子宫内膜异位症（endometriosis，EMs）作为一种受雌激素精密调控的良性妇科疾病，其核心病理特征在于子宫内膜腺体和间质组织的异常迁移与生长，超越了子宫腔被覆内膜的正常界限，侵及盆腔及其他远端部位[1-2]。在全球范围内，EMs的患病率呈上升趋势，成为影响育龄期女性健康的重要疾病之一，其高发病率与复杂性对公共卫生构成了挑战[3]。EMs不仅严重影响患者生活质量，还会导致不孕症、慢性盆腔疼痛及月经功能紊乱等严重临床并发症[4]。可通过腹腔镜检查精确识别EMs并定位异位病灶，进行临床分期，为后续治疗策略提供依据[5]。然而，腹腔镜检查存在操作技术门槛高、侵入性强及患者顺应性差等局限性[6]，有必要探索更为便捷、经济且高效的非侵入性诊断手段。近年来，随着免疫学研究的飞速发展，免疫炎性指标在EMs诊断中的应用价值逐渐凸显[7]。如中性粒细胞与淋巴细胞比值、糖类抗原125、子宫内膜抗体等生物标志物 [8-9]，已被证实与EMs的发生发展密切相关，其水平变化能够在一定程度上反映患者的免疫状态及疾病严重程度，这为EMs的早期诊断提供了新的思路与方向。因此，本研究基于免疫炎症指标构建EMs预测模型，以期为EMs的早期诊断提供参考。
1 资料与方法
1.1 研究对象
通过医院电子病历系统回顾性选取2021年1月至2024年6月在佛山市第一人民医院健康管理医学科与妇产科进行体检就诊的女性作为研究对象。纳入标准：①16~50岁女性；②血常规、性激素六项、肝肾功能、尿常规等检查结果完整。排除标准：①切除卵巢或子宫；②有恶性肿瘤病史；③体检前一个月内使用激素或化疗药物；④ 宫内放置药物节育装置；⑤体检前一个月有呼吸系统、泌尿生殖系统、消化系统及盆腹腔感染病史；⑥体检前一个月内使用免疫抑制药物；⑦ 观察窗口期内未能完成所有既定检查项目或关键指标存在数据缺失。本研究经佛山市第一人民医院医学伦理委员会审批（批号：伦审研（2024）第138号）。
1.2 资料收集
通过医院电子病历系统收集研究对象临床资料包括年龄、婚姻状况、孕产史、痛经（经期下腹痛或腰痛）、月经异常、性交痛、不孕、周期性血尿及便血、宫腔操作史等情况。实验室检测指标资料包括血常规、尿常规、肝肾功能、性激素、自身免疫抗体、免疫功能、肿瘤标志物等检查结 果。
1.3 EMs诊断标准
生育年龄女性有继发性痛经且进行性加重、不孕或慢性盆腔痛，盆腔检查扪及与子宫相连的囊性包块或盆腔内有触痛性结节，即可初步诊断为EMs。经腹腔镜检查的盆腔可见病灶和病灶的活组织病理检查为确诊依据[10]。在腹腔内镜下可见EMs特征性表现：子宫表面、卵巢、输卵管浆膜层、盆腔腹膜及直肠子宫陷凹等解剖区域，存在紫蓝色、暗褐色或炭黑色的色素沉着性结节（直径1~10 mm），病灶表面常伴有新鲜渗血或浆液性渗出。继发改变包括：①盆腔纤维粘连带形成；②腹膜窗样缺损（Allen-Masters征）；③ 宫骶韧带增厚（厚度＞5 mm）伴表面凹凸不平；④卵巢子宫内膜异位囊肿破裂后形成的"巧克力样"囊液蓄积。上述形态学改变需满足至少两项，并结合冰冻病理检查确诊[10-11]。根据是否确诊EMs将研究对象分EMs组与非EMs组。
1.4 统计学分析
应用SPSS 25.0软件进行数据处理及统计分析。计量资料采用均数和标准差（
）表示，组间比较采用t检验；计数资料采用例数和百分比（n，%）表示，组间比较采用χ2检验。将研究对象按7 ∶ 3的比例随机分为训练集和验证集。多因素Logistic回归分析筛选危险因素，Lasso回归筛选预测变量，构建预测模型。受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，ROC）及其曲线下面积（area under curve，AUC）、校准曲线、决策曲线评价模型预测效能。以P＜0.05为差异有统计学意义。
2 结果
2.1 一般情况
共纳入6 570例研究对象，其中非EMs组6 090例，EMs组480例；训练集4 599例，验证集1 971例。非EMs组与EMs组在年龄、婚姻情况、孕产史、痛经、月经异常、性交痛、不孕、红细胞计数、血小板计数、尿液葡萄糖、尿液蛋白质、谷丙转氨酶、泌乳素、睾酮等方面上差异无统计学意义（P＞0.05）。在周期性血尿及便血、宫腔操作史、血红蛋白、白细胞计数、淋巴细胞数、中性粒细胞数、单核细胞数、嗜酸性粒细胞数、嗜碱性粒细胞数、谷草转氨酶、雌激素、甲胎蛋白、癌胚抗原、糖类抗原125、糖类抗原19- 9、C 反应蛋白（C-reactive protein，CRP）、白细胞介素-6、白细胞介素-18、肿瘤坏死因子α（tumor necrosis factor-α，TNF-α）方面存在显著性差异（P＜0.05），见表1。
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表格1 EMs组和非EMs组基线特征比较（n，%）
Table1.Comparison of basic characteristics between EMs group and Non EMs group (n, %)
注：*计量资料采用均数和标准差（ x ± s）表示。
2.2 单因素与多因素Logistic回归分析
基于训练集数据，以是否发生EMs为因变量（是=1，否=0），对两组存在差异的变量进行单因素Logistic回归分析（赋值方式如下：连续变量使用原值带入；分类变量有=1、无=0）。单因素Logistic回归分析显示，白细胞计数、淋巴细胞数、中性粒细胞数、单核细胞数、糖类抗原125、糖类抗原19-9、CRP、白细胞介素-18、TNF-α与EMs的发生显著相关（P＜0.05）。多因素Logistic回归分析显示，白细胞计数[OR=2.997，95%CI（1.165，7.709）]、淋巴细胞数[OR=6.625，95%CI（3.436，12.774）]、中性粒细胞数[OR= 3.248，95%CI（1.082，9.753）]、单核细胞数[OR=4.269，95%CI（1.291，14.111）]、CRP [OR=7.226，95%CI（1.840，28.382）]、糖类抗原125[OR=1.603，95%CI（1.112，2.311）]、糖类抗原19- 9[OR=1.470，95%CI（1.091，1.980）]、白细胞介素-18[OR=6.251，95%CI （1.698， 23.015）]、TNF-α[OR=4.435，95%CI （1.619，12.146）] 可能是EMs发生的影响因素，见表2。
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表格2 单因素与多因素Logistic回归分析结果
Table2.Results of univariate and multivariate Logistic regression analysis
2.3 Lasso回归筛选预测变量
将多因素Logistic回归筛选出的9个变量纳入Lasso回归模型，通过10折交叉验证选择最优惩罚系数（λ=0.032），最终保留淋巴细胞数，CRP，TNF-α 3个变量，见图1。绘制列线图直观展示预测模型，公式为：Logit(P)=-12.124+1.891×淋巴细胞数+1.978×CRP+1.490×TNF-α，见图2。
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图1 Lasso回归分析结果
Figure1.Lasso regression analysis results
注：A.Lasso系数路径图；B.Lasso回归分析交叉验证曲线。
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图2 预测模型列线图
Figure2.Nomogram of prediction model
2.4 模型的预测效能分析
训练集中，模型的敏感度为78.18%、特异度为75.94%、AUC为0.814（图3）。经Bootstrap法内部验证显示，C-index为0.803[95%CI（0.750，0.861）]。校准曲线显示实际曲线与理想曲线较为趋近，Hosmer-Lemeshow检验结果显示差异无统计学意义（χ2=6.487，P=0.249），见图4。决策曲线分析结果显示，当阈值在0.06~0.87时，净获益率＞0，模型具有实际价值，见图5。
验证集中，模型的敏感度为80.95%、特异度为66.29%、AUC为0.786（图3）。经Bootstrap法内部验证显示，C-index为0.745[95%CI（0.703，0.812）]。校准曲线显示实际曲线与理想曲线较为趋近，Hosmer- Lemeshow检验结果显示差异无统计学意义（χ2=5.461，P=0.636），见图4。决策曲线分析结果显示，当阈值在0.10~0.81时，净获益率 ＞0，模型具有实际价值（图5）。
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图3 ROC分析曲线
Figure3.ROC analysis curve
注：A.训练集；B.验证集。
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图4 校准曲线分析
Figure4.Calibration analysis curve
注：A.训练集；B.验证集。
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图5 决策曲线分析
Figure5.Decision curve analysis
注：A.训练集；B.验证集。
3 讨论
EMs作为一种常见的妇科疾病，其发病机制尚未完全明确，但可能与子宫内膜干细胞、甾体类激素及其受体、新生血管生成、炎症与免疫等因素有关[12]。目前，EMs的诊断主要依赖于临床检查、影像学检查、血清学检查和腹腔镜检查等多种方法的综合应用[13-14]。其中，腹腔镜检查被认为是诊断EMs的金标准，可直接观察到病灶并进行组织检查，但这一手术方式具有创伤性且耗时长[15-16]；血清学检查如CA125测定可以作为辅助诊断指标，但其特异度较低[17]。因此亟需发展一种更为简便、高效、无创的诊断方法。
本研究基于免疫炎症指标构建的EMs预测模型，在训练集和验证集中均展现出良好的预测效能。通过多因素Logistic回归与Lasso回归双重筛选，最终确定淋巴细胞数、CRP、TNF-α为核心预测变量，与近年来关于EMs免疫炎症发病机制的研究相契合，即由核因子κB 信号传导协调的炎症反应因雌激素受体-β和孕激素受体通路的异常而加剧，这些通路也受到局部炎症的影响，形成失调的炎症-激素循环[18]。本研究发现，CRP和TNF-α在EMs患者中显著升高，这与两者在慢性炎症反应中的核心作用密切相关。淋巴细胞作为免疫系统的核心组分，其数量及功能异常在EMs发展中具有关键作用。研究表明，异位内膜组织中存在显著的淋巴细胞浸润，提示局部免疫反应的激活[19]。其中，调节性T细胞的减少可能削弱免疫耐受，导致对异位内膜细胞的免疫监视功能下降；而Th17细胞的过度活化则通过分泌IL-17等促炎因子，加剧局部炎症微环境。此外，自然杀伤细胞的功能缺陷可能降低对异位内膜细胞的清除能力，促进病灶的黏附与侵袭。本研究发现淋巴细胞数增加与EMs风险显著相关，这可能反映了上述免疫细胞亚群比例失衡及功能异常，提示系统性免疫失调是EMs的重要驱动因素。CRP作为急性期反应蛋白，其升高不仅反映全身性炎症状态，还可能直接参与EMs的病理过程[20]。CRP通过激活补体系统及结合Fcγ受体，促进巨噬细胞和中性粒细胞的募集，释放活性氧和蛋白酶，导致腹膜微环境氧化应激增强及组织损伤。此外，CRP可上调血管内皮生长因子表达，促进异位病灶的血管生成，为内膜细胞的存活和增殖提供支持[21]。本研究中CRP与EMs的发生存在显著关联性，提示其可能通过“炎症-血管生成”双重机制加速EMs进展，而抑制CRP信号通路或可成为潜在治疗靶点。TNF-α作为核心促炎因子，在EMs中通过多种途径驱动疾病进展。一方面，TNF-α可激活核因子κB通路，促进IL-6、IL-8等炎症因子的分泌，形成慢性炎症微环境；另一方面，TNF-α通过上调基质金属蛋白酶表达，破坏细胞外基质，增强异位内膜细胞的侵袭能力[22]。此外，TNF-α还可直接刺激子宫内膜间质细胞增殖，并通过上调芳香化酶活性增加局部雌激素合成，形成“炎症-雌激素”正反馈环路。
本研究仍存在一定局限性。首先，本研究作为单中心回顾性研究，可能存在选择偏倚，未来需通过多中心前瞻性队列进行验证。其次，未纳入microRNA、长链非编码RNA等新型分子标志物，这些分子指标在近年研究中显示出与EMs的高度相关性，未来研究需结合转录组学与代谢组学数据，构建多组学联合预测模型，进一步提升预测精度。
综上所述，本研究通过整合免疫炎症体检指标，成功构建了一个有效的EMs预测模型，通过检测免疫炎症指标的变化，帮助医生在疾病早期识别高风险患者，从而进行早期干预，延缓疾病进展。
伦理声明：本研究经佛山市第一人民医院医学伦理委员会审批（批号：伦审研（2024）第138号）
作者贡献：数据采集、论文撰写：王飞娥；数据分析：赵巧红；研究设计、论文审定：晏星
数据获取：本研究中使用和（或）分析的数据可联系通信作者获取
利益冲突声明：无
致谢：不适用
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