PCA-決策樹模型評價(jià)PDIA3Ab與4種甲狀腺相關(guān)指標(biāo)對自身免疫性甲狀腺炎的診斷價(jià)值

張明,祝再然

天津市寧河區(qū)醫(yī)院內(nèi)分泌科(天津 301500)

自身免疫性甲狀腺炎(autoimmune thyroiditis,AIT)臨床主要表現(xiàn)為甲狀腺淋巴細(xì)胞浸潤以及甲狀腺自身抗體陽性[1]。盡管目前對于AIT的發(fā)病機(jī)制尚未明確，但是研究發(fā)現(xiàn)炎癥反應(yīng)失衡與AIT密切關(guān)聯(lián)，即甲狀腺淋巴細(xì)胞浸潤的大量浸潤導(dǎo)致白細(xì)胞介素(IL)-1α、腫瘤壞死因子-α(TNF-α)、轉(zhuǎn)化生長因子-β(TGF-β)等炎性因子高表達(dá)，從而損傷甲狀腺濾泡上皮，導(dǎo)致游離甲狀腺素(FT4)、游離三碘甲狀腺原氨酸(FT3)、促甲狀腺激素(TSH)的大量釋放，同時(shí)免疫系統(tǒng)的激活誘導(dǎo)甲狀腺自身抗體的表達(dá)，故而可通過檢測甲狀腺激素、導(dǎo)甲狀腺自身抗體的水平診斷、評估AIT[2-3]。蛋白質(zhì)二硫化物異構(gòu)酶A3(protein disulfide isomerase A3,PDIA3)作為一種分子伴侶，可通過誘導(dǎo)機(jī)體免疫應(yīng)答從而產(chǎn)生自身免疫反應(yīng)，引起甲狀腺腺外損傷，研究發(fā)現(xiàn)甲狀腺炎癥反應(yīng)破壞濾泡細(xì)胞，導(dǎo)致PDIA3大量釋放入血，從而產(chǎn)生大量的血清PDIA3抗體(anti-PDIA3 antibodym,PDIA3Ab)，可通過PDIA3Ab水平的變化診斷AIT、非AIT[1,4]。但是PDIA3Ab與多種自身免疫性疾病密切關(guān)聯(lián)(肝炎、腸易激綜合征等)，因此需結(jié)合甲狀腺相關(guān)指標(biāo)綜合診斷AIT。由于考察變量較多，且變量之間可能存在交互作用，因此本研究借助主成分分析(principal component analysis,PCA)-決策樹模型簡化處理，評估血清FT4/FT3、TSH、甲狀腺球蛋白抗體(TgAb)、甲狀腺過氧化物酶抗體(TPOAb)、PDIA3Ab水平對AIT的診斷和預(yù)測價(jià)值。

1 資料與方法

1.1 一般資料 選取本院2016年6月至2018年10月期間收治的90例甲狀腺炎患者，根據(jù)是否具有自身免疫性分為非AIT組(42例)、AIT組(48例)，選取同期于我院體檢健康志愿者50例作為對照組。年齡35～58歲，男34例，女106例。3組患者入組前的基線資料差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05)，有可比性，見表1?；颊呷虢M前均簽署知情同意書，且該研究已獲得倫理委員會批準(zhǔn)。

表1 基線資料

入選標(biāo)準(zhǔn)：(1)符合《中國甲狀腺疾病診治指南》中關(guān)于甲狀腺炎的診斷標(biāo)準(zhǔn)[5]，且經(jīng)術(shù)前CT掃描、術(shù)后病理檢查所確診，主要癥狀為甲狀腺呈現(xiàn)彌漫性腫大，表面粗糙不平；(2)AIT患者外周血血清甲狀腺球蛋白抗體(TgAb)、甲狀腺過氧化物酶抗體(TPOAb)水平升高；(3)健康志愿者為本院體檢中心門診體檢合格者。

排除標(biāo)準(zhǔn)：(1)伴隨嚴(yán)重心、肝、肺功能障礙者，重度感染者、惡性腫瘤者；(2)伴隨血液疾病者，其他自身免疫性疾病者，精神系統(tǒng)疾病(如狂躁、抑郁癥)者；(3)孕期或哺乳期女性；(4)病歷資料不全，耐受性較差，不配合治療、護(hù)理者。

1.2 觀察指標(biāo) 3組患者于入組后早晨抽取患者空腹靜脈血5 mL，于3 000 r/min轉(zhuǎn)速下離心10 min(半徑10 cm)，上清液體置入EP管中并于-70℃下保存。采用全自動檢測儀(儀器型號：ADVIA Centaur CP；廠家：德國西門子公司)測定血清中FT3、FT4、TSH、TgAb、TPOAb水平。采用ELISA測定血清中PDIA3Ab水平，以O(shè)D值表示。

1.3 PCA-決策樹模型 決策樹分析的生長方法采用卡方自動交互檢測，分割樣本驗(yàn)證，設(shè)置最大樹深度設(shè)為3，合并類別以及拆分節(jié)點(diǎn)為0.05。提取主成分后便可建立PCA-決策樹模型。比較決策樹、PCA-決策樹模型對AIT、非AIT的預(yù)測準(zhǔn)確率。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用SPSS 19.0統(tǒng)計(jì)軟件，計(jì)數(shù)資料以例數(shù)(百分?jǐn)?shù))的形式表示，統(tǒng)計(jì)分析采用2檢驗(yàn)；計(jì)量資料以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差表示，符合正態(tài)分布，組間兩兩比較采用LSD-t檢驗(yàn)，多組間比較采用單因素方差分析。Spearman檢驗(yàn)進(jìn)行相關(guān)性分析，采用Medcalc軟件繪制與分析ROC 曲線，并計(jì)算ROC曲線下面積(AUC)、Z檢驗(yàn)量和對應(yīng)的P值，以P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 3組患者各指標(biāo)水平 3組患者間FT4/FT3、TSH、TgAb、TPOAb、PDIA3Ab水平差異顯著(P<0.05)，其中AIT組各指標(biāo)水平均顯著高于非AIT組、對照組(P<0.05)，非AIT組各指標(biāo)水平顯著高于對照組(P<0.05)。見表2。

表2 3組患者各指標(biāo)水平比較

2.2 PDIA3Ab與甲狀腺相關(guān)指標(biāo)的相關(guān)性 Spearman檢驗(yàn)結(jié)果顯示PDIA3Ab與甲狀腺相關(guān)指標(biāo)均存在正相關(guān)性(P<0.05)，見表3。

表3 PDIA3Ab與甲狀腺相關(guān)指標(biāo)的相關(guān)性(r值)

2.3 AIT組與非AIT組的血清指標(biāo)的ROC曲線 與非AIT組相比，AIT組FT4/FT3、TSH、TgAb、TPOAb、PDIA3Ab水平的AUC 差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)。其中單項(xiàng)檢測以TPOAb的診斷價(jià)值最高，AUC為0.931。各指標(biāo)的AUC、95%置信區(qū)間、敏感度、特異度見表4、圖1。

圖1 血清指標(biāo)水平評估AIT的ROC曲線

表4 血清指標(biāo)水平診斷AIT的相關(guān)結(jié)果

2.4 血清指標(biāo)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)，兩者包含原始數(shù)據(jù)73.4%的綜合信息，具體方程如下：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個(gè)指標(biāo)聯(lián)合診斷的PC1/PC2 AUC分別為0.752、0.764，敏感度分別為68.37%、71.64%，特異度均為94.18%，表明PC1/PC2均有相近的AIT診斷效能。

2.5 5種甲狀腺相關(guān)指標(biāo)聯(lián)合2 種決策樹模型的診斷效能比較 90例患者中利用SPSS隨機(jī)抽取70%的患者設(shè)為訓(xùn)練集，剩余30%的患者為檢測集，以TPOAb進(jìn)入決策樹模型(2=12.573,P=0.000)，提取的PC1/PC2建立5種指標(biāo)聯(lián)合PCA-決策樹模型，比較兩種模型對AIT、非AIT的診斷、預(yù)測準(zhǔn)確率，具體結(jié)果見表5。

表5 2種決策樹模型對AIT、非AIT的預(yù)測準(zhǔn)確率比較 %

3 討論

AIT是內(nèi)分泌科常見的器官特異性自身免疫病，由于淋巴細(xì)胞的大量浸潤，導(dǎo)致腺體異常炎癥反應(yīng)，從而破壞甲狀腺濾泡上皮，最終引起甲狀腺功能退化[6-7]。AIT的發(fā)病與免疫、遺傳、環(huán)境因素等因素相關(guān)聯(lián)，近年來發(fā)病率呈明顯上升，其中以30～50歲女性為多見[8]。研究顯示促甲狀腺激素及其自身抗體在患者體內(nèi)異常表達(dá)，是AIT診斷和預(yù)后的重要指標(biāo)[9]。但是患者甲狀腺功能狀態(tài)可因?yàn)榧膊〉牟煌A段而處于亢進(jìn)、減退或者正常狀態(tài)，因此甲狀腺功能相關(guān)指標(biāo)可能高表達(dá)或者低表達(dá)，例如FT3、FT4在疾病早期往往正常表達(dá)，隨著疾病進(jìn)展甲狀腺功能的亢進(jìn)則導(dǎo)致FT3、FT4高表達(dá)，疾病進(jìn)入中晚期則甲狀腺實(shí)質(zhì)逐漸被纖維組織、淋巴細(xì)胞取代，使得甲狀腺功能減退，其表達(dá)明顯降低，研究表明FT4/FT3相比單獨(dú)FT3、FT4評價(jià)具有更佳的可靠性[10-11]。TSH反映機(jī)體代謝狀態(tài)，甲狀腺功能減退時(shí)可代償性升高TSH以維持甲狀腺功能。PDIA3廣泛存在于真核生物中，其水平的變化與自身免疫性疾病密切相關(guān)，其通過于鈣網(wǎng)蛋白、鈣連接蛋白相結(jié)合從而組成內(nèi)質(zhì)網(wǎng)分子伴侶復(fù)合物，進(jìn)而促進(jìn)蛋白質(zhì)的合成與折疊，發(fā)揮免疫調(diào)控作用[4]。本次研究結(jié)果顯示AIT組、非AIT組以及對照組受試者血清FT4/FT3、TSH、TgAb、TPOAb水平差異顯著，其中AIT組各指標(biāo)水平均顯著高于非AIT組、對照組(P<0.05)，與路娜等[12]報(bào)道一致。TPO作為甲狀腺微粒體中的抗原成分，當(dāng)AIT患者甲狀腺受損，則可通過刺激機(jī)體免疫系統(tǒng)而產(chǎn)生TPOAb，依次激活補(bǔ)體和介導(dǎo)細(xì)胞毒性作從而避免或者延緩甲狀腺的損壞[13]。受損的甲狀腺濾泡可釋放大量的Tg，一方面其可促進(jìn)甲狀腺激素的合成，另一方面Tg進(jìn)入血液循環(huán)后可產(chǎn)生大量的TgAb，TgAb作為甲狀腺特異性抗體，可通過抗體依賴細(xì)胞介導(dǎo)的細(xì)胞毒性作用從而誘導(dǎo)Tg水解，進(jìn)一步加劇甲狀腺受損，使得疾病進(jìn)展[12]。本次研究發(fā)現(xiàn)AIT組PDIA3Ab表達(dá)水平明顯高于非AIT組、對照組，分析認(rèn)為甲狀腺炎癥反應(yīng)導(dǎo)致濾泡細(xì)胞結(jié)構(gòu)受損，從而釋放大量的PDIA3入血，誘導(dǎo)機(jī)體自身免疫反應(yīng)和產(chǎn)生PDIA3Ab[1]。PDIA3Ab與甲狀腺相關(guān)指標(biāo)均存在相關(guān)性(P<0.05)，表明PDIA3Ab與各因子間相互影響，共同調(diào)控甲狀腺疾病的發(fā)生、發(fā)展。

AUC越接近1則表明診斷價(jià)值越高，其中TPOAb的AUC(0.931)高于其他4種指標(biāo)，敏感度、特異度分別為83.33%、94.44%，表明可作為AIT的診斷指標(biāo)。FT4/FT3的AUC(0.714)最低，特異度僅為76.67%，鑒于單項(xiàng)指標(biāo)對AIT診斷的局限性，采用多種指標(biāo)聯(lián)合檢測有效提高診斷效能、評估治療效果、預(yù)后進(jìn)展。多種指標(biāo)聯(lián)合檢測時(shí)，多個(gè)變量間存在復(fù)雜的相互作用，增加了診斷的難度，因此此次實(shí)驗(yàn)采用決策樹模型將大量數(shù)據(jù)進(jìn)行特征抽取處理簡化，然后尋找最優(yōu)分類節(jié)點(diǎn)從而避免大量數(shù)據(jù)分析時(shí)的主觀診斷，同時(shí)采用PCA將數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，即將大量的因素簡化為2個(gè)主成分，經(jīng)PCA分析后建立PCA-決策樹模型，可有效提高診斷和預(yù)測的準(zhǔn)確率[14]。采用PCA對AIT患者進(jìn)行分析，可揭示AIT患者與非AIT患者、患者與健康者間的空間分布差異，利用疾病相關(guān)指標(biāo)參數(shù)成功構(gòu)建患者的PCA特征譜，此次研究將FT4/FT3、TSH、TgAb、TPOAb、PDIA3Ab等指標(biāo)建立成二維PCA模型，有效揭示了AIT患者與非AIT患者的空間分布特征，并指導(dǎo)后續(xù)建模，提高診斷率。正如研究結(jié)果顯示非AIT組(30例)診斷、預(yù)測準(zhǔn)確率高達(dá)90%，AIT組診斷、預(yù)測準(zhǔn)確率可超過75%，表明PCA-決策樹模型具有一定優(yōu)勢。FT4/FT3、TSH、TgAb、TPOAb、PDIA3Ab各指標(biāo)隨著疾病的不同進(jìn)展其水平波動性較大[1,12,15]，單一指標(biāo)檢測極易造成假陽性或假陰性，各指標(biāo)的聯(lián)合檢測評價(jià)往往造成海量的數(shù)據(jù)，此次實(shí)驗(yàn)對以上5個(gè)指標(biāo)降維處理后，利用概率原理并且通過樹型圖的方法簡化多個(gè)變量間復(fù)雜的相互關(guān)系，同時(shí)建立PCA-決策樹模型，消除了數(shù)據(jù)間的相互干擾以及減少了指標(biāo)選擇的工作量，故而可有效提高診斷效能。本次研究建立了AIT的PCA-決策樹模型，并與傳統(tǒng)的單指標(biāo)決策樹分析模型進(jìn)行對比，表明PCA-決策樹模型具有更優(yōu)的診斷、預(yù)測準(zhǔn)確率，可為AIT的輔助診斷、預(yù)測提供新思路。然而此次研究樣本量有限，存在一定局限性。同時(shí)未能考察不同病理期患者各指標(biāo)水平的變化趨勢和進(jìn)行分階段分析，且僅僅檢測實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)，臨床診斷價(jià)值有限，接下來需進(jìn)一步擴(kuò)大樣本，同時(shí)動態(tài)監(jiān)測各指標(biāo)的波動曲線，配合分析患者疾病的臨床表現(xiàn)、病理分期，可有效提高診斷率和降低漏診、誤診率。

綜上所述，F(xiàn)T4/FT3、TSH、TgAb、TPOAb、PDIA3Ab對AIT的診斷均有一定診斷價(jià)值，借助PCA-決策樹模型可進(jìn)一步提高AIT的診斷和預(yù)測準(zhǔn)確率。