[发明专利]一种肝脏显著纤维化预测模型及构建方法

说明书

本发明涉及肝脏纤维化预测技术领域，公开了一种肝脏显著纤维化预测模型及构建方法，通过对脂肪肝患者和非脂肪肝患者的体检数据进行分析，从而找到与肝脏显著纤维化相关的指标，然后利用单因素和多因素回归模型对得到的指标进行筛选，得到的与肝脏显著纤维化最相关的指标，而后利用这部分最相关的指标建立肝脏显著纤维化预测模型，对脂肪肝患者的肝脏纤维化程度进行精准快速的检测。本发明具有提高脂肪肝患者肝脏显著纤维化的大规模筛查范围，提高肝脏显著纤维化无创检测结果准确性的有益效果。

技术领域

本发明涉及肝脏纤维化预测技术领域，具体涉及一种肝脏显著纤维化预测模型及构建方法。

背景技术

非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)是一种与胰岛素抵抗和遗传易感密切相关的代谢应激性肝损伤，其疾病谱包括非酒精性单纯性脂肪肝(NAFL)和非酒精性脂肪性肝炎(NASH)、肝硬化和肝细胞癌。NAFLD的全球发病率高达25％，已成为全球和中国第一大慢性肝脏疾病，也是美国肝移植的首位病因。

肝脏纤维化程度是患者生存的独立预测因素，肝脏纤维化分为F0-F4级；肝脏纤维化F2级是脂肪肝病人称为“肝脏显著纤维化”，也是脂肪肝病人开始治疗的时机。所以，有效的诊断F2级纤维化对脂肪肝病人的患者的预后和生存时间有着重要的意义。肝脏穿刺仍然是诊断肝脏纤维化程度的金标准；然而，潜在的肝脏穿刺活检的出血风险和有创性限制了肝脏穿刺在临床的应用。所以，血液及尿液标记物，以及影像学诊断和预测模型的建立被很多研究推荐用于检测肝脏纤维化程度。

现有技术中，有一种评估乙肝患者肝纤维化程度的模型，所述模型是通过对肝脏ALT、AST、PTA、LSM进行Logistic回归分析获得的回归方程。采用本发明的模型对患者进行肝纤维化程度评估，临床上无需对患者进行肝穿刺，利用肝穿患者的肝穿病理活检的纤维化结果与临床无创检测结果数据的相关性分析明确纤维化的相关性及规律，以评估患者是否出现明显肝纤维化，明确患者是否具有抗病毒指征，及时给予抗病毒治疗。

虽然该方案中的模型能够一定程度上完成对患者的明显肝脏纤维化进行分析评估，但是其最终得到的分析结果的准确性还有待提高。

发明内容

本发明意在提供一种肝脏显著纤维化预测模型及构建方法，以解决患者肝脏显著纤维化预测结果不理想的技术问题。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：一种肝脏显著纤维化预测模型，首先按照是否有2型糖尿病和慢性乙型肝炎对采集到的血常规数据进行分类计算，

当有2型糖尿病且有慢性乙型肝炎时，模型公式为预测结果Y＝S*0.0872575275809632+BMI*0.267309086985928+1*1.57802929953878+1*2.45573718734401+AST*2.92143170276165；

当没有2型糖尿病且没有慢性乙型肝炎时，则模型公式为预测结果Y＝S*0.0872575275809632+BMI*0.267309086985928+AST*2.92143170276165；

当有2型糖尿病但是没有慢性乙型肝炎时，则模型公式为预测结果Y＝S*0.0872575275809632+BMI*0.267309086985928+1*1.57802929953878+AST*2.92143170276165；

当没有2型糖尿病但是有慢性乙型肝炎时，则模型公式为预测结果Y＝S*0.0872575275809632+BMI*0.267309086985928+1*2.45573718734401+AST*2.92143170276165；

其中，S为年龄，BMI为身体质量指数，AST为谷草转氨酶的异常升高值。