单核细胞与淋巴细胞比值（MLR）：预测心血管疾病的关键炎症指标

《Diabetology & Metabolic Syndrome》：Association between monocyte-to-lymphocyte ratio and cardiovascular diseases: insights from NHANES data

为探究单核细胞与淋巴细胞比值（MLR）与心血管疾病（CVD）的关系，研究人员分析 NHANES 数据，发现 MLR 是预测 CVD 等疾病的良好指标，意义重大。

　　心血管疾病（Cardiovascular diseases，CVD）如同隐藏在暗处的杀手，时刻威胁着人类的健康。在全球范围内，CVD 的发病率和死亡率不断攀升，从 1990 年到 2019 年，CVD 死亡人数从 1210 万飙升至 1860 万，患病人数更是从 271 万激增至 523 万。这一严峻形势使得探寻 CVD 的病因和预防措施成为医学领域的迫切任务。已知糖尿病、高血压、吸烟、炎症和血脂异常等都是 CVD 的危险因素，其中炎症作为一个可调节的关键因素，在 CVD 的发生和发展过程中扮演着重要角色，引起了众多研究人员的关注。

此前，已有不少研究对炎症与 CVD 的关联进行了探索。像全身炎症聚集指数（Aggregate index of systemic inflammation，AISI）与心脏病发作、中风之间存在正相关；系统炎症反应指数（System inflammation response index，SIRI）也和心肌梗死、中风、冠心病（Coronary heart disease，CHD）、充血性心力衰竭（Congestive heart failure，CHF）等疾病紧密相连。然而，单核细胞与淋巴细胞比值（Monocyte-to-lymphocyte ratio，MLR）作为一个新兴的炎症指标，虽然已在一些小规模研究中展现出与心血管疾病的潜在联系，但在更广泛人群中的关系仍不明确。

为了填补这一空白，来自同济大学医学院附属同济医院重症医学中心等机构的研究人员开展了一项极具意义的研究。他们的研究成果发表在《Diabetology & Metabolic Syndrome》杂志上。

研究人员利用美国国家健康与营养检查调查（National Health and Nutrition Examination Survey，NHANES）1999 - 2020 年的横断面数据进行分析。在样本选择上，他们排除了患有癌症、怀孕、年龄小于 20 岁以及数据不完整的参与者，最终确定了 46289 名符合条件的参与者。

在研究过程中，研究人员运用了多种关键技术方法。首先，通过特定的实验方法测定了 MLR、SIRI、AISI、C 反应蛋白与白蛋白比值（C-reactive protein-to-albumin ratio，CAR）等炎症指标。然后，运用多变量逻辑回归模型，探究这些炎症指标与 CVD 之间的关系，并对年龄、性别、种族、婚姻状况、教育水平、身体质量指数（Body mass index，BMI）等多种混杂因素进行了调整。同时，利用广义相加模型（Generalized additive models，GAM）和光滑曲线拟合处理非线性关系，通过受试者工作特征曲线（Receiver operating characteristic，ROC）分析评估各指标的预测能力。

研究结果如下：

1. 参与者基线特征：46289 名参与者的平均年龄为 48.66±17.54 岁，男性占 49.63%，女性占 50.37%。CVD、CHF、CHD、心绞痛、心脏病发作和中风的患病率分别为 7.98%、2.99%、3.72%、2.57%、3.94% 和 3.48%。而且，CVD、CHF、CHD、心绞痛、心脏病发作和中风在 MLR 三分位数较高的人群中更为常见。
2. MLR 与 CVD 的关联：在调整了多种因素的模型 3 中，MLR 每增加一个单位，CVD 的患病率增加 2.78 倍；SIRI 每增加一个单位，CVD 的患病率增加 14%。GAM 和光滑曲线拟合发现，MLR 与 CVD 存在非线性关系，断点为 0.16。当 MLR 超过 0.16 时，CVD 的患病率与之呈正相关；在断点左侧，二者无显著关联。
3. MLR 与 CVD 事件的关联：调整所有变量后，MLR 每增加一个单位，CHF、CHD 和中风的患病率分别增加 5.71 倍、2.12 倍和 2.39 倍。即使将 MLR 转换为三分位数，这种相关性依然显著。
4. 亚组分析：年龄、性别、BMI、糖尿病和高血压对 MLR、SIRI 和 CAR 与 CVD 的关系没有实质性影响。但 MLR 与心脏病发作的关系存在性别差异，女性受影响更为明显。
5. ROC 分析：MLR 在预测 CVD、CHF、CHD、心绞痛、心脏病发作和中风方面，表现出比其他炎症指标（SIRI、AISI 和 CAR）更高的曲线下面积（Area under the curve，AUC），具有更高的判别能力和准确性。

研究结论和讨论部分指出，该研究首次在大规模人群中证实了 MLR 与 CVD 之间的正相关和非线性关系。MLR 可能是一个比 SIRI、AISI 和 CAR 更有效的预测 CVD、CHF、CHD、心绞痛、心脏病发作和中风的炎症指标。其优势在于能够综合反映单核细胞和淋巴细胞的相对变化，体现人体慢性炎症和免疫反应的状态，且在病理条件下稳定性较好。不过，该研究也存在一定局限性，作为横断面研究无法确定因果关系，CVD 事件依靠自我报告可能存在回忆偏倚，且研究结果可能不适用于其他人群或种族。

总体而言，这项研究为心血管疾病的预测和预防提供了新的思路和潜在的生物标志物。虽然还需要进一步的纵向研究来验证这些发现，但 MLR 有望成为基层医疗中一种经济有效的风险分层工具，帮助医生及时发现高风险患者，采取针对性的预防措施，如抗炎治疗或生活方式干预，从而降低心血管疾病的发生风险，为人类健康事业做出重要贡献。