常规血细胞计数衍生炎症标志物与糖尿病肾病患者左心室肥厚的相关性：一项横断面研究

《Frontiers in Clinical Diabetes and Healthcare》：Association between routine blood count-derived inflammatory markers and left ventricular hypertrophy in diabetic kidney disease patients: a cross-sectional study

　　

摘要背景：不良心血管事件是糖尿病肾病（DKD）最严重的并发症之一，而左心室肥厚（LVH）是其可靠预测因子。DKD患者的低度炎症状态进一步加重肾脏及心血管系统损伤。本研究旨在探讨DKD患者外周血常规血细胞计数衍生炎症标志物与LVH之间的关系。

方法：在这项横断面研究中，纳入2020年1月至2025年9月于北京大学第三医院接受治疗的419例DKD G2～G4患者。根据超声心动图结果，将参与者分为LVH组与非LVH组。采用Logistic回归分析与LVH相关的因素，并检验中性粒细胞、全身免疫炎症指数（SII）与DKD分期之间的交互作用。此外，绘制受试者工作特征（ROC）曲线，并计算SII与中性粒细胞的最佳截断值。

结果：在纳入研究的419名参与者中，男性239例，女性180例，基线年龄为66岁。其中106例被归入LVH组。多因素Logistic回归分析显示，中性粒细胞（OR = 1.31，P = 0.011）、SII（OR = 1.01，P = 0.011）、尿酸（OR = 1.01，P < 0.01）和尿素（OR = 1.02，P = 0.002）是LVH的正相关因素；相反，男性（OR = 0.33，P < 0.01）和钙（OR = 0.07，P = 0.001）是LVH的负相关因素。此外，DKD分期并未显著修饰中性粒细胞（交互作用P = 0.09）与SII（交互作用P = 0.22）的效应。将性别、钙、尿酸和尿素等基础变量与中性粒细胞及SII联合后，曲线下面积（AUC）为0.816。该AUC以及基础变量联合SII的AUC（0.810）均高于基础变量单独模型的AUC（0.782），且差异具有统计学意义（P < 0.05）。中性粒细胞的最佳截断值为4.14×10⁹/L，SII的最佳截断值为491.78×10⁹/L。

结论：在DKD G2～G4患者中，中性粒细胞、SII、尿酸和尿素是LVH的独立正相关因素；相反，男性和钙是LVH的负相关因素。

该论文发表于《Frontiers in Clinical Diabetes and Healthcare》，聚焦糖尿病肾病（DKD）患者心肾并发症中的左心室肥厚（LVH）风险识别问题。DKD是糖尿病重要的微血管并发症，以持续蛋白尿和肾小球滤过率下降为特征，并已成为终末期肾病的重要病因。除肾脏损害外，DKD患者还面临显著升高的心血管事件风险，而LVH作为心脏结构重构的核心表现之一，已被证实与心力衰竭和死亡风险显著升高密切相关。既往研究指出，慢性肾脏病及DKD患者长期处于低度慢性炎症状态，免疫细胞激活、促炎细胞因子释放、氧化应激增强、内皮功能障碍及纤维化通路异常，共同推动肾脏和心血管系统持续受损。近年来，基于常规血细胞计数构建的炎症指标，如中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）、单核细胞与淋巴细胞比值（MLR）、血小板与淋巴细胞比值（PLR）以及全身免疫炎症指数（SII），因其低成本、易获取而受到关注，并在肾功能进展、全因死亡和心血管死亡预测中显示出价值。然而，这些炎症标志物与DKD患者LVH之间的关系仍缺乏充分观察性证据，因此研究人员开展本研究，旨在阐明常规血细胞计数衍生炎症标志物与LVH的关联，并为DKD患者心血管风险分层及早期干预提供依据。

研究人员采用横断面研究设计，纳入2020年1月至2025年9月于北京大学第三医院门诊及住院就诊的419例DKD G2～G4患者。研究收集人口学资料、合并症、用药情况、体格指标、血压、血常规、生化指标及经胸超声心动图资料，并计算NLR、MLR、PLR和SII。依据超声心动图定义LVH，采用单因素及多因素Logistic回归分析相关因素，并纳入交互项评估中性粒细胞和SII与DKD分期的交互作用；同时通过ROC曲线、AUC及综合判别改善指数（IDI）评价预测效能，并以Youden指数确定中性粒细胞与SII的最佳截断值。

4.1 LVH and baseline characteristics of participants
研究共纳入419例DKD患者，其中男性239例、女性180例，中位年龄66岁。106例存在LVH。基线比较显示，LVH组女性比例显著高于非LVH组，提示性别可能与LVH发生有关；而年龄、民族、身高、体重、体重指数（BMI）、血压、高血压、心血管疾病（CVD）、糖尿病视网膜病变（DR）及DKD分期在两组间未见统计学显著差异。该部分结果表明，在本队列中，LVH的分布首先呈现出明显的性别特征，但尚未显示与肾功能分期存在明确的组间差异。

4.2 Results of single-factor analysis of LVH in the participants
单因素分析显示，LVH组的中性粒细胞、NLR、PLR、SII、尿酸（UA）及尿素水平均显著高于非LVH组，而血钙水平显著低于非LVH组。相反，肾素-血管紧张素-醛固酮系统（RAAS）抑制剂、钠-葡萄糖协同转运蛋白2抑制剂（SGLT2i）使用情况，以及白细胞（WBC）、红细胞（RBC）、血红蛋白、血小板、淋巴细胞、单核细胞、MLR、白蛋白、磷、维生素D和完整甲状旁腺激素（iPTH）等指标在两组间差异均无统计学意义。该结果说明，炎症细胞相关指标及部分代谢指标在LVH患者中异常更为突出，提示炎症与代谢紊乱可能共同参与心脏重构过程。

4.3 Logistic regression analysis of LVH in the participants
进一步Logistic回归分析显示，单因素层面上，性别、中性粒细胞、SII、钙、UA和尿素均与LVH相关。多因素模型在调整年龄、性别、民族、DKD分期、高血压、CVD及其他显著变量后发现，中性粒细胞、SII、UA和尿素均为LVH的独立正相关因素，说明这些指标升高与LVH风险增加相关；男性和钙则为独立负相关因素，提示女性及低钙状态患者更易出现LVH。交互作用分析表明，DKD分期并未显著影响中性粒细胞与LVH、SII与LVH之间的关联，提示二者与LVH的关系在G2～G4不同阶段中总体较为稳定。共线性检验结果未见明显共线性，支持中性粒细胞和SII在模型中的独立贡献。

4.4 ROC curve of the predictive assessment of LVH in patients with DKD based on basic variables combined with routine blood count-derived inflammatory markers
在预测效能评估中，研究人员将性别、钙、UA和尿素构成基础模型。结果显示，在基础模型中加入SII后，AUC由0.782提升至0.810；在同时加入中性粒细胞和SII后，AUC进一步升至0.816，且二者相较基础模型的提升均具有统计学意义。加入中性粒细胞后AUC升至0.802，但与基础模型比较差异未达统计学意义。IDI分析分别为0.05、0.04和0.06，提示炎症指标的引入改善了模型对LVH风险的重新分类能力。该部分结果说明，SII较单纯中性粒细胞更稳定地增强了DKD患者LVH的识别效能。

4.5 The optimal cut-off value of neutrophil and SII
基于Youden指数最大化原则，研究确定中性粒细胞预测LVH的最佳截断值为4.14×10⁹/L，对应灵敏度72.6%，特异度52.4%；SII的最佳截断值为491.78×10⁹/L，对应灵敏度84.9%，特异度57.2%。与中性粒细胞相比，SII具有更高灵敏度和更高Youden指数，提示其在LVH初筛中的表现更优，更有利于减少漏诊。

从讨论部分看，研究人员认为，本研究的核心发现是SII和中性粒细胞与DKD患者LVH存在独立相关性，这一结果支持“免疫-炎症致病假说”。DKD患者持续低度炎症状态可通过中性粒细胞活化、活性氧释放、髓过氧化物酶释放及中性粒细胞胞外诱捕网等机制促进内皮功能障碍、成纤维细胞向肌成纤维细胞转化、心肌间质纤维化及肥厚。SII整合了中性粒细胞、淋巴细胞和血小板三类信息，较单一炎症指标更能反映促炎与免疫调节失衡状态，因此在多因素模型及预测模型中显示出更强的临床相关性。研究同时再次确认UA和尿素与LVH独立相关，提示高尿酸血症和氮质血症在DKD相关心脏重构中的作用。性别和钙的结果则提示，女性患者及低钙状态人群可能更需要警惕LVH风险，且慢性肾脏病-矿物质和骨代谢紊乱（CKD-MBD）可能参与心肌重构过程。研究还强调，在资源有限或基层临床环境中，常规血常规检查广泛、经济且便于实施，通过快速计算SII，有望帮助临床医生早期识别DKD患者的心脏损伤高风险状态，从而优化心肾联合管理策略。

研究结论部分可译为：总之，在DKD G2～G4患者中，常规血细胞计数衍生炎症标志物SII和外周血中性粒细胞是LVH的独立正相关因素。基础变量联合SII和中性粒细胞，或基础变量联合SII所得模型的AUC，均较基础模型AUC有统计学显著提升；IDI分析亦证实这些组合可提供额外的风险预测价值。此外，女性、低钙血症、高尿酸血症和高尿素水平是识别高风险患者的重要指标。在常规诊疗中，临床医生应重视易于获得的全血细胞计数结果，并计算SII，以辅助识别早期心脏损伤风险，从而促进DKD相关心肾并发症的早期诊断与治疗。