急性心肌炎的风险分层中，中性粒细胞与淋巴细胞的比例与左心室射血分数的关系

《European Journal of Heart Failure》：Neutrophil-to-lymphocyte ratio for risk stratification in acute myocarditis across the left ventricular ejection fraction spectrum

急性心肌炎（AM）风险分层研究显示，中性粒细胞/淋巴细胞比值（NLR）≥4的预测效能与复杂型（AUC 0.73）、高风险型（AUC 0.73）相当，但优于暴发型（AUC 0.62）。NLR在左心室射血分数（LVEF）≥50%亚组中表现更优（AUC 0.73），多变量分析证实其独立预后价值，模型拟合指标（AIC/BIC）更优。本研究强调NLR作为简便有效的早期风险分层工具的临床意义。

　　急性心肌炎（AM）是一种临床表现高度异质性的疾病，其风险分层在临床上仍然面临较大挑战。传统上，风险评估模型主要依赖于临床参数，如左心室射血分数（LVEF）的测量或住院期间的治疗反应，如是否需要正性肌力药物或机械支持。然而，这些模型在评估LVEF正常或轻微降低的患者时存在局限性，因为它们通常不适用于这类人群。近年来，中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）作为一种非特异性、经济且易于获取的生物标志物，被越来越多地用于AM的风险评估。本研究旨在评估NLR与其他风险分层模型在预测AM患者不良预后方面的准确性，并特别关注那些LVEF正常或仅轻微降低的患者。

研究纳入了来自六个国家的10家医院中，经心内膜活检或心脏磁共振成像（CMR）确诊的1150例AM患者。这些患者在入院时表现出心脏症状、显著升高的心肌肌钙蛋白水平，并且符合2018年更新的Lake Louise标准，排除了显著冠状动脉疾病（CAD）的患者。研究团队通过回顾性分析，将患者按照四种现有的高风险定义进行分类：复杂型（complicated）、暴发型（fulminant）、高风险（high-risk）以及NLR ≥4。这些模型在一定程度上存在重叠，因此部分患者可能符合多个分类标准。

研究的主要结局是全因死亡或心脏移植，共记录了63起事件，涉及60名患者（占总病例的5.2%）。结果显示，NLR ≥4在预测不良事件方面表现与复杂型和高风险模型相似，其曲线下面积（AUC）分别为0.72、0.73和0.73。相比之下，暴发型模型的预测能力显著较差（AUC为0.62，p=0.02）。特别值得注意的是，在LVEF ≥50%的患者中，NLR ≥4的预测价值显著优于其他模型，其AUC为0.73，而复杂型和高风险模型的AUC分别为0.52（p=0.001）和0.52（p=0.002）。多变量分析进一步证实，每种分类模型均独立地与不良事件发生相关，但NLR模型在LVEF正常或轻微降低的患者中表现更优。

NLR作为一种炎症指标，反映了机体对感染或免疫反应的早期反应。与LVEF不同，后者通常在疾病进展到较晚期才会显著降低，而NLR可以在疾病早期就表现出异常。这使得NLR成为一种更具前瞻性的风险评估工具，尤其适用于那些在初始阶段尚未表现出明显心功能障碍的患者。此外，NLR的测量成本低，且在急诊科即可快速获取，这为临床决策提供了便利。相比之下，其他风险模型通常需要更复杂的评估流程，例如CMR或心内膜活检，这些检查在资源有限的地区可能难以普及。

研究还指出，尽管NLR在预测不良事件方面表现出色，但其在某些特定情况下可能受到干扰。例如，免疫抑制剂的使用（如皮质类固醇）可能会影响NLR的水平，从而导致误判。因此，研究团队对未接受免疫治疗的患者进行了亚组分析，结果显示NLR仍然具有较高的预测价值。此外，对于没有自身免疫疾病且未使用皮质类固醇的患者，NLR的AUC分别为0.71、0.72，而复杂型和高风险模型的AUC分别为0.73和0.71，进一步验证了NLR的实用性。

在实际临床应用中，NLR的引入为AM的风险评估提供了一种更简单、经济且有效的手段。尤其是在资源有限的地区，NLR的广泛应用可能有助于提高早期识别高风险患者的效率，从而优化治疗策略。此外，NLR还可能成为指导免疫治疗的重要依据。例如，一些研究正在探索使用NLR作为生物标志物，以识别可能从皮质类固醇治疗中获益的患者。同时，像IL-1β拮抗剂（如阿那白滞素）这样的新型免疫调节药物也显示出降低NLR的潜力，但其在AM中的疗效仍需进一步验证。

尽管NLR具有诸多优势，但研究也指出了一些局限性。例如，该研究的样本来自多个国家的医院，可能存在选择偏差或转诊偏差。此外，研究未能获取所有患者的病因信息、遗传背景以及机械循环支持数据，这可能影响结果的全面性。由于研究为回顾性设计，因此无法明确NLR与其他因素之间的因果关系。未来的研究需要进一步探讨NLR在不同人群中的适用性，并结合其他临床和生物标志物数据，以提高风险分层的准确性。

综上所述，NLR ≥4在AM患者中表现出了可靠的预测能力，特别是在LVEF正常或轻微降低的患者中。这为临床医生提供了一种新的、实用的风险评估工具，有助于在早期阶段识别高风险患者，从而采取更积极的干预措施。随着对NLR在心血管疾病中的研究不断深入，其在AM中的应用前景值得期待。同时，结合其他临床参数和新型生物标志物，将有助于构建更加全面和精准的风险分层体系，以改善AM患者的预后。