淋巴管肌瘤病（LAM）患者的气流阻塞和气体交换受损存在不同程度的进展速率，因此连续的肺功能检查常用于LAM病情监测。但由于肺功能测量结果存在一定的变异性，识别需要治疗的对象可能较困难。

本文介绍最近发表在Thorax杂志的一项研究，探索指导临床决策的肺功能指标。

研究方法

该研究基于141例英国和148例美国LAM患者的临床和肺功能数据，采用多水平混合效应模型、均方误差和Bland-Altman分析评估LAM患者肺功能随时间的变化。

研究结果

1、患者基线特征

符合LAM确诊标准且具有3次以上肺功能的患者分别为141例（英国）和148例（美国）。两队列的基线FEV₁占预计值%分别为73.9%(SD 24.7)和72.3%(SD 24.2)，基线DL_CO占预计值%分别为59.0%(SD 17.5)和59.2%(SD 21.7)。与有呼吸困难或气胸症状的患者相比，无呼吸系统症状的患者基线肺功能更佳。

2、肺功能的时间变化曲线与mTOR（雷帕霉素靶蛋白）抑制剂的作用

图1 LAM患者肺功能随时间变化与mTOR抑制剂的作用效果。

(A)使用多水平混合效应模型比较英国和美国队列中FEV₁和DL_CO的丢失率。在未经mTOR抑制剂治疗患者中，FEV₁和DL_CO随时间成比例进行性下降。

(B)联合数据中，后续接受mTOR抑制剂治疗患者的FEV₁下降速度较未治疗变缓，但DL_CO下降速度没有明显改善。

(C) 使用多水平混合效应模型分析mTOR抑制剂对FEV₁ /DL_CO比值的影响。

(D)按是否行mTOR抑制剂治疗分组和按初始肺功能分层的英国和美国患者的汇总变化。箭头表示变化的方向；相邻的数字表示受试者的数量，括号内的数字表示以月为单位的观察时间。

图2 最小调整分层模型中，未接受mTOR抑制剂治疗患者的肺功能FEV₁占预计值%随时间下降，而mTOR抑制剂组无显著下降趋势（即便在调整月经状态、首发症状和基线肺功能后，图3）。

图3 最小调整分层模型中，分层调整月经状态、首发症状和基线肺功能后的FEV₁占预计值%和DL_CO变化。

3、肺功能检测次数和观察时间对肺功能的影响

图4 (A)肺功能测量次数和观察时间越多/长，FEV₁和DL_CO下降率（ΔFEV₁和ΔDL_CO）越接近组均值。因此可能会影响肺功能变化的计算。灰色圆圈为英国，黑色的是美国。

(B)混合效应模型的均方根误差与肺功能观测数量的预计效应关系图。使用混合效应模型对从基线开始进行有限观测次数的重复测量分析。结果显示纳入大于5次的测量并没有进一步降低误差和效应量，因此5次可能是合适的数量。

研究结论

虽然FEV₁和DL_CO通常呈成比例下降，但在疾病早期和接受mTOR抑制剂治疗的受试者中，DL_CO可能独立于FEV₁下降，因此DL_CO的监测也很重要。

根据该研究的数据，研究团队认为对于2年以上的观察，至少需要5次肺功能检测，才能更可靠地估计肺功能变化曲线。因此需要新的肺功能随访策略来观测疾病早期的活动。

文献来源：Johnson J, Stewart I, Johnson SR. Disease monitoring using lung function trajectory in lymphangioleiomyomatosis: assessment in two national cohorts. Thorax.2023Jan;78(1):61-68.

整理：王行行 - 北京协和医院呼吸与危重症医学科在读博士；审核：徐凯峰教授 - 北京协和医院呼吸与危重症医学科主任医师，博士生导师

本文转载自公众号「帅府园论坛」（ID：shuaifuyuanluntan）

原链接戳：肺功能变化曲线对LAM病情的监测作用

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本文完

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