慢性疲劳综合征免疫特征模型的构建与验证：融合中医证候与要素实现评估优化

《Journal of Integrative Medicine》：Construction and verification of an immune signature model for chronic fatigue syndrome: Leveraging TCM syndromes and elements for enhanced assessment

　　

摘要

目的

本研究旨在通过结合中医证候和证候要素与淋巴细胞计数，建立一种综合考虑临床症状和实验室检查的免疫功能评估模型，用于评估慢性疲劳综合征（CFS）患者的免疫功能。

方法

本研究对473例CFS患者进行了调查，根据免疫功能对其进行分类，并按7:3的比例分为训练集和验证集。对临床数据进行logistic分析，建立列线图模型，评估其区分度和灵敏度，并通过决策曲线分析评估其临床适用性。

结果

在473例CFS患者中，225例（47.6%）免疫功能低下。多变量logistic回归分析显示，CD4⁺T细胞、CD4⁺/CD8⁺比值、自然杀伤细胞、年龄、体质指数、疲劳评估量表、失眠、中医证候类型以及肾、肺、气虚是与免疫功能低下相关的因素。基于这十一项因素建立了列线图模型，训练集的受试者工作特征曲线下面积为0.849，验证集为0.792，表明预测准确性良好。决策曲线分析显示，该模型对存在免疫功能低下风险的CFS患者具有临床获益。

结论

本CFS免疫功能评估模型结合了中医证候和证候要素，具有预测价值和临床适用性。

请引用本文：Qin LL, Zhang ZX, Wang JH, Shi JN, Shao X, Yang F, Chen M, Jiang TJ, Ge WJ. 慢性疲劳综合征免疫特征模型构建与验证：利用中医证候和证候要素增强评估。 J Integr Med. 2026; 电子预发表.

引言

肌痛性脑脊髓炎（ME）/慢性疲劳综合征（CFS）是一种长期临床综合征，其特征为休息后难以缓解的疲劳，并伴有低抵抗力、易感染病毒、淋巴结肿大、焦虑和抑郁、失眠、记忆力减退、肌肉酸痛等 [1]。CFS给患者的生活质量带来沉重负担，也可能造成巨大的经济负担。流行病学显示，全球ME/CFS发病率为0.2%至2.54%，女性发病率是男性的两倍 [2]。近期中国一项研究显示，CFS患病率高达12.54% [3]。自2019冠状病毒病疫情得到控制以来，越来越多的患者被发现出现与长新冠临床状况一致的症状，如疲劳和易感染，这些症状与CFS相似 [4], [5]。目前，CFS的发病机制尚不明确，学术界主要探讨疾病的免疫紊乱、神经内分泌紊乱、代谢紊乱、心理社会应激、遗传学等方面 [3]。

CFS患者存在免疫功能异常。研究表明，CFS患者的外周血淋巴细胞数量和比例降低，同时伴有免疫功能过度活跃 [6]。有趣的是，一项队列研究显示，CFS患者免疫功能显著下降，表现为T细胞、自然杀伤（NK）细胞、CD4⁺T细胞和CD4⁺/CD8⁺比值降低，以及CD8⁺T细胞水平升高；在这些患者中，免疫功能与症状严重程度密切相关 [7]。

免疫功能评估在临床医学中具有重要意义。近年来，随着对免疫系统认识的深入，研究人员认识到免疫功能需要针对多种指标进行评估。目前，已提出多种指标，包括T细胞和B细胞活性，以及CD4⁺T细胞和CD8⁺T细胞亚群的数量 [8], [9]。然而，这种免疫功能评估并未考虑年龄、性别和基础疾病等混杂因素 [10]。这种复杂的关系使得在不同年龄患者中难以应用统一的免疫评估标准。

在临床实践中，我们也发现CFS患者常常免疫功能低下，表现为反复感染和淋巴细胞数量或比例下降。在CFS症状较重的患者中，更可能出现免疫功能低下的这些症状。我们研究团队在之前的工作中发现，早期识别免疫功能下降并基于中医进行针对性治疗，可以缓解CFS患者的临床症状并降低反复感染的风险 [11]。因此，我们提出通过结合中医证候和证候要素与传统淋巴细胞计数方法，加强CFS患者的免疫功能评估。本研究旨在构建logistic回归和列线图模型，验证其可靠性和准确性，探索中医证候要素和一般信息作为免疫检测指标的可靠性，并为CFS患者免疫功能变化的早期临床指标检测提供方法。

章节摘要

样本量计算

对于logistic回归分析，样本量估算基于每个变量事件数（EPV）法 [12]。该经验法则规定，每个自变量的事件数（EPV值）应至少大于10。本研究纳入了27个候选因素，并将EPV扩大至15以提高结果的稳健性。因此，本研究至少需要纳入405例病例。考虑到样本数据缺失的可能性，我们增加了

CFS患者一般临床数据

本研究共纳入473名受试者，其中225例（47.6%）免疫功能低下，248例（52.4%）免疫功能正常。两组临床数据比较见表格2。研究流程见图表1。

自变量间的线性分析及共线性诊断

线性回归分析和共线性诊断结果显示，CD4⁺T细胞、CD8⁺T细胞、CD4⁺/CD8⁺在因变量中的方差膨胀因子（VIF）大于5，表明这三个指标之间存在强烈的多重共线性。由于T

讨论

近年来，研究人员一直在探索CFS的发病机制。在先前的研究中，尽管也考虑了免疫机制，但研究人员更关注基于疲劳症状的神经-内分泌-代谢方面 [18], [19]。然而，随着COVID-19大流行的结束以及CFS的随后上升，研究人员开始关注免疫功能。

免疫功能异常在CFS的病理生理中起重要作用。目前，研究结果主要集中在免疫

结论

总之，CFS患者的免疫缺陷受多种因素影响，其中一些可能是临床上有用的早期指标。结合风险因素构建列线图模型，对于早期干预患者、防止免疫功能下降具有重要的临床意义。未来应开展多中心大样本前瞻性研究，以进一步验证该模型的临床价值。

CRediT作者贡献声明

LLQ和ZXZ参与了研究的概念设计和构思，起草了手稿并批准了最终稿。JHW和JNS获取和分析了数据并对结果进行了可视化呈现。XS、FY、MC、TJJ和WJG参与了数据整理、图表准备和文章草稿的审阅。所有作者都对手稿的先前版本提出了意见。所有作者阅读并批准了最终版本及作者排序。

利益冲突声明

作者声明无利益冲突。

秦乐乐|张镇贤|王婧涵|石嘉宁|邵晓|杨帆|陈敏|蒋天钧|葛文进