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为预测噬血细胞性淋巴组织细胞增生症（HLH）患者 30 天死亡率，研究分析临床及生化指标，构建模型，助力临床决策。
噬血细胞性淋巴组织细胞增生症（Hemophagocytic Lymphohistiocytosis，HLH）是一种极为罕见却可能致命的免疫调节紊乱疾病，犹如隐藏在人体免疫系统中的 “定时炸弹”。它会引发过度的免疫激活和不受控制的炎症反应，进而导致多器官功能障碍，严重威胁患者的生命健康。由于 HLH 的症状与许多其他疾病相似，比如发热、脾肿大等症状在多种炎症和感染性疾病中都可能出现，这使得早期诊断困难重重。同时，目前对其发病机制也尚未完全明确，现有的常用生化和血液学标记又难以全面反映患者的临床状况，这一系列问题导致 HLH 患者的治疗效果差异很大，预后情况不容乐观。因此，寻找可靠的生物标志物来预测疾病进展和治疗反应，实现个性化治疗，提高患者生存率，成为了医学领域亟待解决的难题。
为了攻克这一难题，安徽医科大学第二附属医院血液科的研究人员开展了一项极具意义的研究。他们的研究成果发表在《Annals of Hematology》杂志上，为 HLH 的诊疗带来了新的希望。
在这项研究中，研究人员采用了多种关键技术方法。他们收集了 2012 年 9 月至 2022 年 3 月安徽医科大学第二附属医院血液科收治的 151 例 HLH 患者的临床数据和实验室参数。同时运用机器学习（Machine Learning，ML）算法，包括 LASSO、随机森林（Random Forest，RF）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM），对数据进行深入分析。此外，还通过荟萃分析（Meta-analysis）整合现有文献数据，以验证相关指标的预后潜力。
研究结果主要包括以下几个方面：
- 患者特征分析：研究共纳入 151 例患者，中位年龄 49.99 岁，男性占 60.9%。触发因素中，47.6% 继发于恶性肿瘤，25.1% 继发于感染，13.9% 继发于自身免疫性疾病，13.2% 病因不明 。在 30 天观察期内，死亡率为 45%。通过对比生存组和非生存组患者发现，年龄、淋巴细胞计数（L）、中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）、血小板计数（PLT）、凝血指标（PT-INR、APTT）、总蛋白（TP）、白蛋白（ALB）、球蛋白（GLB）、血清肌酐（Cr）、乳酸脱氢酶（LDH）和脾肿大等方面存在显著差异 。这表明高龄、低 L、低 PLT、延长的 APTT 和 PT-INR、肝肾功能受损以及升高的 LDH 水平与 HLH 患者 30 天死亡率较高密切相关。
- 预后指标筛选：利用 LASSO、RF 和 SVM 三种 ML 模型对候选变量进行筛选，最终确定了 TP、L、APTT、BUN、ALB 和 PLT 这六个关键指标。这些指标在预测 30 天死亡率方面具有重要价值，通过受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic，ROC）分析确定了各指标的最佳临界值，结果显示这些指标能有效区分高风险和低风险患者 。
- 模型构建与验证：基于上述六个关键指标，研究人员构建了生存列线图（Survival Nomogram）和风险评分系统。生存列线图的 C 指数为 0.777，表明其在预测 30 天生存率方面具有较高的准确性，校准曲线也显示出预测值与实际生存率的一致性 。风险评分系统将患者分为低、中、高三个风险组，生存分析表明高风险组的 30 天生存率显著低于中、低风险组，进一步验证了该系统的有效性 。
- 荟萃分析结果：荟萃分析综合评估了 PLT、ALB 和 APTT 在致命病例和生存病例之间的差异。结果显示，PLT 和 ALB 水平在致命病例中显著低于生存病例，APTT 水平在致命病例中普遍高于生存病例 。敏感性分析和发表偏倚检验表明，这些指标的荟萃分析结果稳定可靠，为其作为预后指标提供了有力支持。
研究结论表明，年龄、L、PLT、TP、ALB、BUN 和 APTT 等因素与 HLH 患者 30 天死亡率密切相关。通过构建生存列线图和风险评分系统，为 HLH 患者提供了有效的预后评估工具，有助于早期识别高风险个体，制定个性化治疗方案。不过，该研究也存在一定局限性，如样本量相对较小且来自单中心，数据收集的完整性和准确性可能受限，ML 模型的可解释性不如传统统计方法等。
尽管如此，这项研究仍然具有重要意义。它为 HLH 的早期诊断、预后评估和个性化治疗提供了新的思路和方法，为临床医生的决策提供了有力支持。未来的研究可以进一步扩大样本量，开展多中心研究，优化模型，深入探索 HLH 的发病机制，为改善 HLH 患者的预后带来更多的可能。
