基于机器学习模型的2型糖尿病患者视网膜微血管形态学特征与糖尿病肾病的相关性

目的探讨2型糖尿病患者视网膜微血管形态学特征与糖尿病肾病(DKD)的相关性。方法回顾性分析2018年1月至2020年12月于郑州大学第一附属医院就诊的2型糖尿病患者的临床资料及眼底照相图片。根据是否伴有肾功能异常分为DKD组和对照组。应用U-Net深度卷积神经网络将视网膜血管形态学及结构数字化,应用多因素logistic回归分析视网膜血管形态学特征与DKD的相关性。结果共纳入2型糖尿病患者648例,男410例,女238例,年龄(53±10)岁。2型糖尿病不伴肾功能异常的对照组398例,DKD组250例;收集双侧眼底图像1296张。DKD组患者男性占比(68.4%比60.1%,P=0.032)、年龄[(54±9)比(52±10)岁,P=0.005]、收缩压[(136.8±17.3)比(130.3±15.4)mmHg(1 mmHg=0.133 kPa),P<0.001]、总胆固醇[(4.5±1.4)比(4.2±1.0)mmol/L,P=0.009]、甘油三酯[M(Q_(1),Q_(3))][1.7(1.2,3.0)比1.4(1.0,2.3)mmol/L,P<0.001]、胱抑素C[(0.9(0.8,1.0))比0.8(0.7,0.9)mg/L,P<0.001]均高于对照组,高密度脂蛋白[(1.0±0.3)比(1.1±0.3)mmol/L,P=0.001]低于对照组。多因素logistic回归分析结果显示,调整年龄、性别后,相对于血管弯曲度最低四分位数组,第三分位数组(右眼:OR=1.825,95%CI:1.204~2.768,P=0.005)和第四分位数组(左眼:OR=1.929,95%CI:1.218~3.055,P=0.005)DKD的发生风险增加;视网膜静脉血管管径平均值增加(左眼:OR=1.044,95%CI:1.013~1.075,P=0.005)与DKD发生风险相关;血管分形维数(左眼第四分位数组:OR=0.444,95%CI:0.199~0.987,P=0.046)和视网膜血管密度(右眼第二、四分位数组:OR=0.639,95%CI:0.409~0.998,P=0.049;OR=0.534,95%CI:0.331~0.864,P=0.010)降低与DKD的发生风险相关。结论视网膜微血管形态学特征异常与DKD存在关联,视网膜静脉血管管径增加、血管密度降低与DKD的发生相关。