Lasso-logistic回归模型拟合HPV、FAM19A4、PAX1和ZNF582预测宫颈CIN2+病变的价值

摘要

目的:探讨人乳头瘤病毒（HPV）联合DNA甲基化标志物FAM19A4、PAX1和ZNF582预测女性宫颈CIN2+病变的价值。方法:回顾性收集2022年9月至2024年5月因宫颈癌筛查可疑或异常于北部战区总医院妇产科行阴道镜下宫颈病理组织检查的女性627例，以7∶3随机分为训练集（472例）和验证集（200例）,在训练集中通过Lasso正则化回归筛选出重要特征变量，多因素logistic回归分析确定预测宫颈CIN2+病变的显著影响因素，构建列线图模型，绘制受试者工作特征曲线（ROC）、校准曲线、临床决策曲线（DCA）和临床影响曲线（CIC）对该模型的区分度、校准度及临床适用性进行评价，并通过验证集对模型进行内部验证。结果:（1）Lasso回归显示12种高危型HPV阳性、HPV16/18型阳性、FAM19A4、PAX1和ZNF582与CIN2+病变有关，多因素logistic回归显示HPV、FAM19A4、PAX1和ZNF582是宫颈CIN2+病变的显著影响因素（均P<0.05）,以此建立模型。（2）该模型在训练集预测女性宫颈CIN2+病变的曲线下面积（AUC）为0.941,灵敏度和特异度分别为0.904和0.847,验证集AUC为0.939,灵敏度和特异度分别为0.873和0.880,提示模型区分度良好。（3）校准曲线显示预测曲线与理想曲线较为贴合，Hosmer-Lemeshow检验显示训练集χ²=3.876,P=0.694,验证集χ²=3.090,P=0.686,提示模型拟合程度较好。（4）DCA和CIC曲线均显示模型临床适用性良好。结论:HPV、FAM19A4、PAX1和ZNF582是宫颈CIN2+病变的显著影响因素，其联合构建的列线图模型用于评估女性宫颈CIN2+有一定的价值，可为患者个体化诊疗提供指导。

关键词

宫颈癌筛查 / HPV / DNA甲基化 / CIN2+ / 列线图