PCA-决策树模型评价PDIA3Ab与4种甲状腺相关指标对自身免疫性甲状腺炎的诊断价值

张明,祝再然

天津市宁河区医院内分泌科(天津 301500)

自身免疫性甲状腺炎(autoimmune thyroiditis,AIT)临床主要表现为甲状腺淋巴细胞浸润以及甲状腺自身抗体阳性[1]。尽管目前对于AIT的发病机制尚未明确，但是研究发现炎症反应失衡与AIT密切关联，即甲状腺淋巴细胞浸润的大量浸润导致白细胞介素(IL)-1α、肿瘤坏死因子-α(TNF-α)、转化生长因子-β(TGF-β)等炎性因子高表达，从而损伤甲状腺滤泡上皮，导致游离甲状腺素(FT4)、游离三碘甲状腺原氨酸(FT3)、促甲状腺激素(TSH)的大量释放，同时免疫系统的激活诱导甲状腺自身抗体的表达，故而可通过检测甲状腺激素、导甲状腺自身抗体的水平诊断、评估AIT[2-3]。蛋白质二硫化物异构酶A3(protein disulfide isomerase A3,PDIA3)作为一种分子伴侣，可通过诱导机体免疫应答从而产生自身免疫反应，引起甲状腺腺外损伤，研究发现甲状腺炎症反应破坏滤泡细胞，导致PDIA3大量释放入血，从而产生大量的血清PDIA3抗体(anti-PDIA3 antibodym,PDIA3Ab)，可通过PDIA3Ab水平的变化诊断AIT、非AIT[1,4]。但是PDIA3Ab与多种自身免疫性疾病密切关联(肝炎、肠易激综合征等)，因此需结合甲状腺相关指标综合诊断AIT。由于考察变量较多，且变量之间可能存在交互作用，因此本研究借助主成分分析(principal component analysis,PCA)-决策树模型简化处理，评估血清FT4/FT3、TSH、甲状腺球蛋白抗体(TgAb)、甲状腺过氧化物酶抗体(TPOAb)、PDIA3Ab水平对AIT的诊断和预测价值。

1 资料与方法

1.1 一般资料 选取本院2016年6月至2018年10月期间收治的90例甲状腺炎患者，根据是否具有自身免疫性分为非AIT组(42例)、AIT组(48例)，选取同期于我院体检健康志愿者50例作为对照组。年龄35～58岁，男34例，女106例。3组患者入组前的基线资料差异无统计学意义(P>0.05)，有可比性，见表1。患者入组前均签署知情同意书，且该研究已获得伦理委员会批准。

表1 基线资料

入选标准：(1)符合《中国甲状腺疾病诊治指南》中关于甲状腺炎的诊断标准[5]，且经术前CT扫描、术后病理检查所确诊，主要症状为甲状腺呈现弥漫性肿大，表面粗糙不平；(2)AIT患者外周血血清甲状腺球蛋白抗体(TgAb)、甲状腺过氧化物酶抗体(TPOAb)水平升高；(3)健康志愿者为本院体检中心门诊体检合格者。

排除标准：(1)伴随严重心、肝、肺功能障碍者，重度感染者、恶性肿瘤者；(2)伴随血液疾病者，其他自身免疫性疾病者，精神系统疾病(如狂躁、抑郁症)者；(3)孕期或哺乳期女性；(4)病历资料不全，耐受性较差，不配合治疗、护理者。

1.2 观察指标 3组患者于入组后早晨抽取患者空腹静脉血5 mL，于3 000 r/min转速下离心10 min(半径10 cm)，上清液体置入EP管中并于-70℃下保存。采用全自动检测仪(仪器型号：ADVIA Centaur CP；厂家：德国西门子公司)测定血清中FT3、FT4、TSH、TgAb、TPOAb水平。采用ELISA测定血清中PDIA3Ab水平，以OD值表示。

1.3 PCA-决策树模型 决策树分析的生长方法采用卡方自动交互检测，分割样本验证，设置最大树深度设为3，合并类别以及拆分节点为0.05。提取主成分后便可建立PCA-决策树模型。比较决策树、PCA-决策树模型对AIT、非AIT的预测准确率。

1.4 统计学方法 采用SPSS 19.0统计软件，计数资料以例数(百分数)的形式表示，统计分析采用2检验；计量资料以均数±标准差表示，符合正态分布，组间两两比较采用LSD-t检验，多组间比较采用单因素方差分析。Spearman检验进行相关性分析，采用Medcalc软件绘制与分析ROC 曲线，并计算ROC曲线下面积(AUC)、Z检验量和对应的P值，以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 3组患者各指标水平 3组患者间FT4/FT3、TSH、TgAb、TPOAb、PDIA3Ab水平差异显著(P<0.05)，其中AIT组各指标水平均显著高于非AIT组、对照组(P<0.05)，非AIT组各指标水平显著高于对照组(P<0.05)。见表2。

表2 3组患者各指标水平比较

2.2 PDIA3Ab与甲状腺相关指标的相关性 Spearman检验结果显示PDIA3Ab与甲状腺相关指标均存在正相关性(P<0.05)，见表3。

表3 PDIA3Ab与甲状腺相关指标的相关性(r值)

2.3 AIT组与非AIT组的血清指标的ROC曲线 与非AIT组相比，AIT组FT4/FT3、TSH、TgAb、TPOAb、PDIA3Ab水平的AUC 差异有统计学意义(P<0.05)。其中单项检测以TPOAb的诊断价值最高，AUC为0.931。各指标的AUC、95%置信区间、敏感度、特异度见表4、图1。

图1 血清指标水平评估AIT的ROC曲线

表4 血清指标水平诊断AIT的相关结果

2.4 血清指标的PCA分析 以血清FT4/FT3、TSH、TgAb、TPOAb、PDIA3Ab提取主成分，按特征值>1提取第1、第2主成分(PC1/PC2)，两者包含原始数据73.4%的综合信息，具体方程如下：PC1=0.368×FT4/FT3+0.379×TSH+0.069×TgAb+0.053×TPOAb+0.436×PDIA3Ab；PC2=-0.087×FT4/FT3-0.062×TSH+0.576×TgAb+0.604×TPOA-0.042×PDIA3Ab。5个指标联合诊断的PC1/PC2 AUC分别为0.752、0.764，敏感度分别为68.37%、71.64%，特异度均为94.18%，表明PC1/PC2均有相近的AIT诊断效能。

2.5 5种甲状腺相关指标联合2 种决策树模型的诊断效能比较 90例患者中利用SPSS随机抽取70%的患者设为训练集，剩余30%的患者为检测集，以TPOAb进入决策树模型(2=12.573,P=0.000)，提取的PC1/PC2建立5种指标联合PCA-决策树模型，比较两种模型对AIT、非AIT的诊断、预测准确率，具体结果见表5。

表5 2种决策树模型对AIT、非AIT的预测准确率比较 %

3 讨论

AIT是内分泌科常见的器官特异性自身免疫病，由于淋巴细胞的大量浸润，导致腺体异常炎症反应，从而破坏甲状腺滤泡上皮，最终引起甲状腺功能退化[6-7]。AIT的发病与免疫、遗传、环境因素等因素相关联，近年来发病率呈明显上升，其中以30～50岁女性为多见[8]。研究显示促甲状腺激素及其自身抗体在患者体内异常表达，是AIT诊断和预后的重要指标[9]。但是患者甲状腺功能状态可因为疾病的不同阶段而处于亢进、减退或者正常状态，因此甲状腺功能相关指标可能高表达或者低表达，例如FT3、FT4在疾病早期往往正常表达，随着疾病进展甲状腺功能的亢进则导致FT3、FT4高表达，疾病进入中晚期则甲状腺实质逐渐被纤维组织、淋巴细胞取代，使得甲状腺功能减退，其表达明显降低，研究表明FT4/FT3相比单独FT3、FT4评价具有更佳的可靠性[10-11]。TSH反映机体代谢状态，甲状腺功能减退时可代偿性升高TSH以维持甲状腺功能。PDIA3广泛存在于真核生物中，其水平的变化与自身免疫性疾病密切相关，其通过于钙网蛋白、钙连接蛋白相结合从而组成内质网分子伴侣复合物，进而促进蛋白质的合成与折叠，发挥免疫调控作用[4]。本次研究结果显示AIT组、非AIT组以及对照组受试者血清FT4/FT3、TSH、TgAb、TPOAb水平差异显著，其中AIT组各指标水平均显著高于非AIT组、对照组(P<0.05)，与路娜等[12]报道一致。TPO作为甲状腺微粒体中的抗原成分，当AIT患者甲状腺受损，则可通过刺激机体免疫系统而产生TPOAb，依次激活补体和介导细胞毒性作从而避免或者延缓甲状腺的损坏[13]。受损的甲状腺滤泡可释放大量的Tg，一方面其可促进甲状腺激素的合成，另一方面Tg进入血液循环后可产生大量的TgAb，TgAb作为甲状腺特异性抗体，可通过抗体依赖细胞介导的细胞毒性作用从而诱导Tg水解，进一步加剧甲状腺受损，使得疾病进展[12]。本次研究发现AIT组PDIA3Ab表达水平明显高于非AIT组、对照组，分析认为甲状腺炎症反应导致滤泡细胞结构受损，从而释放大量的PDIA3入血，诱导机体自身免疫反应和产生PDIA3Ab[1]。PDIA3Ab与甲状腺相关指标均存在相关性(P<0.05)，表明PDIA3Ab与各因子间相互影响，共同调控甲状腺疾病的发生、发展。

AUC越接近1则表明诊断价值越高，其中TPOAb的AUC(0.931)高于其他4种指标，敏感度、特异度分别为83.33%、94.44%，表明可作为AIT的诊断指标。FT4/FT3的AUC(0.714)最低，特异度仅为76.67%，鉴于单项指标对AIT诊断的局限性，采用多种指标联合检测有效提高诊断效能、评估治疗效果、预后进展。多种指标联合检测时，多个变量间存在复杂的相互作用，增加了诊断的难度，因此此次实验采用决策树模型将大量数据进行特征抽取处理简化，然后寻找最优分类节点从而避免大量数据分析时的主观诊断，同时采用PCA将数据进行降维处理，即将大量的因素简化为2个主成分，经PCA分析后建立PCA-决策树模型，可有效提高诊断和预测的准确率[14]。采用PCA对AIT患者进行分析，可揭示AIT患者与非AIT患者、患者与健康者间的空间分布差异，利用疾病相关指标参数成功构建患者的PCA特征谱，此次研究将FT4/FT3、TSH、TgAb、TPOAb、PDIA3Ab等指标建立成二维PCA模型，有效揭示了AIT患者与非AIT患者的空间分布特征，并指导后续建模，提高诊断率。正如研究结果显示非AIT组(30例)诊断、预测准确率高达90%，AIT组诊断、预测准确率可超过75%，表明PCA-决策树模型具有一定优势。FT4/FT3、TSH、TgAb、TPOAb、PDIA3Ab各指标随着疾病的不同进展其水平波动性较大[1,12,15]，单一指标检测极易造成假阳性或假阴性，各指标的联合检测评价往往造成海量的数据，此次实验对以上5个指标降维处理后，利用概率原理并且通过树型图的方法简化多个变量间复杂的相互关系，同时建立PCA-决策树模型，消除了数据间的相互干扰以及减少了指标选择的工作量，故而可有效提高诊断效能。本次研究建立了AIT的PCA-决策树模型，并与传统的单指标决策树分析模型进行对比，表明PCA-决策树模型具有更优的诊断、预测准确率，可为AIT的辅助诊断、预测提供新思路。然而此次研究样本量有限，存在一定局限性。同时未能考察不同病理期患者各指标水平的变化趋势和进行分阶段分析，且仅仅检测实验室指标，临床诊断价值有限，接下来需进一步扩大样本，同时动态监测各指标的波动曲线，配合分析患者疾病的临床表现、病理分期，可有效提高诊断率和降低漏诊、误诊率。

综上所述，FT4/FT3、TSH、TgAb、TPOAb、PDIA3Ab对AIT的诊断均有一定诊断价值，借助PCA-决策树模型可进一步提高AIT的诊断和预测准确率。