在再谈贝叶斯(下): 阳性 ≠ 确诊?用贝叶斯公式揭开阳性预测值的真相一文中,我们通过演算发现:当群体患病率仅为 1% 时,即便检测方法的灵敏度高达 90%、特异性高达 95%,其阳性预测值(PPV)也仅为15.4%。 这意味着,面对一个低概率的罕见病原,单次检测阳性时,它是假阳性的概率可能比真阳性还要高。为了应对这种“低患病率带来的假阳性放大效应”,在检验领域引入复检,通过贝叶斯序贯更新来刷新先验概率,便是破解这一困局的“诊断智慧”。关于复检的利与弊,笔者也会分为三篇,以三部曲切入进行系列文章探讨。 一、检验实践:样本复检背后的贝叶斯序贯更新让我们回到那个 1% 患病率的例子。 当第一次检测阳性时,我们计算得出患者的 PPV 为15.4%。这个数值虽然比 1% 高了很多,但在临床决策上仍然是不够的——我们不能基于一个仅有 15% 把握的结果去下猛药。 假设我们对该样本进行一次理想的独立复检(即第二次检测不受第一次检测干扰),结果依然是阳性。此时,患者真正患病的概率会发生什么变化? 答案是:结果逆转。概率将从 15.4% 飙升至76.7%! 具体的计算逻辑如下: Step 1(首检):先验概率(患病率)为 1%。检测阳性后,后验概率更新为15.4%。 Step 2(复检):此时,我们拥有的不再是1%的群体患病率,而是经过第一次证据更新后的个人患病概率估计值——15.4%。将此值作为新的先验概率,再次代入贝叶斯公式,计算得出在第二次独立检测仍为阳性的条件下,患病的后验概率跃升至≈76.7% 由此可见,独立的重复检测是压制假阳性的有效手段。这就是贝叶斯算法的魅力——它是动态更新的。诊断不是一锤子买卖,随着证据(复检结果、病史、接触史)的一步步输入,我们的判断(后验概率)也在不断逼近真相。 二、序贯更新:mNGS 应对新发、罕见病原的底层逻辑mNGS 技术具有无偏倚、广谱检测的特点,这让我们能“看见”许多既往难以发现的敌人:从鼠疫、霍乱等法定传染病,到耶氏肺孢子菌、马尔尼菲蓝状菌等机会致病菌。 然而,这些病原体通常具有一个共同点:极低的先验概率(罕见)。 正如前文所述,低先验概率会导至低后验概率。当 mNGS 报出这些罕见病原,尤其是序列数在阈值附近时,单次检测的假阳性风险极高。 此时,复检就成了可选动作之一。 当实验室看到疑似罕见病原信号,进行原样复检或重新建库复检,若再次阳性,就完成了一次“贝叶斯升级”。从概率论角度看,对于一个真阴性样本,连续两次发生“巧合”假阳性的概率会指数级下降(例如 5% × 5% = 0.25%)。因此,重复检测能大幅提升后验概率,将“存疑”转变为“高度可疑”。 三、冷思考—复检陷阱:mNGS 复检真的“独立”吗?虽然数学模型很完美,但在 mNGS 的实际操作中,我们需要保持清醒。上文计算的前提是“两次实验是独立的”,且“样本阳性 = 患者感染”。但在现实世界,这两个前提往往充满挑战。
所以,如果病原 NGS 的报告解读人员告诉您:“这个样本我们测了两次,结果一致,比较可靠” 。他的严谨含义是:“我们通过重复检测,排除了随机操作误差,该样本中确实存在该病原核酸的可能性较高”。至于是不是它导至的疾病,还需要临床医生结合症状进一步判断。此时,排除的随机误差可能是检测过程中的取样不均、实验室环境或者批次样本的随机污染。 四、广义复检:多方法验证+临床诊断是最高级的“贝叶斯更新”既然同一种技术的重复检测可能存在“系统性偏差”,那么更高级的策略是什么? 答案是:引入异质性的证据,进行广义复检,而不是对mNGS的盲目复检。 在贝叶斯框架下,引入一个不同原理、高特异性的检测方法或者基于症状、影像学、流行病史的诊断证据,能提供权重更高的证据,从而实现更大幅度的概率更新: mNGS + PCR/Xpert:比如mNGS 检出出结核分枝杆菌,结果存疑时用 Xpert 复核。原因在于Xpert 当下在临床广为认可,若验证阳性,后验概率将会显著提升。 mNGS + 培养/涂片:mNGS 检出毛霉菌,若荧光染色同时也看到菌丝,这种“形态学 + 分子生物学”的证据链整合,可能比测 10 次 mNGS 都管用。 mNGS + 临床表型:mNGS 检出鹦鹉热衣原体,医生追问出患者有“活禽接触史”。这个“接触史”本身就是一次强大的贝叶斯更新,极大地提升了先验概率。 当然,广义复检检验方法的确认也并不是可以拿来即用的。这其中也存在着复检方法本身与mNGS方法的在灵敏度、特异性层面的差异。如果验证的方法本身灵敏度不高,用其来验证mNGS的结果则更加无用,反而徒增烦恼。 这也是前述cut-off分享内容中提及的,mNGS的参考方法的内涵。即mNGS的金标准定义更广泛,需要综合各种检测方法以及临床诊断在内的复合参考标准。 结语诊断不是瞬间的“是”或“否”,而是一条持续修正的认知长河。因此,当面对一份提示罕见病原的mNGS报告时,“信与不信”的二分法本身就是一个陷阱。贝叶斯思维指引我们走向更理性的第三条路:将每一次检测结果、每一条临床线索,都视为用于更新“患病概率’的证据。同方法复检用以压制随机误差,多方法验证用以纠正系统偏差,临床综合判断则是最终的整合与裁决。愿我们共勉前行~ |
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