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肝吸虫病早期症状隐匿易漏诊，现有诊断方法存在局限。本研究基于 147 例肝吸虫感染患者及 151 例健康对照的实验室数据，构建含 12 项指标的预测模型（AUC 训练集 0.928，验证集 0.808），优于传统生物标志物（EO#、GGT），为早期诊断提供新工具。
肝吸虫（Clonorchis sinensis）感染是我国常见的食源性寄生虫病，成虫寄生于肝胆管内，可引发胆囊炎、胆管炎甚至肝癌等严重并发症。世界卫生组织已将其列为 I 类生物致癌物。然而，肝吸虫感染早期症状轻微，常表现为消化不良、乏力等非特异性症状，加之传统诊断方法如粪便镜检依赖人工操作、阳性率低，免疫检测易出现假阳性，分子诊断成本高，导致早期漏诊率高。因此，开发一种便捷、高效的早期诊断工具迫在眉睫。
为解决这一临床难题，吉林大学第二医院联合第一医院的研究团队开展了一项回顾性研究。研究人员收集了 147 例肝吸虫感染患者（疾病组）和 151 例健康体检者（对照组）的实验室数据，通过单因素 Logistic 回归、Spearman 相关性分析及共线性诊断等方法筛选独立影响因素，最终构建了包含 12 项实验室指标的肝吸虫感染早期预测模型，并在另一医院的独立队列中进行了外部验证。该研究成果发表在《Parasites & Vectors》。
研究采用的关键技术方法包括：
- 数据收集与处理：提取电子病历中的实验室数据（血常规、生化指标等），排除溶血、脂血等不合格样本，对缺失值采用均值、中位数插补等方法处理。
- 统计建模：通过单因素 Logistic 回归筛选差异显著变量，利用 Spearman 分析变量相关性，结合方差膨胀因子（VIF）排除共线性指标，最终采用向后似然比法构建多因素 Logistic 回归模型。
- 模型评估：运用受试者工作特征曲线（ROC）评估区分度，校准曲线验证拟合优度，决策曲线分析（DCA）评价临床实用性，并与传统生物标志物嗜酸性粒细胞计数（EO#）和 γ- 谷氨酰转肽酶（GGT）进行对比。
研究结果
1. 研究对象基线特征
疾病组平均年龄 57.89 岁，男性占 78.91%，最常见合并症为心血管疾病（41.50%）；对照组平均年龄 55.28 岁，男性占 77.48%。实验室指标显示，两组间 39 项指标存在显著差异（P<0.05），包括血常规、肝功能、肾功能、电解质等。
2. 特征筛选与模型构建
单因素分析显示 35 项指标与肝吸虫感染相关，经共线性排除后，最终纳入 12 项指标构建模型，包括尿酸（UA）、纤维蛋白原（Fg）、红细胞分布宽度（RDW）、血小板分布宽度（PDW）、GGT、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、血尿素氮（BUN）、钾（K）、钠（Na）、磷（P）、镁（Mg）、估算肾小球滤过率（eGFR）。诺莫图（Nomogram）可视化模型，通过各指标评分总和预测感染概率。
3. 模型性能评估
- 区分度：训练集 ROC 曲线下面积（AUC）为 0.928（95% CI 0.899-0.957），显著高于 EO#（AUC=0.577）和 GGT（AUC=0.620）；验证集 AUC 为 0.808（95% CI 0.653-0.963）。
- 拟合优度：Hosmer-Lemeshow 检验显示训练集与验证集拟合良好（P>0.05）。
- 临床实用性：DCA 表明，当阈值概率 > 8% 时，模型净获益优于 “全治疗” 策略，在 49.3%-100% 阈值范围内优势显著。
4. 外部验证与对比
验证集包含 16 例患者和 14 例对照，模型灵敏度 62.5%，特异度 64.29%，准确率 63.33%，虽低于训练集，但仍显示稳定的预测能力。
结论与讨论
本研究开发的肝吸虫感染早期预测模型基于常规实验室指标，无需额外影像学或特殊检测，具有便捷、经济的优势。模型整合多维度指标，突破了单一生物标志物（如 EO#、GGT）诊断效能不足的局限，为临床提供了新的辅助诊断工具。
研究发现，肝吸虫感染与多项系统指标相关，如 Fg 升高可能与虫体分泌的组织蛋白酶 L 降解纤维蛋白有关；HDL-C 和 UA 水平变化可能反映寄生虫对宿主脂质代谢的影响；肾功能指标（eGFR、BUN）及电解质（K、Na、P、Mg）异常提示感染可能通过免疫复合物损伤肾脏或干扰电解质平衡。这些发现为深入理解肝吸虫致病机制提供了新线索。
尽管研究存在样本量较小、回顾性设计导致的潜在偏倚等局限，但其构建的模型在早期筛查中的价值显著，尤其适用于高发地区人群的大规模筛查，有助于实现 “早发现、早治疗”，降低重症发生率和疾病负担。未来需更大样本的前瞻性研究进一步验证，并探索与人工智能算法结合以提升预测精度。
