《Journal of Clinical Medicine》：Risk Factors for Human Papillomavirus Positivity in a Tertiary Care Center: A Case–Control Study Incorporating Genotype Distribution, Co-Infection Patterns, and Quantitative Viral Load Analysis
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背景/目的：人乳头瘤病毒(HPV)是宫颈癌和肛门生殖器恶性肿瘤的主要原因，然而在三级医疗转诊中，其临床表现、基因型分布、共感染模式和病毒载量的特征尚不明确。本研究旨在确定HPV阳性的预测因素，并描述该背景下的基因型、共感染和相对病毒拷贝数(Cq值)。方法：一项
背景/目的：人乳头瘤病毒(HPV)是宫颈癌和肛门生殖器恶性肿瘤的主要原因，然而在三级医疗转诊中，其临床表现、基因型分布、共感染模式和病毒载量的特征尚不明确。本研究旨在确定HPV阳性的预测因素，并描述该背景下的基因型、共感染和相对病毒拷贝数(Cq值)。方法：一项回顾性病例对照研究纳入234例患者(97例HPV阳性，137例HPV阴性)，于2025年1月至12月在三级医疗医院使用37基因型qPCR平台。记录人口统计学数据、临床诊断类别、基因型谱、共感染模式和循环阈值(Cq)值，并采用多变量逻辑回归确定HPV阳性的独立预测因素。结果：HPV阳性率为41.5%(97/234)。仅临床诊断类别独立预测HPV状态。与非特异性表现相比，肛门生殖器或病毒疣患者(调整后优势比：4.25；95%置信区间：1.49–12.14；p=0.007)和阴道或外阴炎症患者(调整后优势比：2.08；95%置信区间：1.19–3.63；p=0.010)的阳性几率更高。高风险基因型是检测到的第二常见类别(占检测结果的40.00%)，仅次于低风险基因型(48.21%)，其中HPV-16在高风险类型中居首。共感染发生在44.3%的HPV阳性患者中，主要涉及混合风险基因型。肛门生殖器疣患者的Cq值低于尿路主诉患者(p=0.011)，反映每拭子相对病毒拷贝数更高。结论：HPV阳性和相对病毒拷贝数(由Cq值近似)与临床表现的关联比与人口统计学背景更紧密。低风险和高风险基因型的优势以及混合风险共感染的流行性与队列的症状特征一致。这些发现支持在三级医疗背景下，结合临床表现和扩展基因分型及相对病毒拷贝数定量来解释HPV结果。
**论文解读：三级医疗中心人乳头瘤病毒阳性的危险因素、基因型分布、共感染模式及定量病毒载量分析**
**研究背景与问题**
人乳头瘤病毒(HPV)是全球最常见的性传播感染，也是宫颈癌和肛门生殖器恶性肿瘤的主要病因。尽管HPV感染在普通人群中已有广泛研究，但三级医疗转诊中心中HPV阳性的临床预测因素、基因型分布、共感染模式及定量病毒载量特征仍不明确。现有研究多集中于单一因素分析，如基因型频率或人口学风险因素，缺乏同时调整临床和人口学变量的病例对照研究。此外，土耳其地区的研究多限于女性筛查人群，未涵盖混合性别三级医疗队列，且未整合定量病毒载量数据。因此，研究人员开展这项回顾性病例对照研究，旨在：(i)通过多变量逻辑回归识别HPV阳性的独立临床和人口学预测因素；(ii)使用37基因型定量PCR平台描述混合性别三级医疗队列的完整基因型分布和风险类别谱；(iii)描述共感染模式并评估共感染是否与更高的相对病毒拷贝数相关；(iv)探索12个月观察窗口内的月度分布趋势。该论文发表在《Journal of Clinical Medicine》。
**主要技术方法**
本研究为回顾性病例对照研究，样本来源于伊斯坦布尔阿特拉斯大学医院(一家三级医疗转诊中心)，纳入2025年1月至12月期间接受HPV核酸检测的234例患者(97例HPV阳性，137例HPV阴性)。主要技术方法包括：使用Bio-Speedy? GHPV-L Genotyping qPCR Panel进行37种基因型的实时定量PCR检测，同时检测人类内参以验证标本质量；通过Cq值近似相对病毒拷贝数(每拭子)；采用多变量逻辑回归分析HPV阳性的独立预测因素；使用Kruskal-Wallis检验和Mann-Whitney U检验比较不同亚组的Cq值；通过Cochran-Armitage趋势检验分析月度HPV阳性率的时间趋势。标本类型包括宫颈、阴道和阴茎拭子，但未记录为离散变量。
**研究结果**
**3.1 基线特征**
234例患者中，HPV阳性组和阴性组在年龄、性别和地理起源上无显著差异。平均年龄分别为37.52岁和37.91岁(p=0.662)；女性占比分别为83.5%和85.4%(p=0.832)；土耳其出生者占比分别为92.8%和96.4%(p=0.243)。然而，临床诊断类别分布存在显著差异(p=0.015)：阴道和外阴炎症(Group 3)在两组中最常见，但肛门生殖器或病毒疣(Group 2)在HPV阳性组中更常见(12.4% vs. 4.4%)，而非特异性主诉(Group 5)在HPV阴性组中比例更高(45.3% vs. 28.9%)。
**3.2 HPV基因型分布与相对病毒拷贝数**
97例HPV阳性患者共检测到195个基因型检测结果，涵盖32种HPV类型。按国际癌症研究机构(IARC)分类，高风险基因型(HR-HPV；IARC Group 1)占40.00%的检测结果，低风险基因型(LR-HPV；IARC Group 3)占48.21%，可能/可能高风险基因型(pHR-HPV；IARC Groups 2A/2B)占11.79%。HPV-16是最常见的HR类型(7.69%的检测结果；15.46%的患者)，HPV-6是最常见的LR类型(9.74%的患者)。Cq值(越低表示病毒拷贝数越高)在HR-HPV组中数值最低(均值19.81)，但各组间差异无统计学意义(p=0.507)。
**3.3 共感染模式**
共感染(≥2种基因型)在43例患者(44.33%)中观察到，最常见的模式是两种基因型(19.59%)。共感染患者与单一基因型患者的Cq值无显著差异(p=0.424)。按最高风险类别分类，共感染患者中混合风险共感染(涉及多个风险类别)最常见(32.99%)，而纯HR-HPV共感染仅占4.12%，纯LR-HPV共感染占7.22%。风险类别分布在单基因型和共感染患者间存在显著差异(χ2=18.82, p=0.0001)。
**3.4 相对病毒拷贝数分析**
Cq值在HPV风险类别间无显著差异(Kruskal-Wallis H=1.360, p=0.507)。但在临床诊断类别间存在显著差异(H=10.519, p=0.033)：肛门生殖器或病毒疣(Group 2)患者的Cq值(均值16.08)显著低于膀胱炎或尿路感染(Group 4)患者(均值24.24)(Bonferroni校正后p=0.011)。然而，当分析仅限于女性患者时，此差异不再显著(p=0.057)，提示标本位点异质性的影响。Cq值与年龄、性别、共感染状态或共感染基因型数量均无显著关联。
**3.5 HPV阳性的预测因素**
单变量逻辑回归显示，年龄、性别和地理起源与HPV阳性无显著关联。临床诊断类别中，Group 2(肛门生殖器或病毒疣)和Group 3(阴道或外阴炎症)是显著预测因素(OR分别为4.429和2.166)。多变量逻辑回归后，两者均保留：Group 2的调整后优势比为4.25(95% CI: 1.49–12.14, p=0.007)，Group 3的调整后优势比为2.08(95% CI: 1.19–3.63, p=0.010)。模型整体显著(似然比检验p=0.003)，但Nagelkerke R2仅为0.066，AUC为0.615，表明解释力有限。
**3.6 月度分布与时间趋势**
整体HPV阳性率为41.5%。月度阳性率在6月(63.6%)、9月(57.1%)和7月(55.6%)较高，12月最低(24.0%)。但Cochran-Armitage趋势检验显示无显著方向性趋势(Z=-1.076, p=0.282)。
**讨论与结论**
讨论部分指出，临床诊断类别是HPV阳性的唯一独立预测因素，而年龄、性别和地理起源无显著关联，这反映了三级医疗转诊人群的流行病学特征压缩——患者因临床怀疑HPV相关疾病而就诊，人口学变异减少。模型解释力弱(93.4%的方差未解释)提示未测量的行为、免疫和性行为因素(如性伴侣数量、吸烟、HPV疫苗接种史)是重要混杂因素。基因型分布以低风险类型为主，与队列的症状特征一致；共感染率(44.33%)高于筛查人群，且混合风险共感染占主导。Cq值在临床诊断类别间的差异受标本位点异质性影响，应视为探索性结果。
**研究结论翻译**：
本研究使用37基因型实时定量PCR平台，在三级医疗转诊人群中检查了HPV阳性、基因型分布、共感染模式和定量病毒载量。在所有分析中，临床表现背景显示出与HPV阳性具有统计学显著但数量上适度的关联，并且在可用机构数据的限制下，比传统人口学风险因素更一致地与感染模式相关。需要强调的是，研究人群来自单一三级转诊中心，因此不代表一般人群。观察到的41.5%的HPV阳性率、基因型分布和共感染率不应被解释为人群水平患病率估计；这些数字可能受到转诊偏倚的影响，因为到达三级诊断平台的患者比未选择的社区成员更有可能出现症状、携带既往异常结果或表现为已建立的肛门生殖器病理。多变量分析中，临床诊断类别是HPV阳性的唯一独立预测因素。肛门生殖器疣或外阴阴道炎症患者的阳性几率显著更高，而年龄、性别和地理起源无有意义关联。这很可能反映了三级医疗环境中发生的流行病学压缩，其中患者已因临床怀疑HPV相关疾病而被选择，压缩了通常在社区队列中驱动风险因素关联的人口学变异。模型的适度判别能力表明，未测量的行为和免疫学变量仍为此人群阳性率的重要贡献者。基因型分布以高风险和低风险类型为主，HPV-16在高风险基因型中领先，反映了队列的症状组成，并不代表对既定区域模式的偏离。44.33%的共感染率，以混合风险谱为主且纯粹高风险共感染罕见，表明在此背景下致癌基因型很少单独发生。相对病毒拷贝数(由未标准化Cq值近似)似乎与临床表现类别关联更紧密，而非风险类别、共感染状态或患者人口学特征——这一发现虽为探索性(因缺乏细胞DNA标准化)，但表明采样时病灶的解剖部位和生物活性可能是可测量病毒拷贝数的更有信息量的决定因素，而非仅靠基因型风险类别或人口学特征。这些发现对在三级医疗环境中如何解释来自常规诊断平台的基于Cq的数据具有实际意义，因为标本异质性和临床多样性限制了未标准化病毒拷贝数估计的可比性。这些结果表明，三级医疗环境中的HPV诊断实践应受临床表现表型指导，而非仅来自筛查人群的风险谱。扩展基因分型结合定量病毒载量评估可提供超越单纯阳性结果的有意义诊断信息，尤其在有症状患者和混合风险共感染患者中。本队列中观察到的基因型分布以高风险和低风险类型为主，具有高比例共感染和混合风险谱，可能不同于基于人群的宫颈筛查项目报告的分布，这反映了有症状转诊人群的临床表现表型而非社区水平流行病学。临床医生和公共卫生从业者应谨慎将这些发现外推至三级医疗转诊背景之外。需要纳入行为风险数据、疫苗接种史和组织病理学随访的前瞻性研究来阐明此处描述的感染谱的临床意义和进展风险。
