[发明专利]无创乙肝肝硬化诊断模型的构建方法及诊断列线图的应用在审
申请号: | 202111195517.7 | 申请日: | 2021-10-14 |
公开(公告)号: | CN113936789A | 公开(公告)日: | 2022-01-14 |
发明(设计)人: | 周俭;胡捷;张翔宇;王征 | 申请(专利权)人: | 复旦大学附属中山医院 |
主分类号: | G16H50/20 | 分类号: | G16H50/20;G16B40/00;G16B45/00;G16H30/00;G16H10/20;G16H10/40 |
代理公司: | 上海伯瑞杰知识产权代理有限公司 31227 | 代理人: | 范艳静 |
地址: | 200032 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 乙肝 肝硬化 诊断 模型 构建 方法 线图 应用 | ||
本发明提供了一种无创乙肝肝硬化诊断模型的构建方法及诊断列线图的应用,该构建方法包括:采用最小绝对收缩与选择算法(Lasso算法)从训练队列的临床资料(如血液学和影像学检查)中提取预测因子,通过倍数交叉验证法选取系数非零的参数进行二元Logistic回归,得到乙肝肝硬化诊断模型=0.231×III型前胶原+0.011×IV型胶原+0.003×透明质酸‑0.013×血小板+0.124×肝脏硬度‑2.387;本发明相较于传统的肝穿刺活检,为非侵入性检查、易于推广,可连读多次动态评估肝硬化,也可用于乙肝相关肝癌病人术前肝脏硬化的评估;该模型采用了大样本独立验证队列进行外部验证,结果可靠,更具说服力。
技术领域
本发明属于乙肝诊断技术领域,具体涉及一种无创诊断乙肝相关肝硬化的方法及应用,即无创乙肝肝硬化诊断模型的构建方法及诊断列线图的应用。
背景技术
我国是乙肝大国,长期的慢性乙肝可发展为肝纤维化进而逐渐演变为肝硬化、肝癌。乙肝肝硬化是肝癌的高危因素,我国的肝癌发病率及死亡率居世界首位。乙肝肝硬化是一种慢性肝脏病变,其病理特点是进行性肝纤维化和肝小叶结构破坏。乙肝肝硬化患者有较高风险发生严重并发症,包括腹水、食管静脉曲张、肝功能衰竭和原发性肝癌。对于原发性肝癌患者,肝硬化是肝切除术后预后不良的主要原因。是否肝硬化决定了肝切除的安全范围及未来剩余肝脏(FLR)的大小,而肝切除术的范围FLR的大小被认为是肝切除术后肝衰竭的决定因素。早期诊断肝硬化并及时干预可预防肝脏进一步损害,降低原发性肝癌的发病率和死亡率,并提高肝移植的成功率。因此,在原发性肝癌患者的诊治过程中,准确诊断肝硬化、评估肝硬化程度对选择治疗方案及评价安全性至关重要。
肝穿刺活检进行病理诊断是诊断乙肝相关肝硬化的金标准,但存在以下缺点:(1)肝穿刺活检为有创操作,可能出现腹腔出血等并发症;(2)肝穿刺仅能取得少量条状肝组织,取样部位与穿刺的方向及深度密切相关,常常无法反映肝脏整体的硬化情况;(3)患者对肝穿刺的接受度较低,且不适合进行多次穿刺动态监测;(4)凝血功能障碍患者无法进行肝穿刺活检,而乙肝相关肝硬化患者往往有不同程度的凝血功能障碍。
近年来,由于肝穿刺活检存在缺陷,有学者提出通过测量肝脏硬度、检查血清生物标志物水平等无创方法诊断乙肝相关肝硬化。目前,文献报道的无创诊断乙肝相关肝硬化方法主要分为两大类。第一类方法为基于血清学指标的预测模型,包括纤维化-4指数(FIB-4)、谷草转氨酶-血小板比率指数(APRI)、Forns指数、King’s评分等,但这些模型的预测精度较低,未能被临床广泛采用。第二类方法是无创弹性成像技术,如二维剪切波弹性成像(Two-dimensional shear-wave elastography,2D-SWE),通过物理的方法评估肝脏硬度(LS),但其结果易受炎症、充血、水肿等因素影响,无法得到精确的结果。因此,临床迫切需要一种基于更大样本、更为准确的无创肝硬化诊断方法。
发明内容
针对现有技术中的不足,本发明旨在建立一种无创诊断乙肝相关肝硬化的方法,协助临床医生诊断肝硬化与评估肝纤维化的严重程度,尤其是对于合并凝血功能障碍无法进行肝穿刺的患者。
为达到上述目的,本发明的解决方案是:
第一方面,本发明提供了一种乙肝肝硬化诊断模型的构建方法,采用Lasso算法从训练队列的临床资料(如血液学和影像学检查)中提取预测因子,通过倍数交叉验证法选取系数非零的参数进行二元Logistic回归,得到乙肝肝硬化诊断模型。
其中,乙肝肝硬化诊断模型=0.231×III型前胶原(PIII-NP)+0.011×IV型胶原(IV-C)+0.003×透明质酸(HA)-0.013×血小板(PLT)+0.124×肝脏硬度(LS)-2.387。
作为本发明的一种优选实施例,血液学的检查指标包括PIII-NP、IV-C、HA和PLT;影像学检查为二维剪切波弹性成像(2D-SWE)的肝脏硬度测量值(LS)结果。
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