平均血小板体积与2型糖尿病患者长期心血管结局的关联性研究：一项大规模回顾性队列分析

《International Journal of Cardiology Cardiovascular Risk and Prevention》：Mean platelet volume and long-term cardiovascular outcomes in patients with type 2 diabetes mellitus

本研究针对2型糖尿病(DM)患者心血管风险分层需求，通过分析88,710例无心肌梗死(MI)或卒中史患者的血小板参数发现，极端值的平均血小板体积(MPV)及其与血小板计数的乘积(MPV×PLT)与主要不良心脑血管事件(MACCE)风险呈U型关联。MPV×PLT复合参数较单一MPV具有更强预测效能，为DM患者心血管预防提供了低成本、易获取的生物标志物新策略。

　　

在当代医疗实践中，2型糖尿病（Diabetes Mellitus, DM）已然成为全球性的健康挑战，其最令人担忧的并发症莫过于心血管疾病。尽管降糖、降压、调脂等治疗方案不断进步，心血管事件仍然是糖尿病患者致残和死亡的主要原因。这就引出了一个核心问题：在庞大的糖尿病患者群体中，如何更精准地识别出那些未来发生心梗、卒中甚至死亡风险更高的个体？传统的风险评估模型依赖年龄、血压、胆固醇等指标，但科学家们一直在寻找更灵敏、更便捷的新型生物标志物，以期实现更早的预警和干预。

我们的血液中，除了为人熟知的红细胞和白细胞，还存在着大量微小的血小板（Platelets）。它们不仅是止血的“急先锋”，更在动脉粥样硬化和血栓形成的“幕后”扮演着关键角色。其中，平均血小板体积（Mean Platelet Volume, MPV）是一个在常规血常规检查中即可获得的简单参数，它反映了血小板的大小。有趣的是，研究表明，体积更大的血小板通常意味着其代谢更活跃、功能更“强悍”，更容易聚集形成血栓，因此，MPV升高被认为与更差的心血管预后相关。然而，在2型糖尿病这一特殊人群中，MPV对长期心血管风险的预测价值究竟如何，此前的研究证据并不充分。此外，单独看血小板大小或许不够全面，如果能结合血小板的“数量”——即血小板计数（Platelet Count, PLT），形成一个复合指标（MPV × PLT），是否能够更综合地评估体内的血小板“总活性负荷”，从而提供更强的预测能力呢？为了回答这些问题，一项发表在《International Journal of Cardiology Cardiovascular Risk and Prevention》上的研究展开了深入探索。

本研究主要采用了基于大规模医疗数据库的回顾性队列研究设计。研究人员从以色列Maccabi医疗服务的电子病历库中，筛选了2000年至2022年间新诊断为2型糖尿病、年龄在40-70岁且无心肌梗死或卒中史的88,710名患者。关键数据是患者在诊断糖尿病后30天内的首次血常规结果，从中提取MPV和PLT值，并计算MPV×PLT。患者根据MPV和MPV×PLT值被分为五组（包括最低和最高5%的极端值组）。研究的核心结局是主要不良心脑血管事件（Major Adverse Cardiac and Cerebrovascular Events, MACCE），即全因死亡、心肌梗死和卒中的复合终点。通过统计模型（如Cox比例风险模型）分析不同血小板参数分组与MACCE风险之间的关联，并调整了年龄、性别、吸烟、肾功能等多种潜在混杂因素的影响。

3.1. 研究队列

最终纳入分析的88,710名患者，其平均MPV为10.97 ± 1.00 fL，平均血小板计数为252.75 ± 65.53 × 10⁹/L。基线特征分析显示，MPV最低组（<9.3 fL）的患者高血压、高脂血症、肾功能衰竭的患病率更高，低密度脂蛋白（LDL）水平也更高；而MPV最高组（≥12.7 fL）则男性比例更高，吸烟者更多。

3.2. 临床结局

经过中位时间8.9年的随访，共记录了8,828例（10.0%）MACCE事件，其中包括2,096例（2.4%）心肌梗死，2,076例（2.3%）卒中以及4,656例（5.2%）全因死亡。

3.3. MPV与临床结局

分析发现，MACCE发生率在MPV最低组（12.3%）和最高组（10.0%）均较高，呈现出U型关系。未经调整的分析中，与中间组相比，低MPV和高MPV均与更高的MACCE风险相关。但在调整了其他影响因素后，只有低MPV仍然保持独立的风险预测价值。

3.4. MPV×PLT分组

MPV×PLT值的分布范围很广（880.0 - 10,396.0 fL×10⁹/L），平均值为2751.71 ± 665.18。

3.5. MPV×PLT与临床结局

MPV×PLT与MACCE风险的关系更为显著和清晰。无论是未经调整还是调整后的分析，MPV×PLT最低组和最高组均显示出显著升高的MACCE风险。特别值得注意的是，MPV×PLT最高组的风险尤其高（调整后风险比达1.47）。统计模型比较进一步证实，将MPV×PLT加入预测模型后，其预测能力相比仅包含传统风险因素的模型有显著提升，效果优于单独加入MPV。

该研究的结论部分对上述发现进行了深入阐释和升华。首先，研究结果与血小板生物学特性相吻合。较高的MPV代表更大、更活跃的血小板，其致血栓能力更强；而较低的MPV可能反映了血小板消耗增加、骨髓功能受抑制或慢性炎症状态，这些同样是心血管风险增高的标志。MPV×PLT这一复合指标则巧妙地整合了血小板“质”（活性，通过MPV反映）和“量”（数量，通过PLT反映）两方面的信息，从而能够更全面地评估个体的血栓形成倾向和整体心血管风险负荷。因此，其预测性能优于单一指标。

其次，这项研究具有明确的临床转化意义。MPV和PLT是全世界范围内最常规、最经济、最易获得的实验室检查项目之一。本研究证实，利用这两个参数，特别是其复合指标MPV×PLT，可以有效改善2型糖尿病患者的心血管风险分层。临床医生可以借此更便捷地识别出高危患者，从而有针对性地加强预防性治疗，如更严格的危险因素控制（血糖、血压、血脂）或更密切的随访。当然，基于这些指标来直接指导治疗决策（例如，是否对MPV×PLT极高的患者强化抗血小板治疗）仍需前瞻性研究的验证。

最后，研究者也客观指出了本研究的局限性，例如其回顾性设计、血小板参数仅为单次测量、研究时间跨度覆盖了COVID-19大流行期（可能对血小板活性和心血管事件产生影响）等。但这些不足并不掩盖其核心价值——为2型糖尿病这一高危人群的心血管预防提供了简单、实用且强有力的风险评估新工具。未来，将此类血小板指标与其他新兴标志物（如反映胰岛素抵抗的甘油三酯-葡萄糖指数TyG index）结合，有望构建出更强大的多维风险预测模型，最终为降低糖尿病患者的心血管负担带来新的希望。