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慢加急性肝衰竭合并细菌感染患者的临床特征及早期预警指标筛选
DOI: 10.12449/JCH240419
Clinical features and early warning indicators of patients with acute-on-chronic liver failure and bacterial infection
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摘要:
目的 探讨慢加急性肝衰竭（ACLF）合并细菌感染患者的临床特征以及与多重耐药菌感染相关的早期预警指标。 方法 回顾性选取2010年1月1日—2021年12月31日于空军军医大学第二附属医院就诊的ACLF合并细菌感染患者130例，根据药敏结果分为多重耐药菌感染组（n=80）与非多重耐药菌感染组（n=50）。比较两组患者一般资料和实验室检查结果，筛选与多重耐药菌感染相关的早期预警指标。符合正态分布且方差齐的计量资料两组间比较采用Student-t检验；不符合正态分布或方差不齐的计量资料两组间比较采用Mann-Whitney U检验。计数资料两组间比较采用χ2检验或Fisher精确概率法。采用二元Logistic回归和受试者工作特征曲线（ROC曲线）评估预警指标的预测价值。 结果 130例ACLF合并细菌感染的患者中，痰液（27.7%）是最常见检出标本，其后依次为血液（24.6%）、尿液（18.5%）、腹水（17.7%）等。细菌感染以革兰阴性菌为主（58.5%）。在所有细菌中，大肠埃希菌（18.5%）、肺炎克雷伯菌（14.6%）和屎肠球菌（13.8%）是最常见病原体。革兰阳性菌对红霉素（72.2%）、青霉素（57.4%）、氨苄青霉素（55.6%）、环丙沙星（53.7%）等抗菌药物的耐药率较高，而革兰阴性菌对氨苄青霉素（73.3%）、头孢唑林（50.0%）、头孢吡肟（47.4%）等抗菌药物的耐药率较高。ACLF合并细菌感染患者的多重耐药菌感染率（61.5%）较高。通过比较多重耐药和非多重耐药菌感染患者的临床资料发现，多重耐药菌感染患者的ALT（Z=2.089，P=0.037）、AST（Z=2.063，P=0.039）、WBC（Z=2.207，P=0.027）、单核细胞计数（Z=4.413，P<0.001）等指标高于非多重耐药患者。二元Logistic回归分析显示，单核细胞计数是多重耐药菌感染的独立危险因素（OR=7.120，95%CI：2.478～20.456，P<0.001），预测ACLF合并多重耐药菌感染的ROC曲线下面积为0.686（0.597～0.776）（P<0.001），最佳截断值为0.50×109/L，灵敏度为0.725，特异度为0.400。 结论 ACLF合并细菌感染以革兰阴性菌感染为主，以大肠埃希菌和肺炎克雷伯菌为常见病原体，临床多重耐药率高。单核细胞计数增高可作为区分多重耐药菌和非多重耐药菌感染的早期预警指标。 Abstract:Objective To investigate the clinical features of patients with acute-on-chronic liver failure （ACLF） and bacterial infection and early warning indicators associated with multidrug-resistant infections. Methods A retrospective analysis was performed for 130 patients with ACLF and bacterial infection who attended The Second Affiliated Hospital of Air Force Medical University from January 1， 2010 to December 31， 2021， and according to the drug susceptibility results， the patients were divided into multidrug-resistant （MDR） bacterial infection group with 80 patients and non-MDR bacterial infection group with 50 patients. General information and laboratory examination results were compared between the two groups to screen for the early warning indicators associated with MDR bacterial infection. The Student’s t-test was used for comparison of normally distributed continuous data with homogeneity of variance between two groups， and the Mann-Whitney U test was used for comparison of non-normally distributed continuous data or continuous data with heterogeneity of variance between two groups； the chi-square test or the Fisher’s exact test was used for comparison of categorical data between two groups. The binary logistic regression analysis and the receiver operating characteristic （ROC） curve were used to assess the predictive value of early warning indicators. Results Among the 130 patients with ACLF and bacterial infection， sputum （27.7%） was the most common specimen for detection， followed by blood （24.6%）， urine （18.5%）， and ascites （17.7%）. Bacterial infections were dominated by Gram-negative bacteria （58.5%）. Of all bacteria， Escherichia coli （18.5%）， Klebsiella pneumoniae （14.6%）， and Enterococcus faecium （13.8%） were the most common pathogens. Gram-positive bacteria had a high resistance rate to the antibacterial drugs such as erythromycin （72.2%）， penicillin （57.4%）， ampicillin （55.6%）， and ciprofloxacin （53.7%）， while Gram-negative bacteria had a high resistance rate to the antibacterial drugs such as ampicillin （73.3%）， cefazolin （50.0%）， and cefepime （47.4%）. The patients with ACLF and bacterial infection had a relatively high rate of MDR bacterial infection （61.5%）. Comparison of clinical data between the two groups showed that compared with the patients with non-MDR bacterial infection， the patients with MDR bacterial infection had significantly higher levels of alanine aminotransferase （Z=2.089， P=0.037）， aspartate aminotransferase （Z=2.063， P=0.039）， white blood cell count （Z=2.207， P=0.027）， and monocyte count （Z=4.413， P<0.001）. The binary logistic regression analysis showed that monocyte count was an independent risk factor for MDR bacterial infection （odds ratio=7.120， 95% confidence interval ［CI］： 2.478 — 20.456，P<0.001） and had an area under the ROC curve of 0.686 （95%CI： 0.597 — 0.776） in predicting ACLF with MDR bacterial infection（P<0.001）， with the optimal cut-off value of 0.50×109/L， a sensitivity of 0.725， and a specificity of 0.400. Conclusion ACLF combined with bacterial infections is mainly caused by Gram-negative bacteria， with the common pathogens of Escherichia coli and Klebsiella pneumoniae and a relatively high MDR rate in clinical practice. An increase in monocyte count can be used as an early warning indicator to distinguish MDR bacterial infection from non-MDR bacterial infection. -
T淋巴细胞免疫球蛋白黏蛋白分子3（T cell immunoglobulin domain and mucin domaincontaining molecule-3，Tim-3）是Tim家族的成员，该家族由Tim-1～Tim-8八位成员组成，其中Tim-1、Tim-3和Tim-4见于人类［1］。且Tim-3是重要的免疫负调节因子［2］。Tim-3在多种免疫细胞中表达，包括T淋巴细胞、B淋巴细胞、巨噬细胞、树突状细胞、自然杀伤细胞（NK细胞）、肥大细胞及单核细胞［3］。有研究［4］表明，Tim-3作为负调节剂可在与其配体半乳糖凝集素-9（Galectin-9，Gal-9）结合后诱导辅助性T淋巴细胞（Th）1的耗竭。Tim-3/Gal-9信号转导途径可诱导T淋巴细胞凋亡，且Tim-3/Gal-9通路可抑制幼稚T淋巴细胞向能分泌IL-17的Th17分化。
除Gal-9外，Tim-3还具有多种不同配体，当与不同的配体结合时会导致不同的生物学效应［5］。Tim-3与癌胚抗原细胞黏附分子1（carcinoembryonic antigen cell adhesion molecule 1，CC1）结合可促进效应T淋巴细胞应答中再刺激诱导的细胞死亡（restimulation-induced cell death，RICD）［6］，Tim-3增强晚期效应T淋巴细胞中近端TCR信号传导和促凋亡蛋白表达从而促进细胞RICD。癌胚抗原相关细胞黏附分子1（carcino-embryonic antigen related cellular adhesion molecule1， CEACAM1）使Tim-3能够在T淋巴细胞表面表达，表明CEACAM1在保护扩增的T淋巴细胞免受过早RICD的影响方面具有共依赖性。共信号蛋白Tim-3和CEACAM1可以在效应T淋巴细胞应答的不同阶段改变T淋巴细胞RICD的敏感性，对检查点阻断治疗具有重要意义［7］。Tim-3与磷脂酰丝氨酸结合可通过清除凋亡细胞和增强抗原提呈在调节免疫耐受中发挥关键作用［8-9］。
除影响T淋巴细胞功能外，Tim-3表达水平对NK细胞功能也有重要影响。一方面，Tim-3可促进由先天免疫细胞触发的炎症反应。例如，在体外通过抗Tim-3抗体阻断Tim-3信号转导后，单核细胞和树突状细胞产生的促炎细胞因子急剧减少［10］。另一方面，有研究［11］表明，Tim-3可以抑制巨噬细胞活化，并且先天免疫细胞上的Tim-3表达严重影响适应性免疫应答，例如抗Tim-3抗体在体内阻断Tim-3信号传导可恶化实验性自身免疫性脑脊髓炎。此外，有研究［12］表明，Tim-3是NK细胞活化和耗竭的标志物，Tim-3表达上调抑制NK细胞的细胞毒性。然而Tim-3在适应性和先天性免疫细胞中的下游信号转导途径仍未清楚，需要更多研究揭示。近年Tim-3在肝脏疾病中成为研究热点，Tim-3在肝脏疾病的影响较为重要，以下围绕Tim-3分子在肝脏疾病中的调节作用展开综述。
1. Tim-3与病毒性肝炎
近年来，大量研究显示出Tim-3在病毒性肝炎感染中具有重要免疫调控作用。Tim-3可下调免疫应答，防止免疫细胞过度活化，使肝炎病毒逃避宿主免疫攻击。且HBV和HCV感染者主要表现为T淋巴细胞耗竭，包括T淋巴细胞增殖能力低、免疫应答减弱和细胞因子产生减少。HBV和HCV感染大多为慢性感染，并最终进展为肝硬化和肝细胞癌（HCC）。近年来虽有大量Tim-3与肝炎病毒研究，但Tim-3在病毒性肝炎中的具体调控机制尚未完全清楚，需进一步研究。
1.1 Tim-3与乙型肝炎
乙型肝炎的发展与其临床分型、宿主免疫状态、遗传因素以及细胞免疫有关。持续性的免疫应答对慢性乙型肝炎（CHB）向肝硬化和肝癌的进展至关重要。目前抗病毒治疗被认为是CHB患者最常用的治疗方法之一，可有效延缓乙型肝炎患者的疾病进展。因此，CHB患者需要长期监测ALT、AST和GGT水平，但这些指标不能准确反映肝脏病理的进展情况。CHB患者在抗病毒治疗后炎症指标明显改善，但与肝组织的病理改变不完全一致，因此临床上还需要新的标志物来评价肝组织的病理变化。
Tim-3主要在Thl细胞表面上表达，通过负向调节在Thl细胞中发挥免疫抑制作用。Tim-3在肝组织中高度表达，且与HBV诱导的HCC患者的基因多态性显著相关［13］。有研究［11］表明CHB患者NK细胞和CD8+ T淋巴细胞的抗病毒应答较弱，且CHB患者循环中NK细胞Tim-3/Gal-9过表达，并有助于NK细胞功能障碍。此外，在活动性CHB感染期间，循环中CD8+ T淋巴细胞出现明显功能障碍且过表达Tim-3。另一项研究［14］表明CHB患者中活动期患者较非活动期患者CD8+ T淋巴细胞表达更高Tim-3。且慢性活动性HBV感染者CD8+ T淋巴细胞亚群与感染时间及HBV DNA载量相关。由此可见CD8+ Tim-3+T淋巴细胞是HBV感染活动期T淋巴细胞的主要耗竭表型，Tim-3可能成为HBV慢性感染潜在监测指标。Tim-3与HBV感染及疾病进展过程密切相关，对Tim-3在HBV感染各个阶段具体作用及机制的研究，可以为临床提供更好的治疗思路。
1.2 Tim-3与丙型肝炎
HCV感染的最终结果取决于宿主免疫应答，尤其是特异性CD4+和CD8+ T淋巴细胞活性强度［15］。而T淋巴细胞活性与T淋巴细胞表面抑制性受体表达相关，高表达抑制性受体与共刺激分子竞争、干扰来自共刺激分子或T淋巴细胞受体信号；也可通过参与T淋巴细胞增殖功能障碍来抑制T淋巴细胞功能［16］。已有研究［17］显示，在感染的早期阶段，T淋巴细胞表面抑制性受体过表达可促进慢性HCV感染的发展。在T淋巴细胞特异性表面抑制性受体中，最具特征的是程序性细胞死亡受体-1（programmed cell death protein 1，PD-1）和Tim-3［18］。近年有研究［19］表明，在慢性HCV感染期间，CD4+和CD8+ T淋巴细胞功能衰竭，表现为PD-1和Tim-3表达增加，以及血浆IL-10水平升高。另有研究［20］表明，阻断HCV感染者单核细胞Tim-3信号转导后，可通过调节对IL-12与IL-23比值的平衡差异来削弱丙型肝炎患者体内Th17应答作用，可见阻断Tim-3信号传导可以削弱单核细胞诱导的Th17应答作用。
此外，有研究［21］表明NK细胞上Tim-3高表达致细胞功能障碍，阻断Tim-3信号可改善HCV合并晚期肝纤维化患者NK细胞功能。另一项研究［22］表明，HCV感染者体内高表达Gal-9的NK细胞毒性较弱，穿孔素和颗粒酶B的表达也相对较低。且Gal-9与Tim-3结合可致Thl和杀伤T淋巴细胞死亡，并与HCV临床分期密切相关，晚期患者T淋巴细胞和NK细胞具有更高的Gal-9表达。可见Tim-3/Gal-9是抗病毒免疫应答中的重要分子，Tim-3/Gal-9相互作用可以调节T淋巴细胞/NK细胞功能，对机体免疫应答有重要影响。且Tim-3在T淋巴细胞衰老中起重要作用，可通过研究该通路的具体机制寻找HCV感染的临床治疗靶点。
2. Tim-3与自身免疫性肝病（autoimmune liver disease， AILD）
AILD是因机体自身免疫功能异常引起的一组慢性肝胆疾病。CD4+淋巴细胞是AILD免疫应答中最重要的效应细胞，且CD4+细胞增殖和分泌细胞因子与自身免疫性肝损伤的程度有关。自身免疫性肝炎（AIH）中的Treg细胞可对CD4+T淋巴细胞免疫应答产生重要影响。大量研究显示AIH中Tim-3高表达可有效抑制T淋巴细胞功能。有研究［23］表明，Treg细胞高度表达Gal-9，并与Th1中表达的Tim-3结合，抑制Th1功能。高表达Gal-9和Tim-3的Treg细胞对效应细胞产生抑制作用并调节自身，免疫调节功能异常时可致Treg细胞功能障碍及减弱Treg细胞对效应细胞的调节作用。因此需更多研究来揭示不同自身免疫性肝脏疾病中Gal-9和Tim-3表达及作用，以明确它们在免疫反应中的作用。此外，Th17中Tim-3的表达参与自身免疫性肝损伤的发生发展。有研究［24］表明，AIH患者循环中的可溶性Tim-3（soluble Tcell immunoglobulin domain and mucin domaincontaining molecule-3，sTim-3）水平升高，并且与AIH疾病活动性和AIH相关肝损伤有关，血清sTim-3与AIH的疾病状态相关，可作为检测自身免疫介导的肝损伤的有用生物标志物。另有研究［25］表明，Tim-3+AIH患者外周血T淋巴细胞比例显著降低，阻断Tim-3信号通路小鼠肝脏的病理损伤程度显著增加，并与ALT和AST水平升高相关。Tim-3表达也可作为检测肝损伤的标志物，但sTim-3较Tim-3更方便于临床检测，便捷高效具有更高的临床应用价值。Tim-3/Gal-9途径和AIH严重程度或表型之间可能存在联系，为Tim-3相关通路和AIH病理生理学的进一步研究提供有效支持。
3. Tim-3与酒精性肝病（ALD）及非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）
ALD是一种遍及全球的慢性肝病，肝脏是酒精代谢的主要器官。酒精代谢过程中产生的代谢物和副产物可通过损害脂质代谢、加剧炎症反应和诱导纤维化等途径导致肝损伤［26］。目前由于缺乏完全模拟人类ALD的动物模型，寻找新治疗方法较为困难，因此需了解酒精诱导肝损伤具体机制以克服研究和治疗发展的局限性。酒精性肝炎患者免疫细胞sTim-3配体和Tim-3的高表达导致血清sTim-3水平显著升高，且与疾病严重程度正相关。sTim-3可阻断Tim-3与配体结合，提高抗菌免疫能力，然而ALD患者中sTim-3结合配体水平的增高，削弱了这种能力［27］。通过抗Tim-3抗体或sTim-3可能增强抗菌免疫力的能力，以上试剂可能作为一种新药物疗法以改善ALD患者的抗菌能力。
NAFLD是西方最常见的慢性肝病。NAFLD与代谢异常密切相关，可由肝细胞损伤、肝脏炎症及肝纤维化引起［28-29］。Tim-3在适应性和先天性免疫细胞调节中发挥重要作用，并与慢性肝病密切相关。然而，Tim-3在非酒精性脂肪性肝炎（NASH）中具体作用仍未明确。有研究［30］表明，在蛋氨酸和胆碱缺乏饮食（methionine and choline-deficient diet，MCD）诱导的小鼠肝巨噬细胞中，Tim-3的表达显著增加。且敲低Tim-3可加重MCD诱导的脂肪肝，Tim-3可抑制巨噬细胞中活性氧的产生和下游促炎细胞因子IL-1β和IL-18的分泌。由此可见Tim-3可调控巨噬细胞中活性氧和炎症因子的产生，在MCD诱导的NASH中是一种有研究前景的保护因子。
4. Tim-3与肝纤维化及肝硬化
多数慢性肝病可致肝脏炎症和纤维化，激活肝脏肌成纤维细胞，促进细胞外基质分泌形成纤维性瘢痕。且当致病因子移除时，肝纤维化可因肌成纤维细胞的消除和纤维瘢痕的再吸收而消退［31］。有研究［32］表明，晚期血吸虫病肝硬化患者外周血NK细胞高表达Tim-3，且与肝硬化血清标志物呈正相关，与血清IFN-γ呈负相关。Tim-3的表达水平可能成为临床诊断的标志物。且单核细胞功能失调可能是肝硬化发展的重要原因，有研究［33］表明肝硬化患者单核细胞低表达Tim-3，机体内毒素水平较低。且内毒素水平受Tim-3表达水平影响。阻断肝硬化患者单核细胞Tim-3信号通路，单核细胞产生的TNF-α、IL-6和IL-10显著增加。提示高表达Tim-3的单核细胞活化受限，炎症因子水平降低。另一项研究［34］表明Tim-3/Gal-9信号通路可通过调节T淋巴细胞分泌细胞因子，促进肝纤维化进展。此外，感染HCV的肝硬化门静脉高压症患者脾脏中T淋巴细胞也高表达PD-1和Tim-3，脾脏Tim-3/Gal-9高表达抑制脾脏免疫功能并介导T淋巴细胞功能衰竭，以上可通过脾切除术改善［35］。提示脾脏在Tim-3介导的免疫功能障碍中也有重要作用，在其他病毒性肝炎中是否也有相似现象，深入研究脾脏对肝脏免疫细胞PD-1、Tim-3和Gal-9表达调节的具体机制可能有利于临床治疗。
此外，sTim-3参与ALD所致肝纤维化。有研究［36］表明ALD患者血清sTim-3显著升高，且sTim-3与无创性肝纤维化标志物（AST/ALT、APRI、GPR和FIB-4）和Maddrey判别函数评分呈正相关，此外sTim-3始终与ALD严重程度相关。可见sTim-3的表达与肝纤维化标志物相关，并与ALD严重程度显著相关，可作为ALD的诊断标志物和治疗靶点进一步研究。虽然肝硬化阶段不同及肝硬化病因不同可影响Tim-3水平，但已明确Tim-3通过对免疫细胞功能的调节介导多种慢性肝病发展。
5. Tim-3与肝细胞癌（HCC）
HCC是全球第六大常见癌症，也是癌症相关死亡的第三大原因，免疫反应在肝癌进展中起着关键作用。有研究［37］表明Tim-3具有免疫抑制活性，可抑制T淋巴细胞应答并促使T淋巴细胞耗竭，HCC中癌细胞可以通过上调Tim-3的配体来逃避机体免疫监视。另有研究［38］表明，HCC细胞中Tim-3高表达是由肿瘤微环境中IL-4、TGF-β和IL-6等诱导。在HBV引起的HCC中，研究［39］发现外周血和肿瘤微环境中表达TNF-α的CD8 +T淋巴细胞比例显著高于表达IFN-γ的细胞，抑制TNF-α表达后，CD8+ T淋巴细胞毒性增强，从而促进原代肿瘤细胞的裂解。此外，有研究［40］表明，阻断Tim-3信号可恢复T淋巴细胞抗肿瘤活性，减少调节性T淋巴细胞的比例，并提高细胞因子水平，从而改变肿瘤微环境，有效抑制HCC生长，并降低HCC转移及肝切除术后的复发风险。Tim-3表达水平与T淋巴细胞在HCC中功能性密切相关，可从多个方面影响HCC发展，且与肿瘤微环境存在密切关联，抗Tim-3试剂可有效刺激先天性和适应性免疫应答，在未来可能成为HCC治疗中的新型潜在靶标。
HCC治疗越来越成熟，但仍缺乏有效的系统治疗。索拉非尼是首个被批准用于HCC全身治疗的药物，但个体HCC对索拉非尼的反应差异较大。如何增强索拉非尼的抗HCC效应目前仍是一个重大挑战。Tim-3是HCC治疗较有希望的一个靶点，有研究［41］表明一种新型的pH触发药物洗脱纳米颗粒可快速且特异性地积聚在肝脏的肿瘤部位，同时向HCC递送Tim-3 siRNA和索拉非尼，下调Tim-3的表达直接抑制肿瘤细胞的生长，诱导免疫反应，增强细胞毒性T淋巴细胞的募集，有效抑制小鼠肝癌22（H22）原位肿瘤模型中肿瘤生长。新型纳米颗粒可以有效增强机体抗肿瘤免疫，这种联合治疗策略将在未来的临床应用中具有巨大的潜力。
此外HCC免疫治疗也得到更多关注，近期有研究［42］表明通过丝蛋白-水凝胶包装整合Hepal-6肝癌特异性新抗原、Toll样受体9激动剂和干扰素基因刺激物激动剂，并与Tim-3阻断剂结合，可有效降低肿瘤组织中调节性T淋巴细胞比例，从而以促进CD8+T淋巴细胞浸润，抑制HCC进展和预防肺转移。且不同于皮内注射短期免疫保护，新抗原免疫治疗凝胶只需注射一次即可激发长期免疫保护，无副作用，具有较高安全性及更好的患者依从性，进而有效防治HCC。新型纳米颗粒以及免疫治疗方法的研究对于HCC的临床治疗具有重要作用及影响，然而纳米颗粒成本高昂且技术要求较高，不利于临床治疗推广使用，免疫治疗可作为较好的临床治疗方案选择。
6. Tim-3与肝移植（liver transplantation，LT）
目前LT已成为终末期肝病的最佳治疗措施，但术后排斥反应仍然影响移植肝术后存活率的首要问题，T淋巴细胞在移植排斥反应中发挥了重要作用［43］。Tim-3与器官移植后的免疫抑制、免疫耐受和排斥有关，且在移植排斥反应中，Tim-3具有维持机体内环境稳态的作用［44］。CC1和Tim-3在LT中有重要作用，有研究［45］表明，植入CC1小鼠与未植入CC1小鼠相比肝损伤较轻，且体内Tim-3+CD4+ T淋巴细胞比例显著增高，在分析人类肝移植数据后也得出也有同样结论。一方面T淋巴细胞特异性CC1信号作为一种治疗手段，通过促进T淋巴细胞内Tim-3表达，从而减轻移植后肝损伤；另一方面Tim-3与肝脏相关的CC1相互作用，抑制Kupffer细胞中的NF-κB，减轻肝脏炎症反应。因此可通过对CC1和Tim-3在T淋巴细胞中协同工作机制的研究，可以为保护移植肝提高手术的成功率提供新思路。Tim-3除与移植排斥反应密切相关外，与肝移植后相关感染也具有显著关联，研究［46］表明Tim-3表达在肝移植后2～3周达到最大值，然后保持稳定。且在肝移植后第1年中，发生感染的患者在肝移植后30天T淋巴细胞高表达PD-1和Tim-3［47］。Tim-3和PD-1可作为肝移植背景下的免疫监测指标，以便临床更好地确定脓毒症或排斥反应的风险。Tim-3在肝移植肝损伤及术后感染中都有重要作用，具有较高研究价值，需要更多的研究揭示Tim-3在肝移植中的作用及具体机制。
7. 小结
Tim-3作为抑制性免疫调节因子，对机体免疫耐受和内环境稳态的维持具有重要作用。Tim-3既参与天然免疫反应，又介导机体适应性免疫，通过对免疫细胞功能的调节在疾病发生发展中发挥作用，具体情况视病因及疾病发展阶段而定。目前Tim-3在肝脏疾病中的研究日渐增多，主要针对Tim-3在各类肝脏疾病中的免疫调控作用，但在各类肝脏疾病中作用的具体机制尚未完全清楚。Tim-3作为新的潜在治疗靶点及潜在临床诊断标记，对其机制深入研究是必要的，希望在未来能为各类肝脏疾病治疗及诊断提供更好的思路及方案。
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表 1 ACLF合并细菌感染患者标本检出细菌分布
Table 1. Distribution of bacteria detected in specimens of patients with ACLF and bacterial infection
细菌种类 痰液（例） 血液（例） 尿液（例） 腹水（例） 胆汁（例） 骨髓（例） 合计［例（%）］ 革兰阳性菌 5 14 18 10 6 1 54（41.5） 屎肠球菌 0 1 14 2 1 0 18（13.8） 人葡萄球菌 0 3 0 0 0 1 4（3.1） 耐甲氧西林表皮葡萄球菌 1 1 1 0 1 0 4（3.1） 溶血葡萄球菌 2 0 0 0 1 0 3（2.3） 金黄色葡萄球菌 0 2 1 0 0 0 3（2.3） 肺炎链球菌 0 1 0 0 0 0 1（0.8） 其他 2 6 2 8 3 0 21（16.2） 革兰阴性菌 31 18 6 13 8 0 76（58.5） 大肠埃希菌 1 9 5 7 2 0 24（18.5） 肺炎克雷伯菌 10 6 1 2 0 0 19（14.6） 嗜麦芽黄单胞菌 4 0 0 1 0 0 5（3.8） 鲍曼/溶血不动杆菌 4 0 0 0 1 0 5（3.8） 流感嗜血杆菌 4 0 0 0 0 0 4（3.1） 阴沟肠杆菌 1 0 0 0 2 0 3（2.3） 其他 7 3 0 3 3 0 16（12.3） 
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表 2 ACLF合并细菌感染患者多重耐药菌与非多重耐药菌耐药情况比较
Table 2. Comparison of MDR and non-MDR bacterial resistance of patients with ACLF and bacterial infection
药物 合计（n=130） 多重耐药组（n=80） 非多重耐药组（n=50） 统计值 P值 氨苄青霉素［例（%）］ 86（66.2） 61（76.3） 25（50.0） χ2=9.469 0.002 环丙沙星［例（%）］ 64（49.2） 59（73.8） 5（10.0） χ2=50.031 <0.001 庆大霉素［例（%）］ 57（43.8） 50（62.5） 7（14.0） χ2=29.396 <0.001 甲氧苄啶/磺胺甲噁唑［例（%）］ 52（40.0） 51（63.8） 1（2.0） χ2=46.346 <0.001 左旋氧氟沙星［例（%）］ 51（39.2） 47（58.8） 4（8.0） χ2=31.147 <0.001 头孢唑林［例（%）］ 42（32.3） 32（40.0） 10（20.0） χ2=5.628 0.018 头孢曲松［例（%）］ 40（30.8） 32（40.0） 8（16.0） χ2=8.320 0.004 红霉素［例（%）］ 39（30.0） 34（42.5） 5（10.0） χ2=15.476 <0.001 头孢吡肟［例（%）］ 36（27.7） 33（41.3） 3（6.0） χ2=17.374 <0.001 四环素［例（%）］ 34（26.2） 33（41.3） 1（2.0） χ2=22.553 <0.001 青霉素［例（%）］ 33（25.4） 27（33.8） 6（12.0） χ2=7.685 0.006 哌拉西林［例（%）］ 25（19.2） 23（28.8） 2（4.0） χ2=10.593 0.001 绿林可霉素［例（%）］ 17（13.1） 17（21.3） 0（0.0） <0.0011） 亚胺培南［例（%）］ 17（13.1） 9（11.3） 8（16.0） χ2=0.611 0.435 美罗培南［例（%）］ 15（11.5） 9（11.3） 6（12.0） χ2=0.017 0.896 利福平［例（%）］ 15（11.5） 15（18.8） 0（0.0） <0.0011） 厄他培南［例（%）］ 11（8.5） 6（7.5） 5（10.0） χ2=0.248 0.618 链霉素［例（%）］ 10（7.7） 10（12.5） 0（0.0） 0.0071） 万古霉素［例（%）］ 4（3.1） 3（3.8） 1（2.0） χ2=0.002 0.968 注：1）Fisher检验。
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表 3 ACLF合并革兰阳性菌感染患者多重耐药菌与非多重耐药菌耐药情况比较
Table 3. Comparison of MDR and non-MDR bacterial resistance of patients with ACLF and gram-positive bacterial infection
药物 合计（n=54） 多重耐药组（n=37） 非多重耐药组（n=17） 统计值 P值 红霉素［例（%）］ 39（72.2） 34（91.9） 5（29.4） χ2=22.666 <0.001 青霉素［例（%）］ 31（57.4） 27（73.0） 4（23.5） χ2=9.712 0.002 氨苄青霉素［例（%）］ 30（55.6） 25（67.6） 5（29.4） χ2=6.868 0.009 环丙沙星［例（%）］ 29（53.7） 27（73.0） 2（11.8） χ2=15.176 <0.001 左旋氧氟沙星［例（%）］ 22（40.7） 20（54.1） 2（11.8） χ2=6.966 0.008 庆大霉素［例（%）］ 22（40.7） 22（59.5） 0（0.0） <0.0011） 头孢曲松［例（%）］ 20（37.0） 18（48.6） 2（11.8） χ2=5.306 0.021 甲氧苄啶/磺胺甲噁唑［例（%）］ 18（33.3） 17（45.9） 1（5.9） χ2=6.707 0.010 绿林可霉素［例（%）］ 17（31.5） 17（45.9） 0（0.0） <0.0011） 利福平［例（%）］ 15（27.8） 15（40.5） 0（0.0） 0.0021） 四环素［例（%）］ 13（24.1） 13（35.1） 0（0.0） 0.0011） 链霉素［例（%）］ 10（18.5） 10（27.0） 0（0.0） 0.0461） 万古霉素［例（%）］ 4（7.4） 3（8.1） 1（5.9） χ2=0.000 1.000 亚胺培南［例（%）］ 2（3.7） 1（2.7） 1（5.9） χ2=0.000 1.000 美罗培南［例（%）］ 1（1.9） 1（2.7） 0（0.0） 1.0001） 注：1）Fisher检验。
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表 4 ACLF合并革兰阴性菌感染患者多重耐药菌与非多重耐药菌耐药情况比较
Table 4. Comparison of MDR and non-MDR bacterial resistance of patients with ACLF and gram-negative bacterial infection
药物 合计（n=76） 多重耐药组（n=43） 非多重耐药组（n=33） 统计值 P值 氨苄青霉素［例（%）］ 56（73.7） 36（83.7） 20（60.6） χ2=5.145 0.023 头孢唑林［例（%）］ 38（50.0） 30（69.8） 8（24.2） χ2=15.479 <0.001 头孢吡肟［例（%）］ 36（47.4） 33（76.7） 3（9.1） χ2=31.618 <0.001 头孢他啶［例（%）］ 35（46.1） 25（58.1） 10（30.3） χ2=5.823 0.016 环丙沙星［例（%）］ 35（46.1） 32（74.4） 3（9.1） χ2=29.497 <0.001 庆大霉素［例（%）］ 35（46.1） 28（65.1） 7（21.2） χ2=14.486 <0.001 甲氧苄啶/磺胺甲噁唑［例（%）］ 34（44.7） 34（79.1） 0（0.0） <0.0011） 左旋氧氟沙星［例（%）］ 29（38.2） 27（62.8） 2（6.1） χ2=23.117 <0.001 哌拉西林［例（%）］ 25（32.9） 23（53.5） 2（6.1） χ2=16.938 <0.001 四环素［例（%）］ 21（27.6） 20（46.5） 1（3.0） χ2=15.546 <0.001 头孢呋辛［例（%）］ 17（22.4） 14（32.6） 3（9.1） χ2=4.647 0.031 亚胺培南［例（%）］ 15（19.7） 8（18.6） 7（21.2） χ2=0.080 0.777 美罗培南［例（%）］ 14（18.4） 8（18.6） 6（18.2） χ2=0.002 0.962 厄他培南［例（%）］ 11（14.5） 6（14.0） 5（15.2） χ2=0.022 0.883 注：1）Fisher检验。
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表 5 多重耐药患者与非多重耐药患者临床资料比较
Table 5. Comparison of clinical data of patients with MDR and non-MDR bacterial infection
项目 全部（n=130） 多重耐药组（n=80） 非多重耐药组（n=50） 统计值 P值 年龄（岁） 47.70±14.92 46.68±15.87 49.34±13.25 t=0.991 0.324 性别［例（%）］ χ2=0.309 0.578 女 61（46.9） 36（45.0） 25（50.0） 男 69（53.1） 44（55.0） 25（50.0） 肝病病因［例（%）］ χ2=1.571 0.210 HBV感染 89（68.5） 58（72.5） 31（62.0） 非HBV感染 41（31.5） 22（27.5） 19（38.0） 实验室检查指标 Alb（g/L） 28.55（26.08～32.70） 28.90（25.60～32.70） 28.00（26.40～31.35） Z=0.467 0.641 ALT（U/L） 82.50（38.00～265.00） 120.00（57.25～582.50） 78.50（43.00～176.00） Z=2.089 0.037 AST（U/L） 111.00（50.00～286.50） 260.00（97.50～744.00） 208.00（96.00～484.00） Z=2.063 0.039 TBil（μmol/L） 307.31±146.96 313.42±155.32 297.54±133.45 t=0.598 0.551 血氨（μmol/L） 54.80（35.30～78.70） 54.70（33.10～86.20） 54.80（42.90～72.30） Z=0.239 0.811 GGT（U/L） 77.00（38.50～168.00） 83.00（44.00～150.00） 66.50（28.00～172.75） Z=0.399 0.690 ALP（U/L） 129.00（88.00～174.50） 131.00（84.00～170.00） 121.00（94.00～194.00） Z=0.401 0.688 肌酐（μmol/L） 63.85（50.00～122.15） 64.00（51.00～157.90） 63.85（47.18～78.20） Z=0.476 0.634 血尿素氮（mmol/L） 5.88（3.87～11.23） 5.91（3.42～15.25） 5.79（4.06～8.87） Z=0.584 0.559 WBC（×109/L） 7.95（4.63～12.87） 8.43（5.60～14.45） 7.11（3.85～11.02） Z=2.207 0.027 淋巴细胞计数（×109/L） 0.86（0.48～1.36） 1.14（0.56～1.60） 0.73（0.48～1.25） Z=2.106 0.035 单核细胞计数（×109/L） 0.67±0.48 0.79±0.54 0.47±0.29 t=4.413 <0.001 中性粒细胞计数（×109/L） 6.84（3.20～10.98） 7.22（4.09～12.09） 4.84（2.89～9.56） Z=1.871 0.061 Hb（g/L） 109.37±24.14 112.88±23.38 103.76±24.52 t=2.122 0.036 PLT（×109/L） 80.00（43.00～147.00） 92.00（42.25～153.50） 63.00（43.00～144.00） Z=0.878 0.380 红细胞压积（%） 31.95±6.76 32.72±6.52 30.72±7.01 t=1.651 0.101 PT（s） 20.55（17.28～26.03） 21.05（17.20～26.55） 19.95（17.55～24.93） Z=0.275 0.783 APTT（s） 48.00（38.90～62.78） 48.65（40.43～66.33） 47.85（36.88～58.10） Z=1.211 0.226 TT（s） 21.60（19.40～24.60） 22.00（19.50～25.40） 20.85（18.38～24.00） Z=1.511 0.131 Fib（g/L） 1.44（1.02～2.24） 1.53（1.02～2.24） 1.42（1.01～2.37） Z=0.230 0.818 PTA（%） 39.80（28.48～48.03） 38.35（27.45～48.40） 40.75（28.78～47.18） Z=0.495 0.620 INR 1.77（1.43～2.32） 1.80（1.42～2.38） 1.71（1.49～2.18） Z=0.476 0.634 FDP（μg/mL） 5.94（2.75～14.61） 6.22（2.65～11.60） 5.94（2.73～20.26） Z=0.639 0.523 D-D（μg/mL） 1.82（0.69～6.54） 1.57（0.64～5.74） 2.32（0.77～9.44） Z=1.180 0.238 PCT（ng/mL） 0.89（0.28～2.54） 0.96（0.32～2.60） 0.66（0.20～1.60） Z=1.104 0.270 CRP（mg/L） 18.80（5.73～36.20） 18.24（4.08～30.35） 19.50（6.13～40.00） Z=0.910 0.363 IL-6（pg/mL） 71.35（17.24～228.60） 74.43（11.43～308.00） 51.33（20.36～140.90） Z=0.072 0.958 注：APTT：活化部分凝血活酶时间；TT：凝血酶时间；Fib：纤维蛋白原；PTA：凝血酶原活动度；INR：国际标准化比值；FDP：纤维蛋白降解产物；D-D：D-二聚体；PCT：降钙素原。
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