中国北方地区地中海贫血特征携带者的遗传与临床特征及基于LASSO回归模型鉴别其与缺铁性贫血的研究

《JOURNAL OF CLINICAL LABORATORY ANALYSIS》：Genetic and Clinical Characteristics of Thalassemia Trait and Construction of LASSO-Based Model for Its Differentiating From Iron Deficiency Anemia in Northern China

　　

背景：地中海贫血特征（thalassemia trait, TT）和缺铁性贫血（iron deficiency anemia, IDA）是小细胞低色素性贫血（microcytic hypochromic anemia, MHA）最常见的病因，在临床实践中难以鉴别。关于中国北方地区TT的遗传和临床特征数据仍不充分，凸显了为该区域人群开发快速高效诊断策略的迫切需求。 方法：这项回顾性研究纳入来自中国北方的482例TT患者和640例IDA患者。通过多色探针熔解曲线分析（multicolor probe melting curve analysis, MMCA）检测27种α-和β-TT突变，并经Sanger测序进一步确认。构建了一个基于常规血液学指标的LASSO回归模型并进行验证。将该模型的诊断效能与其他指标（Mentzer指数、Shine and Lal指数和Green and King指数）进行比较。 结果：共鉴定出482例TT突变病例。β-TT突变最为常见（n=261, 54.15%），其次为α-TT突变（n=209, 43.36%）和α+β复合TT突变（n=12, 2.49%）。其中，检测到8种α-TT基因型、11种β-TT基因型和8种α+β复合基因型突变。对于α-TT，最主要的基因型为αSEA/αα（77.0%），其次是α3.7/αα（14.3%）、αSEA/α3.7（3.3%）和罕见的HKαα（1.0%）。β-TT突变中三种最常见的基因型为HBB:c.316_197C>T杂合子（het）（35.2%）、HBB:c.124_127delTTCT het（29.5%）和HBB:c.52A>T het（23.4%）。α-TT轻型（33.82%）和β-TT轻型（53.94%）构成了主要表型。基于红细胞计数（RBC）、平均红细胞体积（MCV）、平均红细胞血红蛋白浓度（MCHC）和红细胞分布宽度标准差（RDW-SD）的LASSO列线图取得了良好的区分性能（AUC=0.94，灵敏度=90.0%，特异度=91.8%），显示出优于其他指数的诊断效能。 结论：该研究揭示了中国北方地区以β-TT为主的独特基因型谱，并提供了一个简便、适合区域特点的模型，作为临床实践中鉴别TT与IDA的潜在工具。

一、研究背景与目的

地中海贫血特征（thalassemia trait, TT）与缺铁性贫血（iron deficiency anemia, IDA）是临床上导致小细胞低色素性贫血（microcytic hypochromic anemia, MHA）最常见的两种病因。尽管两者临床表现相似，但其治疗策略截然不同：对TT患者进行不必要的补铁可能导致铁过载，而IDA患者若延误补铁则影响预后。因此，准确、及时地鉴别二者至关重要。传统鉴别方法依赖血常规、血红蛋白电泳、铁代谢指标及基因检测，但这些手段或需频繁采血、成本高昂、周转时间长，或对设备和专业人员要求高，难以在基层推广。既往研究认为TT主要高发于中国南方，而北方地区的遗传与临床特征数据十分有限。此外，现有经典鉴别指数（如Mentzer指数等）在不同人群中表现不稳定，缺乏针对中国北方人群的特异性工具。因此，有必要系统调查北方地区TT的遗传特征，并建立一种基于常规血常规参数的、简便有效的鉴别模型。

二、研究方法概述

该研究为一项回顾性观察研究，连续纳入2023年1月至2025年12月于北京大学人民医院诊断为MHA的患者。最终入组482例TT携带者和640例IDA患者，并通过年龄和性别1:1匹配得到446对TT-IDA配对样本，按7:3比例随机分为训练集（312对）和内部测试集（134对）。关键技术方法包括：采用多色探针熔解曲线分析（multicolor probe melting curve analysis, MMCA）检测27种中国人群常见α-和β-TT突变，并以Sanger测序验证；通过单变量逻辑回归筛选与TT相关的血常规参数，再经LASSO回归（最小绝对值收缩和选择算子回归）进行变量选择与多重共线性控制；基于所选变量构建多变量逻辑回归模型并以列线图（nomogram）可视化；通过受试者工作特征曲线下面积（area under the curve, AUC）、校准曲线和决策曲线分析评估模型性能，并与Mentzer、Shine and Lal、Green and King三种经典指数进行比较。

三、研究结果

3.1 TT患者的遗传与临床特征

MMCA筛查结果显示，在482例TT患者中，β-TT突变最为常见（261例，54.15%），其次为α-TT突变（209例，43.36%），α+β复合TT突变12例（2.49%）。α-TT中检测到8种基因型，最主要的是α^SEA/αα（77.0%），其次为α^3.7/αα（14.3%）和α^SEA/α^3.7（3.3%），还发现2例HKαα罕见变异。β-TT中检测到11种基因型，前三位分别为HBB:c.316_197C>T杂合子（het）（35.2%）、HBB:c.124_127delTTCT het（29.5%）和HBB:c.52A>T het（23.4%）。所有TT突变均为杂合子，未检出纯合子。临床表型方面，α-TT轻型（163例，33.82%）和β-TT轻型（260例，53.94%）占主导地位，另发现9例（1.87%）血红蛋白H病（hemoglobin H disease）。

3.2 模型构建基线特征

经1:1匹配后，共纳入446例TT和446例IDA患者。与IDA组相比，TT组的红细胞计数（red blood cell count, RBC）、血红蛋白（hemoglobin, Hb）、血细胞比容（hematocrit, HCT）和平均红细胞血红蛋白浓度（mean corpuscular hemoglobin concentration, MCHC）显著升高，而平均红细胞体积（mean corpuscular volume, MCV）、红细胞分布宽度变异系数（red blood cell distribution width coefficient of variation, RDW-CV）和红细胞分布宽度标准差（red blood cell distribution width standard deviation, RDW-SD）显著降低。

3.3 变量筛选、模型构建与内部验证

单变量逻辑回归显示，RBC、HCT、MCHC和Hb与TT呈正相关，而RDW-SD、RDW-CV和MCV呈负相关（均p<0.001）。经LASSO回归（λ.1se=0.022）筛选，最终保留RBC、MCV、MCHC和RDW-SD四个预测因子。多变量逻辑回归表明，RBC（比值比OR=2.781）和MCHC（OR=1.195）是TT的正向独立预测因子，MCV（OR=0.825）和RDW-SD（OR=0.911）是负向独立预测因子。基于此构建的列线图在训练集中AUC为0.959（95%CI: 0.944–0.974），在测试集中AUC为0.941（95%CI: 0.909–0.973）。校准曲线显示预测概率与实际观测值吻合良好（平均绝对误差0.033），决策曲线分析也证实了其正向净获益。

3.4 与其他指数的比较

在测试集中，该LASSO列线图以最优截断值0.55取得AUC为0.94、灵敏度90.0%、特异度91.8%、准确率90.1%，约登指数0.81，均优于Mentzer指数（AUC=0.84）、Shine and Lal指数（AUC=0.61）和Green and King指数（AUC=0.88）。值得注意的是，Shine and Lal指数虽灵敏度高（93.3%）但特异度极低（12.7%），Green and King指数在其传统截断值下特异度为0。

四、讨论与结论

讨论部分指出，该研究发现中国北方地区TT呈现以β-TT为主的基因型谱，这与南方以α-TT为主的模式显著不同，可能归因于历史流行和人口迁移。虽然北方常见的三种β-TT突变与南方共有，但相对频率存在差异，进一步证实了TT等位基因频率分布的区域异质性。研究中发现的HKαα罕见变异（占α-TT的1.0%）也提示即使在传统低流行区也需要全面的分子筛查。基于此遗传复杂性，研究人员构建了针对北方人群的LASSO列线图，其鉴别效能优于经典指数，且避免了固定阈值跨人群应用的不稳定性。讨论也指出了研究的局限性：单中心小样本、缺乏外部验证、对象主要为汉族成人、在边缘血常规病例中区分能力可能下降、排除了合并其他血液病的患者等。结论总结如下：本研究提供了中国北方地区TT遗传特征的新见解，并提出了一个简便、有效且适合区域的诊断列线图用于鉴别TT与IDA。通过整合人群特异性遗传数据与易获取的临床血常规参数，该研究成果为改善中国北方地区贫血的诊断和治疗提供了实用工具，并强调了根据区域和人口背景定制诊断模型的重要性。