引用本文： 劉欣欣, 周曉蕾, 賈要麗, 張博, 彭強, 張曼林. 構建CT結合血清學指標模型預測結締組織病相關肺纖維化的進展. 中國呼吸與危重監護雜志, 2024, 23(6): 406-413. doi: 10.7507/1671-6205.202312060 復制
版權信息： ?四川大學華西醫院華西期刊社《中國呼吸與危重監護雜志》版權所有，未經授權不得轉載、改編
結締組織病相關的間質性肺病（connective tissue disease-associated interstitial lung disease，CTD-ILD）是一組與結締組織病相關的肺部疾病，其特點是肺間質炎癥和纖維化的發生。CTD-ILD包括多種疾病，如系統性紅斑狼瘡、干燥綜合征、類風濕關節炎等[1-2]。這些疾病常伴隨著免疫系統的異常活化，導致肺部組織的炎癥和纖維化反應[3]。CTD-ILD的治療相對較為復雜和具有挑戰性，目前的治療方法主要包括免疫抑制劑、抗炎藥物和免疫調節劑等，但療效有限，且存在一定的不良反應[4]。此外，CTD-ILD的進展比例也較高，其中一部分患者會進展為進展型肺纖維化（progressive pulmonary fibrosis，PPF），導致病情加重和預后惡化[1]。對于CTD-ILD患者的預后評估和風險預測具有重要意義。準確預測患者是否會進展為PPF可以幫助醫生制定個體化的治療方案，及早干預和管理疾病[5]。因此，建立一種準確可靠的風險預警體系對CTD-ILD患者的管理和治療具有重要的臨床意義[6]。既往研究顯示高分辨率計算機斷層掃描（high-resolution computed tomography，HRCT）和全身炎癥反應嚴重程度對CTD-ILD的疾病穩定性具有顯著的預測效能。CTD-ILD的臨床表現多樣，包括進行性呼吸困難、咳嗽、乏力等癥狀。影像學檢查是CTD-ILD的診斷和評估的重要手段。HRCT掃描可以顯示肺部病變的類型、分布和程度，對于評估病情和指導治療具有重要意義[7]。此外，血清學指標如炎癥標志物等也可以反映患者的病情和炎癥程度[8]。在本研究中，我們擬建立一種CT結合血清學指標的預測模型，探討其對于CTD-ILD患者進展為PPF的具體臨床預測效能。
1 資料與方法
1.1 臨床資料
通過納入、排除標準前瞻性收集于2020年1月—2021年12月我院呼吸科就診的CTD-ILD的患者納入本研究。本研究經河南省胸科醫院醫學倫理委員會批準［編號：（2023）科倫審第（09-04）號］。
CTD-ILD診斷標準：（1）采用2010年美國風濕病學會聯合歐洲抗風濕聯盟（American College of Rheumatology/European League Against Rheumatism，ACR/EULAR）關于類風濕關節炎（rheumatoid arthritis，RA）的分類診斷標準、2019年ACR/EULAR系統性紅斑狼瘡（systemic lupus erythematosus，SLE）分類標準、2013年ACR/EULAR聯合修訂的系統性硬化癥（systemic sclerosis，SSc）分類標準、2016年ACR/EULAR制定的原發性干燥綜合征（primary Sjogren's syndrome，pSS）分類標準、2017年ACR/EULAR關于特發性炎性肌病（idiopathic inflammatory myopathy，IIM）分類標準、1987年混合型結締組織病（mixed connective tissue edisease，MCTD）美國Sharp標準、2017年ACR/EULAR關于ANCA相關血管炎（ANCA associated vasculitis，AAV）分類標準（草案）對患者進行CTD診斷。（2）在上述診斷基礎上，當出現ILD相關的臨床癥狀和體征，如干咳、胸悶、活動后氣短、發紺、杵狀指、聽診聞及肺底爆裂音等，結合HRCT（網狀混濁、牽拉性支氣管擴張和蜂窩狀交替）及肺功能（限制性通氣功能障礙和彌散功能減低）表現，可診斷為合并ILD。排除標準：合并有惡性腫瘤、感染，妊娠婦女，職業、藥物、遺傳、環境因素引起的肺部病變，家族性特發性肺纖維化，肺動脈高壓，先天性心臟病，肺靜脈閉塞，慢性阻塞性肺疾病，左心衰竭。
1.2 方法
1.2.1 人口學資料收集
收集患者的年齡、性別、體重指數（body mass index，BMI）、基礎結締組織病診斷、CTD-ILD的病程、高血壓、糖尿病基礎病史、吸煙、飲酒史。
1.2.2 血清學指標收集
收集初次發病時的實驗室數據包括血清鐵蛋白（serum ferritin，SF）、血清白蛋白（albumin，ALB）、涎液化糖鏈抗原6（klebs von den lungen-6，KL-6）、紅細胞沉降率（erythrocyte sedimentation rate，ESR）、超敏C反應蛋白（hypersensitive C-reactive protein，hs-CRP）、免疫球蛋白G（specific immunoglobulin G，IgG）、類風濕因子（rheumatoid factor，RF）、結締組織病相關特異性抗體。
1.2.3 HRCT指標收集
HRCT由兩名有經驗的放射科醫師閱片。患者肺纖維化影像學特征歸類為以下方面：小葉間隔或間質增厚、磨玻璃樣影、網格狀影、條索狀影、斑片狀影、牽拉性支氣管擴張及蜂窩狀改變等，計算并匯總間質纖維化范圍，間質纖維化范圍為上述肺纖維化影像學特征的總和。
1.2.4 PPF定義及分組
每3個月對患者進行肺功能檢測和HRCT檢查，評估CTD-ILD患者的疾病穩定情況及是否進展為PPF。根據患者是否進展為PPF，將患者分為PPF組和穩定組。
CTD-ILD患者進展為PPF的定義[9]：CTD-ILD的患者在接受包括糖皮質激素、免疫抑制劑等常規治療12個月后出現：（1）呼吸道癥狀加重。（2）疾病進展的生理學指標：① 隨訪1年內FVC 絕對值下降5%或更多；② 隨訪1年內肺一氧化碳彌散量絕對值下降 10%或更多。（3）疾病進展的影像學證據，存在以下或多項：① 牽拉性支氣管擴張和細支氣管擴張的范圍或嚴重程度增加；② 新發的磨玻璃影伴牽拉性支氣管擴張；③ 新發的細小網狀影；④ 網狀結構異常的范圍增大或粗糙度增加；⑤ 新發或范圍增大的蜂窩狀結構；⑥ 肺葉體積損失加劇。只要符合上述3項標準中的至少2項，且無其他解釋。
1.3 統計學方法
所用統計分析均采用SPSS 24.0、R4.1.2統計分析專業分析軟件完成。呈正態分布的計量資料以均數±標準差（x±s）表示，采用t檢驗或Wilcoxon秩和檢驗；計數資料用例表示，采用χ2檢驗。采用R4.1.2的survival、rms、glmnet、randomForestSRC、timeRoC軟件包進行多因素COX回歸、預測模型建立及驗證。P<0.05為差異有統計學意義。
2 結果
2.1 PPF組和穩定組患者的各項資料對比
通過納入、排除標準，共入組194例確診為CTD-ILD的患者，其中34例患者在治療過程中進展為PPF，160例患者未進展。兩組患者的人口學資料、血清學指標及HRCT特征對比結果如表1所示。人口學資料對比結果顯示，PPF組患者年齡、病程、高血壓基礎病比例、吸煙史患者比例高于穩定組，差異性有統計學意義（均P<0.05）。血清學指標對比結果顯示，PPF組患者的白細胞計數（white blood cell count，WBC）、中性粒細胞（neutrophil，NEU）、乳酸脫氫酶（lactate dehydrogenase，LDH）、KL-6、ALB、ESR、hs-CRP、SF、抗環瓜氨酸多肽抗體（anti-cyclic citrullinated peptide antibody，CCP抗體）等指標顯著高于CTD-ILD穩定組，差異有統計學意義（均P<0.05）。HRCT指標對比結果顯示，PPF組網格狀影特征、條索狀影特征、蜂窩狀特征、磨玻璃影特征、牽拉性支氣管擴張特征、小葉間隔增厚特征，以及間質纖維化范圍等指標顯著高于穩定組，差異有統計學意義（均P<0.05）。
表表 1
PPF組和穩定組患者的人口學、血清學資料和HRCT特征對比［例/（x±s）］
2.2 CTD-ILD患者進展為PPF的COX回歸分析
本研究記錄了不同時間點內CTD-ILD患者進展為PPF的比例，因此采用COX風險比例回歸模型建模。首先進行單因素COX分析，結果見表2。結果顯示ALB、牽拉性支氣管擴張、網格狀改變、Ro52、CCP、磨玻璃影、NEU、ESR、年齡、吸煙史、WBC、K6、hs-CRP、SF、蜂窩狀改變、纖維化范圍等因素存在顯著統計學意義（P<0.05）。
表表 2
CTD-ILD患者進展為PF-ILD的單因素COX分析
2.3 CTD-ILD患者進展為PPF的變量篩選
基于單因素分析結果，本研究進行了LASSO回歸變量篩選（圖1），在lambda$1se時獲取變量為AAV、LYMPH、ALB、ESR、SF。隨后基于單因素分析結果和LASSO回歸分析結果，進行了多因素COX回歸分析，結果如表3所示，顯示纖維化范圍、SF、ALB和年齡是影響CTD-ILD患者進展為PPF的獨立風險因素（P<0.05）。
表表 3
CTD-ILD患者進展為PF-ILD的多因素COX分析
2.4 CTD-ILD患者進展為PPF的預測模型建立
基于多因素COX回歸分析結果，本研究將纖維化范圍、SF、ALB和年齡作為關鍵變量，繪制列線圖建立預測模型，結果如圖2所示。進行過內部交叉驗證繪制6個月、9個月、12個月的受試者操作特征曲線（receiver operator characteristic curve，ROC曲線）顯示，6個月、9個月、12個月的ROC曲線下面積（area under curve，AUC）為0.99、0.93和0.80（圖3a）。顯示建立的預測模型對于CTD-ILD患者進展為PPF具有較高的臨床預測效能。繪制12個月時的臨床校準曲線結果如圖3b所示，顯示預測值與實際值具有較好的重合度，提示模型具有較好的臨床泛化能力，
3 討論
本研究通過多因素COX回歸分析結果顯示纖維化范圍、SF、ALB和年齡是影響CTD-ILD患者進展為PPF的獨立風險因素（均P<0.05）。基于此建立預測模型并進行外部驗證，顯示模型具有較好的預測效能。
年齡在CTD-ILD的病理生理過程中可能扮演著重要的角色，對疾病的發展和預后產生影響。年齡與免疫系統的功能下降有關[10]。隨著年齡的增長，人體的免疫功能逐漸減弱，免疫調節功能受到損害。這可能導致自身免疫性疾病如CTD-ILD的發展和惡化[11-12]。此外，年齡增長還與免疫老化和炎癥狀態的增加相關，這可能導致肺部組織的炎癥反應加劇，促進纖維化的進展[13]。年齡與肺功能的減退相關。隨著年齡的增長，肺功能逐漸下降，包括肺活量、強制呼氣容積等指標的降低。這可能導致肺部的通氣功能減弱，氣體交換障礙增加，從而影響肺部組織的正常功能和修復能力[14]。在CTD-ILD患者中，肺纖維化的進展可能與肺功能下降有關，年齡的增長可能加劇了這種趨勢。此外，年齡還與生活方式和環境因素相關[14]。年齡增長可能伴隨著吸煙史的積累和其他不良生活習慣的形成。
纖維化范圍被鑒定為影響CTD-ILD患者進展為PPF的獨立風險因素。這一發現與之前的研究結果相吻合。既往研究也發現，纖維化范圍是預測ILD進展的重要因素[15]。這可能是因為纖維化范圍的大小反映了肺部病變的嚴重程度，且更廣泛的纖維化范圍可能意味著更多的肺部組織已經被破壞，從而增加了進展為PPF的風險[16]。
SF和ALB也被確定為影響CTD-ILD患者進展為PPF的獨立風險因素。這兩個指標都是血清學指標，反映了患者的炎癥狀態和營養狀況。這與之前的研究結果一致，這些研究發現，SF和ALB水平與許多疾病的預后，包括肺癌和COPD等，有著密切的關系[17]。這可能是因為高的SF水平反映了患者體內的炎癥反應，可能加速肺纖維化的進程[18]。而既往研究證實，在肺纖維化實驗動物模型中，通過輸注20%的白蛋白，能夠有效改善提升實驗動物的肺功能、氧合指數，降低肺組織中Ⅰ型膠原、Ⅲ型膠原的水平，緩解肺纖維化進程。由此可見，低白蛋白是促進肺纖維進程的關鍵。
而血清白蛋白降低的主要臨床因素可能為合成減少、消耗增加等，而既往研究在AAV患者中也證實了白蛋白水平的降低。考慮可能因營養不良，最終加速了疾病的發生發展[19]。
基于這些獨立風險因素，本研究構建了一個預測模型，以評估CTD-ILD患者進展為PPF的風險。該模型的預測效能被驗證為較高，AUC在6個月、9個月、12個月分別為0.99、0.93和0.80。表明該模型具有較高的臨床應用價值，
綜上，本研究通過深入研究和分析，確定了影響CTD-ILD患者進展為PPF的獨立風險因素，并基于這些因素構建了一個預測模型。這一模型具有較高的預測效能，對于評估CTD-ILD患者的預后具有重要的臨床應用價值。然而，本研究也存在一些局限性，例如，樣本量較小，且所有患者都來自同一醫院，因此，這一模型的泛化能力仍需要在更大的樣本和不同的人群中進行驗證。
利益沖突：本研究不涉及任何利益沖突。
結締組織病相關的間質性肺病（connective tissue disease-associated interstitial lung disease，CTD-ILD）是一組與結締組織病相關的肺部疾病，其特點是肺間質炎癥和纖維化的發生。CTD-ILD包括多種疾病，如系統性紅斑狼瘡、干燥綜合征、類風濕關節炎等[1-2]。這些疾病常伴隨著免疫系統的異常活化，導致肺部組織的炎癥和纖維化反應[3]。CTD-ILD的治療相對較為復雜和具有挑戰性，目前的治療方法主要包括免疫抑制劑、抗炎藥物和免疫調節劑等，但療效有限，且存在一定的不良反應[4]。此外，CTD-ILD的進展比例也較高，其中一部分患者會進展為進展型肺纖維化（progressive pulmonary fibrosis，PPF），導致病情加重和預后惡化[1]。對于CTD-ILD患者的預后評估和風險預測具有重要意義。準確預測患者是否會進展為PPF可以幫助醫生制定個體化的治療方案，及早干預和管理疾病[5]。因此，建立一種準確可靠的風險預警體系對CTD-ILD患者的管理和治療具有重要的臨床意義[6]。既往研究顯示高分辨率計算機斷層掃描（high-resolution computed tomography，HRCT）和全身炎癥反應嚴重程度對CTD-ILD的疾病穩定性具有顯著的預測效能。CTD-ILD的臨床表現多樣，包括進行性呼吸困難、咳嗽、乏力等癥狀。影像學檢查是CTD-ILD的診斷和評估的重要手段。HRCT掃描可以顯示肺部病變的類型、分布和程度，對于評估病情和指導治療具有重要意義[7]。此外，血清學指標如炎癥標志物等也可以反映患者的病情和炎癥程度[8]。在本研究中，我們擬建立一種CT結合血清學指標的預測模型，探討其對于CTD-ILD患者進展為PPF的具體臨床預測效能。
1 資料與方法
1.1 臨床資料
通過納入、排除標準前瞻性收集于2020年1月—2021年12月我院呼吸科就診的CTD-ILD的患者納入本研究。本研究經河南省胸科醫院醫學倫理委員會批準［編號：（2023）科倫審第（09-04）號］。
CTD-ILD診斷標準：（1）采用2010年美國風濕病學會聯合歐洲抗風濕聯盟（American College of Rheumatology/European League Against Rheumatism，ACR/EULAR）關于類風濕關節炎（rheumatoid arthritis，RA）的分類診斷標準、2019年ACR/EULAR系統性紅斑狼瘡（systemic lupus erythematosus，SLE）分類標準、2013年ACR/EULAR聯合修訂的系統性硬化癥（systemic sclerosis，SSc）分類標準、2016年ACR/EULAR制定的原發性干燥綜合征（primary Sjogren's syndrome，pSS）分類標準、2017年ACR/EULAR關于特發性炎性肌病（idiopathic inflammatory myopathy，IIM）分類標準、1987年混合型結締組織病（mixed connective tissue edisease，MCTD）美國Sharp標準、2017年ACR/EULAR關于ANCA相關血管炎（ANCA associated vasculitis，AAV）分類標準（草案）對患者進行CTD診斷。（2）在上述診斷基礎上，當出現ILD相關的臨床癥狀和體征，如干咳、胸悶、活動后氣短、發紺、杵狀指、聽診聞及肺底爆裂音等，結合HRCT（網狀混濁、牽拉性支氣管擴張和蜂窩狀交替）及肺功能（限制性通氣功能障礙和彌散功能減低）表現，可診斷為合并ILD。排除標準：合并有惡性腫瘤、感染，妊娠婦女，職業、藥物、遺傳、環境因素引起的肺部病變，家族性特發性肺纖維化，肺動脈高壓，先天性心臟病，肺靜脈閉塞，慢性阻塞性肺疾病，左心衰竭。
1.2 方法
1.2.1 人口學資料收集
收集患者的年齡、性別、體重指數（body mass index，BMI）、基礎結締組織病診斷、CTD-ILD的病程、高血壓、糖尿病基礎病史、吸煙、飲酒史。
1.2.2 血清學指標收集
收集初次發病時的實驗室數據包括血清鐵蛋白（serum ferritin，SF）、血清白蛋白（albumin，ALB）、涎液化糖鏈抗原6（klebs von den lungen-6，KL-6）、紅細胞沉降率（erythrocyte sedimentation rate，ESR）、超敏C反應蛋白（hypersensitive C-reactive protein，hs-CRP）、免疫球蛋白G（specific immunoglobulin G，IgG）、類風濕因子（rheumatoid factor，RF）、結締組織病相關特異性抗體。
1.2.3 HRCT指標收集
HRCT由兩名有經驗的放射科醫師閱片。患者肺纖維化影像學特征歸類為以下方面：小葉間隔或間質增厚、磨玻璃樣影、網格狀影、條索狀影、斑片狀影、牽拉性支氣管擴張及蜂窩狀改變等，計算并匯總間質纖維化范圍，間質纖維化范圍為上述肺纖維化影像學特征的總和。
1.2.4 PPF定義及分組
每3個月對患者進行肺功能檢測和HRCT檢查，評估CTD-ILD患者的疾病穩定情況及是否進展為PPF。根據患者是否進展為PPF，將患者分為PPF組和穩定組。
CTD-ILD患者進展為PPF的定義[9]：CTD-ILD的患者在接受包括糖皮質激素、免疫抑制劑等常規治療12個月后出現：（1）呼吸道癥狀加重。（2）疾病進展的生理學指標：① 隨訪1年內FVC 絕對值下降5%或更多；② 隨訪1年內肺一氧化碳彌散量絕對值下降 10%或更多。（3）疾病進展的影像學證據，存在以下或多項：① 牽拉性支氣管擴張和細支氣管擴張的范圍或嚴重程度增加；② 新發的磨玻璃影伴牽拉性支氣管擴張；③ 新發的細小網狀影；④ 網狀結構異常的范圍增大或粗糙度增加；⑤ 新發或范圍增大的蜂窩狀結構；⑥ 肺葉體積損失加劇。只要符合上述3項標準中的至少2項，且無其他解釋。
1.3 統計學方法
所用統計分析均采用SPSS 24.0、R4.1.2統計分析專業分析軟件完成。呈正態分布的計量資料以均數±標準差（x±s）表示，采用t檢驗或Wilcoxon秩和檢驗；計數資料用例表示，采用χ2檢驗。采用R4.1.2的survival、rms、glmnet、randomForestSRC、timeRoC軟件包進行多因素COX回歸、預測模型建立及驗證。P<0.05為差異有統計學意義。
2 結果
2.1 PPF組和穩定組患者的各項資料對比
通過納入、排除標準，共入組194例確診為CTD-ILD的患者，其中34例患者在治療過程中進展為PPF，160例患者未進展。兩組患者的人口學資料、血清學指標及HRCT特征對比結果如表1所示。人口學資料對比結果顯示，PPF組患者年齡、病程、高血壓基礎病比例、吸煙史患者比例高于穩定組，差異性有統計學意義（均P<0.05）。血清學指標對比結果顯示，PPF組患者的白細胞計數（white blood cell count，WBC）、中性粒細胞（neutrophil，NEU）、乳酸脫氫酶（lactate dehydrogenase，LDH）、KL-6、ALB、ESR、hs-CRP、SF、抗環瓜氨酸多肽抗體（anti-cyclic citrullinated peptide antibody，CCP抗體）等指標顯著高于CTD-ILD穩定組，差異有統計學意義（均P<0.05）。HRCT指標對比結果顯示，PPF組網格狀影特征、條索狀影特征、蜂窩狀特征、磨玻璃影特征、牽拉性支氣管擴張特征、小葉間隔增厚特征，以及間質纖維化范圍等指標顯著高于穩定組，差異有統計學意義（均P<0.05）。
表表 1
PPF組和穩定組患者的人口學、血清學資料和HRCT特征對比［例/（x±s）］
2.2 CTD-ILD患者進展為PPF的COX回歸分析
本研究記錄了不同時間點內CTD-ILD患者進展為PPF的比例，因此采用COX風險比例回歸模型建模。首先進行單因素COX分析，結果見表2。結果顯示ALB、牽拉性支氣管擴張、網格狀改變、Ro52、CCP、磨玻璃影、NEU、ESR、年齡、吸煙史、WBC、K6、hs-CRP、SF、蜂窩狀改變、纖維化范圍等因素存在顯著統計學意義（P<0.05）。
表表 2
CTD-ILD患者進展為PF-ILD的單因素COX分析
2.3 CTD-ILD患者進展為PPF的變量篩選
基于單因素分析結果，本研究進行了LASSO回歸變量篩選（圖1），在lambda$1se時獲取變量為AAV、LYMPH、ALB、ESR、SF。隨后基于單因素分析結果和LASSO回歸分析結果，進行了多因素COX回歸分析，結果如表3所示，顯示纖維化范圍、SF、ALB和年齡是影響CTD-ILD患者進展為PPF的獨立風險因素（P<0.05）。
表表 3
CTD-ILD患者進展為PF-ILD的多因素COX分析
2.4 CTD-ILD患者進展為PPF的預測模型建立
基于多因素COX回歸分析結果，本研究將纖維化范圍、SF、ALB和年齡作為關鍵變量，繪制列線圖建立預測模型，結果如圖2所示。進行過內部交叉驗證繪制6個月、9個月、12個月的受試者操作特征曲線（receiver operator characteristic curve，ROC曲線）顯示，6個月、9個月、12個月的ROC曲線下面積（area under curve，AUC）為0.99、0.93和0.80（圖3a）。顯示建立的預測模型對于CTD-ILD患者進展為PPF具有較高的臨床預測效能。繪制12個月時的臨床校準曲線結果如圖3b所示，顯示預測值與實際值具有較好的重合度，提示模型具有較好的臨床泛化能力，
3 討論
本研究通過多因素COX回歸分析結果顯示纖維化范圍、SF、ALB和年齡是影響CTD-ILD患者進展為PPF的獨立風險因素（均P<0.05）。基于此建立預測模型并進行外部驗證，顯示模型具有較好的預測效能。
年齡在CTD-ILD的病理生理過程中可能扮演著重要的角色，對疾病的發展和預后產生影響。年齡與免疫系統的功能下降有關[10]。隨著年齡的增長，人體的免疫功能逐漸減弱，免疫調節功能受到損害。這可能導致自身免疫性疾病如CTD-ILD的發展和惡化[11-12]。此外，年齡增長還與免疫老化和炎癥狀態的增加相關，這可能導致肺部組織的炎癥反應加劇，促進纖維化的進展[13]。年齡與肺功能的減退相關。隨著年齡的增長，肺功能逐漸下降，包括肺活量、強制呼氣容積等指標的降低。這可能導致肺部的通氣功能減弱，氣體交換障礙增加，從而影響肺部組織的正常功能和修復能力[14]。在CTD-ILD患者中，肺纖維化的進展可能與肺功能下降有關，年齡的增長可能加劇了這種趨勢。此外，年齡還與生活方式和環境因素相關[14]。年齡增長可能伴隨著吸煙史的積累和其他不良生活習慣的形成。
纖維化范圍被鑒定為影響CTD-ILD患者進展為PPF的獨立風險因素。這一發現與之前的研究結果相吻合。既往研究也發現，纖維化范圍是預測ILD進展的重要因素[15]。這可能是因為纖維化范圍的大小反映了肺部病變的嚴重程度，且更廣泛的纖維化范圍可能意味著更多的肺部組織已經被破壞，從而增加了進展為PPF的風險[16]。
SF和ALB也被確定為影響CTD-ILD患者進展為PPF的獨立風險因素。這兩個指標都是血清學指標，反映了患者的炎癥狀態和營養狀況。這與之前的研究結果一致，這些研究發現，SF和ALB水平與許多疾病的預后，包括肺癌和COPD等，有著密切的關系[17]。這可能是因為高的SF水平反映了患者體內的炎癥反應，可能加速肺纖維化的進程[18]。而既往研究證實，在肺纖維化實驗動物模型中，通過輸注20%的白蛋白，能夠有效改善提升實驗動物的肺功能、氧合指數，降低肺組織中Ⅰ型膠原、Ⅲ型膠原的水平，緩解肺纖維化進程。由此可見，低白蛋白是促進肺纖維進程的關鍵。
而血清白蛋白降低的主要臨床因素可能為合成減少、消耗增加等，而既往研究在AAV患者中也證實了白蛋白水平的降低。考慮可能因營養不良，最終加速了疾病的發生發展[19]。
基于這些獨立風險因素，本研究構建了一個預測模型，以評估CTD-ILD患者進展為PPF的風險。該模型的預測效能被驗證為較高，AUC在6個月、9個月、12個月分別為0.99、0.93和0.80。表明該模型具有較高的臨床應用價值，
綜上，本研究通過深入研究和分析，確定了影響CTD-ILD患者進展為PPF的獨立風險因素，并基于這些因素構建了一個預測模型。這一模型具有較高的預測效能，對于評估CTD-ILD患者的預后具有重要的臨床應用價值。然而，本研究也存在一些局限性，例如，樣本量較小，且所有患者都來自同一醫院，因此，這一模型的泛化能力仍需要在更大的樣本和不同的人群中進行驗證。
利益沖突：本研究不涉及任何利益沖突。
