P209﹥《自身免疫性脑炎相关抗体实验室检测现状》

概述：自身免疫性脑炎(AE)是一类以中枢神经系统炎症为主要特征的疾病，临床表现多样，且与其他神经系统疾病有重叠，鉴别诊断具有一定挑战性。目前，越来越多的AE被列为单独的亚型，不同亚型与特定的临床综合征和潜在的致病性自身抗体有关。在实验室检测中，除血液、脑脊液常规检测外，自身抗体检测也可为AE的诊断提供重要依据。AE相关自身抗体的检测方法包括间接免疫荧光法(IFA)、酶联免疫吸附试验(ELISA)和线性免疫印迹法(LIA)。AE相关自身抗体通常靶向神经元抗原，根据抗原检测结果，可将AE分为副肿瘤性AE和抗神经元表面抗原或突触抗原抗体介导的AE两大类。文章从AE的病理机制、AE相关自身抗体的类型、实验室检测技术的进展和自身抗体在AE诊断中的应用4个方面进行综述，以加深临床对AE的认识，为AE的临床诊治提供参考。

作者简介：李汉华，硕士，主管技师，上海市儿童医院/上海交通大学附属儿童医院检验科，主要从事分子诊断检验工作。

翁文浩，上海市儿童医院/上海交通大学附属儿童医院检验科；E-mail：wengwenhao@shchildren.com.cn。

引用：李汉华,吴亚洲,翁文浩. 自身免疫性脑炎相关抗体实验室检测现状[J]. 检验医学,2025,3: 209-217.

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P223﹥《外周血淋巴细胞亚群和细胞因子在鉴别儿童病毒性脑炎与自身免疫性脑炎中的价值》

概述：目的：探讨外周血12种细胞因子[白细胞介素（IL）-1β、IL-2、IL-4、IL-5、IL-6、IL-8、IL-10、IL-12P70、IL-17、γ-干扰素（IFN-γ）、α-干扰素（IFN-α）、肿瘤坏死因子ɑ（TNF-α）]和淋巴细胞亚群[CD3+T细胞、CD3+CD4+T细胞、CD3+CD8+T细胞、CD3-CD19+B细胞、CD3-CD16+CD56+自然杀伤细胞]在鉴别儿童病毒性脑炎（VE）和自身免疫性脑炎（AE）中的价值。方法：选取2020年5月—2024年5月首都儿科研究所附属儿童医院AE患儿60例（AE组）、VE患儿40例（VE组）和健康体检儿童60名（正常对照组）。采用流式细胞术检测所有研究对象外周血淋巴细胞亚群和细胞因子。采用受试者工作特征（ROC）曲线评价各项指标鉴别AE和VE的效能。结果：VE组CD3-CD19+B细胞绝对数高于正常对照组（P<0.10）,CD3-CD16+CD56+自然杀伤细胞绝对数低于正常对照组（P<0.10）。AE组CD3-CD16+CD56+自然杀伤细胞绝对数低于正常对照组（P<0.10）。VE组CD3+CD8+T细胞绝对数低于AE组（P<0.10）,CD3-CD19+B细胞绝对数高于AE组（P<0.10）。除IL-17外，VE组其他细胞因子水平与正常对照组比较差异均有统计学意义（P<0.10）。AE组IL-4、IL-6、IL-8、IL-10和TNF-α水平与正常对照组比较差异均有统计学意义（P<0.10）。VE组IL-4、IL-8、IL-10和INF-γ水平与AE组比较差异均有统计学意义（P<0.10）。VE组IL-8与IL-10呈正相关（r=0.588,P<0.05）,INF-γ与IL-4、IL-8呈正相关（r值分别为0.322、0.426,P<0.05）。AE组IL-4与IL-10呈正相关（r=0.833,P<0.05）,IL-8与IL-4、IL-10呈正相关（r值分别为0.437、0.460,P<0.05）,TNF-α与IL-10呈正相关（r=0.420,P<0.05）。AE组和VE组淋巴细胞亚群绝对数与各细胞因子之间均无相关性（P>0.05）。以AE为对照，CD3+CD8+T细胞绝对数、B细胞绝对数、IL-4、IL-8、IL-10和INF-γ单项检测鉴别AE和VE的曲线下面积（AUC）分别为0.599、0.638、0.616、0.603、0.636、0.598；细胞因子联合检测模型和细胞因子+淋巴细胞亚群联合检测模型的AUC分别为0.687、0.756。结论：外周血淋巴细胞亚群和细胞因子或可作为儿童VE和AE鉴别诊断的辅助指标。

作者简介：王蜀平，学士，主管技师，首都儿科研究所附属儿童医院检验中心，主要从事感染和免疫性疾病的致病机制研究及流式细胞术检验工作。。

马丽娟，首都儿科研究所附属儿童医院检验中心；E-mail：malijuan@shouer.com.cn。

引用：王蜀平,张文,王溦雅,等. 外周血淋巴细胞亚群和细胞因子在鉴别儿童病毒性脑炎与自身免疫性脑炎中的价值 [J]. 检验医学,2025,3: 223-229.

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P253﹥《基于多种血清肿瘤标志物的深度学习模型用于评估早期结直肠肿瘤患病风险》

概述：目的：利用多种血清肿瘤标志物建立基于深度学习的随机森林(RF)算法模型，并探讨该模型在评估早期结直肠肿瘤患病风险中的作用。方法：选取2023年3月—2024年2月上海交通大学医学院附属新华医院结直肠癌(CRC)患者176例(CRC组)、癌前病变患者110例(癌前病变组)、健康体检者72名(正常对照组)。检测所有研究对象血清肿瘤标志物癌胚抗原(CEA)、糖类抗原(CA)50、CA125、CA15-3、CA19-9、CA242、CA72-4、细胞角蛋白19片段(CYFRA 21-1)和甲胎蛋白(AFP)水平。将各组建模对象按7∶3的比例分别随机拆分为训练集和验证集。采用基于深度学习的RF算法构建模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线评价模型筛查早期CRC和癌前病变的效能。结果：将CRC患者和癌前病变患者合并成结直肠肿瘤疾病组(286例)。结直肠肿瘤疾病组血清CA50、AFP、CEA、CA19-9、CA125、CA72-4、CYFRA21-1水平显著高于正常对照组(P<0.05)。通过特征处理和RF算法建模，利用CEA、CA50、CA15-3、CA242、CYFRA 21-1、CA72-4和性别这7个特征联合构建了CRC和癌前病变的综合诊断模型CR7。在训练集中，以正常对照组为对照，CR7模型诊断结直肠肿瘤疾病的曲线下面积(AUC)为0.997；在验证集中，AUC为0.931。CR7模型区分早期CRC患者和正常对照者的AUC为0.983，区分癌前病变患者和正常对照者的AUC为0.991。结论：利用RF算法构建的结直肠肿瘤疾病筛查模型为实验室辅助诊断提供了一种新的有效方法，可用于评估早期CRC和癌前病变的患病风险。

作者简介：余佳杰，技师，学士，上海市皮肤病医院检验科，主要从事临床检验工作。

柯星，上海交通大学医学院附属新华医院检验科；E-mail：satoshiohno@sjtu.edu.cn。

引用：余佳杰,张智智,罗清琼,等. 基于多种血清肿瘤标志物的深度学习模型用于评估早期结直肠肿瘤患病风险[J]. 检验医学,2025,3: 253-258.

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P264﹥《基于AI的PBRTQC智能监控平台在血清肿瘤标志物质量风险监控中的应用价值评价》

概述：目的：探讨基于人工智能(AI)技术的患者数据实时质量控制(PBRTQC)智能监控平台在9种血清肿瘤标志物质量风险管理中的应用价值。方法：通过AI-PBRTQC智能监控平台自动收集2023年1月1日—12月31日广州华银医学检验中心106443例9种血清肿瘤标志物检测样本的结果，并用AI-PBRTQC智能软件进行患者大数据的正态分布检验、参数设置、程序建立、性能验证、质控效能评价和实时运行。遵循基于AI算法的智能质控规则，评价AI-PBRTQC智能监控平台在血清肿瘤标志物检测质量风险监控中的应用价值。结果：通过AI-PBRTQC智能监控平台选出最优程序参数，患者数据指数加权移动平均法(EWMA)质控图在性能稳定时呈现正态分布，且趋势一致。在9种血清肿瘤标志物检测中，更换新批号校准品和使用新批次检测试剂引起检测系统正确度性能变化时，AI-PBRTQC智能监控平台可灵敏、及时、正确识别，并发出警告。甲胎蛋白(AFP)的最佳加权系数为0.03，其他8种血清肿瘤标志物的最佳加权系数均为0.02。1年内9个项目EWMA实际累积精密度(CV)均小于质量目标。AI-PBRTQC智能监控平台在9个项目中合计预警8次，均为真实报警。结论：AI-PBRTQC智能监控平台可实时监控血清肿瘤标志物检测质量风险，并精准识别系统误差。

作者简介：于雪，博士，研究员，广州华银医学检验中心，主要从事乳腺癌循环肿瘤细胞检测方法研究。

裘宇容，广州华银医学检验中心；E-mail：qiuyurong@huayinlab.com。

引用：于雪,漆爱红,李锦辉,等. 基于AI的PBRTQC智能监控平台在血清肿瘤标志物质量风险监控中的应用价值评价[J]. 检验医学,2025,3: 264-270.

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P271﹥《白细胞群落参数对脓毒血症的诊断和预测价值》

概述：目的：探讨白细胞群落参数(CPD)对脓毒血症的诊断价值。方法：选取2022年1月—2022年5月同济大学附属上海市东方医院44例脓毒血症患者(脓毒血症组)、27例肺炎患者(肺炎组)、20名健康体检者(健康对照组)。检测所有研究对象CPD、C反应蛋白(CRP)、降钙素原(PCT)，建立诊断模型。比较各组各项指标差异；采用受试者工作特征(ROC)曲线评价各项指标诊断脓毒血症的效能。另选取2022年6月—2023年1月同济大学附属上海市东方医院脓毒血症患者70例，进行交叉验证。结果：脓毒血症组中性粒细胞荧光强度(NE-SFL)、中性粒细胞荧光强度分布宽度(NE-WY)、单核细胞细胞复杂程度(MOX)分别为50.40(46.65,55.20)、717.5(642.3,832.5)、123.4(120.9,125.7)，均显著高于健康对照组[43.60(43.03,46.88)、579.0(558.5,595.8)、119.7(118.6,121.0),P<0.05]和肺炎组[46.45(44.73,49.00)、616.5(589.8,634.5)、120.8(119.3,122.7),P<0.05]。NE-SFL、NE-WY、MO-X、CRP、PCT诊断脓毒血症的曲线下面积分别为0.734、0.841、0.727、0.817、0.862；敏感性分别为61.9%、77.4%、44.0%、87.8%、88.6%；特异性分别为80.0%、84.0%、92.0%、69.4%、71.4%。交叉验证结果显示，NESFL、NE-WY、MO-X、CRP、PCT的真阳性率分别为71.83%、91.55%、47.89%、73.02%、82.61%；假阴性率分别为28.17%、8.45%、52.11%、26.98%、17.39%。确诊前5 d NE-WY的阳性率明显高于PCT和CRP,NESFL、MO-X的阳性率低于PCT、CRP。血培养报阳时间较NE-SFL、NE-WY、MO-X、CRP、PCT滞后。结论：CPD、CRP、PCT在脓毒血症的诊断中有较高的预测价值；NE-WY的诊断效能优于PCT,NE-SFL的诊断效能接近于CRP;NE-WY与PCT联合诊断脓毒血症效能更优。

作者简介：张浩旸，硕士，检验医师，同济大学附属上海市东方医院检验科，主要从事临床检验工作。

范列英，同济大学附属上海市东方医院检验科；E-mail：13386057093@163.com。

引用：张浩旸,鹿麟,宗明,等. 白细胞群落参数对脓毒血症的诊断和预测价值 [J]. 检验医学,2025,3: 271-277.

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