系统性炎症综合指数(AISI)与心血管疾病的非线性关联：基于NHANES大数据的新证据

本研究针对系统性炎症综合指数(AISI)与心血管疾病(CVD)关联机制不明的科学问题，通过分析NHANES 2011-2020年23,472名成人数据，首次揭示AISI(计算公式：(中性粒细胞×单核细胞×血小板)/淋巴细胞)与CVD存在非线性正相关(拐点467)，最高四分位人群CVD风险增加27%。该发现为炎症相关心血管风险预警提供了新型廉价生物标志物。

　　

心血管疾病(CVD)长期占据全球死亡原因首位，仅2020年美国就有近93万人因此丧生。尽管炎症与动脉粥样硬化的关联已被广泛认知，但如何通过简易临床指标量化系统炎症对心血管系统的累积损伤，仍是亟待解决的难题。传统炎症标志物如C反应蛋白检测成本较高，而血常规衍生的新型指标——系统性炎症综合指数(Aggregate Index of Systemic Inflammation, AISI)通过整合中性粒细胞、单核细胞、血小板和淋巴细胞四大免疫参数(计算公式：(neutrophil×monocyte×platelet)/lymphocyte)，理论上能更全面反映免疫激活状态。但这一创新指标与CVD的流行病学关联尚未明确，其临床转化价值存在巨大探索空间。

为填补这一研究空白，合肥市第三人民医院心血管内科Run Wang^?团队联合芜湖市第二人民医院内分泌科Ruoling Chen^?教授，利用美国国家健康与营养调查(NHANES)2011-2020年数据，开展了一项横断面研究。该研究创新性地采用限制性立方样条曲线分析，首次揭示AISI与CVD存在显著非线性关联，相关成果发表在《BMC Public Health》期刊。研究团队通过加权多因素回归模型发现，AISI最高四分位(>374.21)人群比最低四分位(<150.97)的CVD风险增加27%，且当AISI超过467临界值时，每增加100单位对应3%的额外风险。这一发现不仅验证了AISI作为心血管风险预警指标的可行性，更通过阈值效应分析为临床干预提供了精确的生物学拐点。

研究采用三项关键技术方法：1) 基于NHANES复杂抽样设计的加权统计分析，纳入23,472名20岁以上成年人；2) 通过Beckman Coulter DxH 800全自动血液分析仪获取中性粒细胞、淋巴细胞等参数计算AISI；3) 采用限制性立方样条和分段回归模型分析非线性关系。心血管疾病定义为自我报告的冠心病、心梗等五种疾病集合。

研究结果呈现四大关键发现：

1. 1.

   基线特征：参与者平均年龄49.69岁，CVD总患病率10.86%。AISI四分位分组显示，随着AISI升高，CVD患病率呈阶梯式增长(P<0.01)，且与年龄、吸烟等传统危险因素显著相关。

2. 2.

   剂量反应关系：全调整模型中，AISI每增加100单位对应3%的CVD风险上升(OR=1.03)。最高四分位人群风险增加27%(OR=1.27)。

3. 3.

   非线性拐点：通过平滑曲线识别出467的关键阈值，低于该值无显著关联(OR=1.06, P=0.19)，超过后每100单位增加3%风险(OR=1.03, P=0.03)。

4. 4.

   亚组稳定性：在年龄、种族等各亚组中，AISI-CVD关联保持稳健(P交互>0.05)，提示其普适性价值。

讨论部分强调，该研究首次在普通人群证实AISI与CVD的独立关联，其创新性体现在三方面：1) 揭示AISI通过整合中性粒细胞(释放髓过氧化物酶促进斑块不稳定)、单核细胞(分化为促炎巨噬细胞)、血小板(参与血栓形成)和淋巴细胞(调节免疫平衡)的多重通路，较单一指标更具预测价值；2) 发现467的临床临界值，为风险分层提供客观标准；3) 基于常规血检的廉价特性，特别适合基层医疗机构推广。但研究存在横断面设计无法确立因果、自我报告疾病可能产生误分类等局限。作者建议未来开展多中心前瞻性队列验证AISI对心血管事件的预测效能，并探索其指导抗炎治疗的潜在价值。

这项研究为理解炎症-CVD关联提供了新视角，AISI作为"一站式"炎症评估工具，有望成为心血管风险预警体系的重要补充。其临床转化将助力实现《健康中国2030》战略中心血管疾病早筛早诊的目标，尤其对资源有限地区具有重大公共卫生意义。