基于microRNAs肺结核诊断模型的构建及在肺结核诊断中的价值研究

发布时间：2017-08-12 10:18

  本文关键词：基于microRNAs肺结核诊断模型的构建及在肺结核诊断中的价值研究

  更多相关文章： 微小RNA 结核 肺 诊断 标记物

【摘要】：背景与目的肺结核(pulmonary tuberculosis,PTB)的快速准确诊断对结核病(tuberculosis,TB)防治工作至为关键,然而该问题至今仍然困扰着临床医务工作者。当前PTB的诊断策略是结合患者临床表现、影像学资料以及实验室检查结果等综合作出判断,但是现阶段PTB的实验室诊断方法尚存在着局限性,传统微生物学方法如抗酸染色法、分离培养法是当前实验室检验的主要手段,但存在着阳性率较低,或检测周期长等缺陷;现代分子生物学方法如Xpert MTB/RIF法虽提高了诊断的阳性率,实现了对结核杆菌的快速检测,但对仪器设备要求高、费用昂贵等。另外,PTB的临床表现及影像学结果缺乏特异性,常常难以对肺结核与其他肺部疾病如肺炎及肺癌等作出鉴别诊断,因此研究者们一直在寻求更为理想的PTB诊断方法。micro RNA(mi RNA)与疾病发生发展密切相关,已作为肿瘤等疾病的诊断指标,为PTB实验室诊断提供了一种新的思路。多项研究证据显示TB患者体内存在着mi RNAs表达失调,表达变化的mi RNAs可用于PTB的辅助诊断。然而,现阶段对mi RNAs诊断PTB的研究更多的还只是停留在筛选诊断指标的层面上,有必要在此基础上继续进行深入研究与探索。本研究即在现有研究资料的基础上,选取多种已报道过的可用作PTB诊断标记物的mi RNAs,以qRT-PCR技术检测并进行筛选,通过logistic回归分析获得回归方程,并进一步采用独立样本验证该方程的诊断效能,旨在建立一个基于mi RNAs的PTB诊断模型,以期能够对现有的PTB诊断方法进行有效补充。方法实验分为4组:健康组、肺炎组、肺癌组和PTB组,实验设计为三大部分:mi RNAs筛选、诊断模型构建和诊断模型验证。(1)miRNAs筛选:共纳入研究对象178例,其中PTB组70例,健康组、肺炎组和肺癌组各36例。首先选取8种文献已报道过的在PTB患者中存在异常表达的mi RNAs,以qRT-PCR技术检测它们在178例研究对象中的表达水平;然后对检测结果进行数据处理和统计学分析,选取符合筛选标准的mi RNAs进入后续研究。(2)诊断模型构建:应用mi RNAs筛选阶段的检测数据,对符合筛选标准的mirnas进行多因素logistic回归分析,采用向前逐步法筛选变量,建立回归方程,并以roc曲线分析评价该方程的诊断效能。(3)诊断模型验证:为更准确评价所构建模型的诊断效能,采用独立样本进行roc曲线分析验证,此阶段纳入共研究对象200例,其中ptb组80例,健康组、肺炎组和肺癌组各40例。结果1.mirnas筛选:筛选标准为ptb组与肺炎组、肺癌组及健康组分别进行两两比较,三对比较中至少有一对满足mirna表达水平有差异且相对变化倍数≥2或≤0.5。8种mirnas(mir-21、mir-29a、mir-101、mir-146a、mir-223、mir-361-5p、mir-378和mir-424)中,mir-29a的表达水平差异虽有统计学意义,但因其在有表达差异的一对比较(ptb组vs肺炎组)中表达水平的变化倍数为0.7,不符合筛选标准而被排除,剩余7种mirnas均符合实验要求。2.诊断模型构建:采用向前逐步法:似然比法筛选变量,成功构建了基于3种mirnas(mir-101、mir-223和mir-424)的诊断模型,其余4种mirnas被剔除。应用mirnas筛选阶段数据,roc曲线分析证实了该模型对ptb具有良好的诊断效能,auc=0.92,95%ci:0.87~0.95,诊断灵敏性为90.0%,特异性为84.3%。3.诊断模型验证:采用独立样本,roc曲线分析证实了该模型对ptb具有良好的诊断效能,auc=0.89,95%ci:0.84~0.93,诊断灵敏性为86.3%,特异性为80.8%。考虑到临床上ptb经常要与肺炎和肺癌进行鉴别,我们也分析了该模型对ptb与上述两种疾病的鉴别能力。结果显示:与肺炎鉴别,auc=0.91,95%ci:0.86~0.96,诊断灵敏性为90.0%,特异性为80.0%;与肺癌鉴别,auc=0.92,95%ci:0.86~0.96,诊断灵敏性为88.8%,特异性为85.0%。结论1.在文献调研基础上选择了8种mirnas进行研究,经qrt-pcr技术检测,7种mirnas(mir-21、mir-101、mir-146a、mir-223、mir-361-5p、mir-378和mir-424)在肺结核、肺炎和肺部肿瘤组中差异明显,确定该7种mirnas进入后续研究。2.对7种候选mirnas(mir-21、mir-101、mir-146a、mir-223、mir-361-5p、mir-378和mir-424)进行多因素logistic回归分析,构建成功了一个基于3种mirnas即mir-101、mir-223和mir-424的诊断模型:logit(患ptb概率p)=6.214-1.480*(mir-101)-0.002*(mir-223)-0.051*(mir-424)。该诊断模型对肺结核的诊断效能为:auc=0.92,95%ci:0.87~0.95,诊断灵敏性为90.0%,特异性为84.3%。3.采用独立样本(PTB组80例,健康组、肺炎组和肺癌组各40例)经ROC曲线验证,证实该模型对PTB具有潜在的诊断价值:AUC=0.89,95%CI:0.84~0.93,诊断灵敏性为86.3%,特异性为80.8%。
【关键词】：微小RNA 结核 肺 诊断 标记物
【学位授予单位】：第三军医大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R521;R440
【目录】：

• 缩略语表4-6
• 英文摘要6-9
• 中文摘要9-12
• 1. 前言12-14
• 2. 材料和方法14-21
• 3. 结果21-30
• 4. 讨论30-34
• 全文结论34-35
• 参考文献35-41
• 文献综述 micro RNA:潜在的诊断结核病的新型生物标记物41-56
• 参考文献50-56
• 攻读硕士学位期间发表的文章56-57
• 致谢57

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本文编号：661085