尚缺乏大规模数据的支持，但是拥有良好的发展前景，值得进一步深入研究。

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