基于LASSO回归的多发性骨髓瘤诊断模型的建立*

2022-12-26 12:52万泽民陈炜烨吴晓宾王云秀柯培锋黄宪章
国际检验医学杂志 2022年24期
关键词:诊断模型骨髓计数

万泽民,赵 婕,陈炜烨,吴晓宾,王云秀,柯培锋,黄宪章△

1.广东省中医院检验医学部,广东广州 510000;2.广东省深圳市宝安区中心血站检验科,广东深圳 518100

多发性骨髓瘤(MM)是一种恶性浆细胞增生性疾病[1]。典型的MM症状有血钙增高、肾功能受损、贫血、溶骨性破坏,以及由于骨髓中单克隆浆细胞的积聚及M蛋白血症导致的反复感染[2]。有研究表明,MM患者从第一个症状出现到寻求医疗帮助的时间是1~7个月,而从寻求医疗帮助到诊断为MM所需时间是2周至17个月。由于靶器官受影响的先后顺序和轻重程度都有所不同,临床症状多为复杂表现且不特异,患者初诊就诊科室常为临床症状相对应科室[3],这一定程度导致误诊、漏诊。MM好发于老年人[4],且目前仍无法治愈[5],及时诊断对后续的治疗以及改善患者的生活质量至关重要。在目前的诊断标准中,骨髓穿刺是重要手段,但骨髓活检是一种痛苦的出血性的介入手术,会引起患者极大的焦虑[6],且结果判读带有一定的主观性,取材也对结果有极大的影响。张凯旋等[7]的研究显示,血红蛋白(Hb)、血小板计数(PLT)、血清肌酐(Cr)、β2-微球蛋白(β2-MG)、血钙与MM的预后相关。刘莹莹等[8]的研究显示,Hb、血清球蛋白(GLB)、血免疫球蛋白和校正血清钙是MM患者肾脏损害的独立危险因素。ZENG等[9]指出,较高的中性粒细胞计数与淋巴细胞计数比值(NLR)与较短的总生存期以及无进展生存期有关,提示预后不良。因此从众多的无创性检验项目中找出与MM相关性高的指标,构建MM诊断模型,为临床MM的诊疗提供依据。

1 资料与方法

1.1一般资料 回顾性分析2015年至2022年1月在广东省中医院初诊确诊的MM患者96例(病例组),其中男55例、女41例,年龄45~87岁、平均(63.40±9.99)岁。随机抽取健康体检人群85例(对照组),其中男40例、女45例,年龄46~82岁、平均(60.74±9.06)岁。两组年龄和性别差异无统计学意义(P>0.05),具有可比性。MM患者纳入标准:(1)符合文献[10]的诊断标准;(2)患者临床资料完整。MM患者排除标准:已经接受化疗的患者。

1.2方法

1.2.1特定蛋白分析组合 采用西门子BN ProSpec®全自动蛋白分析仪检测所有研究对象血清免疫球蛋白M(IgM)、血清免疫球蛋白G(IgG)、血清免疫球蛋白A(IgA)、血清β2-MG,检测方法为免疫散射比浊法,所用试剂为西门子配套试剂。

1.2.2血清生化指标 采用罗氏Cobas c502以及Cobas c702检测校正血清钙、血清清蛋白(ALB)、血清GLB、清蛋白与球蛋白比值(A/G)、血清碱性磷酸酶(ALP)、血清Cr,所用试剂为罗氏配套试剂。校正血清钙(mmol/L)=血清总钙(mmol/L)-0.025×血清清蛋白水平(g/L)+1.0(mmol/L)。

1.2.3全血细胞计数 采用迈瑞CAL-8000全血分析仪BC6800检测白细胞计数(WBC)、中性粒细胞计数(NEUT)、淋巴细胞计数(LYMT)、NLR、红细胞计数(RBC)、Hb、PLT。

2 结 果

2.1两组17项指标水平比较 结果显示,IgM、IgA、β2-MG、校正血清钙、ALB、GLB、A/G、Cr、NEUT、LYMT、NLR、RBC、Hb和PLT水平在两组间比较差异均有统计学意义(P<0.05),见表1。

表1 基本血液学检查项目的比较[M(IQR)]

2.2LASSO回归筛选结果 通过交叉验证,λ=0.074时,使用LASSO回归算法从以上14项差异有统计学意义的检验指标中筛选出具有非0系数的MM相关指标为IgM、ALB、Hb、NLR,对应系数分别为-0.110、-0.012、-0.007、0.002。见图1、2。

注:通过交叉验证,筛选出最佳正则化参数λ为0.074。

注:当λ=0.074时,所选择的具有非零系数的变量有4个,即IgM、ALB、Hb、NLR,对应系数分别为-0.110、-0.012、-0.007、0.002。

2.3MM诊断模型的构建以及诊断价值评估 纳入从LASSO回归筛选出的具有非0系数的检验指标,构建二元Logistic回归方程。结果发现:IgM对是否患MM差异具有统计学意义(OR=0.013,95%CI:0.001~0.207,P=0.002);NLR越大患MM风险越高(OR=3.950,95%CI:1.682~9.274,P=0.002);Hb对是否患MM差异具有统计学意义(OR=0.935,95%CI:0.900~0.972,P=0.001);ALB对MM的影响具有统计学意义(OR=0.787,95%CI:0.633~0.977,P=0.030)。最终模型为Y=18.008-4.329IgM+1.374NLR-0.067Hb-0.240ALB。Hosmer-Lemeshow检验中,P=0.180,说明本模型拟合效果良好。

诊断模型诊断MM的AUC为0.987,95%CI:0.973~1.000,灵敏度为96.9%,特异度为95.3%,cut-off值为-0.605。诊断模型中的4个指标NLR、IgM、ALB和Hb的诊断效能见图3、4和表2。图5是根据本诊断模型构建的nomogram图,能较为直观地评估患者罹患MM的风险。

图3 诊断模型和NLR诊断MM的ROC曲线

图4 Hb、ALB和IgM诊断MM的ROC曲线

注:nomogram图能针对每例患者,根据每例患者的IgM、ALB、NLR、Hb检验结果,计算出患者个人发生MM的风险。

表2 诊断模型与各检测指标诊断MM的效能对比

3 讨 论

MM是第二常见的血液恶性肿瘤,其引起的肾损伤、感染等并发症仍然是导致患者死亡的常见原因[11]。尽管2014年以来,更多有效以及毒性小的治疗药物相继出现[12],新型药物治疗如蛋白酶抑制剂、单克隆抗体以及自体造血干细胞移植对延长MM患者的无进展生存期以及总生存期有显著效果[2],但MM目前仍无法治愈。MM的临床表现个体差异较大,存在广泛异质性[13],早期诊断、规范评估、积极治疗对于MM患者有重要意义[14]。本文构建的MM诊断模型灵敏度、特异度都较高,为临床提供一种及时识别可疑MM的方法,为诊断提供一定参考。

这些指标的检测简便易获得,在基层医院也能得到良好开展,相比有创的骨髓穿刺,本研究建立的MM诊断模型实用性强,易于被患者接受,减少患者身体以及心理负担,避免不必要的骨髓穿刺。IgM、NLR、Hb和ALB这4个指标在常规体检检验项目中也都基本囊括,临床医生可针对老年群体,结合相关的临床表现以及其他检测项目,对有罹患MM风险的老年体检人群进行早期发现。

本文处理数据的核心方法是LASSO回归算法,其适用于处理高维数据或大量数据,可筛选与研究目的相关的特征性指变量[15]。运用LASSO回归分析对17个相关实验室指标进行筛选,最终得到4个特征性指标,具有一定的科学性以及客观性。

MM患者的长期生存,与其免疫抑制减弱有关,骨髓源性抑制细胞(MDSC)能抑制T细胞的功能,MDSC由中性粒细胞和未成熟髓细胞组成,外周血中性粒细胞计数与淋巴细胞计数,即NLR能反映其功能,NLR曾被报道为实体肿瘤以及血液相关肿瘤的独立预后标志物,NLR≥2与预后不良相关[16]。本研究中NLR是MM发生的促进因素,与先前的研究基本符合。

在大多数MM患者中,贫血表现为Hb水平在80~100 g/L,而约10%的MM患者Hb水平低于80 g/L[17]。恶性浆细胞高表达凋亡受体导致未成熟红细胞凋亡以及TGF-β等肿瘤因子损害造血,造成MM患者贫血。

从图5的nomogram图中能看到,Hb水平的降低,会增加最终得分,提高患者患病风险,Hb水平降低是MM的一个促进因素。

本研究也存在不足之处:纳入的样本量有限,因此未设立模型验证组。未来将增大样本量,纳入不同地区不同人群的数据进行分析,并进一步对该诊断模型的诊断效能进行验证。

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