基于血清标志物的机器学习模型对肝癌诊断的价值评估*

韩冰,遆亚楠,王蓉,仇丽霞,张缭云(.山西医科大学公共卫生学院卫生统计教研室,太原 03000;.山西医科大学第一医院感染病科,太原 03000)

肝癌是当前世界上最常见的恶性肿瘤之一,我国每年肝癌新发病例数约占全世界的50%,对我国公共卫生安全构成了严重威胁[1]。原发性肝癌(primary liver cancer,PLC)起病隐匿,早发现肝癌是降低患者死亡率的关键,因此提高肝癌鉴别诊断能力对无症状患者的早期诊断具有重要意义。目前我国诊疗规范推荐对肝癌高危人群至少6个月借助超声检查和血清甲胎蛋白(alpha fetoprotein, AFP)进行筛查[2]。近年来日本肝病学会和中华肝病学分会均推荐使用“肝癌三联检”,即采用AFP、异常凝血酶原(des-gamma-carboxy prothrombin,DCP)、甲胎蛋白异质体(lens culinaris agglutinin-reactive fraction of AFP,AFP-L3)联合影像学检查对肝癌高风险人群进行监测[3-4]。

大数据时代,随着数据挖掘、云计算和人工智能的快速发展,机器学习(machine learning,ML)算法能够分析处理患者病史信息和临床指标来构建预测模型,成为疾病预测、诊断治疗和预后工作的便捷工具[5]。既往研究表明,ML模型在PLC辅助诊断过程中可显著提高(约提升了15%～25%)诊断的准确性[6]。笔者拟从AFP、AFP-L3和DCP出发,评估各项标志物结合ML模型对肝癌的诊断准确性,以期选择合适的模型,从而提高对HCC诊断价值。

1 材料与方法

1.1研究对象 采用回顾性研究方法,收集2021年9月至2022年6月在山西医科大学第一医院感染病科住院患者273例,其中PLC组为经临床确诊为肝癌的患者83例,男67例,女16例,年龄(57.6±11.5)岁,其中乙型肝炎相关肝癌76例,丙型肝炎相关肝癌2例,酒精性肝病相关肝癌2例,原发性胆汁性肝硬化相关肝癌1例,病因不明者2例。良性肝病(benign liver disease,BLD)组为同期住院且排除肝癌的肝病及肝硬化患者190例,男127例,女63例,年龄(51.6±13.3)岁,其中乙型肝炎肝硬化122例,酒精性肝炎及肝硬化19例,丙型肝炎及肝硬化9例,原发性胆汁性肝硬化8例,不明原因肝病患者32例。纳入标准: PLC患者均符合《原发性肝癌诊疗规范(2019年版)》,即具备下列任何一条:(1)病灶>2 cm或AFP≥400 ng/mL,并在动态增强CT/MRI扫描、钆塞酸二钠增强MRI或超声造影4种影像学检查之一表现出典型的肝癌影像学特征。(2)病灶≤2 cm并在以上两种影像学检查中表现出肝癌特征。(3)不能确诊但仍高度怀疑肝癌的患者进行肝脏穿刺和病理学检查。BLD组为临床推荐进行定期肝癌监测的慢性肝病及肝硬化患者。所有入选患者既往未曾接受过肝癌系统治疗。排除标准:(1)同时合并其他恶性肿瘤疾病的患者;(2)妊娠期或哺乳期女性;(3)使用维生素K及维生素K拮抗剂类药物的患者。选择同期体检健康者25例作为健康人对照组,男18例,女7例,年龄(49.1±15.9)岁。

1.2方法

1.2.1标本采集及肝癌标志物检测 采集各研究对象治疗前(体检健康者于体检时检测)空腹静脉血5 mL,3 000 r/min离心15 min,分离血清,采用磁微粒化学发光检测法,按照MQ60 plus全自动化学发光免疫分析仪及配套的AFP、AFP-L3、DCP检测试剂盒(北京热景生物技术公司)说明书操作进行检测。阳性判断标准:AFP≥7 ng/mL、DCP≥40 mAU/mL、AFP-L3%≥10%,联合3种标志物进行肝癌检测时,任何一项检测结果显示阳性即判断为并联检测阳性,3项指标所有检测显示阳性为串联检测阳性。

1.2.2临床资料收集 根据医院电子病历系统收集入选患者的病史资料和血清学检查资料,病史资料包括:性别、年龄、高血压病史、糖尿病史、吸烟史、饮酒史、乙肝感染史、影像学表现;血清学检查资料包括:三酰甘油、总蛋白、球蛋白、总胆红素、直接胆红素、碱性磷酸酶、天门冬氨酸氨基转移酶/丙氨酸氨基转移酶、r-谷氨酰转移酶(r-GT)、凝血酶原时间、红细胞、白细胞、血小板、中性粒细胞。

1.2.3机器学习模型的建立 以PLC作为肝癌组,BLD组和体检健康者作为非肝癌组,单因素分析肝癌组与非肝癌组患者之间的检查资料,将P<0.05的变量进行多因素分析,以筛选出的变量构建模型。使用SPSS 26.0软件构建3种机器学习模型,采用向前LR法构建Logistic回归(Logistic regression,LR)模型,入选变量检验标准α=0.05,剔除变量标准为α=0.10。使用多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)构建人工神经网络(artificial neural network,ANN)模型[7],使用决策树卡方自动交互检测算法(CHAID)构建决策树(decision tree,DT)模型[8]。为避免模型过拟合,在构建DT和ANN时使用交叉验证,以预测概率表示3种模型输出结果,其范围皆在0～1之间。

2 结果

2.13组人群中血清AFP、AFP-L3%、DCP水平 AFP、AFP-L3%、DCP水平在PLC组、BLD组及健康人对照组间的差异均有统计学意义(P<0.01)。进一步进行组间两两比较结果发现,PLC组血清AFP、AFP-L3%、DCP水平均显著高于BLD组和健康人对照组(P<0.01),但BLD组与健康人对照组AFP、AFP-L3%、DCP之间的差异均无统计学意义。见表1。

表1 AFP、AFP-L3%及DCP在3组人群血清中的表达水平[M(P25,P75)]

2.2AFP、AFP-L3%、DCP单独及联合检测对肝癌的诊断效能 在以试剂盒设定的阈值对肝癌患者进行检测时,DCP的敏感性最高,AFP-L3%的特异性最高,但敏感性最低。联合检测时,并联检测的敏感性高于串联检测,而串联检测的特异性高于并联检测(表2)。肿瘤标志物中以DCP对肝癌的预测价值(AUCROC)最优,其余标志物单独及联合检测对肝癌的AUCROC排序依次为:串联检测>并联检测>AFP-L3%>AFP。

表2 AFP、AFP-L3%、DCP及联合检测对肝癌的诊断效能

2.3模型变量筛选 对纳入研究的患者信息进行单因素分析,发现肝癌组与非肝癌组在性别、年龄、病因(乙肝/非乙肝)、吸烟史、影像结节表现、AFP、AFP-L3%、DCP、串联、并联检测和三酰甘油、天门冬氨酸氨基转移酶/丙氨酸氨基转移酶、球蛋白、碱性磷酸酶、γ-GT、中性粒细胞、血小板等指标间比较,差异有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析筛选出同时纳入3种ML模型的变量分别为年龄、影像结节表现、病因(乙肝/非乙肝)、DCP、肝癌三联检(串联)和γ-GT(表3～5)。

表3 2组患者病史信息对比[n(%)]

表4 机器学习模型入选变量分析

表5 2组患者临床检查指标对比[n(%)]

2.4各预测模型的诊断效能 按照约登指数选取ML模型的阳性截断值,ANN的敏感性和特异性分别为86.7%和80.4%,LR的敏感性和特异性分别为85.5%和82.8%,DT的敏感性和特异性分别为63.9%和86.5%,3种ML模型均具有较高的预测价值,其AUCROC排序依次为ANN(0.908)、LR(0.903)、DT(0.827)。其中,经Delong检验,ANN与DT之间(Z=3.916,P<0.001)、DT与LR之间(Z=4.625,P<0.001)差异有统计学意义,而ANN与LR之间(Z=0.826,P=0.409)差异无统计学意义。3种肝癌标志物的ROC曲线分析结果见图1～3。

图2 3种肝癌标志物联合检测的ROC曲线

图3 3种ML模型的ROC曲线

3 讨论

由于HCC起病隐匿、病情进展速度快且恶性程度较高,因此肝癌早期发现对于提高肝癌根治率和患者长期生存率十分重要,在肝癌检测中应首先考虑提升敏感性[9]。血清学肿瘤标志物检验具有易获取、操作简便和客观性强的优点,能较影像学检查提前3～28个月预警肝癌发生[10]。本次研究中PLC组患者的AFP、AFP-L3%和DCP水平均显著高于BLD组和健康人群,证实3种肿瘤标志物在肝癌诊断中具有重要作用。通过进一步研究结果显示,DCP的敏感性高于AFP和AFP-L3%,提示DCP有较强地发现肝癌患者的能力。联合使用肿瘤标志物是肝癌筛查诊断的重要方向,但夏一帆等[11]提出联合肿瘤标志物的诊断精度相较于单一标志物提高不大,本研究在联合使用3种肝癌标志物时其并、串联检测的AUCROC均低于DCP,提示联合多个标志物可能会导致诊断价值下降。

提高诊断技术准确性的途径既包括探索更高价值的新型标志物,也包括利用既有技术设计诊断方法[12-13]。Johnson等[14]利用LR算法结合AFP、AFP-L3%、DCP开发了预测肝癌的GALAD模型,该模型在肝癌诊断中表现出良好效能。王运九等[15]基于AFP和CA199、CEA构建了用于肝癌诊断的ANN模型和LR模型,得出ANN模型较LR模型在肝癌诊断中更有效力的结论。周友乾等[16]的研究认为,DT模型能够提高AFP及超声检查在肝癌早期筛查的应用价值。LR、ANN及DT模型常用于数据的分类和回归,在癌症诊疗领域中应用广泛[17-18]。LR是经典概率统计分类模型,能够量化自变量对因变量的影响程度并描述二者的线性关系,已广泛应用于二分类因变量建模[19]。ANN以模拟生物神经元结构来实现人工智能的数学模型,具有较好的稳健性和容错性,在解决非线性问题时较为常用[20]。DT本质是1个递归划分过程,模型执行过程中无须过多计算且具有良好的可解释性,更符合临床的逻辑思维[21]。本研究将肝癌诊断作为1个二分类问题,基于AFP、AFP-L3%、DCP构建的并联、串联检测被视为简单的分类模型,但分类程序较为粗糙,而LR、DT及ANN这3种ML模型对肝癌诊断的AUCROC均>0.8,表明ML模型不仅具有较高的诊断价值,同时优于AFP、AFP-L3%、DCP单独及联合检测,与既往研究结论一致。ANN和LR的AUCROC分别为0.908和0.903,而DT的AUCROC仅为0.827,Delong检验结果显示,ANN和LR在肝癌诊断中的AUCROC显著高于DT,但ANN和LR的AUCROC之间的差异无统计学意义。尽管其他研究中ANN和DT的诊断价值优于LR模型[19],但本研究中ANN模型和LR模型诊断价值相近且优于DT模型,原因可能是DT更适合处理非数值型变量而不擅长处理连续性数据,降低了统计分析效能。

综上所述,单项肝癌标志物无法满足临床诊断需求,并联或串联检查无法发挥多个标志物联合使用的优势,利用机器学习构建诊断模型可以进一步提高血清标志物的诊断能力。另外本研究中LR模型的诊断价值优于DT模型,说明经典模型仍有优越之处,应根据临床实际情况选择诊断模型,而不能盲目信任决策树这类较高级的ML模型。本研究尚存在一定局限性,包括单中心小样本回顾性研究和参与比较的ML模型较少,未来还需要进行前瞻性研究以分析更多ML模型在肝癌高危人群中的诊断效能,选择最优诊断模型以提高原发性肝癌临床诊断效率。