骨髓移植后中枢神经系统特发性炎性脱髓鞘的预后预测装置、系统及其应用

摘要

本发明涉及一种恶性血液病患者半相合异基因造血干细胞移植后发生中枢神经系统特发性免疫性脱髓鞘疾病的预后预测装置、系统及其应用。通过获取患者诊断CNS IIDD时记录或复诊时回顾诊断CNS IIDD时的脊髓受累情况，测量或回顾诊断CNS IIDD时的CMV感染情况、EBV感染情况和IgG‑syn，利用haplo‑HSCT后CNS IIDD患者死亡风险的预测装置判断haplo‑HSCT后CNS IIDD患者发生死亡的风险，CNS IIDD患者的CELS积分越大，说明该CNS IIDD患者发生死亡的风险越大。本发明开发并验证了用于haplo‑HSCT后CNS IIDD患者死亡风险的CELS积分模型，仅需通过病史询问、病毒检测、脑脊液检测就能够早期识别高风险患者、提供及时的治疗。

说明书

技术领域

本发明涉及一种恶性血液病患者半相合异基因造血干细胞移植后发生中枢神经系统特发性免疫性脱髓鞘疾病的预后预测装置、系统及其应用。

背景技术

异基因造血干细胞移植(allo-HSCT)仍然是血液恶性肿瘤的主要治疗方法。此外，自2013年以来，单倍体相合造血干细胞移植(haplo-HSCT)已成为最大的供体来源，占allo-HSCT的59.4％。然而，haplo-HSCT的广泛使用导致了越来越多的并发症，如神经系统并发症(NCs)。NCs是骨髓移植相关死亡的重要原因，发病率为8.9％-65％，死亡率为4.7％-50％。

中枢神经系统的特发性炎性脱髓鞘疾病(IIDD)在haplo-HSCT后越来越被认为是NCs。中枢神经系统IIDD代表一系列中枢神经系统疾病，可根据严重程度、临床病程和病变部位以及影像学、实验室和病理学结果加以区分。该系列疾病的主要特征是中枢神经系统脱髓鞘，尤其是脑。IIDD的主要类型包括多发性硬化症(MS)，视神经脊髓炎(NMO)和急性播散性脑脊髓炎(ADEM)。除这些疾病外，IIDD还包含多发性硬化症变异体，包括Schilder病、Marburg变异体、Balo向心性硬化症(BCS)和儿童发病多发性硬化症(POMS)，这些疾病的总体预后比典型MS差。

我们之前的研究估计allo-HSCT后CNS IIDD的发生率在1.96～3.6％之间，并发现脑脊液(CSF)免疫生物标记物与IIDD发生之间的相关性。Delios等人说明，allo-HSCT后的中枢神经系统脱髓鞘具有高致残率，可严重影响患者的生活质量。此外，Scalfari等人得出结论，MS可能增加死亡风险，与普通人群相比，MS患者的预期寿命缩短了7-14年。这些研究表明，尽管中枢神经系统IIDD的发病率较低，但致残率和死亡率较高。然而，CNS IIDD的危险因素和预后因素仍然缺乏。此外，目前还没有一种预测移植后CNS IIDD预后的方法。

发明内容

本发明的第一个目的是提供一种haplo-HSCT后CNS IIDD患者死亡风险的预测装置。

本发明提供的haplo-HSCT后CNS IIDD患者死亡风险的预测装置，包括如下处理模块：

(1)数据输入模块：该模块用于输入测试者诊断CNS IIDD时的巨细胞病毒(CMV)感染情况、EB病毒(EBV)感染情况、脊髓受累情况、中枢神经系统IgG合成指数(IgG-syn)；所述测试者为haplo-HSCT后CNS IIDD患者；

(2)数据记录模块：该模块用于接收和存储从所述数据输入模块输出的测试者巨细胞病毒(CMV)感染情况、EB病毒(EBV)感染情况、脊髓受累情况、中枢神经系统IgG合成指数(IgG-syn)；

(3)数据赋值模块：该数据赋值模块由CMV感染情况赋值模块、EBV感染情况赋值模块、脊髓受累情况赋值模块、IgG-syn赋值模块组成：

所述CMV感染情况赋值模块用于调取存储于所述数据记录模块中的测试者的CMV感染情况，并对所述CMV感染情况进行赋值，输出f(CMV感染情况)：当“测试者有CMV感染”时，f(CMV感染情况)为1分；当“测试者无CMV感染”时，f(CMV感染情况)为0分；

所述EBV感染情况赋值模块用于调取存储于所述数据记录模块中的测试者的EBV感染情况，并对所述EBV感染情况进行赋值，输出f(EBV感染情况)：当“测试者有EBV感染”时，f(EBV感染情况)为1分；当“测试者无EBV感染”时，f(EBV感染情况)为0分；

所述脊髓受累情况赋值模块用于调取存储于所述数据记录模块中的测试者的脊髓受累情况，并对所述脊髓受累情况进行赋值，输出f(脊髓受累情况)：当“测试者有脊髓受累”时，f(脊髓受累情况)为1分；当“测试者无脊髓受累”时，f(脊髓受累情况)为0分；

所述IgG-syn赋值模块用于调取存储于所述数据记录模块中的测试者的IgG合成指数，并对所述IgG合成指数进行赋值，输出f(IgG-syn)：当“测试者IgG-syn为阳性”时，f(IgG-syn)为1分；当“测试者IgG-syn为阴性”时，f(IgG-syn)为0分；

(4)数据计算模块：该模块用于接收从所述CMV感染情况赋值模块输出的f(CMV感染情况)、从所述EBV感染情况赋值模块输出的f(EBV感染情况)、从所述脊髓受累情况赋值模块输出的f(脊髓受累情况)和从所述IgG-syn赋值模块输出的f(IgG-syn)，然后按照式Ⅰ计算测试者的CELS积分；

CELS积分＝f(CMV感染情况)+f(EBV感染情况)+f(脊髓受累情况)+f(IgG-syn)式Ⅰ；

CELS积分表示测试者haplo-HSCT后CNS IIDD患者的死亡风险；

(5)数据分组模块：该模块用于接收从所述数据计算模块输出的测试者的CELS积分，然后根据CELS积分对测试者进行风险分组，并输出风险分组结果；

所述根据CELS积分对测试者进行风险分组的标准如下：CELS积分为3-4的测试者为高危组，CELS积分为1-2的测试者为中危组，CELS积分为0的测试者为低危组；

(6)结论输出模块：该模块用于接收从所述数据分组模块输出的风险分组结果，并根据风险分组结果输出结论：即高危组的测试者为发生死亡高风险的CNS IIDD患者；中危组的测试者为发生死亡中风险的CNS IIDD患者；低危组的测试者为发生死亡低风险的CNSIIDD患者。

上述预测装置中，所述CMV感染情况为诊断CNS IIDD时除中枢神经系统CMV感染外的所有其他器官系统的CMV感染；具体计数方法为实时定量PCR检测CMV-DNA，应用试剂盒为CMV实时PCR试剂盒(上海中捷生物科技有限公司，具有CE证书，检测限为500份/ml)。

上述预测装置中，所述EBV感染情况为诊断CNS IIDD时除外中枢神经系统EBV感染外的所有其他器官系统的EBV感染；具体计数方法为实时定量PCR检测EBV-DNA，应用试剂盒为EBV DNA诊断试剂盒(PCR荧光探针)(中山大学大安基因有限公司，CE证书，检测限为500拷贝/ml)。

上述预测装置中，所述IgG-syn为诊断CNS IIDD时脑脊液中IgG合成指数的检测，具体检测方法为IMMAGE800(美国贝克曼库尔特)的速率浊度免疫分析完成。

上述预测装置中，所述CMV感染情况、EBV感染情况、脊髓受累情况、IgG-syn均为诊断CNS IIDD时的数据。

本发明的第二个目的是提供一种haplo-HSCT后CNS IIDD患者死亡风险的预测方法。

本发明提供的haplo-HSCT后CNS IIDD患者死亡风险的预测方法，包括如下步骤：

1)获取测试者诊断CNS IIDD时的CMV感染情况、EBV感染情况、脊髓受累情况、IgG-syn；

2)根据步骤1)获取的数据按照如下标准进行赋值，得到测试者的f(CMV感染情况)、f(EBV感染情况)、f(脊髓受累情况)和f(IgG-syn)：

当测试者有“CMV感染”时，f(CMV感染情况)为1分；当“测试者无CMV感染”时，f(CMV感染情况)为0分；

当“测试者有EBV感染”时，f(EBV感染情况)为1分；当“测试者无EBV感染”时，f(EBV感染情况)为0分；

当“测试者有脊髓受累”时，f(脊髓受累情况)为1分；当“测试者无脊髓受累”时，f(脊髓受累情况)为0分；

当“测试者IgG-syn为阳性”时，f(IgG-syn)为1分；当“测试者IgG-syn为阴性”时，f(IgG-syn)为0分；

3)根据测试者的f(CMV感染情况)、f(EBV感染情况)、f(脊髓受累情况)和f(IgG-syn)按照式Ⅰ计算测试者的CELS积分；

CELS积分＝f(CMV感染情况)+f(EBV感染情况)+f(脊髓受累情况)+f(IgG-syn)式Ⅰ；

4)根据测试者的CELS积分对测试者进行风险分组：CELS积分为3-4的测试者为高危组，CELS积分为1-2的测试者为中危组，CELS积分为0的测试者为低危组。

进一步的，所述方法还包括如下步骤：5)根据测试者的风险分组预测CNS IIDD患者死亡风险：即高危组的测试者为死亡高风险的CNS IIDD患者；中危组的测试者为死亡中风险的CNS IIDD患者；低危组的测试者为死亡低风险的CNS IIDD患者。

本发明的第三个目的是提供一种haplo-HSCT后CNS IIDD患者死亡风险的预测系统。

本发明提供的haplo-HSCT后CNS IIDD患者死亡风险的预测系统包括上述haplo-HSCT后CNS IIDD患者死亡风险的预测装置、CMV感染情况检测设备、EBV感染情况检测设备、和IgG-syn检测设备。

上述haplo-HSCT后CNS IIDD患者死亡风险的预测系统中，所述CMV感染检测设备为CMV DNA检测设备；所述脑脊液中CMV DNA检测包括用于检测CMV DNA的试剂和/或仪器。所述用于检测CMV DNA的试剂和/或仪器可为现有技术中常规的用于检测CMV DNA的试剂和/或仪器。在本发明的具体实施例中，所述用于检测CMV DNA的试剂和/或仪器为实时定量PCR，所用试剂盒为巨细胞病毒(CMV)实时PCR试剂盒(上海中捷生物科技有限公司)。

上述haplo-HSCT后CNS IIDD患者死亡风险的预测系统中，所述EBV感染检测设备为EBV DNA检测设备；所述脑脊液中EBV DNA检测包括用于检测EBV DNA的试剂和/或仪器。所述用于检测EBV DNA的试剂和/或仪器可为现有技术中常规的用于检测EBV DNA的试剂和/或仪器。在本发明的具体实施例中，所述用于检测EBV DNA的试剂和/或仪器为实时定量PCR，所用试剂盒为EBV DNA诊断试剂盒(PCR荧光探针)(中山大学大安基因有限公司)。

上述haplo-HSCT后CNS IIDD患者死亡风险的预测系统中，所述IgG-syn检测设备脑脊液IgG-syn检测设备；所述用于检测IgG-syn的试剂和/或仪器可为现有技术中常规的用于检测IgG-syn的试剂和/或仪器。在本发明的具体实施例中，具体检测方法为IMMAGE800(美国贝克曼库尔特)的速率浊度免疫分析。

本发明的第四个目的是提供上述haplo-HSCT后CNS IIDD患者死亡风险的预测系统的使用方法。

本发明提供的上述haplo-HSCT后CNS IIDD患者死亡风险的预测系统的使用方法包括如下步骤：

获取haplo-HSCT后患者诊断CNS IIDD时的如下数据：CMV感染情况、EBV感染情况、脊髓受累情况和IgG-syn；

根据所述数据利用上述haplo-HSCT后CNS IIDD患者死亡风险的预测装置按照上述haplo-HSCT后CNS IIDD患者死亡风险的预测方法判断haplo-HSCT后CNS IIDD患者死亡风险。

上述haplo-HSCT后CNS IIDD患者死亡风险的预测装置或上述haplo-HSCT后CNSIIDD患者死亡风险的预测系统在制备预测或辅助预测haplo-HSCT后CNS IIDD患者死亡风险的产品中的应用也属于本发明的保护范围。

上述haplo-HSCT后CNS IIDD患者死亡风险的预测装置、上述CMV感染情况检测设备、EBV感染情况检测设备和IgG-syn检测设备在制备预测或辅助预测haplo-HSCT后CNSIIDD患者死亡风险的产品中的应用也属于本发明的保护范围。

使用本发明的装置或系统进行haplo-HSCT后CNS IIDD患者死亡风险预测时，通过获取患者诊断CNS IIDD时记录或复诊时回顾诊断CNS IIDD时的脊髓受累情况，测量或回顾诊断CNS IIDD时的CMV感染情况、EBV感染情况和IgG-syn，利用上述haplo-HSCT后CNS IIDD患者死亡风险的预测装置判断haplo-HSCT后CNS IIDD患者发生死亡的风险，CNS IIDD患者的CELS积分越大，说明该CNS IIDD患者发生死亡的风险越大。其中，CELS积分为0分的测试者为低危组，CELS积分为1-2分的测试者为中危组，CELS积分为3-4分的测试者为高危组：高危组的CNS IIDD患者为发生死亡高风险的CNS IIDD患者，中危组的CNS IIDD患者为发生死亡中风险的CNS IIDD患者，低危组的CNS IIDD患者为发生死亡低风险的CNS IIDD患者。

本发明开发并验证了用于haplo-HSCT后CNS IIDD患者死亡风险的CELS积分模型，仅需通过病史询问、病毒检测、脑脊液检测就能够早期识别高风险患者、提供及时的治疗。

附图说明

图1为患者的入组、模型的开发及验证流程图。

图2为CELS模型的预测准确性。(A)开发队列中预测haplo-HSCT后CNS IIDD患者发生死亡风险的ROC曲线，AUC为0.864。(B)验证队列中预测haplo-HSCT后CNS IIDD患者发生死亡风险的ROC曲线，AUC为0.871。

图3为预测haplo-HSCT后CNS IIDD患者发生死亡风险的CELS模型的校准曲线。(A)开发队列中的CELS模型。(B)验证队列中的CELS模型。x轴为模型预测的haplo-HSCT后CNSIIDD患者发生死亡风险的概率；y轴为实际haplo-HSCT后CNS IIDD患者发生死亡风险的概率。理想的校准图由一条45°对角线表示。其中，实线表示实际校准图，虚线表示理想的校准图。

图4为CELS模型用于预测开发队列中haplo-HSCT后CNS IIDD患者发生死亡风险的决策曲线分析。黑线(无获益)：假设没有ITP患者发生CAP。灰线(全部获益)：假设所有ITP患者均发生CAP。这两条线作为参考。

具体实施方式

下述实施例中所使用的实验方法如无特殊说明，均为常规方法。

下述实施例中所用的材料、试剂等，如无特殊说明，均可从商业途径得到。

以下实施例中的定量试验，均设置三次重复实验，结果取平均值。

实施例1、用于预测haplo-HSCT后CNS IIDD患者发生死亡风险的CELS积分模型的开发及验证

本发明开发并验证了用于预测haplo-HSCT后CNS IIDD患者发生死亡风险的CELS积分模型，流程如图1所示。具体步骤如下：

一、开发用于预测haplo-HSCT后CNS IIDD患者发生死亡风险的CELS积分模型的患者样本及研究方法

1、患者样本

2008年1月至2019年10月期间，北京大学人民医院临床中心共有4532名患者因血液系统恶性肿瘤接受了haplo HSCT检查。其中184名患者被诊断为CNS IIDD(补充图1)。我们首先进行了一项巢式病例对照研究，以确定IIDD的危险因素，并根据移植时间(±1个月)和随访时间(±3个月)为每个病例随机选择了三个对照组。然后，我们分析了184例CNSIIDD患者，以建立并验证预后模型。衍生队列包括2014-2019年接受异基因造血干细胞移植的124名患者，验证队列包括2008-2013年接受异基因造血干细胞移植的60名患者(图1)。我们只分析了研究期间患者多次出现IIDD的第一次发作。本研究收集的患者信息包括患者的人口学特征包括年龄、性别、血液系统疾病、移植类型、供受体ABO血型、供受体性别、白细胞及血小板植活时间、病毒感染情况、移植物抗宿主病情况，诊断CNS时的实验室检查和影像学检查结果，CNS IIDD的治疗方案。该研究符合北京大学人民医院临床中心伦理委员会的伦理审查标准。

本研究患者群的临床特点如表1所示。haplo-HSCT后患CNS IIDD的患者与haplo-HSCT后未患CNS IIDD的患者(对照组)之间的性别、供受体ABO血型、供受体性别、白细胞移植物植活时间、乙型肝炎病毒感染情况、单纯疱疹病毒感染、带状疱疹病毒感染、人6型疱疹病毒感染是可比的(P>0.05)，而CNS IIDD患者的年龄显著小于对照组(P<0.001)，移植方式也有显著差别(P＝0.006)，血小板植活时间显著长于对照组(P＝0.021)，CNS IIDD中患者GVHD感染亦显著高于对照组(P<0.001)，此外，CNS IIDD中患者CMV感染显著高于对照组(P＝0.001)，EBV感染显著亦高于对照组(P＝0.025)。

表1、患者的基线特征

2、定义与诊断

中枢神经系统IIDD由特异性靶向髓鞘的抗体或T细胞共同诱导、参与免疫介导的髓鞘攻击。IIDD的诊断定义如下：(1)新出现的神经症状，即癫痫发作、视力丧失、意识水平改变(ALOC)、震颤、四肢无力，共济失调和言语障碍；(2)出现神经症状后1个月内脑或脊髓MRI异常-≥1例高信号T2病变≥1大脑或脊髓中的典型区域(脑室周围、皮质旁或幕下)；(3)脑脊液检查正常或异常，后者包括淋巴细胞和单核细胞增多和轻度蛋白升高；(4)对免疫抑制治疗的反应；和(5)没有其他病因可以解释该事件：排除CNS疾病的其他原因，包括CNS感染、神经毒性[钙调神经磷酸酶抑制剂(CNI)等]、代谢性脑病(器官功能障碍或衰竭、电解质紊乱、酮症酸中毒等)、缺血性脱髓鞘疾病，不符合诊断标准的患者被排除在分析之外。大脑活组织检查或尸检不是IIDD诊断的强制性标准，我们研究中的所有患者均未进行活组织检查或尸检。本研究中的每位患者均由血液学、神经学和放射学的三位专家根据患者的临床表现、实验室检查结果进行评估，和放射学检查结果。根据三位专家的意见确定最终诊断。

3、数据分析

本研究调试了既往文献中描述过的CNS IIDD患者发生死亡风险的高危因素，这些因素可通过详细的病史询问及常规实验室检查获得。最终纳入的因素包括患者的CMV感染情况、EBV感染情况、脊髓受累情况、IgG-syn，这些信息均通过各中心的电子病历进行回顾性收集。在logistic回归分析中，不包括缺失值超过30％的变量，只有完整的病例被用于开发和验证预测模型。通过对开发队列进行logistic单因素多因素回归分析，单因素分析中P<0.10的变量进入多因素回归模型，最终预测模型的选择采用基于Akaike信息准则的逐步logistic回归方法。基于多因素分析结果中各因素的回归系数对各因素进行模型的赋分，模型分别在开发队列与验证队列中进行bootstrap(n＝1000)内部验证及地理外部验证，验证的指标包括区分度、校准度、临床净获益。所有的数据分析均通过IBM SPSS 24.0及R软件完成。

二、用于预测haplo-HSCT后发生CNS IIDD的患者死亡风险的CELS积分模型的获得及验证

1、CNS IIDD发生死亡的危险因素

单因素分析显示年龄≥50、移植后90天cGVHD、CMV和EBV感染、CSF IgG syn、ALC<700/μL、供体淋巴细胞输注(DLI)和脊髓损伤与移植后CNS IIDDs的预后显著相关。p<0.10的变量进一步纳入多变量分析。结果表明，CMV和EBV感染、CSF IgG syn和脊髓损伤是haploHSCT后CNS IIDD的独立预后因素(表2)。此外，我们发现免疫重建异常与IIDD预后之间没有显著相关性。

表2、基于开发队列中独立危险因素所建立的模型回归系数与赋分

3、模型的建立

根据所识别出来的haplo-HSCT后发生CNS IIDD的患者死亡风险独立危险因素的回归系数进行赋分，从而建立模型(表2)：根据回归系数，根据对数标度对每个因素给出分值，。这4个因素决定了总体风险评分，范围从0到4。根据所识别出来的危险因素，将该模型命名为CELS模型。根据CELS模型对开发队列中的各患者进行赋分，可观察到随着CELS积分的增加，发生死亡的风险也增加(表3)：在开发队列中，随访期间得分为0的患者的死亡频率为0；相比之下，79名得分为1-2分的患者中有22名(27.8％)死亡，24名得分为3-4的患者中有20名(83.3％)死亡。验证队列中得分为0分的10名患者中无死亡病例，而得分为1-2的42名患者中有12名(28.6％)死亡，得分为3-4分的8名患者中有7名(87.5％)死亡。(表3)

表3、不同危险分层区间发生死亡的CNS IIDD患者数量

4、模型的内部验证与外部验证

基于开发列队和验证列队通过1000次重复的bootstrap方法对建立的CELS积分模型进行验证。通过对区分度、校准度进行分析，对本发明的CELS积分模型的性能进行评估。其中，区分度由ROC曲线(曲线下面积(AUC))计算得到。校准度用校准图进行评估，一个完美的校准图由一条45°对角线表示。净获益由决策曲线分析(DCA)来评估。

结果表明：在开发列队中，CELS积分模型在预测haplo-HSCT后CNS IIDD患者发生死亡的风险方面表现出良好的区分度，其AUC为0.864(95％CI 0.803-0.925)(图2A)。此外，校准曲线显示了实际概率与本发明模型预测之间的良好一致性(图3A)。在验证队列中，CELS积分模型的AUC为0.871(95％CI 0.806-0.931)，表明具有良好的区分度(图2B)。图3B显示了验证队列的校准曲线，它反映了实际风险与预测风险之间的相对较好的一致性(图3B)。另外，类似于开发队列，在验证队列中的CELS积分范围为0到4，其中0分的10名患者中无死亡病例，而得分为1-2的42名患者中有12名(28.6％)死亡，得分为3-4分的8名患者中有7名(87.5％)死亡。(表3)。根据从开发列队和验证队列中获得的结果，基于本发明的CELS积分模型将haplo-HSCT后CNS IIDD患者发生死亡的风险定义为三类：CELS积分为0分表示ITP患者发生死亡低风险，CELS积分为1-2表示ITP患者发生死亡中风险，CELS积分为3-4分表示CELS患者发生死亡高风险，也即为本发明CELS积分模型的评分系统(简称CELS评分系统)。CELS积分为1-2分的ITP患者发生死亡的风险高于CELS积分为0分的患者；ACPA积分为3-4分的ITP患者发生死亡的风险高于CELS积分为1-2分的患者。

DCA分析结果表明：使用CELS积分模型，患者可有一定的临床收益(图4)。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。