川崎病静脉注射丙种球蛋白无反应预测模型研究现状

黄玉娟 黄 敏

上海市儿童医院 上海交通大学医学院附属儿童医院1.急诊科，2.心内科(上海 200062)

川崎病(Kawasaki disease，KD)又名皮肤黏膜淋巴结综合征，是免疫介导的全身性中小血管炎，是儿童时期后天获得性心脏病的主要原因。冠状动脉病变(coronary artery lesions，CALs)是其主要的并发症，在未经治疗的KD 患者中有约15%～25%儿童可并发CALs，严重者可导致冠状动脉闭塞和缺血性心脏病[1-2]。大剂量静脉注射丙种球蛋白（intravenous immunogloblin，IVIG）联合阿司匹林治疗可显著降低KD 患者中CALs 的相关发病率和死亡率，早期诊断是获得KD 最佳治疗结果的首要因素[3-4]，但同时临床亦发现约有10%～20%的KD 患者对首剂IVIG 不敏感，IVIG 无反应者发生CALs 的风险亦显著增高[5-7]。近年来许多KD研究团队围绕早期识别IVIG 无反应建立了一系列预测模型，试图尽早有效地筛选出IVIG 无反应高风险患儿，给予早期联合治疗及对高危患者加强随访管理以有效减少CALs 的发生。现将KD 的IVIG 无反应的相关危险因素及预测评分系统模型汇总归纳，了解其最新研究进展的同时也知晓其局限性。

1 KD的IVIG无反应的单项预测指标

在预测IVIG 无反应的研究中，众多的与炎症、免疫调节和内皮损害等相关的单项预测变量被提及[8-15],如血沉、血红蛋白、前降钙素、血清谷氨酸氨基转移酶（alanine aminotransferase,ALT）、血清胆红素、血清白蛋白、血清铁蛋白、D二聚体（D-dimer）、氨基末端B型利钠肽前体（N-terminal pro brain natriuretic peptide，NT-proBNP）、白细胞介素-6（interleukin-6，IL-6）、肿瘤坏死因子α、硫化氢气体、外周血中性粒细胞计数与淋巴细胞计数比值（neutrophil-to-lymphocyte ratio，NLR）、外周血血小板计数与淋巴细胞计数比值（platelet-to-lymphocyte ratio，PLR）等。在特定的研究群体中，单项预测指标可能在IVIG反应组和IVIG无反应组中存在差异，总体而言，单项预测指标的预测价值有限，故而更多的研究者致力于IVIG预测评分系统的研究。

2 KD的IVIG无反应预测模型

近年来流行病学研究显示，IVIG 无反应型KD的发生率呈现逐年上升的趋势，IVIG 无反应型的KD 患儿CALs 的发生率显著高于IVIG 敏感型，因此早期筛选出IVIG 无反应高风险患儿并给予更积极的治疗和更密切的随访是临床关注的焦点[16-17]。自2006年以来，世界各地的KD 研究团队持续不断地致力于IVIG无反应预测评分系统的研究，从基于人口学特征、临床症状、常规实验室检查指标，到免疫学指标、遗传分子生物学标记物和机器学习方法的运用等[18-19]。

2.1 日本IVIG无反应KD预测模型

日本是最早提出IVIG无反应预测评分系统的国家。Kobayashi等[20]在2006年回顾性分析750例KD患儿（建模组546例，验证组204例），比较丙种球蛋白反应组及丙种球蛋白无反应组的临床资料建立如下评分系统：钠≤133 mmol/L(2分)、治疗前发热天数≤4天(2分)、AST≥100 IU/L(2分)、N%≥80%(2分)、CRP≥10 mg/L(1分)、年龄≤12月龄(1分)，该预测评分系统的ROC 曲线下面积为0.85，总分≥4分时预测IVIG无反应的灵敏度和特异度分别为86%和68%，这就是著名的Kobayashi 评分系统，被全世界众多KD团队在研究和论文中引用。

同样备受关注的还有2006年发表的Egami评分系统[21]，该评分系统通过分析320例KD患儿（IVIG无反应患儿41例）的临床资料，建立了评分系统：年龄≤6月龄（1分）、治疗前发热天数≤4天（1分）、血小板≤300×109/L（1分）、CRP≥80 mg/L（1分）和ALT≥80 IU/L（2分），总分≥3分时预测IVIG无反应的ROC曲线下面积为0.79，预测灵敏度和特异度分别为78%和76%。

2007年Sano等[22]将超声心动图的指标纳入预测考察范围，该研究通过分析112例KD 患儿（IVIG无反应患儿22例）的临床、实验室指标及结合超声心动图数据，建立了最终的预测模型，CRP≥7 mg/L、总胆红素≥0.9 mg/L和AST≥200 IU/L，3种预测指标中至少存在2种被认为是预测IVIG无反应的有效方法,灵敏度77%，特异度86%。

2013年Sato等[23]研究细胞因子与IVIG无反应型KD 的相关性，研究发现IVIG 无反应型KD 患者IL-6 的浓度、中性粒细胞百分比明显高于IVIG 反应型KD 患者，建立了以细胞因子预测IVIG 无反应的预测模型：中性粒细胞百分比≥75%（2 分）、IL-6≥140 pg/mL(2分)和IL-670～140 pg/mL（1分），总分≥3分时该预测系统的灵敏度和特异度分别为85%和77%。

2016年Kawamura等[24]研究运用血常规指标预测IVIG无反应的评分系统建立模型：运用丙种球蛋白前NLR（中性粒细胞/淋巴细胞比值）≥3.83 和PLR（血小板计数/淋巴细胞比值）≥15，曲线下面积分别为0.75和0.73，其灵敏度和特异度分别为0.72和0.67，提示可以运用门急诊最方便的血常规指标NLR 和PLR 来筛选IVIG 无反应的KD 患者。2017年该团队将该诊断评分系统与日本传统的Kobayashi、Egami和Sano评分系统做比较[25]，与Kobayashi评分系统呈现同样高的灵敏度(0.72对0.70）,特异度也相近(0.67对0.68）,尽管Egami和Sano评分系统具有更高的特异度（0.71和0.81），但灵敏度较低（0.56和0.45），最终认为基于丙种球蛋白治疗前血常规指标NLR 和PLR 的预测评分系统等同于或优于传统的预测评分系统，且由于血常规的便利性更易于临床推广应用。

2.2 欧美的IVIG无反应KD预测模型

2008年美国圣地亚哥评分系统发表[26]，该研究纳入了362例KD 患儿（其中IVIG 无反应者60例），预测评分系统：治疗前发热天数≤4 天（1 分）、杆状核细胞%≥20%（2 分）、谷氨酰转肽酶（gammaglutamyltransferase，GGT）≥60 IU/L(1分)和根据年龄校正的血红蛋白Z 值≤-2(1 分)，总分≥2 分时预测IVIG 无反应的灵敏度和特异度分别为73.3%和61.9%，该评分系统预测冠脉损害发生的灵敏度和特异度分别为72.2%和57.6%；进一步将研究队列按种族分层时，该评分系统对检测IVIG无反应的灵敏度随着不同的种族降低（白种人＞西班牙裔＞亚裔，灵敏度分别为81.3%、68.2%和66.7%)，该研究提出基于人口统计学和实验室数据的评分系统在多种族人群的地区或国家灵敏度较低，临床应用价值有限，提出更好地了解KD 的发病机制和宿主遗传特征是未来建立预测KD评分系统的关键因素。

2.3 中国不同地区IVIG无反应KD的预测模型

2013年北京儿童医院KD研究团队[27]率先开展中国KD 儿童IVIG 无反应的预测模型的研究，该研究共纳入1177例患儿（IVIG 无反应211例），得到预测评分系统：多形性红斑(1分)、肛周改变(1分)、起始治疗时间≤4天(2分)、CRP≥8 mg/L(2分)和N%≥80%(2分)。该评分系统的曲线下面积为0.672，灵敏度和特异度分别为54.1%和71.2%；同时研究也验证了日本Kobayashi和Egami评分系统，曲线下面积分别为0.627、0.614，灵敏度和特异度分别为48.8%和71.6%、21.4%和86.8%。该研究首次提出了中国北京地区预测IVIG无反应的评分系统，尽管灵敏度仅为54.1%，但仍高于日本的Kobayashi和Egami 评分系统，说明日本IVIG 无反应预测评分系统不适用于中国KD 患者，中国KD 研究团队尚需要更多的精力致力于中国IVIG 无反应预测评分系统的研究。

2016年北京首都儿科研究所KD研究团队[28]对1163例中国KD 儿童（63例IVIG 无反应）进行了4种已知预测IVIG无反应评分系统（日本Kobayashi、Egami、美国San Diego 和中国台湾Formosa）的验证，Egami 和Kobayashi 评分系统预测中国KD 儿童IVIG 无反应的灵敏度分别为14%和16%，特异度分别为86%和85%；San Diego 评分系统的灵敏度为95%，但特异度仅为3%；Formosa 评分系统的灵敏度和特异度分别为43%和47%，进一步证实已有的预测IVIG 无反应的评分系统不适用于中国KD 儿童。该团队2018年[29]开展一项预测北京地区预测IVIG 无反应评分系统的研究，共纳入2102例KD 患者（建模组1360例，验证组742例，包括本院365例和北京儿童医院377例），建模组IVIG 无反应的患儿78例，得到预测模型：总胆红素＞20 μmol/L(5 分)、CRP ≥90 mg/L(3 分)、血清钠＜135 mmol/L(3 分)、中性粒细胞百分比≥70%（2.5 分）和白蛋白＜35 g/L（2.5 分）,曲线下面积为0.77，总分≥6 分时预测IVIG 无反应患儿的灵敏度和特异度分别为56%和79%，同时验证组中亦得到类似的结果。

2016年苏州儿童医院心内科[30]通过分析910例KD 患儿（IVIG 无反应患儿46例）的临床资料，得到预测模型：皮疹(1分)、四肢硬肿(1分)、中性粒细胞百分比≥80%（1 分）、年龄≤6 月龄(2 分)、白蛋白≤35 g/L(2分)，总分≥3分时预测IVIG无反应的灵敏度为71.4%，特异度为76%。该研究认为在中国华东地区KD 患者中，该评分系统优于日本的Kobayashi和Egami评分系统。2018年该团队[31]将该预测模型与Kobayashi、Egami、Kawamura、Sano、Formosa 共6 种IVIG 无反应模型验证于新的505例KD 群体，苏州预测模型灵敏度72%，特异度75%；其余6 种模型的灵敏度分别为72%、44%、48%、20%和68%，特异度分别为62%、82%、66%、91%和48%，进一步说明日本、美国等地的评分系统应用于中国大陆地区的KD 患儿时预测IVIG 无反应的价值有限。

2017年浙江儿童医院心内科[32]建立了杭州地区的IVIG预测评分系统，共纳入2126例KD儿童(IVIG无反应患儿380例），建立如下评分系统：发热持续时间≥7天（2分）、诊断延迟（1分）、GGT≥25 IU/L（1分）、钠≤135 mmol/L（1分）、NLR≥2.8(1分)和血小板＜350×109/L（1分），ROC曲线下面积为0.685，总分≥4 分时预测IVIG 无反应的灵敏度为60.7%，特异度66.5%，同时该样本亦验证了已有的IVIG无反应评分系统Egami、Sano和Kobayashi的曲线下面积分别为0.584、0.578和0.643，新评分系统优于已有的评分系统，更适用于浙江地区预测IVIG无反应的KD 儿童。该团队2019年纳入更多实验室指标研究IVIG 无反应及冠脉损害的独立危险因素[33]，该研究共纳入300例KD患者（其中IVIG无反应29例，冠脉损害48例），研究发现血清铁蛋白和球蛋白是IVIG 无反应的独立危险因素，而D 二聚体是冠脉损害的独立危险因素。

2018年笔者所在上海儿童医院K D 研究团队[34]利用临床数字科研平台（Doctor Research Information Management System，DRIMS）高效采集KD 数据，研究上海地区预测KD 耐药的评分系统，共纳入595例KD 患儿，其中IVIG 无反应者78例，构建模型：CRP＞10 mg/L(2分)、NLR＞2.469(2分)、LDH＞255 U/L(2 分)、ALB＜35 g/L(2 分)、FDP＞5 μg/mL(2分)，ROC曲线下面积为0.825，总分≥6分时预测IVIG无反应的灵敏度为69.7%，特异度为80.4%，同时研究验证了Kobayashi、Egami 评分系统，曲线下面积分别为0.650和0.656；灵敏度和特异度分别为61.6%、66.5%和8.2%、93.5%，新模型与日本KD 经典预测评分系统相比，更适用于上海地区KD 患儿。2019年本研究团队[35]应用靶向测序技术研究KD 患者的IVIG 无反应的易感基因，试图从遗传角度进一步研究IVIG无反应的易感因素，该研究共纳入190例KD 患儿，其中IVIG 无反应33例，通过靶向捕获测序技术筛选出与TGF-β通路及NF-κB通路相关IL-2RB、IL-24、BMPR1A、GZMB、KDR、KIR2DS4、CARD11、CHUK等基因是IVIG无反应的易感基因。2020年笔者研究团队[36]发表了利用高通量测序技术聚焦于KD 患者的免疫相关通路，筛选出IVIG 无反应的易感基因，选取最显著的9个基因多态性和临床变量建立预测IVIG无反应的新模型，曲线下面积为0.974，灵敏度和特异度可达96.8%和91.2%，这是首项聚焦于KD 的免疫相关通路，整合相关易感基因的多态性和临床指标建立的预测模型的研究，也为进一步揭示IVIG无反应的发病机制提供了新的视角。

2019年北京大学第一医院研究团队[37]首次聚焦于1 岁以下的KD 婴儿IVIG 预测评分系统的建立，该研究联合武汉儿童医院，共纳入282例婴儿，其中IVIG 无反应婴儿23例，建模组282例，验证组187例，建立预测评分系统：NLR ≥2.69（1 分）、MPVLR≥2.78(1分)、血清白蛋白≤30.7 g/L(1分)和血钠≤135.2 mmol/L(1分)，总分≥2分时预测IVIG 无反应的灵敏度为87.0%、特异度78.4%、曲线下面积0.891，在验证组中亦证实，具有较高的灵敏度和特异度(70.0%，75.1%)。该研究团队2020年[38]将反映血管炎症反应的指标纳入IVIG 预测评分系统，研究共纳入277例KD 患者，IVIG 无反应者24例，得到预测评分系统：年龄≤24月龄(3分)、外周血中性粒细胞计数≥10×109/L(3分)、外周血淋巴细胞计数≤3×109/L(3.5分)、外周血平均血小板体积≥10.5 fL(3.5分)和血清白蛋白≤37 g/L(2.5分)，总分≥6.5 分时预测IVIG 无反应的灵敏度为77.4%，特异度为61.0%，曲线下面积为0.750。

2019年重庆儿童医院发表了一项研究[39]，共纳入5277例KD 患儿，IVIG 无反应者348例，研究结果显示低龄、冠状动脉病变程度重、红细胞分布宽度及总胆汁酸升高和淋巴细胞百分比、血小板计数、血清白蛋白水平及血钠水平降低是IVIG 无反应的独立危险因素，上述变量构建logistic回归预测模型，ROC曲线下面积为0.74，预测IVIG无反应的灵敏度为76%，特异度为59%，同时研究验证了以往IVIG的耐药评分系统，新模型的AUC 高于Kobayashi、Egami、Sano和Yang的AUC(分别为0.68、0.65、0.55和0.67），认为新模型更适用于中国西部地区KD患儿预测IVIG无反应。

2019年上海复旦大学儿科医院心内科[40]共纳入1360例KD 患儿进入IVIG 无反应模型的研究，其中IVIG 无反应患者171例，全样本人群按7:3 比例随机分为建模组和验证组，建模组的预测耐药模型：男性(1分)、发病年龄≥2岁(1分)、N%≥75%(1 分)、Hb ≥110 g/L(1 分)、应用首剂IVIG 发热≥5 d(2分)、ALB≥34 g/L(2分)、钠≥133 mmol/L(2分)，其AUC为0.818，总分≥5时，灵敏度和特异度分别为0.767和0.726；验证组中AUC为0.777，灵敏度和特异度分别为0.627和0.776。同时该研究对11个已有的IVIG无反应预测模型验证，以相应预测界值计算灵敏度0.272～0.799，特异度0.412～0.926，皆低于预期的0.8以上，提出基于KD患儿的临床表现和实验室检查，目前尚没有建立达到临床适预期的IVIG无反应预测评分系统。

2.4 其他地区的丙种球蛋白耐药模型

2017年Bar-Meir 等[44]研究以色列地区IVIG无反应的因素，提出最初超声心动图冠脉异常和就诊时发热＞5 天是预测丙种球蛋白无反应的独立影响因素，具备这2 项风险标准中的至少1 项时，其预测灵敏度和特异度分别为81%和50%。2018年Grignani 等[42]开展了新加坡汉族人群中KD 儿童IVIG 无反应的研究，提出治疗前发热天数、血小板计数、CRP、早期的冠脉异常和标准化的血红蛋白构建的预测模型，其曲线下面积是0.808，灵敏度和特异度皆高达80%，同时验证了已有的4 项Egami、Kobayashi、Sano和Fukunishi预测评分系统，提出新模型更适合预测新加坡KD 儿童的IVIG 无反应。

3 结语

目前基于KD 患儿人口特征学、临床表现、实验室检查的预测IVIG 无反应的评分系统在不同种族人群之间、同一种族不同地区的人群之间存在显著差异，尚未建立适用于普遍人群的预测模型。究其原因首先KD 是一组临床综合征为表现的疾病，其病因和发病机制尚未明确；其次尽管大剂量丙种球蛋白联合阿司匹林治疗是KD 的首选治疗，但是大剂量IVIG 治疗KD 的作用机制亦未阐明，加之丙种球蛋白本身的制作工艺存在不同；最后遗传因素可能也是影响IVIG 无反应的重要原因之一，近年来一些研究也提示表观遗传和基因多态性可能影响着个体IVIG 无反应的发生[43-44]，探索与IVIG无反应有关的遗传因素并建立能适用于临床早期应用的快速检测方法是未来KD 耐药机制研究的方向。