细胞因子7项、CD64感染指数与脓毒症休克病情关联性及检测价值研究

周圣珍 吴修珍 邓世荣

赣州市赣县区人民医院重症医学科 江西赣县 341100

【摘要】目的 分析脓毒症休克中细胞因子7项及CD64感染指数与病情程度的关系，并评价联合检测价值。方法 60例脓毒症患者于2024年1月至2026年4月本院收治，分脓毒症休克组与脓毒症组（n=30）。ELISA测细胞因子7项，流式细胞术测CD64感染指数。行Spearman相关分析，预测模型由Logistic回归建立，诊断效能由受试者工作特征（ROC）曲线评估。结果 与脓毒症组相比，休克组细胞因子7项及CD64指数均呈升高趋势，且与APACHE Ⅱ评分呈正相关（P<0.05）；IL-6、TNF-α及CD64感染指数为脓毒症休克独立影响因素，且联合检测AUC为0.972，IL-6、TNF-α、CD64指数单项诊断AUC依次为0.934、0.895、0.912，均低于预测模型（P<0.05）。结论 细胞因子7项及CD64指数升高与脓毒症休克病情正相关；基于IL-6、TNF-α及CD64指数构建的预测模型诊断效能良好，可为早期识别高危患者提供客观依据。

【关键词】 脓毒症休克；细胞因子；APACHE Ⅱ评分；CD64感染指数；相关性；预测模型

感染继发全身炎症反应综合征即脓毒症，病情演变迅速，脓毒症休克者病死率超过40%，是ICU患者主要死因之一^[1]。其发病与病原体相关分子模式激活固有免疫及促炎/抗炎失衡有关，TNF-α、IL-6释放触发级联炎症，IL-10代偿升高，共同驱动病情进展^[2]。血清细胞因子水平可反映脓毒症休克的病情严重度，并与预后显著相关^[3]。中性粒细胞CD64生理状态下表达极低，感染后受细菌脂多糖、干扰素-γ等刺激，数小时内快速上调，是反映细菌感染及病情严重程度的敏感标志物^[4]。动态监测CD64感染指数对危重脓毒症患者预后评估具有重要价值^[5]。目前关于细胞因子7项联合CD64感染指数与脓毒症休克病情程度关系的研究较少。本研究检测不同病情程度脓毒症患者的血清细胞因子7项及CD64感染指数，分析其与病情程度的关联，构建早期预测模型并评估联合诊断价值，以期为临床病情评估与早期预警提供参考。

1 资料与方法

1.1 一般资料

以本院重症医学科2024年1月—2026年4月收治的60例脓毒症患者为对象，依据是否发生休克分为两组，休克组与无休克组各30例。纳入标准：（1）符合Sepsis-3.0脓毒症诊断；（2）年龄≥18岁；（3）发病至入院≤48 h；（4）临床资料完整；（5）知情同意。排除标准：（1）妊娠或哺乳期；（2）伴有肿瘤等恶性病变；（3）HIV感染者；（4）既往胃肠道、尿路或胆道感染史；（5）长期使用糖皮质激素等。

1.2 方法

1.2.1 分组与病情评估

脓毒症诊断参照Sepsis-3.0标准，存在感染，且SOFA评分较基线增加≥2分；脓毒症休克的界定为：充分液体复苏后，仍需血管活性药物使MAP维持在≥65 mmHg，并伴有血乳酸＞2 mmol/L。入院24 h内以APACHE Ⅱ评分评估病情严重程度。

1.2.2 检测方法

入院第2天晨起空腹抽取静脉血4 mL，离心（2500 r/min，15 min）分离血清，-80 ℃保存。以酶联免疫吸附法检测细胞因子7项。另取EDTA-K2抗凝全血50 μL，加入CD64-PE与CD45-PerCP抗体，避光反应30 min，流式细胞术测定中性粒细胞CD64感染指数。操作严格遵循试剂盒说明，批内及批间变异系数（CV）<10%。

1.3 观察指标

（1）对比两组细胞因子7项及CD64感染指数水平；

（2）采用Spearman相关法分析上述指标与APACHE Ⅱ评分的相关性；

（3）随访28 d，记录病死情况；

（4）以脓毒症休克发生与否为因变量、上述指标为自变量，行二元Logistic回归并建立预测模型；

（5）通过受试者工作特征（ROC）曲线评估各指标单独及联合检测对脓毒症休克的诊断效能。

1.4 统计学方法

SPSS 26.0处理数据：计量（±s）行t检验，计数[n (%) ]行χ²检验；APACHE Ⅱ相关性行Spearman分析；Logistic回归筛选独立因素并建模，Hosmer-Lemeshow检验拟合度；诊断效能以ROC曲线评估，Z检验比较曲线下面积（AUC）。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 一般资料两组比较

两组中，男/女为18/12 vs 16/14，年龄（58.6±12.4） vs （56.8±13.1）岁，基线资料可比（P＞0.05）；APACHE Ⅱ评分休克组更高（21.6±4.8 vs 12.3±3.6）分，t=8.463，P＜0.001）。

2.2 细胞因子及CD64指数组间比较

与脓毒症组比，细胞因子7项及CD64感染指数脓毒症休克组均更高（P＜0.05）。见表1。

表1 细胞因子及CD64指数组间比较（±s）

指标	脓毒症休克组（n=30）	脓毒症组（n=30）	t值	P值
IL-2（pg/mL）	6.42±1.85	3.18±1.02	8.531	＜0.001
IL-4（pg/mL）	18.65±5.32	9.84±3.15	8.046	＜0.001
IL-6（pg/mL）	136.45±42.36	48.27±18.63	10.215	＜0.001
IL-10（pg/mL）	42.18±12.35	18.63±6.48	9.286	＜0.001
IL-17A（pg/mL）	32.45±9.86	15.27±5.34	8.668	＜0.001
TNF-α（pg/mL）	58.72±16.45	24.36±8.57	10.215	＜0.001
IFN-γ（pg/mL）	21.36±6.48	10.25±3.86	8.432	＜0.001
CD64感染指数	5.86±1.62	2.15±0.68	11.683	＜0.001

2.3 各指标与APACHE Ⅱ评分的关联分析

各指标与APACHE Ⅱ评分均呈正相关关系（P＜0.05），见表2。

表2 各指标与APACHE Ⅱ评分的关联分析

指标	r值	P值
IL-2	0.438	＜0.01
IL-4	0.462	＜0.01
IL-6	0.712	＜0.001
IL-10	0.521	＜0.001
IL-17A	0.578	＜0.001
TNF-α	0.654	＜0.001
IFN-γ	0.486	＜0.001
CD64感染指数	0.683	＜0.001

2.4 28 d预后两组比较

与脓毒症组比，休克组28 d病死率更高（36.7% vs 10.0%，χ²=5.963，P=0.015）。

2.5 Logistic回归分析

Logistic回归分析显示，IL-6、TNF-α及CD64感染指数均为脓毒症休克的独立影响因素（P＜0.05）。预测模型为：Logit（P）= -8.652 + 0.042×IL-6 + 0.068×TNF-α + 1.856×CD64感染指数。Hosmer-Lemeshow检验χ²=4.832，P=0.564，见表3。

表3 Logistic回归分析

变量	B	SE	Wald	P值	OR	95% CI
IL-6	0.042	0.015	7.843	0.005	1.043	1.013~1.074
TNF-α	0.068	0.028	5.878	0.015	1.070	1.013~1.130
CD64感染指数	1.856	0.624	8.842	0.003	6.398	1.884~21.736
常量	-8.652	2.415	12.837	＜0.001	0.000	—

2.6 ROC曲线分析

IL-6、CD64感染指数及TNF-α单独诊断AUC依次为0.934、0.912、0.895；联合模型AUC为0.972，敏感度96.67%、特异度93.33%，高于各单项（P＜0.05）。见表4、图1。

表4 ROC曲线分析

指标	AUC	95% CI	截断值	敏感性（%）	特异性（%）
TNF-α	0.895	0.801~0.989	40.15 pg/mL	90.00	86.67
IL-6	0.934	0.868~1.000	85.60 pg/mL	93.33	90.00
CD64感染指数	0.912	0.827~0.996	3.86	93.33	90.00
预测模型	0.972	0.921~1.000	—	96.67	93.33

图1 ROC曲线图

3 讨论

脓毒症休克系脓毒症并发严重循环及细胞代谢紊乱的危重状态，其核心病理机制为病原体成分触发单核-巨噬细胞系统活化，TNF-α等促炎介质随之释放，诱发全身炎症反应及微循环障碍，内毒素血症发挥关键作用^[6]。本研究显示，休克组TNF-α、IL-6、IL-17A及IFN-γ水平均高于脓毒症组，且与APACHE Ⅱ评分呈正相关，与上述机制一致。TNF-α为脓毒症中最早升高的促炎因子之一，可激活内皮细胞并增加血管通透性^[7]；IL-6主要由活化单核-巨噬细胞释放，可诱导急性期蛋白合成并放大炎症级联^[8]；IL-17A通过募集中性粒细胞促进局部炎症^[9]；IFN-γ增强巨噬细胞抗原提呈及杀菌能力，过度释放可加重组织损伤^[10]。IL-4、IL-10作为抗炎因子升高，提示存在促炎/抗炎失衡，免疫调节机制虽被激活但不足以遏制过度炎症，与脓毒症休克病情进展相符合。

作为IgG高亲和力Fcγ受体Ⅰ，CD64在中性粒细胞表面生理性表达甚微，细菌感染后4~6 h，脂多糖与细胞因子可诱导其表达增加约10倍，且不受非感染性炎症干扰，具有早期、敏感反映感染状态的特性^[11]。本研究中脓毒症休克组CD64感染指数显著高于脓毒症组，并与APACHE Ⅱ评分呈正相关，提示其不仅可用于感染的识别，还能反映病情严重程度，与既往研究结论一致。

二元Logistic回归显示，IL-6、TNF-α及CD64感染指数为脓毒症休克的独立影响因素，据此构建预测模型，ROC分析显示模型AUC为0.972，敏感度及特异度均较高，优于各单项指标。该模型结合炎症介质释放（IL-6、TNF-α）与免疫细胞表面受体活化（CD64感染指数），从多维角度评估脓毒症休克风险，可为临床早期识别高危患者提供量化依据。脓毒症休克患者的容量反应性及血流动力学状态与病情转归密切相关，精准的病情分层有助于指导液体复苏及血管活性药物使用^[12]；神经内分泌调节异常（如血管加压素分泌节律改变）亦可预测预后^[13]。本研究通过客观实验室指标建立病情评估与预测模型，为早期预警及个体化治疗提供了实验室依据。

然而，本研究受样本量限制，治疗过程中指标未行动态追踪，难以评估其疗效反应与远期预后预测价值；细胞因子7项中部分指标未进入最终回归模型，其独立预测价值尚待明确；CD64感染指数检测受仪器及抗体批次影响，各实验室需建立专属参考范围。后续需开展大样本及动态监测研究加以验证。

综上所述，脓毒症休克患者血清细胞因子7项与CD64感染指数均升高，且与病情程度呈正相关，基于IL-6、TNF-α及CD64感染指数构建的模型诊断价值较优，可为临床病情评估、早期预警及个体化治疗提供客观依据。

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基金资助：赣州市卫生健康委员会市级科研计划项目（编号：GZWJW202502529）

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