肝移植术后早期细胞免疫功能定量评估模型的建立ppt课件

肝移植术后早期细胞免疫功能定量评估模型的建立,第二军医大学附属上海长征医院器官移植科 李瑞东 基金项目：上海市科委科研计划项目课题（08410701100） 课题负责人：王正昕教授,研究背景,维持受者最合适的免疫状态，避免抑制过度增加机会性感染、药物毒性和肿瘤发生的风险或抑制不足造成排斥反应的发生，仍然是移植术后所面临的主要挑战。保持合理的血药浓度只是免疫抑制治疗的手段，维持合适的免疫状态才是目的,免疫抑制药物的血药浓度与免疫抑制效力之间没有线性关系，很难单纯依靠监测血药浓度调整免疫治疗方案。量化评估肝移植受者的免疫功能是指导个体化免疫抑制方案应用的基础，目前缺乏有效的参考。,同一受者的不同免疫指标的动态变化可能并不一致，如何判断免疫功能总体的变化? 不同受者的不同免疫指标间的高低可能并不一致，如何比较不同受者间免疫功能总体的高低？,研究依据,2002年以来，美国FDA批准体外检测CD4+T细胞活化后细胞内ATP浓度的方法ImmuKnowTM，被用于移植后量化评估CD4+T细胞免疫功能。,CD4+T细胞的数量是发挥细胞免疫功能的基础，其计数与ImmuKnow ATP值并无明显线性相关性。,异常升高预示免疫功能亢进而降低则预示免疫功能低下。,研究目的,ImmuKnow ATP,CD4/CD8 ratio,CD4+Tcell count,通过分析肝移植早期感染或排斥反应的发生与上述3个指标的相关性，建立综合量化评估肝移植术后早期细胞免疫功能的数学模型,研究对象,选择2009年至2010年的无心跳供体肝移植病例，排除有以下情况的病例 （1）移植术前做过脾切除； （2）术前已存在感染； （3）有严重手术并发症(血管栓塞或狭窄、胆瘘或胆道狭窄)； （4）原发性供肝无功； （5）不愿参与检测的受者。 共有194例肝移植受者纳入研究。 术后第3、7、14天检测CD4+T淋巴细胞计数及CD4+/CD8+比值和ImmuKnow ATP值。,研究方法,统计学分析与处理,结果 单变量分析,经方差分析均有统计学差异（P0.001） Spearman等级相关系数均有统计学意义,结果 判别分析,F1（infection group）= 0.009A+0.008C+1.403R-3.821 F2（stable group）= 0.012A+0.019C+1.322R-6.144 F3（rejection group）= 0.019A+0.027C+3.344R-16.842,结果 定量模型的建立,0.012A+0.019C+1.322R,各项系数均除以0.006取整 2A+3C+220R,方便临床计算将公式进一步简化 T=2A+3C+200R,结果：检验模型的有效性,Figure 1. 当时预测排异时，模型值AUC为0.886，而immuknow ATP 值AUC为0.774。当T=1939.5（sensitivity 93.9%, specificity 77.6%）时，Youden指数最大。当T2619，发生急性排斥的可能性95%。,结果：检验模型的有效性,Figure 2. 当时预测感染时，模型值AUC为0.923，而immuknow ATP 值AUC为0.823。当T=1415（sensitivity80%, specificity 79.9%）时，Youden指数最大。当T1138时，发生感染的可能性95%,结论,T细胞免疫功能评估定量模型能较为准确的定量综合评估肝移植术后受者的细胞免疫功能状态。 通过模型转换将多个免疫指标综合为一个整体定量评估细胞免疫功能。,讨论,虽然移植后免疫系统的调节十分复杂，但这些反应的最终结果只有三个：反应过激，恰当的反应和反应低下。 运用数学和统计学的方法，将基础免疫学的现象和临床的表现之间建立起定量的逻辑关系。 个体化免疫抑制方案，关键在于准确定量评估个体的免疫功能。虽然本研究只采用了三个简单的免疫指标，结果显得比较粗糙