基于血清Betatrophin水平的非酒精性脂肪肝列线图预测模型的建立与分析

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　　[摘要] 目的 通過分析非酒精性脂肪肝（NAFLD）发生的相关危险因素，建立基于血清Betatrophin水平的列线图评价模型，并评价其预测的准确性。 方法 选取2017年1月～2018年4月秦皇岛市第一医院收治的NAFLD患者180例作为NAFLD组，另选取同期门诊体检肝脏脂肪含量（LF）正常（LF<9.15%）的体检者72例，作为对照组。单因素分析NAFLD发生的相关因素，并将有统计学意义的指标纳入多因素Logistic回归模型，分析NAFLD发生的危险因素。根据回归分析结果建立列线图预测模型。利用受试者工作特征曲线（ROC）及Hosmer-Lemeshow检验评价模型预测效能。 结果 多因素分析显示，Betatrophin、三酰甘油（TG）、天冬氨酸氨基转移酶（AST）是NAFLD发生的危险因素，高密度脂蛋白（HDL）是NAFLD发生的保护因素（P < 0.05）。利用R软件成功建立了预测NAFLD发生的列线图预测模型。Hosmer-Lemeshow检验结果显示，该模型预测效能为85.71%，模型拟合良好（P < 0.05）。预测NAFLD发生的曲线下面积（AUC）为0.877，特异性为88.68%，敏感性为82.98%。 结论 基于血清Betatrophin水平的NAFLD发生风险的列线图预测模型具有良好的特异性和敏感性，模型拟合良好，临床价值较高。
　　[关键词] 非酒精性脂肪肝；Betatrophin；危险因素；列线图模型
　　[中图分类号] R575.5 [文献标识码] A [文章编号] 1673-7210（2019）04（a）-0103-05
　　Establishment and analysis of a nonalcoholic fatty liver disease nomogram prediction model based on serum Betatrophin level
　　GAO Fulai XIE Changshun ZHANG Lili
　　Department of Gastroenterology， the First Hospital of Qinhuangdao， Hebei Province， Qinhuangdao 066000， China
　　[Abstract] Objective To establish a nomogram predictive model by analyzing the risk factors of nonalcoholic fatty liver disease （NAFLD）， and to establish a nomogram model based on serum Betatrophin level， and evaluate the accuracy of prediction. Methods From January 2017 to April 2018， 180 patients with NAFLD admitted to the First Hospital of Qinhuangdao were selected as the NAFLD group， and 72 patients with normal liver fat content （LF < 9.15%） were selected as control group. Univariate analysis of factors associated with NAFLD， statistically significant indicators were included in the multivariate Logistic regression model， and the risk factors for the NAFLD were analyzed. Based on the results of the regression analysis， a preoperative model was established. The receiver operating characteristic curve （ROC） and the Hosmer-Lemeshow test were used to evaluate the model prediction performance. Results Multivariate analysis showed that Betatrophin， triglyceride （TG） and aspartate aminotransferase （AST） were risk factors for NAFLD， and high-density lipoprotein （HDL） was a protective factor for NAFLD （P < 0.05）. The nomogram prediction model for predicting the occurrence of NAFLD was successfully established by using R software. The Hosmer-Lemeshow test showed that the model had a predicted performance of 85.71% and the model fit well （P < 0.05）. The area under the curve （AUC） for predicting the occurrence of NAFLD was 0.877， the specificity was 88.68%， and the sensitivity was 82.98%. Conclusion The nomogram prediction model based on the serum Betatrophin level of NAFLD has good specificity and sensitivity. The model is well fitted and has high clinical value. 　　[Key words] Nonalcoholic fatty liver disease； Betatrophin； Risk factors； Nomogram model
　　脂肪性肝病（FLD）是一种肝细胞内脂肪过度沉积的临床病理综合征[1]。其中，非酒精性脂肪肝（NAFLD）是FLD的一种类型，是指由非酒精因素所引起的FLD[2]。近年来，NAFLD的发病率呈现逐年上升的趋势，不仅影响正常肝脏功能，而且还是心脑血管性疾病、代谢紊乱性疾病等系统性疾病的独立危险因素[3]，并且呈现出年轻化趋势[4]。肝脏穿刺病理活检是临床诊断NAFLD的金标准，但是该方法为有创检查，并且并发症较多，因此不适合作为筛查手段[5]。Betatrophin是一种分泌性糖蛋白，在肝脏和脂肪组织中均有表达，在血脂的调节中发挥着重要作用[6]。已有学者[7]证实，Betatrophin与NAFLD有着一定的关系。此外，在研究预测发生NAFLD方面，尽管已有部分学者[8-9]建立起预测NAFLD发生的Logistic回归模型，但这些模型需要医生计算大量数据，在临床中的普及率较低。由此可见，建立简便、可视化的预测NAFLD发生的模型，将有助于临床医生对NAFLD早识别、早干预，降低NAFLD所导致的危害。
　　1 资料与方法
　　1.1 一般资料
　　选择2017年1月～2018年4月河北省秦皇岛市第一医院（以下简称“我院”）收治的NAFLD患者180例，作为NAFLD组；另选取同期门诊体检肝脏脂肪含量（LF）正常（LF<9.15%）[10]患者72例，作为对照组。NAFLD组纳入标准：①符合NAFLD的诊断：满足《中国非酒精性脂肪性肝病诊疗指南（2010年修订版）》[11]中关于NAFLD的诊断标准。②患者年龄≥18岁，性别不限。③患者知情并同意本次研究。NAFLD组排除标准：①既往有饮酒史且乙醇摄入过量（男性>140 g/周；女性>70 g/周）。②病毒性肝炎、药物性所致肝功能不全、全凭胃肠外营养、肝豆状核变性、自身免疫性肝病等可导致脂肪肝的其他疾病。③其他不适合纳入研究的患者，如：合并严重重要脏器功能不全患者、合并肿瘤患者、合并血液系统疾病患者等。对照组纳入标准：①在我院同期进行体检的人群，且肝脏影像学检查结果显示，LF<9.15%。②患者年龄≥18岁，性别不限。③患者知情并同意本次研究。对照组排除标准：同NAFLD的排除标准。本研究经我院医学伦理委员会批准同意。
　　1.2 资料收集
　　收集纳入本研究的研究对象的一般资料及临床资料。一般资料包括性别、年龄、生活习惯、既往病史等；临床资料包括LF指标、影像学检查结果、血压、血糖、血常规、肝肾功及血清Betatrophin指标等。
　　1.3 观察指标
　　1.3.1 LF 采用日本东芝彩超NemioMX超声诊断仪，腹部凸阵探头3.5～5.0 MHz。固定超声仪器时间补偿增益，测量深度设置为15 cm。图像增益设定在可以清楚地显示肝区回声的水平。取患者平卧位，获取肝右叶肋间隙超声图像和肝右肾矢状面超声图像。检查完毕后，使用HIH image 1.410软件分析超声图像，计算肝肾回声强度比值和肝衰减系数等，最后得出LF水平。以LF<9.15%为正常；9.15%≤LF≤20%为脂肪含量增高[11]。
　　1.3.2 血液一般生化指标的检测 无菌条件下采集患者空腹状态下肘静脉血10 mL，利用美国贝克曼库尔特AU680全自动生化分析仪检测空腹血糖（FPG）、糖化血红蛋白（HbA1c）、总胆固醇（TC）、三酰甘油（TG）、高密度脂蛋白（HDL）、低密度脂蛋白（LDL）、丙氨酸氨基转移酶（ALT）、天冬氨酸氨基转移酶（AST）、肌酐（Cr）、尿素氮（BUN）、尿酸（UA）等指标。
　　1.3.3 血清Betatrophin的检测 酶联免疫吸附试验（ELISA）法检测患者血清Betatrophin水平（人Betatrophin ELISA试剂盒，武汉菲恩生物科技有限公司，EH1332）。方法：采集患者静脉血后，静置1～2 h，4℃ 1500 r/min离心15 min（离心半径为15 cm）后收集上清；设置标准孔和样品孔，标准孔上样标准品50 μL，样品孔上样40 μL待测样本和抗体10 μL；再向每孔中加入100 μL HRP标记的抗体，盖上封板膜，轻轻振荡混匀，37℃恒温箱中避光温育60 min；重复洗板5次后加入50 μL显色液，37℃恒温箱中避光温育15 min；最后加入50 μL终止液。加入终止液10 min内，450 nm波长下测定各孔的吸光度值（OD），描绘标准曲线，计算样品浓度。
　　1.4 统计学方法
　　采用SPSS 19.0和R 3.5.0软件对数据进行统计分析，符合正态分布的计量资料用均数±标准差（x±s）表示，两组间比较采用t检验；计数资料以率（%）表示，组间比较采用χ2检验或Fishers确切概率法。将差异有统计学意义的变量纳入二元Logistic回归模型，确定NAFLD发生的独立危险因素。再将得出的独立危险因素引入R软件，应用rms程序包建立NAFLD发生的列线图预测模型。根据列线图模型结果绘制列线图模型的ROC曲线，通过计算曲线下面积（AUC）和Hosmer-Lemeshow检验，评估其对NAFLD发生的预测价值。以P < 0.05为差异有统计学意义。
　　2 结果
　　2.1 两组患者一般资料比较
　　NAFLD组BMI、TC、TG、ALT、AST、UA、Betatrophin高于对照组，HDL低于对照组，差异有高度统计学意义（P < 0.01）。见表1。
　　2.2 NAFLD發生的危险因素Logistic回归分析
　　以是否发生NAFLD作为因变量（1：发生；0：未发生），将差异有统计学意义的临床资料（BMI、TC、TG、HDL、ALT、AST、UA、Betatrophin）作为自变量进行二元Logistic回归分析，结果显示，TG、AST、Betatrophin是NAFLD发生的危险因素，HDL是NAFLD发生的保护因素（P < 0.05）。见表2。 　　2.3 NAFLD发生的风险列线图模型建立与验证
　　将得出的独立危险因素连续变量[TG、AST、Betatrophin、HDL]根据四分位距，分别设置成0～3，共4个级别，其中TG四分位差为0.42，AST四分位差为4.59，Betatrophin四分位差为22.87，HDL四分位差为0.17。设置完成后，引入R软件，应用rms程序包的lrm函数建立NAFLD发生的列线图预测模型。根据列线图模型，TG、AST、Betatrophin升高的患者，其列线图模型相应评分也增高，其对应发生NAFLD的风险上升，而HDL升高的患者，其列线图模型相应评分降低，其对应发生NAFLD的风险随之下降。见图1。
　　2.4 列线图模型对NAFLD发生的预测价值
　　Hosmer-Lemeshow检验结果显示，预测效能为85.71%（P < 0.05），提示模型拟合良好。见表3。ROC曲线分析显示，列线图模型预测发生的AUC为0.877（95%CI：0.845～0.921），特异性为88.68%，敏感性为82.98%。见图2。
　　3 讨论
　　Betatrophin是一种近些年来新发现的肝营养富集转录因子，它既可以调节机体脂质代谢，还可以改善机体胰岛素抵抗。既往报道[12]显示，Betatrophin与NAFLD有着一定的关系，具有成为新兴NAFLD生物标志物的潜力。因此，本研究选择Betatrophin作为观察指标，分析Betatrophin与NAFLD的关系。
　　本研究发现，TG、AST、Betatrophin是NAFLD發生的危险因素，HDL是NAFLD发生的保护因素。有研究[13]证实，高TG是NAFLD的重要危险因素之一，随着TG的升高，患者发生NAFLD的风险也随之升高。值得注意的是，NAFLD发生后，肝细胞功能受损，对脂类物质的氧化、转运及合成均会造成影响，进一步加重了TG的蓄积，从而形成恶性循环[14]。AST是反映肝脏细胞受损的指标之一，AST是非酒精性脂肪性肝炎（NASH）活动度的独立危险因素之一[15]。NASH是NAFLD发展演变的结果。有学者[16-17]指出，尽管AST与NASH和NAFLD均密切相关，但却不能作为区分二者的筛查指标。由此可见，无论是在NASH，还是在NAFLD，AST均起到了一定的作用。HDL-C由肝脏合成，其生理功能是负责磷脂和胆固醇的逆向转运[18]。HDL-C可通过稳定血管中的脂肪斑块、抵抗高TG，从而起到对NAFLD的保护作用[19]。NAFLD患者的肝细胞内质网Betatrophin受应激刺激影响出现表达骤增的情况[7]。此外，也有报道[20]认为Betatrophin具有降低脂蛋白脂肪酶（LPL）清除TC的能力。结合本研究结果，有理由认为Betatrophin是NAFLD发生的独立危险因素，并且其机制可能是通过肝细胞内质网高表达的Betatrophin，使LPL清除TC的能力降低而发挥作用。
　　分析NAFLD发生的危险因素后，本研究根据分析结果建立列线图模型。结果显示，TG、AST、Betatrophin升高的患者，其列线图模型相应评分也增高，其对应发生NAFLD的风险上升，而HDL升高的患者，其列线图模型相应评分降低，其对应发生NAFLD的风险随之下降。列线图可以将Logisitic回归分析的结果可视化、直观化，更易于临床推广。通过建立的列线图模型，有利于临床医生直观分析患者发生相关风险的权重。根据本研究所建立的列线图，假设某位患者实验室检查结果中TG=2.02 mmol/L（3级），AST=20.12 U/L（2级），Betatrophin=280 pg/mL（3级），HDL=1.88 mmol/L（3级），则该患者上述检查结果对应的分数值分别为：42、22、75、0分，总分数为139分，对应发生NAFLD的风险为95%～99%，发生NAFLD的风险极高。
　　为了验证列线图的预测效能，本研究进行了Hosmer-Lemeshow检验和ROC曲线分析。结果显示，该列线图预测效能为85.71%，提示该模型拟合良好。列线图模型预测发生的AUC为0.877，特异性为88.68%，敏感性为82.98%。提示该列线图模型对预测NAFLD发生的风险具有较好的价值。
　　综上所述，基于血清Betatrophin水平建立预测NAFLD发生风险的列线图模型，具有良好的特异性和敏感性，模型拟合良好，临床价值较高。但是本研究样本量较少，并且属于单中心研究，对纳入的样本要求比较严格，这些均可能导致结果存在偏倚。下一步我们将扩大量样本、联合多中心，验证和完善基于血清Betatrophin水平预测NAFLD发生风险的列线图模型，以更好地指导临床工作。
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