研究背景外阴阴道假丝酵母菌病(Vulvovaginal candidiasis,VVC)是育龄期女性常见的下生殖道感染性疾病,与阴道菌群失调密切相关。VVC治疗后仍易复发甚至一年内复发4次或以上发展为复发性外阴阴道假丝酵母菌病(Recurrent vulvovaginal candidiasis,RVVC)。RVVC反复发作引起的临床症状及体征严重影响女性的身心健康、夫妻和谐与社会稳定,但目前其治疗仍是一难题。近年研究证实VVC患者阴道菌群构成呈多样化,RVVC相对单一;抗真菌治疗后,VVC患者阴道菌群结构的改变较RVVC显著,且后者菌群结构在疾病发作期和间歇期相似。亦有研究提示在VVC患者治疗后首次复发的阴道菌群较健康女性明显发生变化,随着复发次数增多其菌群结构则趋于稳定。本研究拟对VVC患者初次治疗后的阴道菌群状态与临床信息进行检测与分析,采用机器学习算法,构建VVC复发风险的预测模型,以期探讨和明确VVC复发的相关因素,为未来进行早期干预,预防其进展为RVVC打下理论基础。研究目的比较WC初治患者6个月内复发与未复发人群的阴道菌群差异,并基于VVC患者阴道菌群的构成,整合临床信息指标,尝试构建出VVC复发风险的预测模型。研究方法第一章2017年8月至2018年1月在云南省第一人民医院妇科门诊的首次诊断为VVC的患者,采集所有入组患者在初次治疗停药3天后复诊时的阴道分泌物。根据患者治疗后半年内的随访情况分为两组:复发组(即Yes)、未复发组(即No)。对样本进行处理后采用Illumina高通量测序技术对扩增的产物进行测序,再通过BIPES生物信息分析方法,比较两组间阴道菌群物种丰富度和结构差异。对多样性指数,应用SPSS20.0软件进行统计学处理,应用Wilcoxon Signed Ranks检验。P<0.05认为差异具有统计学意义。同时,我们采用LEfSe(LDA=2)在线统计分析工具寻找复发组与未复发组之间的差异菌属。第二章采用第一章入组患者分组方式及测序信息,并采用其初次就诊时所记录近1月内的相关临床信息,包括年龄、是否具有阴道冲洗习惯、避孕方式、性交方式、抗菌素的使用、激素的使用及首次发作时的VVC评分。同时运用机器学习法的随机森林预测模型分析菌属、临床信息与复发结局的关联,筛选出相关变量。随后将验证集合代入模型中,计算使得OOB(Out-of-bag)错误率达到最小值同时预测各变量的贡献值。最终通过得出预测模型及受试者的工作特征(Receivert Operating Characteristic curve,ROC)的曲线下面积(Area Under ther Curve,AUC)来评估模型的效能。研究结果第一章(1)初诊VVC患者初次治疗后阴道菌群以乳杆菌属为优势菌属,部分患者阴道菌群中还存在链球菌科、假单胞菌、加德纳菌属、普氏菌属、奇异菌属、达芬戈尔德菌等菌属。与未复发组相比,复发组在乳杆菌属,普氏菌属等有升高趋势,而在链球菌属、假单胞菌属、加德纳菌属及奇异菌属等有降低趋势。(2)两组间比较,复发组的菌群丰富度高于未复发组;复发组与未复发组菌群结构有所差异,且复发组的菌群结构更为稳定。(3)采用LEfSe分析寻两组间的差异菌属,发现在复发组中肠杆菌目、弧菌目、肠杆菌科、苯基杆菌丰富度增加;在未复发组中,红色杆菌目、紫单胞菌科、红蝽菌科、卟啉单胞菌属、螺杆菌属丰富度增加。第二章建立的预测模型在临床信息及菌群信息中筛选出与VVC复发风险相关的7个相关变量。将变量验证集纳入该模型的使得OOB错误率达到最小28.06%。同时根据计算出的贡献值对相关变量进行排序,阴道冲洗习惯是最重要的相关因素;卟啉单胞菌、奇异菌属、抗菌素的使用均与VVC复发风险呈负相关;金黄杆菌属、阴道冲洗习惯、年龄和激素的使用呈正相关。此外,通过得出预测模型及受试者的工作特征的曲线下面积为0.959,95%可信区间为(0.929-0.989),该模型预测效能位于可信区间中。研究结论VVC初治后的复发组阴道菌群丰富度更高,且菌群结构更趋于稳定。结合阴道菌群信息和临床信息可以成功建立VVC复发风险预测模型,并且预测效果良好。模型提示:阴道冲洗习惯是VVC复发最重要的因素;卟啉单胞菌、奇异菌属、抗菌素的使用是VVC复发风险的保护性因素;金黄杆菌属、阴道冲洗习惯、年龄和激素的使用是复发风险的危险因素。