多不饱和脂肪酸与单不饱和脂肪酸比值对心血管风险的预测价值：一项18万人的前瞻性队列研究

《Lipids in Health and Disease》：The polyunsaturated-to-monounsaturated fatty acid ratio and cardiovascular risk prediction: a prospective cohort study of 183,237 adults

本研究针对传统SCORE2算法在心血管疾病（CVD）风险预测中存在的"残余风险"问题，通过纳入血浆多不饱和脂肪酸与单不饱和脂肪酸比值（PUFA/MUFA）这一客观生物标志物，开发了改进的风险预测模型。基于英国生物银行（UK Biobank）183,237名50-69岁参与者的前瞻性数据，研究人员采用高通量核磁共振（NMR）光谱技术量化脂肪酸比例，发现将PUFA/MUFA比值加入SCORE2模型后，C-index从0.740显著提升至0.744（P<0.001），净重分类改善（NRI）达7.5%。研究表明PUFA/MUFA比值可作为饮食脂肪质量的客观指标，为心血管风险分层提供新的补充工具。

　　

心血管疾病（CVD）至今仍是全球死亡的首要原因，每年导致近三分之一的死亡病例。准确预测个体未来发生心血管事件的风险是初级预防的基石，这使得临床实践指南高度依赖风险预测模型。最新开发的SCORE2算法是目前用于评估无既往CVD或糖尿病欧洲人群10年主要不良心血管事件（MACE）风险的黄金标准。然而，即使传统风险因素得到最佳管理，仍存在显著的"残余风险"，这表明需要识别能够捕捉传统因素未能反映的病理途径的新型生物标志物。

饮食脂肪质量是心血管健康的公认决定因素，但当前的风险模型并未直接捕捉这一信息。血浆中多不饱和脂肪酸（PUFA）与单不饱和脂肪酸（MUFA）的比值（PUFA/MUFA）是一个客观的生物标志物，反映了不同类型膳食脂肪的平衡。较高的PUFA水平（来自植物性食物、坚果和鱼类的必需脂肪酸）通常与脂质谱和炎症的改善相关。相反，虽然某些MUFA是健康的，但某些饮食模式可能导致不利于心血管健康的脂肪酸谱。因此，PUFA/MUFA比值已成为饮食脂肪质量的一个有前景的综合生物标志物。高通量核磁共振（NMR）代谢组学的出现使得其能够在大规模队列中进行标准化量化，从而可以严格评估其预测价值。

为此，本研究旨在探讨将NMR量化的PUFA/MUFA比值加入成熟的SCORE2算法中，是否能改善对无基线CVD或糖尿病的欧洲成年人10年MACE风险的预测。

研究人员利用英国生物银行（UK Biobank）的数据，这是一项大型基于人群的前瞻性队列研究，招募了50多万名40-69岁的参与者。通过多步骤排除流程，最终分析队列包括183,237名50-69岁、无基线CVD或糖尿病的参与者。队列被随机分为训练集（70%）和验证集（30%）。血浆PUFA/MUFA比值通过Nightingale Health的高通量NMR光谱平台量化。SCORE2模型的协变量（年龄、性别、当前吸烟状况、收缩压、总胆固醇和高密度脂蛋白胆固醇）通过标准化问卷和测量收集。主要终点是MACE（包括非致死性心肌梗死、非致死性卒中和心血管死亡），通过与国家电子健康记录的链接确定。统计分析方法包括Cox比例风险模型、限制性立方样条（RCS）、Harrell's C-index、净重分类改善（NRI）和综合判别改善（IDI）。

基线特征：最终分析队列的平均年龄为59.8岁，43.5%为男性，9.2%为当前吸烟者。平均收缩压为142.4 mmHg，平均PUFA/MUFA比值为1.8。在10年随访期间，7.3%的参与者经历了MACE。发生MACE的参与者年龄更大、男性比例更高、吸烟者更多、收缩压更高、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）更低，且PUFA/MUFA比值显著更低（1.7 vs. 1.8, P<0.001）。

PUFA/MUFA比值与MACE风险的关联：相关性分析显示，PUFA/MUFA比值与HDL-C呈中等正相关（r=0.51），与性别和总胆固醇呈低负相关。在多变量Cox模型中，调整所有SCORE2协变量后，PUFA/MUFA比值每增加一个单位，MACE风险降低21%（HR: 1.21; 95% CI: 1.20, 1.22）。剂量反应关系分析表明，比值越高，风险越低，且关系呈线性（P for nonlinear=0.353）。

心血管风险预测的改善：在独立验证集中，将PUFA/MUFA比值加入SCORE2模型后，判别性能显著改善。总人群的C-index从0.740（95% CI: 0.736, 0.743）提高到0.744（95% CI: 0.740, 0.748）（P<0.001）。这种改善在男性和女性中均观察到。风险重新分类也显著改善，总人群的NRI为7.5%（95% CI: 3.5%, 11.4%），IDI为0.025（95% CI: 0.016, 0.034）。两个模型的校准均良好。

本研究通过大规模前瞻性数据分析证实，将血浆PUFA/MUFA比值加入SCORE2算法能够显著改善10年MACE风险的预测精度。较高的PUFA/MUFA比值代表更好的饮食脂肪质量，与较低的心血管风险相关。尽管模型判别能力的提升幅度（ΔC-index=0.004）从临床角度看较为有限，但其统计学意义显著，且风险重新分类指标（NRI和IDI）的改善进一步支持了这一生物标志物的增量价值。

PUFA/MUFA比值的保护性关联得到多种生物学机制的支持，包括对脂蛋白谱的有利调节、葡萄糖代谢和胰岛素敏感性的改善、细胞膜功能的优化以及抗心律失常特性。这一比值作为一个综合生物标志物，反映了改善的脂质代谢、增强的胰岛素敏感性和有利的细胞功能状态，所有这些都有助于降低动脉粥样硬化的终身风险。

从应用角度来看，血浆PUFA/MUFA比值作为一个客观、可修改的饮食脂肪质量生物标志物，具有重要的临床潜力。它克服了自我报告饮食数据的不可靠性，能够识别那些饮食模式欠佳、实际风险可能高于SCORE2评分所示的个体。这一标志物可用于设定营养咨询的具体目标（如推荐地中海饮食模式），并客观监测患者对生活方式改变的依从性和代谢反应，从而推动心血管初级预防向更精准、个性化和有效的方向发展。

研究的优势包括大规模前瞻性设计、客观的NMR量化生物标志物以及良好的模型验证；局限性包括观察性设计无法证明因果关系、单次基线测量无法反映饮食变化、UK Biobank队列的"健康志愿者偏倚"可能限制结果的普适性，以及NMR检测的成本效益可能影响其广泛临床应用。

总之，血浆PUFA/MUFA比值作为饮食脂肪质量的客观指标，为改进心血管风险预测和个性化预防策略提供了新的方向。其核心价值可能在于指导个性化营养干预，而非单纯改变风险评分计算。未来研究应进一步验证其临床影响，并探索其与其他成本效益标志物结合使用的潜力。