作者：应池清，李旭锟，吕双志，杜鹏，陈云志，符红心，杜维波，徐凯进，张颖，吴炜

第一作者及单位：应池清，浙江大学医学院附属第一医院感染科、传染病诊治国家重点实验室

通信作者及单位：吴炜，浙江大学医学院附属第一医院传染病诊治国家重点实验室、国家感染性疾病临床医学研究中心、国家传染病医学中心、感染性疾病诊治协同创新中心

T-SPOT Combined with CT Image Analysis Based on Deep Learning for Early Differential Diagnosis of Non-Tuberculous Mycobacteria Pulmonary Disease and Pulmonary Tuberculosis

Ying C, Li X, Lv S, Du P, Chen Y, Fu H, Du W, Xu K, Zhang Y, Wu W.

Int J Infect Dis，2022 Sep 27:S1201-9712(22)00530-6.

doi: 10.1016/j.ijid.2022.09.031.

PMID: 36180035

研究背景 ✦

近年来，非结核分枝杆菌（NTM）的感染率逐年提高，肺部感染是NTM感染最常见的临床表现。非结核分枝杆菌肺病（NTM-PD）的临床症状与肺结核（PTB）相似，如咳嗽、咳痰、低热、体质量减轻等，导致NTM-PD在早期极易误诊或漏诊。随着分子生物学和细菌学技术的发展，对于痰涂片阳性的患者，目前可以采用GeneXpert MTB/RIF或分子测序技术来快速区分NTM-PD或PTB。而对于痰涂片抗酸染色阴性或无痰的患者，临床上需进行进一步的检查来诊断，如支气管镜肺泡灌洗液NGS、细菌培养等。细菌培养是鉴定NTM感染的金标准，但耗时长，在等待期间可能会导致疾病进展。因此，如何能够较为准确地早期鉴别NTM-PD和PTB是临床上需要面对的一大难题。

研究表明，NTM-PD在影像学上有一些不同于PTB的特点，比如NTM肺病病变多集中于中叶、舌段，支气管扩张、狭窄的检出率也均高于PTB，而PTB患者的小叶中心性结节、腺泡结节的检出率均高于NTM-PD，这些特征的差异均对于诊断有提示意义。T-SPOT是临床上常用的诊断结核分枝杆菌感染的免疫学方法，有助于区分NTM和结核感染。目前，胸部CT和血T-SPOT检查已成为筛查PTB患者的常规项目，且可以快速获得结果。本研究建立了一个利用血T-SPOT结果联合基于深度学习的肺CT影像分析的诊断系统，以实现早期鉴别诊断NTM-PD和PTB。

研究方法 ✦

1.纳入标准：（1）年龄≥18岁，诊断为PTB或NTM-PD的患者；（2）痰涂片为抗酸染色阴性或无痰者；（3）有细菌培养结果证实；（4）至少有一组清晰可用的肺部CT影像。所有确诊患者均排除了肺癌、真菌感染、结核病与NTM混合感染、尘肺病等。

2.检测方法：使用北京博奥生物有限公司的分枝杆菌检测试剂盒鉴定NTM菌种，使用Oxford Immunotec公司的T‑SPOT.TB测试盒检测血T-SPOT。

3.研究方案：纳入2019—2021年的1049例患者，其中，467例确诊为NTM-PD，582例确诊为PTB。从这些患者中随机选取160例NTM-PD和160例PTB患者作为测试集，其余作为训练集。测试集患者再分为T-SPOT阳性组和阴性组，然后利用人工智能深度学习（DL）模型进一步将患者分为4个亚组，计算4个亚组的诊断准确率。最后，通过2022年1—7月的80例确诊患者（40例NTM-PD，40例PTB）对建立的诊断系统进行前瞻性验证。

图1 数据收集流程

研究结果 ✦

1.1049例患者中，NTM-PD与PTB患者在性别、年龄、慢性肺部疾病史（如支气管扩张、慢性阻塞性肺疾病、间质性肺疾病等）上均存在差异，在NTM-PD患者中患者年龄更大、慢性肺部疾病史更多见，且好发于女性。见表1。

表1  NTM-PD与PTB患者的临床特征对比

2.在467例NTM-PD患者中，感染的NTM菌种主要是胞内分枝杆菌、鸟分枝杆菌和龟/脓肿分枝杆菌复合群，T-SPOT阳性率达32.93%，T-SPOT区分NTM-PD与PTB的准确率为80.3%。

3.在利用深度学习技术对CT影像进行分类时，不同于整个肺部3D数据都输入DL模型所进行的分析。我们首先将病灶区域分割出来，然后以感兴趣区域（ROI）为重点进行后续模型的训练，使用Noisy-OR Bayesian模型来推测NTM-PD和PTB的分类概率，提高了DL模型的诊断准确率。

图2 DL模型流程图

4.联合T-SPOT与DL模型进行判断，在两者判断一致时，准确率分别达到91.7%和89.8%（T-SPOT阴性且DL判断为NTM-PD，T-SPOT阳性且DL判断为PTB），覆盖了66.9%的测试集，剩余33.1%的患者仍需要进一步检查来确定。

表2  T-SPOT联合DL模型和单独使用T-SPOT、单独使用DL的检测准确率情况

研究结论 ✦

我们建立了血T-SPOT结果联合基于深度学习的肺CT影像分析诊断系统，在两种方法预测结果一致时可以提高诊断NTM-PD和PTB的准确率。

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供稿：应池清

编辑：孟    莉

审校：范永德

发布日期：2022-10-31

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