Application of Logistic Regression and Decision Tree Model in Prediction of Adverse Reactions of Iodinated Contrast Medium
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摘要:
目的 采用Logistic回归与决策树模型分析碘造影剂（iodinated contrast medium，ICM）不良反应影响因素。 方法 不良反应组为2019年1月至2023年8月期间在云南省阜外心血管病医院行CT检查使用ICM并出现不良反应的患者129例，对照组为同期使用ICM未发生不良反应的患者135例，将单因素分析中有统计学意义的变量纳入多因素Logistic回归和决策树模型，提取引起不良反应的影响因素并进行分析。 结果 Logistic回归结果显示BMI、过敏史和肾功能不全是发生ICM不良反应的影响因素（P < 0.05），预测模型为Lggit（P） = 0.123×BMI+1.684×过敏史+2.551×肾功能不全−3.652；决策树分析筛选出3个风险变量，包括过敏史、肾功能不全和ICM种类，其中过敏史是最主要的影响因素。 结论 通过运用Logistic 回归和决策树模型预测不良反应的影响因素并将研究转变为了避免不良反应发生的主动预测，对患者安全用药有参考价值。 -
关键词:
- 碘造影剂 /
- 不良反应 /
- Logistic回归 /
- 决策树模型
Abstract:Objective Logistic regression and decision tree model were used to analyze the influencing factors of adverse reactions of iodine contrast agents. Methods The adverse reaction group consisted of 129 patients who underwent CT examination using ICM and had adverse reactions from January 2019 to August 2023 in Fuwai Yunnan Hospital. The control group consisted of 135 patients who did not have adverse reactions during the same period using ICM. The variables with statistical significance in the univariate analysis were incorporated into multi-factor Logistic regression and decision tree model to extract and analyze the influencing factors causing adverse reactions. Results Logistic regression showed that BMI, allergic history, and renal insufficiency were the influencing factors of ICM （P < 0.05）. The prediction model was: Lggit （P） = 0.123×BMI+1.684×allergy history + 2.551×renal insufficiency −3.652. Decision tree analysis screened out three risk variables, including allergy history, renal insufficiency and ICM type, among which allergy history was the most important influencing factor. Conclusion Logistic regression and the decision tree model can predict the influencing factors of adverse reactions and transform the study into an active prediction to avoid adverse reactions, it has reference value for the safe drug use of patients. -
Key words:
- Iodinated contrast medium /
- Adverse reactions /
- Logistic regression /
- Decision tree model
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近年来，随着对氧化还原类蛋白质翻译后修饰的深入研究，蛋白质巯基亚硝基化在细胞信号转导调控中的作用日益受到人们关注。病理状态下，由诱导型一氧化氮合酶（inducible nitric oxide synthase，iNOS）表达产生的高浓度一氧化氮（nitric oxide，NO）可引起区域相关蛋白质S-亚硝基化修饰，影响多种疾病的病理生理过程。研究表明，蛋白质S-亚硝基化在癌症的发生发展中扮演着重要作用，本文主要就其与消化道肿瘤相关进展作一综述。
1. NO的S-亚硝基化作用
NO是一种存在于细胞内和细胞外的信使，它可以通过介导靶细胞中的多种信号传导途径从而调节多种细胞功能，如免疫反应，炎症反应，细胞凋亡、增殖，神经信号传递等[1]。在哺乳动物细胞中，NO的主要来源是由三种亚型的一氧化氮合酶（nitric oxide synthase，NOS）所介导，分别是依赖经典cGMP信号通路的Ⅰ型神经元型一氧化氮合酶（neuronal nitric oxide synthase，nNOS）和Ⅲ型内皮型一氧化氮合酶（endothelial nitric oxide synthase，eNOS），而Ⅱ型诱导型一氧化氮合酶（iNOS）则是将炎症与癌症联系起来的关键作用酶。大量实验研究和基于人群的研究表明，慢性炎症在致癌中的作用越来越明显，特别是在癌促发和进展阶段[2-3]。例如肝、胆、胃、前列腺部癌和胰腺癌都与炎症有因果关系。炎症可诱导多种转录因子的异常激活，例如核因子-κB（nuclear factor-k-gene binding，NF-κB），激活蛋白1（activator protein-1，AP-1）和缺氧诱导因子-1α（hypoxia inducible factor 1，HIF-1α）等。iNOS是炎症的主要介质，它不依赖钙离子信号，在细胞静息状态下不表达或很少表达，在炎症或免疫反应过程中会通过巨噬细胞和上皮细胞释放大量NO，受炎症因子刺激或细胞应激后活化产生大量NO，NO进而氧化形成活性氮（reactive nitrogen species，RNS），通过诱导蛋白质翻译后S-亚硝基化修饰作用影响炎症和细胞凋亡[4]。细胞内高浓度的RNS会导致高浓度的S-亚硝基化蛋白，这个过程可以通过改变癌症发展过程中重要的靶标和途径来驱动癌变，其速度比健康组织要快的多[5]。相等浓度的NO和超氧化物会导致ONOO-的形成，而过量2至3倍的NO主要会导致三氧化二氮（N2O3）的形成，这被认为是细胞内微环境中的主要S-亚硝基化剂[4]。在已知的相关研究中，S-亚硝基化底物的数量达到3 000 多种，包括多种转录因子、代谢酶、氧化还原酶、蛋白激酶、离子通道、转运蛋白等，而其对底物特异性的因素之一就是NOS能与作为S-亚硝基化目标的蛋白质之间的相互作用[6]。
2. S-亚硝基化与消化系统肿瘤
2.1 胃癌
尽管胃癌的治疗在外科和新辅助化疗和单纯化疗方面取得了进展，但胃癌仍然是全球卫生系统的主要负担。炎症与癌症是相互作用的病理生理过程，胃癌发展的主要危险因素之一是幽门螺杆菌的感染，尽管胃黏膜会产生强烈的免疫反应，但它仍能存活下来，从而有利于从慢性胃炎到腺癌等疾病。沉默信息调节因子1（silent information regulator transcript 1，SIRT1）是一种依赖烟酰胺腺嘌呤二核苷酸（nicotinamide adenine dinucleotide，NAD+）辅酶的III型组蛋白去乙酰化酶，通过使细胞凋亡，DNA损伤修复以及代谢相关的各种蛋白质去乙酰化，成为各种病理生理过程的重要调节剂[7]。一方面，SIRT1可通过调节多种组蛋白去乙酰化以调节染色质功能，如组蛋白4赖氨酸4; 另一方面，SIRT1可通过去乙酰化作用调节非组蛋白生成，如转录因子p53、NF-κB、叉头框蛋白O（forkhead box protein O，FOXO）等，从而调控基因的表达[8-11]。SIRT1的过表达通常与不良预后相关[12]。胃上皮细胞暴露在幽门螺旋杆菌环境下会导致iNOS的产生，进而可能导致胃癌的基因改变，实验和临床证据表明，在胃癌患者第一次的内镜检查中显示出会有较高的iNOS表达[13]。SIRT1的S-亚硝基化作用，可通过iNOS调节合成的NO作用实现。亚硝基化的甘油醛-3-磷酸脱氢酶能够被转运到细胞核内与SIRT1相互作用，在一氧化氮合成酶的作用下将亚硝基传给SIRT1，使SIRT1的第387和390位半胱氨酸位点发生亚硝基化[14]。证据表明SIRT1激活剂作用的细胞表现为炎症反应减轻[15]。NF-κB是一种普遍存在的转录因子，主要由p65/p50亚基组成，对人类炎症和各种恶性肿瘤的发生起着至关重要的作用[16]。SIRT1的S-亚硝基化修饰可以抑制SIRT1活性，进而激活NF-κB[17]。肿瘤坏死因子α（tumor necrosis factor α，TNF-α）是具有多功能的炎症细胞因子，通过与受体相互作用，激活NF-κB，TNF-α诱导下游SIRT1蛋白与NF-κB的RelA/p65亚基相互作用，并通过在赖氨酸310处使RelA/p65去乙酰化来抑制转录[18-19]。用非甾体抗炎药治疗胃溃疡应激模型，在体内 S-亚硝基化 NF-κB p65 蛋白，抑制胃粘膜前列腺素E2（Prostaglandin E2，PGE2），显著增加了促炎细胞因子TNF-α水平。根据这些发现，可以得出结论：SIRT1抑制促炎信号传导，而这种信号通常在转化的癌细胞中被不适当地激活。因此，可以通过抑制异常激活的促炎信号来预防炎症相关的癌变。遗憾的是，目前缺乏相关蛋白质S-亚硝基化与胃癌发展的相关研究，有待进一步探究。
2.2 结直肠癌
一项纳入19例结直肠癌患者的临床研究中结果显示癌组织中的总S-亚硝基化水平显著高于相邻的正常组织[20]。在肠道中，iNOS活性的增加被认为是促炎的[21-22]。6-丙酮酰四氢蝶呤合成酶（6-pyruvoyl tetrahydropterin synthase deficiency，PTPS）是参与从头合成iNOS的必要辅助因子，在早期结直肠癌中高表达的 PTPS 在低氧条件下被腺苷酸活化蛋白激酶（AMP-activated protein kinase，AMPK）在 Thr 58 磷酸化，这种磷酸化促进PTPS与转化生长因子结合蛋白1（latent transforming growth factor β binding protein 1，LTBP1）的结合，并随后通过PTPS / iNOS / LTBP1 复合物中近端偶联 BH4 的产生来促进 iNOS 介导的 LTBP1 S-亚硝基化，LTBP1 S-亚硝基化导致蛋白酶体依赖性 LTBP1 蛋白降解，阻止了转化生长因子-β（transforming growth factor-β，TGF-β）的分泌和TGF-β诱导的肿瘤细胞生长停滞，并促进了早期结直肠肿瘤的发展[23]。当使用iNOS抑制剂1400 w时作用于结直肠癌细胞HT29和HCT116时，表现为抑制细胞增殖和迁移，同时使用1400 w和5氟尿嘧啶（5-fluorouracil，5-FU）能提高抗癌的增敏性[24]。有趣的是，在结直肠癌中，并非所有蛋白质的S-亚硝基化都能促进肿瘤的生长。微囊藻毒素-LR （microcystin-LR，MC-LR） 是一种蓝藻毒素，可启动正常细胞和肿瘤细胞的凋亡，当使用MC-LR处理结直肠癌SW480细胞72 h后，NO应激诱导糖酵解酶3-磷酸甘油醛脱氢酶（glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase，GAPDH）Cys150位点的 S-亚硝基化修饰，导致其与泛素连接酶 Siah1 结合后的核易位，核 GAPDH 可以促进核靶蛋白的降解，启动p53诱导的细胞死亡[25]。同样的研究结果，NO供体或iNOS过表达诱导结直肠癌细胞质中促凋亡刺激物死亡受体CD95的Cys199和Cys304的S-亚硝基化，促使肿瘤坏死因子受体Fas重新分布到脂筏，形成诱导死亡信号复合物，促进了结肠癌细胞的死亡，同时也发现Fas在对细胞凋亡不太敏感的结直肠癌细胞中的表达量通常比较低，因此Fas S-亚硝基化诱导剂能提高Fas的敏感性[26]。不同研究结果表明，在结直肠癌中，不同蛋白质的S-亚硝基化可以通过不同的通路促进或抑制癌症的发展。
2.3 肝细胞癌
人类的肝细胞癌（hepatocellular carcinoma，HCC）与iNOS的升高表达密切相关，S-亚硝基化的应激性增加促进了HCC的发生和进展。过去的研究中已经证明酒精和慢性肝炎是HCC的危险因素，实验研究发现，酒精喂养的小鼠蛋白质S-亚硝基化增加进而诱导HCC形成[27]。主要的脱亚硝基化酶，S-亚硝基谷胱甘肽还原酶（glutathione reductase，GSNOR）是一种无处不在的高度保守的酶，它的下调导致 S-亚硝基化蛋白的积累，可以防止过度的蛋白质S-亚硝基化，具有线粒体自噬降解能力，这与肿瘤的诱导和进展有关[28-31]。值得注意的是，GSNOR在大约50%的HCC患者中显著减少，在GSNOR−/−的小鼠极易感染和引发HCC[32]。在缺失GSNOR的小鼠经iNOS诱导后，可以致Parkin蛋白S-亚硝基化增加，进而促进肝癌的发展，可以通过iNOS抑制剂来预防由GSNOR缺乏引起的HCC[32-33]。在用一线靶向药索拉菲尼治疗HCC晚期患者时，检测到凋亡诱导受体Fas的S-亚硝基化降低，这也有助于减少肝癌细胞的生长[34]。同样的结果，O6-烷基鸟嘌呤-DNA烷基转移酶（O6-alkylguanine-DNA alkyltransferase，AGT）是参与 DNA 损伤反应的关键酶，在体外和体内均检测到AGT Cys145 处的 S-亚硝基化，促进了AGT 蛋白酶体降解以及致癌烷基鸟嘌呤的积累，从而促进HCC的发展[35]。但是，在HCC中，是否不同蛋白质的S-亚硝基化都具有促癌作用仍需进一步验证。
2.4 胰腺导管腺癌
胰腺导管腺癌（pancreatic ductal adenocarcinoma，PDAC）源于胰腺外分泌细胞，是最常见的胰腺癌亚型，占胰腺恶性病例的85%以上[36]。PDAC中iNOS、eNOS和nNOS的表达明显增加，在这项研究中，通过特定部位的蛋白质组学，在PDAC患者癌组织和胰腺导管腺癌PANC-1细胞中发现的S-亚硝基化蛋白数量比相邻的非癌组织多，还表明在相邻的非癌组织中，S-亚硝基化蛋白主要与基本生物过程相关，如原细胞代谢、生物质量调节、应激和刺激反应、催化过程、氧化和减少、继发代谢和转化启动，但在PDAC组织和PANC-1细胞中，S-亚硝基化蛋白在细胞周期、细胞分裂、细胞运动等癌症的启动、发展和转移过程中扮演着重要的角色，这些过程都与肿瘤形成有关[37]。在进行KEGG通路数据库分析表明，胰腺癌通路的成分被广泛S-亚硝基化，如细胞分裂周期蛋白42（cell division cycle 42，CDC42），转录激活因子1（activator of transcription 1，STAT1）， Ras相关C3肉毒菌素物底物1（ras-related C3 botulinum toxin，Rac1），Ras相关C3肉毒菌素物底物2（ras-related C3 botulinum toxin，Rac2）和信号传导与转录激活因子3（activator of transcription 3，STAT3）[37]。此外，NOS抑制剂显著抑制了PANC-1细胞中的STAT3 S-硝基化，导致STAT3磷酸化和PANC-1细胞存活率显著提高，表明蛋白质S-亚硝基化在PDAC发育中的重要作用[37]。在这项研究中，STAT3被确定为胰腺癌背景下的S-亚硝基化蛋白，NOS抑制剂STAT3 S-硝基化减少，STAT3磷酸化和胰腺癌细胞存活率升高，进一步表明S-亚硝基化在PDAC发病机理中的重要作用[37]。在PDAC中，蛋白质的S-亚硝基化可以促进癌细胞的增殖。
3. 小结
综上所述，各种证据表明，蛋白质的S-亚硝基化广泛参与了消化道系统肿瘤的发生发展与耐药过程，不同蛋白质在S-亚硝基化后会发生功能获得或功能丧失的修饰，与肿瘤的发生发展以及耐药相关。考虑在疾病炎症阶段检测不同癌症蛋白质表达，干预其S-亚硝基化状态，会更有利于降低癌症的发生率，对于已经发展为肿瘤的患者对相关蛋白S-亚硝基化修饰进行干预，为肿瘤治疗提供新的靶点并且可以延缓患者对肿瘤药物的耐药性。尽管如此，考虑到S-亚硝基化在不同癌症类型中的众多靶点，且目前相关研究并不多，用于操纵该过程以获得治疗效果的方法有很多种，探索蛋白质S-亚硝基化在不同肿瘤微环境中不尽相同的作用使其具体分子机制仍待深入探讨，有望为癌症患者的临床治疗及预防开辟新路径。
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表 1 不良反应组与对照组单因素分析结果[n（%）/M（P25，P75）]
Table 1. Results of one-way analysis of variance between adverse reaction group and control group [n（%）/M（P25，P75）]
变量 n 不良反应组（n = 129） 对照组（n = 135） χ2/Z P 性别 男 161 76（58.9） 85（63.0） 0.454 0.500 女 103 53（41.1） 50（37.0） 年龄（岁） 264 53（43，66） 55（46，67） 0.326 0.568 BMI（kg/m2） 259 24.49（22.14，26.57） 23.12（20.05，25.32） 12.107 0.001* 血钾（mmol/L） 261 4.03（3.80，4.26） 4.07（3.85，4.30） 1.493 0.222 肌酐（μmol/L） 260 75.8（61.5，90.4） 73.4（59.8，87.9） 0.956 0.328 用药时间 第一季度 37 16（12.40） 21（15.56）
7.725
0.052第二季度 66 25（19.38） 41（30.37） 第三季度 89 53（41.09） 36（26.67） 第四季度 72 35（27.13） 37（27.41） ICM种类 碘海醇 145 61（47.29） 84（62.22）
16.973
0.001*碘克沙醇 20 13（10.08） 7（5.19） 碘帕醇 45 17（13.18） 28（20.74） 碘普罗胺 54 38（29.46） 16（11.85） 过敏史 有 62 48（37.21） 14（10.37） 26.443 < 0.001* 无 202 81（62.79） 121（89.63） 吸烟史 有 105 51（39.53） 54（40.0） 0.006 0.938 无 159 78（60.47） 81（60.0） 饮酒史 有 60 32（24.81） 28（20.74） 无 204 97（75.19） 107（79.26） 高血压 有 138 75（58.14） 63（46.67） 3.480 0.062 无 126 54（41.86） 72（53.33） 糖尿病 有 43 16（12.40） 27（20.0） 无 221 113（87.60） 108（80.0） 高血脂 有 129 65（50.39） 64（47.41） 0.234 0.628 无 135 64（49.61） 71（52.59） 冠脉疾病 无 132 69（53.49） 63（46.67） 1.228 0.268 有 132 60（46.51） 72（53.33） 高尿酸血症 有 73 36（27.91） 37（27.41） 0.008 0.928 无 191 93（72.09） 98（72.59） 肝功能不全 有 2 2（1.55） 0（0） 2.109 0.146 无 262 127（98.45） 135（100） 肾功能不全 有 12 11（8.53） 1（0.74） 9.218 0.002* 无 252 118（91.47） 134（99.26） 合用阿司匹林 有 101 43（33.33） 58（42.96） 2.590 0.108 无 163 86（66.67） 77（57.04） 合用α受体阻断剂 有 4 4（3.10） 0（0） 4.250 0.039* 无 260 125（96.90） 135（100） 合用β受体阻滞剂 有 95 41（31.78） 54（40） 1.934 0.164 无 169 88（68.22） 81（60） 合用ACEI/ARB 有 76 33（25.58） 43（31.85） 1.265 0.261 无 188 96（74.42） 92（68.15） *P < 0.05。 
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表 2 ICM不良反应的变量赋值
Table 2. Variable assignment of ICM adverse reactions
自变量 赋值方式 ICM种类 碘海醇 = 1，碘克沙醇 = 2，碘帕醇 = 3，碘普罗胺 = 4 过敏史 否 = 0，是 = 1 肾功能不全 否 = 0，是 = 1
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表 3 多因素Logistic回归分析
Table 3. Multivariate Logistic regression analysis
变量 β S.E. Waldχ2 P OR 95%CI BMI 0.123 0.040 9.595 0.002* 1.131 1.046～1.223 ICM种类 0.107 0.121 0.782 0.377 1.113 0.878～1.412 过敏史 1.684 0.354 22.575 < 0.001* 5.387 2.689～10.791 肾功能不全 2.551 1.081 5.571 0.018* 12.822 1.541～106.664 常量 −3.652 0.897 16.570 < 0.001* 0.026 − *P < 0.05。
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