非传统的脂质炎症指标用于评估中国中老年人患中风的风险：一项全国性的前瞻性队列研究

《Journal of Advanced Research》：Non-traditional lipid-inflammatory parameters estimate the risk of stroke in middle-aged and older Chinese adults: a nationwide prospective cohort study

卒中风险与新型血脂参数及炎症标志物的关联性研究。基于CHARLS队列的7年随访数据分析，发现非传统血脂参数（如AIP、LCI、RC/HDL-C）与高敏C反应蛋白（hs-CRP）联合形成的血脂-炎症复合指标可显著提升卒中风险预测效能（AUC最高达0.596）。中介分析表明hs-CRP在血脂参数与卒中风险间起双向中介作用，其中AIP-CRP复合指标HR=1.98（95%CI 1.56-2.50）。动态监测显示累计血脂-炎症参数与卒中风险呈持续剂量反应关系。

　　在这项研究中，科学家们对非传统血脂参数与脑卒中风险之间的关系进行了深入探讨，特别是在中国人群中。他们分析了来自“中国健康与退休纵向研究”（CHARLS）的9236名年龄≥45岁的参与者，这些数据涵盖了从2011年到2018年的多个时间点，以评估这些非传统血脂参数如何影响脑卒中的发生率。研究发现，非传统血脂参数的高值与脑卒中风险显著相关，而结合高敏感C反应蛋白（hs-CRP）形成的血脂-炎症指数在预测脑卒中方面表现更优。这一发现为心血管疾病和脑卒中的风险评估提供了新的视角，同时也为未来的治疗策略提供了理论依据。

非传统血脂参数包括了多种指标，如血浆动脉粥样硬化指数（AIP）、非高密度脂蛋白胆固醇（Non-HDL-C）、脂蛋白联合指数（LCI）、残留胆固醇（RC）、RC/HDL-C比率、动脉粥样硬化系数（AC）等。这些参数通过反映血脂代谢的复杂性，能够更全面地评估个体的血管健康状况。相比之下，传统的血脂参数如总胆固醇（TC）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）和高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）虽然在临床中被广泛使用，但它们在预测脑卒中方面的效果可能不够充分。研究中提到，非传统血脂参数在多个模型中表现出更强的预测能力，特别是在充分调整了各种混杂因素后，其与脑卒中风险之间的关联更为显著。

研究还通过Cox比例风险模型和限制性立方样条回归分析，探讨了这些非传统血脂参数与脑卒中风险之间的关系。结果显示，随着非传统血脂参数的升高，脑卒中的发生率也相应增加。尤其是在AIP-CRP指数中，最高四分位数的参与者出现脑卒中的风险是最低四分位数的近两倍，这表明这些复合指标在预测脑卒中方面具有重要的价值。此外，研究还通过ROC曲线分析，比较了这些非传统参数与传统参数在预测脑卒中方面的表现，发现非传统血脂参数具有更高的曲线下面积（AUC），说明它们在识别高风险个体方面更加有效。

值得注意的是，研究中提到的中介分析揭示了hs-CRP在非传统血脂参数与脑卒中风险之间的双向中介效应。这意味着，hs-CRP不仅能够作为非传统血脂参数与脑卒中之间的中介变量，还能够反过来影响非传统血脂参数与脑卒中的关系。这种双向互动机制进一步强调了将血脂参数与炎症标志物结合的重要性，为综合评估脑卒中风险提供了新的思路。

在研究的敏感性和子组分析部分，科学家们验证了非传统血脂参数与脑卒中风险之间的关系在不同人群中依然稳健。例如，在男性年龄超过60岁以及肥胖（BMI≥28）的子群体中，这种关联更为显著。这些结果不仅支持了非传统血脂参数在预测脑卒中方面的有效性，也揭示了其在不同人群中的差异性表现，有助于制定更加个性化的预防策略。

此外，研究还探讨了这些非传统血脂参数在长期监测中的作用。通过分析累积血脂参数的变化，科学家们发现，随着时间的推移，这些参数对脑卒中风险的影响愈发明显。这种动态的监测方法能够更准确地反映个体的血脂代谢状态，为早期干预和个性化治疗提供了依据。

研究的局限性也值得考虑。首先，由于是观察性研究，无法明确非传统血脂参数与脑卒中之间的因果关系，未来需要通过前瞻性队列研究和随机对照试验进一步验证。其次，虽然研究已经调整了多种潜在的混杂因素，但仍可能存在未测量或控制不充分的混杂变量，影响研究结果的准确性和可靠性。此外，脑卒中的诊断主要依赖于参与者自我报告的医生诊断，而不是标准化的神经影像学检查，这可能引入分类偏差。最后，研究仅纳入了中国45岁及以上的成年人，未包括年轻群体，因此研究结果在更广泛年龄群体中的适用性可能受到限制。同时，研究仅考虑了hs-CRP作为炎症标志物，未涉及其他重要的炎症因子，如IL-6和TGF-α，这可能影响对炎症在脑卒中发病机制中的全面理解。

综上所述，这项研究为非传统血脂参数在脑卒中风险评估中的应用提供了有力的证据，强调了将这些参数与炎症标志物结合的重要性。这些发现不仅有助于提高对脑卒中风险的识别能力，还为未来的治疗策略提供了新的方向，即通过综合干预血脂异常和炎症，以实现更有效的脑卒中预防。研究的局限性提醒我们在未来的研究中需要进一步探索，以更全面地理解血脂代谢与炎症在脑卒中发病中的相互作用，并验证这些参数在不同人群中的适用性。