7 种无创诊断模型对慢性乙型肝炎肝纤维化及肝硬化的诊断价值评估

吴小溪 汪涛 杜晟楠 蒋元烨 曹勤

上海中医药大学附属普陀医院消化内科，上海 200062

乙型肝炎病毒（hepatitis B virus，HBV）感染是世界范围内的重要公共卫生问题，全球每年约有88.7 万人死于HBV 感染相关疾病，其中肝硬化和原发性肝细胞癌（hepatocellular carcinoma，HCC）死亡分别占52%和38%[1]。对慢性乙型肝炎（chronic hepatitis B，CHB）患者纤维化早期、准确诊断，可以减少进展为肝硬化及HCC 的风险，同时对于后续指导治疗起着关键性作用[2]。肝穿刺活检虽然是评估CHB 患者肝纤维化的“金标准”[3]，但由于昂贵的成本和侵入性操作方法，其应用常受到限制[4-5]。当前我国最新指南已推荐血清生物标志物包括APRI、FIB-4 和肝脏瞬时弹性成像（transient elastography，TE）技术作为肝活检的替代方法[6]。与成本高昂的TE 技术比较，血液或血清指标对大多数患者更易获得，其他常见的血清标志物的创新型非侵入性模型有Forns 指数[7]、GPR[8]、CDS[9]、S 指数[10]、King’s 评分[11]等。迄今为止，无创血清诊断模型和各种成像的检测方式已被越来越多地用于评估肝纤维化，各种基于血清的无创诊断模型已成功预测肝纤维化分期[12-14]。本研究选择了7 种计算简单，临床上易获取数据的无创诊断模型，将其运用于CHB 患者肝纤维化的评价，验证诊断模型的效能，为临床使用非侵入式方法诊断肝脏炎症和纤维化提供依据。

1 对象与方法

1.1 研究对象

以2019 年1 月至2020 年12 月在上海中医药大学附属普陀医院住院治疗的166 例CHB 患者为研究对象。

1.2 纳入标准

①符合《慢性乙型肝炎防治指南（2019 年版）》[6]诊断标准；②曾行肝穿刺活检。

1.3 排除标准

①合并其他慢性肝病，如慢性丙型肝炎、酒精性肝病、药物性肝病、自身免疫性肝疾病、遗传性肝病；②合并有肝脏及其他脏器肿瘤、严重心肺系统疾病。

1.4 研究方法

1.4.1 组织学检查 超声引导下行肝穿刺活检，病理切片由2 名病理医师共同判读，参照《慢性乙型肝炎防治指南（2019 年版）》[6]对肝脏炎症活动度分级（G），对纤维化程度进行分期（S）。

1.4.2 分组标准 按照肝穿刺活检结果的纤维化程度分组：无明显肝纤维化组（S0～1），显著肝纤维化组（S2～3），早期肝硬化组（S4）。

1.4.3 血清学检查 在肝穿刺活检前1 周内行血常规、生化及凝血等检查。

1.5 无创诊断模型

7 种无创诊断模型计算公式如下：①谷草转氨酶/血小板比值（glutamic-oxaloacetic transaminase/platelet ratio，APRI）=GOT（U/L）×100/[PLT（×109/L）×参考值上限（upperlimit of normal value，ULN）（U/L）]；②Forns指数=7.811-3.131×ln[PLT（×109/L）]+0.781×ln[r-谷氨酰转肽酶（γ-glutamyl transpeptadase，GGT）（U/L）]+3.467×ln[年龄（岁）]-0.014×总胆固醇（total cholesterol，TC）（mg/dl）；③基于4 因子的纤维化指数（fibrosis index based on the four factors，FIB-4）=[年龄（岁）×AST（U/L）]/[[PLT（×109/L）×[ALT（U/L）]1/2]；④谷氨酰转移酶/血小板比值（gamma-glutamyltranspeptidase to platelet ratio，GPR）=GGT（U/L）/ULN（U/L）/PLT 计数（×109/L）×100；⑤肝硬化判别式值（cirrhosis discriminant score，CDS）=PLT（×109/L）分值+AST（U/L）/谷丙转氨酶（alanine transaminase，ALT）（U/L）分值+凝血酶原国际标准化比值（international normalized ratio，INR）分值；⑥S 指数=1000×GGT（U/L）/[PLT 计数（109/L）×白蛋白（albumin，ALB）（g/L）2]；⑦King’s 评分=年龄（岁）×AST（U/L）×INR/PLT（×109/L）。

1.6 统计学方法

采用SPSS 22.0 软件对所得数据进行统计分析。符合正态分布的计量资料以均数±标准差（）表示，采用t 检验或方差分析。不符合正态分布的计量资料以中位数和四分位数[M（P25，P75）]表示，采用Mann-Whitney U 检验或Kruskal Wallis 检验。计数资料以例数或百分比表示，采用χ2检验。各模型指数与炎症分级（G）和肝纤维化分期（S）的相关性分析采用Spearman 秩相关分析。绘制无创诊断模型评价肝纤维化及肝硬化的ROC 曲线。以P＜0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 三组不同肝纤维化分期的各指标比较

入组CHB 患者166 例，其中男112 例（67.5%），女54 例（32.5%）。其中无明显肝纤维化组55 例，显著肝纤维化组97 例，早期肝硬化组14 例。三组年龄、PLT、TC 指标比较，差异无统计学意义（P＞0.05）；三组性别比较，差异有统计学意义（P＜0.05）。随着肝纤维化分期的进展，三组ALB 水平有逐渐降低趋势，差异有统计学意义（P＜0.05）；ALT、GOT、GGT、碱性磷酸酶、TC、INR 水平随着肝纤维化严重程度逐渐升高，差异有统计学意义（P＜0.05）。见表1。

表1 三组不同肝纤维化分期的各指标比较

2.2 各模型评分与肝纤维化程度的相关性分析

三组各模型评分比较，差异有高度统计学意义（P＜0.01），见表2。对7 种模型评分与炎症分级（G）和肝纤维化分期（S）进行相关性分析，结果显示，除CDS 模型外，各模型指数与炎症分级呈正相关（r＞0，P＜0.05）；各模型评分结果与肝纤维化分期呈正相关（r＞0，P＜0.05），见表3。

表2 三组各模型评分比较[分，M（P25，P75）]

表3 各模型指数与炎症分级（G）和肝纤维化分期（S）的相关性

2.3 各模型对显著肝纤维化与早期肝硬化的诊断价值评估

绘制7 种模型对显著肝纤维化与早期肝硬化的ROC 曲线。结果显示，S 指数、APRI、GPR、King’s 评分诊断显著肝纤维化的AUC＞0.7，见图1、表4。诊断早期肝硬化的AUC 由高到低依次是GPR、S 指数、APRI、Forns 指数、King’s 评分、CDS、FIB-4，见图2、表5。7 种模型AUC 分析显示，显著肝纤维化组APRI 与King’s 评分差异有统计学意义（Z=2.197，P＜0.05）；其他各模型间比较，差异无统计学意义（P＞0.05）。

表4 各模型用于评价显著肝纤维化的指标

表5 各模型用于评价早期肝硬化的指标

图1 各模型预测显著肝纤维化的ROC 曲线

图2 各模型预测早期肝硬化的ROC 曲线

3 讨论

在我国，CHB 患者2000 万～3000 万例[15]，HBV 是引起肝纤维化的常见原因之一，国内外指南均[6，16-17]建议当出现显著肝纤维化时应启动抗病毒治疗以控制相关疾病进展风险。早期诊断肝纤维化程度并进行干预治疗，对防止发展为肝硬化甚至HCC 等并发疾病有重要的作用。由于侵入性操作的局限性，各种无创血清诊断模型和成像的检测方式正在迅速发展[13,18]。各种非侵入性模型的诊断效能与临床应用价值仍然需要通过更多的研究证实。

本研究结果分析显示，各模型指数与炎症分级（G）和肝纤维化分期（S）都呈正相关，并与肝纤维化分期的相关性更明显。CDS 诊断S2～3 的AUC 为0.509，有研究[6]显示，当CDS≤7 时，该模型诊断价值不高，需要通过组织学活检确定肝纤维化程度，本研究入组的S2～3 组患者CDS 评分大多数＜7，因此诊断价值较低。Forns 指数诊断S2～3 的AUC 为0.605，结果与一些报道[19-20]相符合，本研究分析Forns 指数的准确度较一般的原因可能是Forns 指数模型最初由慢性丙肝的研究团队建立，而CHC 与CHB 的发病机制不同。FIB-4 诊断S2～3 的AUC 为0.574，此前也有研究发现FIB-4 在检测轻度至中度纤维化阶段的准确性较低[12-13]。在S4 组中CDS 的AUC 为0.811，与最早的研究[9]相似，FIB-4 的AUC 为0.807，要高于Zhang 等[21]研究结果，但与Liu 等[22]研究结果相近，Forns 指数的AUC 为0.895，高于Zhuang 等[23]研究结果，与Kayadibi 等[24]研究结果相近。

APRI 诊断S2～3 与S4 的AUC 分别为0.757、0.901，与最初Wai 等[25]研究相近，要高于Wu 等[26]研究；也有一项荟萃分析[27]称APRI 模型对CHB 患者显著肝纤维化和肝硬化的诊断价值有限。但APRI 模型计算简单且指标容易获得，总体考虑仍具有一定的参考价值。GPR 诊断S2～3 的AUC 为0.747，与APRI 相当，与Lemoine 等[28]研究结果相近，而诊断S4 的AUC 为0.937，略高于APRI，但并未明显优于APRI 模型（P＞0.05），与Schiavon 等[29]结果一致，此前有报道[8]显示，GPR 诊断早期肝硬化的准确性比APRI 高，本研究并未得出这一结论，可能与本研究中S4 组样本量较少有关。King’s 评分诊断S2～3 与S4 的AUC 分别为0.720、0.889，在一项研究中[30]King’s 评分诊断慢怀丙肝明显肝纤维化与肝硬化AUC 为0.78、0.75，最初Cross 等[31]多样本研究对慢性丙肝显著纤维化与早期肝硬化的AUC 为0.79、0.91。本研究提示，King’s 评分不仅能够评估慢性丙肝纤维化，同时对CHB 患者肝纤维化诊断也有一定的应用价值。S 指数诊断S2～3的AUC 为0.758，对早期肝硬化的AUC 为0.93，S 指数是Zhou 等[10]提出的，诊断显著肝纤维化和肝硬化的AUC 分别为0.812 和0.890，与本研究结果接近，提示S 指数对于CHB 患者感染的肝纤维化有一定诊断价值，但S 指数模型还缺乏大样本的系统研究。

对S2～3 与S4 组各模型AUC 值进行比较，在S2～3 组中只有APRI 与King’s 评分的差异有统计学意义（P＜0.05），且APRI 的AUC 大于King’s 评分的AUC（0.757∶0.720），因此本研究认为APRI 模型诊断显著肝纤维化的价值要略优于King’s 评分模型。而在S4 组中7 种模型结果比较，差异无统计学意义（P＞0.05），提示这7 种模型对于早期肝硬化的诊断价值相当，都具有较好的诊断性能。

综上所述，本研究中CDS、FIB-4、Forns 指数对于显著肝纤维化诊断的准确度中等，诊断显著肝纤维化S2～3 较好的模型为APRI、GPR、King’s 评分、S 指数，以上模型均能较好地诊断早期肝硬化，其中APRI、Forns 指数、GPR、King’s 评分、S 指数诊断价值较高。其中APRI 和GPR 模型计算公式简单，血清学AST、GGT、PLT 指标容易获得，价格低廉，非常适合在基层及医疗资源有限的地区推广。本研究仍存在一定的局限性，首先这是一项横断面研究，诊断模型与肝纤维化进展之间的因果关系无法很好地建立，需要进行对CHB 肝纤维化患者的长期随访。其次本研究为单中心的临床回顾性研究，样本量偏少，且样本仅来源于同一所医院，可能会存在一定的偏倚。因此，需要进行多中心大样本的研究为临床指导提供可靠依据。