新型炎症标志物及其与高甘油三酯血症相关急性胰腺炎严重程度的关联

《Journal of Inflammation Research》：Novel Inflammatory Markers and Their Association with the Severity of Hypertriglyceridemia-Associated Acute Pancreatitis

HTG-AP患者炎症指标与疾病严重程度及预后相关，中性粒细胞/高密度脂蛋白胆固醇比值（NHR）为最佳预测因子（AUC=0.701），其他指标如MHR、SII等也有独立预后价值。

　　急性胰腺炎（Acute Pancreatitis, AP）是一种常见的消化系统急症，其全球年发病率约为每10万人34例。随着代谢性疾病的增加，高甘油三酯血症（Hypertriglyceridemia, HTG）已成为中国继酒精之后第二常见的急性胰腺炎诱因，占所有急性胰腺炎病例的21%。HTG相关性急性胰腺炎（Hypertriglyceridemia-associated Acute Pancreatitis, HTG-AP）患者相较于非HTG相关性急性胰腺炎（Non-triglyceride-related Acute Pancreatitis, NTG-AP）患者，更容易出现并发症和器官衰竭，且病情进展为急性重症胰腺炎（Severe Acute Pancreatitis, SAP）的风险更高，住院时间更长，死亡率也更高。因此，对HTG-AP患者进行早期、准确的病情评估，对于制定合理的治疗方案和改善患者预后具有重要意义。

目前，用于预测急性胰腺炎严重程度的传统评分系统包括Ranson标准、急性生理与慢性健康评价系统（APACHE-II）、床边急性胰腺炎严重程度指数（BISAP）、改良Marshall评分（mMarshall）和改良CT严重程度指数（mCTSI）等。然而，这些传统评分系统在预测重症胰腺炎方面存在局限性，其阳性预测值（Positive Predictive Value, PPV）较低（40%至50%），而阴性预测值（Negative Predictive Value, NPV）相对较高（88%至95%）。这表明，传统评分系统在排除重症胰腺炎方面表现良好，但在识别高风险患者方面效果不佳。此外，这些评分系统通常需要收集大量复杂的实验室数据和临床参数，实施起来较为繁琐，尤其在基层医疗机构中可能难以推广。因此，寻找更加高效和便捷的新生物标志物，对于HTG-AP的早期风险分层和预后评估具有重要的临床价值。

近年来，研究者们开始关注一些新的炎症复合指标，如中性粒细胞与高密度脂蛋白胆固醇比值（Neutrophil-to-HDL Cholesterol Ratio, NHR）、单核细胞与高密度脂蛋白胆固醇比值（Monocyte-to-HDL Cholesterol Ratio, MHR）、血小板与高密度脂蛋白胆固醇比值（Platelet-to-HDL Cholesterol Ratio, PHR）、系统性免疫炎症指数（Systemic Immune-Inflammation Index, SII）和系统性炎症反应指数（Systemic Inflammatory Response Index, SIRI）等。这些指标通过整合血液中的多种细胞成分和代谢参数，能够更全面地反映炎症反应和代谢状态，同时在复杂的疾病机制中表现出良好的预测能力。与传统评分系统相比，这些新型炎症指标在临床实用性方面更具优势，能够减少对复杂参数的依赖，提高评估效率。

本研究通过回顾性队列研究的方式，纳入了340例HTG-AP患者，分析了上述新型炎症指标与疾病严重程度之间的关系，并评估了它们在预测HTG-AP严重程度方面的价值。研究结果显示，NHR、SII、SIRI、MHR、PHR和AISI（系统性炎症综合指数）在疾病严重程度增加时显著升高（P < 0.01）。通过限制性三次样条分析（Restricted Cubic Splines, RCS），研究发现这些指标与MSAP+SAP（中度至重度急性胰腺炎加重症胰腺炎）风险之间存在非线性关系（总体P < 0.05；非线性P < 0.05）。其中，NHR在每增加1个单位时，其比值比（Odds Ratio, OR）为1.06（95% CI: 1.03–1.09；P < 0.001），而将NHR的最高三分位（Q3）与最低三分位（Q1）进行比较时，OR为6.03（95% CI: 2.98–12.19；P < 0.001）。这表明NHR在预测HTG-AP严重程度方面具有较高的独立性。相比之下，MHR的Q3与Q1相比，OR为4.52（95% CI: 2.26–9.03；P < 0.001）；SIRI的Q3与Q1相比，OR为3.12（95% CI: 1.61–6.06；P < 0.001）；SII的Q3与Q1相比，OR为3.12（95% CI: 1.61–6.04；P < 0.001）；AISI的Q3与Q1相比，OR为2.74（95% CI: 1.42–5.28；P = 0.003）。这些结果表明，NHR、MHR、SII、SIRI和AISI在预测HTG-AP严重程度方面具有显著的独立性，而LHR和PHR则未表现出统计学上的显著关联（P > 0.05）。

为了进一步评估这些新型炎症指标的预测能力，研究采用了受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic Curve, ROC曲线）分析。结果显示，NHR在预测MSAP+SAP方面具有最高的预测效能（AUC = 0.701，95% CI: 0.646–0.756），其次是SII（AUC = 0.666，95% CI: 0.608–0.723）、SIRI（AUC = 0.622，95% CI: 0.562–0.681）、MHR（AUC = 0.612，95% CI: 0.553–0.672）、PHR（AUC = 0.611，95% CI: 0.551–0.671）和AISI（AUC = 0.601，95% CI: 0.541–0.661）。所有这些指标均表现出显著的预测价值（P < 0.05）。值得注意的是，SII在检测非轻症病例方面具有较高的敏感性（0.826），但其特异性较低（0.429），而NHR则表现出更平衡的预测性能，其敏感性为0.565，特异性为0.744。LHR的预测能力不显著（AUC = 0.505，95% CI: 0.444–0.567，P = 0.569）。

在SAP（急性重症胰腺炎）单独作为预测目标时，大多数指标的预测能力有所下降。然而，NHR和SII仍表现出较高的预测效能（NHR: AUC = 0.674，95% CI: 0.587–0.762；SII: AUC = 0.661，95% CI: 0.582–0.739），其中NHR的敏感性为0.574，特异性为0.745；SII的特异性则提高至0.773。相比之下，其他指标如MHR和AISI的AUC均低于0.600（P > 0.05），而PHR和SIRI虽然在统计学上具有显著性（P < 0.05），但其AUC值较低（均为0.594），且特异性不高，可能更容易出现假阳性预测。

研究还发现，NHR在MSAP+SAP的预测中表现最佳，其最优截断值为14.484，能够有效区分非轻症病例。这一结果与已有的文献和病理机制相吻合，表明NHR不仅是一个统计学上的相关指标，更反映了HTG-AP发生和发展的核心生物学过程。NHR的升高可能与中性粒细胞的过度激活和高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）的下降有关，而HDL-C作为抗炎和抗氧化因子，在疾病过程中起到关键的保护作用。因此，NHR能够准确捕捉这一关键的炎症与代谢失衡的动态过程，从而为HTG-AP的早期风险分层提供可靠依据。

此外，SII、MHR、SIRI和AISI在预测HTG-AP严重程度方面也显示出一定的互补性。这些指标通过整合不同类型的血液细胞和代谢参数，能够更全面地反映炎症反应的复杂性。例如，SII结合了血小板、中性粒细胞和淋巴细胞的动态变化，能够预测更广泛的疾病进展和并发症。而MHR和SIRI则通过单核细胞和中性粒细胞的变化，进一步细化了炎症反应的预测能力。AISI作为更复杂的综合指数，整合了血小板、中性粒细胞和单核细胞的变化，能够提供更全面的炎症评估。这些指标虽然在预测非轻症病例方面不如NHR，但在特定的临床场景下，如预测SAP时，仍具有一定的价值。

然而，研究也指出，LHR在预测HTG-AP严重程度方面表现不佳。这一结果可能与HTG-AP的特殊病理生理机制有关。在HTG-AP的早期阶段，即48小时内，患者的炎症反应主要由中性粒细胞和单核细胞的激活主导，而淋巴细胞的减少可能在这一阶段被其他更显著的炎症反应所掩盖。因此，LHR可能在HTG-AP的早期风险评估中并不适用。此外，已有研究表明，淋巴细胞亚群的变化（如T细胞和B细胞）可能比总淋巴细胞计数更能反映疾病进展，因此LHR可能不是最佳的预测指标。

本研究的局限性主要在于其单中心回顾性设计和SAP亚组样本量较小，这可能影响了对SAP单独预测的统计效力。因此，未来的研究应考虑多中心前瞻性研究，以进一步验证NHR的预测效能，并探索这些炎症指标在疾病不同阶段的变化趋势。同时，将这些新型炎症指标与传统的临床评分系统或影像学检查结果相结合，可能会提高对HTG-AP严重程度预测的准确性。

总之，本研究首次系统地评估了多种新型炎症指标在HTG-AP严重程度预测中的价值。NHR被证明是一个独立的、可靠的预测因子，能够有效识别非轻症病例，并在早期风险分层中发挥重要作用。此外，SII、MHR、SIRI和AISI在预测HTG-AP严重程度方面也表现出一定的辅助价值，可能与NHR共同构成一个更全面的预测模型。未来的研究应进一步探讨这些指标的机制，并探索其在临床实践中的应用潜力，以期为HTG-AP患者提供更精准的早期干预策略，从而改善预后。