血浆致动脉粥样硬化指数累积暴露与心脏代谢疾病风险的关联：前瞻性队列研究

《Endocrine》：Association between the cumulative exposure to atherogenic index of plasma and risk of cardiometabolic diseases: a prospective cohort study

为探究血浆致动脉粥样硬化指数（AIP）累积暴露对心脏代谢疾病（CMD）风险的影响，研究人员基于开滦研究开展队列研究。结果发现高 cumAIP 暴露与 CMD 高风险显著相关，在低风险人群中更明显。这为 CMD 防治提供了重要依据。

　　在全球范围内，心脏代谢疾病（CMD），包括心血管疾病和 2 型糖尿病，已然成为导致永久性残疾和死亡的主要原因。随着全球人口老龄化以及生活方式的持续改变，CMD 的发病率正不断攀升。这不仅给医疗保健系统带来了沉重负担，还严重影响了患者的生活质量。目前，虽然肥胖、血脂异常、高血压和高同型半胱氨酸血症等与 CMD 风险的关联已得到确认，但血浆致动脉粥样硬化指数（AIP）与 CMD 风险的关系仍存在诸多问题。以往关于 AIP 与 CMD 关联的研究，大多采用横断面研究方法，随访时间短、样本量有限，且多基于基线单一检测水平，忽视了 AIP 在不同时期波动带来的偏差，其累积暴露效应尚不明确。

为了解决这些问题，开滦总医院等机构的研究人员开展了一项前瞻性队列研究。该研究成果发表在《Endocrine》杂志上。

研究人员以开滦研究为基础，这是一项在中国唐山开展的大型前瞻性队列研究。研究对象为 2006 年、2008 年和 2010 年参加开滦集团员工标准化健康体检，且连续三次接受体检、无 CMD 和癌症病史、血脂数据完整的人员。

在研究方法上，首先收集参与者的一般信息，包括吸烟、饮酒、体育锻炼、教育程度、高血压、糖尿病、癌症病史以及用药情况等，通过统一标准化问卷进行。同时进行人体测量，如身高、体重、血压、心率等，并计算身体质量指数（BMI） 。实验室检测则包括空腹 12 小时后采集血液样本，检测血清总胆固醇（TC）、甘油三酯（TG）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、空腹血糖（FBG）和高敏 C 反应蛋白（hs-CRP）等。

为了计算累积 AIP（cumAIP），研究人员参考累积血压暴露的计算方法，将 AIP 表示为 log (TG/HDL-C)，cumAIP 通过公式cumAIP=(AIP1?+AIP2?)/2×time1?2?+(AIP2?+AIP3?)/2×time2?3?计算，其中AIP1?、AIP2?和AIP3?分别为三次体检的 AIP 值，time1?2?和time2?3?为相应体检时间间隔。

统计分析方面，研究人员使用 SAS9.4 软件，运用 Cox 比例风险回归模型、限制立方样条回归模型等分析 cumAIP 对 CMD 风险的影响，并进行分层分析和敏感性分析。考虑到死亡的竞争风险，还使用了 Fine-Gray 模型。

研究结果如下：

• 基线特征：最终纳入 44,603 名受试者，平均年龄 (52.06 ± 12.08) 岁 ，男性占 75.39%。根据 cumAIP 四分位数水平分为四组，随着 cumAIP 水平升高，收缩压（SBP）、舒张压（DBP）、BMI、FBG、TG、hs-CRP、静息心率、男性比例、吸烟比例、饮酒比例、高血压比例、服用降压药比例和服用降脂药比例呈上升趋势，而 HDL-C 和估算肾小球滤过率（eGFR）呈下降趋势。
• 发病率和累积发病率：平均随访 (9.79 ± 2.60) 年，7674 名（17.21%）受试者发生 CMD。四组的发病率密度分别为 10.57/1000 人年、15.00/1000 人年、18.88/1000 人年和 26.49/1000 人年，累积发病率分别为 11.06%、15.29%、18.86% 和 25.52%，组间差异有统计学意义。
• cumAIP 与 CMD 风险的关联：经多变量调整后，与 Q1 组相比，Q2、Q3 和 Q4 组 CMD 风险分别增加 26%（HR=1.26 ，95%CI：1.17 - 1.36）、44%（HR=1.44 ，95% CI：1.34 - 1.55）和 83%（HR=1.83 ，95% CI：1.70 - 1.96） 。cumAIP 每增加 1 个标准差，CMD 风险增加 24%（HR=1.24 ，95%CI：1.21 - 1.27） 。
• 分层分析结果：cumAIP 与性别、年龄、高血压、降压药使用和 LDL-C 存在交互作用。在低风险人群中，如女性、年龄 < 45 岁、非高血压、未服用降压药和span data-custom-copy-text="\(LDL-C 3.4 mmol / L\)"LDL?C<3.4mmol/L的人群，高 cumAIP 暴露增加 CMD 风险的作用更明显。
• cumAIP 与不同 CMD 亚型的风险关联：与 Q1 组相比，Q4 组心肌梗死风险增加 65%（HR=1.65 ，95% CI：1.26 - 2.16），血运重建风险增加 64%（HR=1.64 ，95% CI：1.36 - 1.99），缺血性中风风险增加 17%（HR=1.17 ，95% CI：1.02 - 1.34） ，2 型糖尿病风险增加 149%（HR=2.49 ，95% CI：2.26 - 2.74）。cumAIP 每增加 1 个标准差，心肌梗死、血运重建、缺血性中风和 2 型糖尿病的风险分别增加 25%（HR=1.25 ，95%CI：1.15 - 1.36）、19%（HR=1.19 ，95%CI：1.12 - 1.26）、8%（HR=1.08 ，95% CI：1.03 - 1.13）和 35%（HR=1.35 ，95% CI：1.31 - 1.39） 。脑出血和蛛网膜下腔出血风险无显著差异。
• 敏感性分析和死亡竞争风险：敏感性分析排除部分人群后，结果与主要分析无显著差异。考虑死亡竞争风险，使用 Fine-Gray 模型分析，结果与主要分析也无显著差异。

研究结论表明，在开滦研究队列的一般人群中，高 cumAIP 暴露与 CMD 高风险显著相关，长期暴露于高水平 cumAIP 对增加 CMD 风险的作用在低风险人群中更为明显。

该研究的意义重大，它明确了 cumAIP 与 CMD 风险的关联，为 CMD 的预防和治疗提供了新的靶点和依据。尤其提示在低风险人群中，更应关注 cumAIP 水平，有助于制定更具针对性的预防策略，降低 CMD 的发病风险。但研究也存在一定局限性，如无法完全排除残余混杂因素，研究人群为职业人群，可能存在选择偏倚，结果需在其他人群中进一步验证。未来期待更多研究深入探索 cumAIP 与 CMD 风险在不同人群中的关联，为 CMD 防治提供更充分的证据。