脑脊液GeneXpert检测方法和多种生物标志物在结核性脑膜炎诊疗中的应用研究

来源 :周琳 |
第一部分:脑脊液GeneXpert检测方法在结核性脑膜炎诊断中的效能分析目的:评估脑脊液GeneXpert检测方法在早期结核性脑膜炎(Tuberculous meningitis,TBM)中的诊断价值,为临床医生诊断TBM提供新的依据。方法:选择2016年1月
第一部分:脑脊液GeneXpert检测方法在结核性脑膜炎诊断中的效能分析目的:评估脑脊液GeneXpert检测方法在早期结核性脑膜炎(Tuberculous meningitis,TBM)中的诊断价值,为临床医生诊断TBM提供新的依据。方法:选择2016年1月至2021年1月*******收治的疑似TBM的185例患者,通过电子病例系统回顾性收集所有患者应用抗酸染色法、液体培养法、TB-DNA法以及GeneXpert法进行检测的结果。分别以临床诊断和液体培养法作为参考标准,评价GeneXpert检测方法在TBM的诊断效能。结果纳入研究的185例疑似TBM患者,最终临床诊断为TBM 107例,非TBM 78例。以临床诊断为参考标准,GeneXpert法、液体培养法、抗酸染色法、TB-DNA法检测的敏感度分别为25.2%、16.8%、3.7%、11.2%,特异度均为100.0%,GeneXpert法的敏感度与液体培养法相比无差异(P=0.131),但显著高于TB-DNA法(P=0.008)和抗酸染色法(P<0.001)。以液体培养法作为参考标准,GeneXpert法、抗酸染色法、TB-DNA法的敏感度分别为83.3%、22.2%、50.0%,特异度均为100%,GeneXpert法的敏感度与TB-DNA法和抗酸染色法相比,差异均具有统计学意义(P<0.05)。结论:GeneXpert检测方法操作简单、快速、特异度及灵敏度较高,可以使更多早期TBM患者确诊,这有利于临床医生对患者及时干预,改善预后,可在基层医院积极推行。第二部分:结核性脑膜炎患者脑脊液中的潜在诊断代谢标志物的研究目的:采用超高效液相色谱-质谱联用技术(UPLC-MS)的代谢组学方法,比较结核性脑膜炎与非结核性脑膜炎对照组的脑脊液代谢谱,筛选出TBM潜在的脑脊液代谢诊断标志物。方法:收集2020年1月至2021年10月*******住院诊治的脑膜炎患者,共63例。其中结核性脑膜炎27例,非结核性脑膜炎36例(隐球菌脑膜炎11例、细菌性脑膜炎6例、病毒性脑膜炎5例、非脑膜炎14例),将其分为TBM组和非TBM对照组。通过UPLC-MS的代谢组学方法,比较TBM组与非TBM对照组的脑脊液代谢谱,筛选出TBM相对于非TBM对照组的脑脊液差异代谢物;将差异代谢物导入MetaboAnalyst在线网站与代谢通路相关数据库比对,获得相关代谢通路;分析上述差异代谢物在TBM治疗前与治疗1-2周后量的变化及与预后的相关性。结果:以TBM和非TBM两组的数据结果构建正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)模型,发现有21种差异性代谢产物在两组区分中起主要作用(VIP>1.0),可能是TBM脑脊液中潜在的诊断标志物。ROC曲线结果表明,腺嘌呤(AUC=0.625)、尿苷(AUC=0.592)、磷酸氢(AUC=0.565)、谷氨酸(AUC=0.527)这4种生物标志物诊断价值最大。通路分析表明,这21种差异显著的代谢产物参与了多条代谢途径,而最重要的三个典型途径依次为磷酸戊糖途径、组氨酸代谢以及嘌呤代谢。在经过治疗1-2周后,上述差异性代谢产物中有10种物质浓度与治疗前相比,差异具有统计学意义(P<0.05)。其中,肌酐浓度变化在预后不良与预后良好两组中差异具有统计学意义(P<0.05)。结论:通过严格的排除标准、质量控制和数据过滤,我们鉴定出21种脑脊液代谢诊断标志物,这些物质可用于诊断TBM并鉴别TBM和非TBM。肌酐浓度的变化可用于评估TBM患者的疗效及预后,这物质值得更进一步研究。此外,通过分析这些代谢产物在TBM疾病演变过程中的产生机制,有助于为临床靶向治疗等更深入研究提供理论基础。第三部分:脑脊液生物标志物等风险因素与结核性脑膜炎预后相关性分析目的:应用随机森林模型和Logistic回归模型分析脑脊液生物标志物等风险因素与TBM预后的相关性,为TBM患者预后的判断及治疗提供依据。方法:选择2016年1月至2021年1月********收治的107例诊断为TBM的患者为研究对象,通过电子病历系统回顾性收集脑脊液生物标志物检查结果、人口基本资料、临床表现、基础疾病及影像学检查等,按照改良金量表(Modified Rank Score,mRS)评分,结合患者出院时情况和电话随访结果将患者分为预后良好和预后不良两组(预后良好mRS评分为0-2,预后不良mRS评分为3-6)。对上述资料进行回顾性分析,分别建立随机森林模型和Logistic回归模型分析脑脊液生物标志物及其他因素与TBM预后的相关性。分别分析TBM治疗后1周、治疗后2周、治疗后3周及治疗后4周,预后不良影响因素在两组之间的差异性。结果:随机森林模型分析结果显示,影响TBM预后的因素重要性排名前十位依次是脑脊液白蛋白含量、发热、脑脊液腺苷脱氨酶(CSF-ADA)、意识障碍、瘫痪、病程、性别、治疗史、地区、复视或视力下降;多因素Logistic回归模型分析结果显示脑脊液 白 蛋 白含量[OR=0.999,95%CI=(0.999,0.999)P=0.003]、意识 障碍[OR=0.269,95%CI=(0.090,0.805),P=0.019]、发热[OR=3.991,95%CI=(1.205,13.218),P--0.023]均与TBM预后差存在统计学关联。TBM患者经过积极治疗,意识障碍转清时间以及治疗后1周、治疗后2周、治疗后3周的脑脊液白蛋白含量在预后良好和预后不良两组之间差异具有统计学意义(P<0.01);而第4周,脑脊液白蛋白含量在两组间无差异(P>0.05)。结论:随机森林模型显示各个因素在TBM预后中的重要程度,Logistic回归模型可直观解释不同因素的风险度。两种模型的分析结果相似,均认为脑脊液白蛋白含量升高、出现意识障碍、发热为TBM预后不良的独立危险因素;及时、有效的治疗对改善患者预后至关重要。
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