基于PGC-1α、NOS和Runx2的胫腓骨骨折延迟愈合预测模型构建与验证

《European Journal of Medical Research》：Predictive model of delayed union of tibial and fibular fractures based on PGC-1α, NOS, and Runx2

本研究针对胫腓骨骨折延迟愈合缺乏早期精准预测工具的临床难题，通过检测血清PGC-1α、NOS、Runx2等分子标志物水平，结合骨折复杂性等临床指标，成功构建并验证了列线图预测模型。结果显示该模型在训练集和验证集的AUC分别为0.760和0.711，为临床早期识别高风险患者提供了新的生物标志物组合策略。

　　

在骨科临床实践中，胫腓骨骨折是一种常见的损伤类型，占全身骨折的相当大比例。尽管当前骨折治疗技术不断进步，但骨折延迟愈合仍然是一个不容忽视的问题。延迟愈合不仅延长患者的康复时间，增加痛苦和经济负担，还可能导致骨折不愈合和感染等严重并发症，影响患者肢体功能恢复和生活质量。目前临床对胫腓骨骨折延迟愈合的预测主要基于患者年龄、骨折部位和骨折类型等传统因素，但这些预测指标存在局限性，无法准确反映骨折愈合过程中的复杂生物学机制。

近年来骨生物学研究取得了重要进展，发现了多个调控骨折修复的关键分子通路。实验研究表明，抗氧化化合物可能显著促进肌肉骨骼组织修复。值得注意的是，香草酸通过其抗氧化特性促进大鼠股骨模型中的骨折愈合，槲皮素和咖啡酸在大鼠跟腱损伤模型中对肌腱愈合表现出显著作用，这些发现强调了氧化还原稳态在结缔组织修复中的关键作用。这些研究为氧化应激反应的分子介质（包括过氧化物酶体增殖物激活受体γ共激活剂1α（PGC-1α）和一氧化氮合酶（NOS）调控的因子）可能作为愈合结局的关键决定因素提供了重要的临床前证据。

在这项发表于《European Journal of Medical Research》的研究中，Wang等人深入探讨了PGC-1α、NOS和Runt相关转录因子2（Runx2）水平与胫腓骨骨折延迟愈合的关系，构建并验证了临床适用的预测模型。研究人员假设这些生物标志物表达结合关键临床指标可用于预测延迟愈合。

研究团队选取2022年1月至2024年6月期间医院收治的351例胫腓骨骨折患者作为研究对象，按7:3比例随机分为训练集（246例）和验证集（105例）。通过酶联免疫吸附试验（ELISA）等技术准确检测患者血清标志物水平，并全面收集患者多项临床数据。使用统计学方法筛选关键影响因素，绘制列线图并构建预测模型，通过评价指标对模型进行全面评估和验证。

主要技术方法包括：采用ELISA技术检测血清PGC-1α、NOS、Runx2、OPG、RANKL和硬化素水平；通过单因素分析和多因素logistic回归分析筛选影响因素；使用R软件构建列线图预测模型；采用C指数、校准曲线、Hosmer-Lemeshow检验和ROC曲线评估模型性能。

训练集与验证集基线特征比较

351例胫腓骨骨折患者随机分为训练集和验证集，两组在基线临床特征和所有实验室参数方面均无统计学显著差异（所有P>0.05），确保了组间可比性。

胫腓骨骨折延迟愈合相关因素的单因素分析

在训练集中，72例（29.27%）发生胫腓骨骨折延迟愈合，验证集中有32例（30.48%）。单因素分析显示骨折类型、骨折复杂性、受伤至手术时间、PGC-1α水平、NOS水平、Runx2水平、OPG水平、RANKL水平和硬化素水平与胫腓骨骨折延迟愈合显著相关（所有P<0.05）。

胫腓骨骨折延迟愈合影响因素的多因素logistic回归分析

多因素logistic回归分析显示，骨折复杂性（OR=3.539，95%CI 1.679-7.461）和受伤至手术时间（OR=1.125，95%CI 1.019-1.241）是骨折延迟愈合的独立危险因素。PGC-1α水平升高（OR=0.954，95%CI 0.918-0.991）、NOS水平升高（OR=0.944，95%CI 0.901-0.990）、Runx2水平升高（OR=0.962，95%CI 0.934-0.992）和OPG水平升高（OR=0.988，95%CI 0.979-0.997）是骨折延迟愈合的保护因素（所有P<0.05）。VIF分析显示所有变量的VIF值均小于5，表明变量间不存在显著共线性。

PGC-1α、NOS和Runx2水平与胫腓骨骨折延迟愈合的相关性分析

相关性分析显示，PGC-1α、NOS和Runx2水平与OPG水平、RANKL水平和硬化素水平相关指标之间存在显著统计学关联（P<0.05）。

胫腓骨骨折延迟愈合预测列线图模型的构建

基于多因素Logistic回归分析确定的因素，构建了预测胫腓骨骨折延迟愈合的列线图模型。该模型为每个独立影响因素分配分数，通过计算总分预测胫腓骨骨折延迟愈合的概率。总分越高，预测的骨折延迟愈合风险越大。

胫腓骨骨折延迟愈合预测列线图模型的评价与验证

在训练集和验证集中，预测模型的C指数分别为0.760和0.711。校准曲线显示预测值与实际值之间具有中等程度的一致性。Hosmer-Lemeshow检验结果分别为χ²=5.277，P=0.728和χ²=10.540，P=0.229。ROC曲线显示，在训练集和验证集中，列线图模型预测胫腓骨骨折延迟愈合的AUC分别为0.760（95%CI 0.680-0.839）和0.711（95%CI 0.581-0.842），敏感性和特异性分别为0.796、0.645和0.739、0.500。

胫腓骨骨折延迟愈合预测列线图模型的决策曲线分析

决策曲线分析表明，当阈值概率在0.06-0.80之间时，本研究构建的模型在预测胫腓骨骨折延迟愈合方面比假设所有患者术前都能达到正常愈合或所有患者都会发生延迟愈合具有潜在的临床效用。

研究结论表明，骨折复杂性低、受伤至手术时间短、PGC-1α、NOS、Runx2和OPG水平高与胫腓骨骨折延迟愈合风险降低相关。基于这些因素构建的列线图预测模型显示出中等预测能力，可能有助于风险分层和对高风险患者进行更密切的随访。该研究为胫腓骨骨折延迟愈合的评估提供了新的视角和方法，有助于临床医生对高风险患者进行潜在的风险分层和更密切的随访。

该研究的创新之处在于首次将临床指标与分子生物标志物相结合构建预测模型，不仅保留了传统临床模型的可操作性，还将宏观临床表现与微观生物学机制联系起来。与既往主要依赖术后观察指标的预测模型相比，该模型可在术前通过空腹静脉血检测进行风险评估，为早期干预提供了时间窗口。然而，该研究作为单中心回顾性设计，需要多中心前瞻性验证进一步改善模型的稳定性和适用性。未来研究应通过具有标准化结果评估的前瞻性多中心设计来解决这些局限性。