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为解决 CABG 术后 MACE 预测指标不足问题，山东大学相关医院研究人员开展非胰岛素基 IR 指标预测 CABG 患者预后的研究。结果显示 TyG 指数预测价值最高。该研究为临床提供新工具，优化风险分层，推荐科研读者阅读。
在医学领域，冠心病（Coronary Artery Disease，CAD）一直是个 “顽固分子”。尽管随着医学科技的不断进步，人们对冠心病的发病机制、预防、诊断和治疗都有了很大进展，但它依旧是全球范围内导致死亡、残疾以及消耗大量医疗资源的主要原因。冠状动脉旁路移植术（Coronary Artery Bypass Grafting，CABG）作为治疗冠心病的重要外科手术，已经在临床上应用了 50 多年，可接受 CABG 手术的患者术后仍面临缺血复发等风险。所以，找到能有效预测 CABG 术后主要不良心血管事件（Major Adverse Cardiovascular Events，MACE）的指标，成了临床研究人员亟待解决的难题。
胰岛素抵抗（Insulin Resistance，IR）作为代谢综合征和 2 型糖尿病（Type 2 Diabetes Mellitus，T2DM）的核心特征，在冠心病的发病过程中起着关键作用。不过，IR 在糖尿病患者和非糖尿病患者中的意义有所不同。在糖尿病患者中，IR 直接影响血糖控制，增加心血管疾病风险；在非糖尿病患者中，IR 也与亚临床代谢变化相关，同样会促进冠心病等心血管事件的发生。
以往研究大多聚焦于基于胰岛素的指标，可评估胰岛素作用的 “金标准”—— 高胰岛素正糖钳夹技术，由于实验复杂、成本高，无法大规模应用于临床。虽然稳态模型评估胰岛素抵抗（Homeostasis Model Assessment for IR，HOMA-IR）应用广泛，但它也有局限性，比如需要测量胰岛素。于是，像甘油三酯 - 葡萄糖（Triglyceride-Glucose，TyG）指数、甘油三酯与高密度脂蛋白胆固醇比值（Triglyceride to High-Density Lipoprotein Cholesterol，TG/HDL-C）、胰岛素抵抗代谢评分（Metabolic Score for Insulin Resistance，METS-IR）等非胰岛素基胰岛素抵抗指标应运而生，这些指标用常规生化检测就能计算出来，十分方便。
已有研究表明，这些非胰岛素基指标与多种心血管疾病风险因素密切相关，能预测心血管疾病的发生。但针对 CABG 患者，评估这些指标预后价值的研究少之又少，也没有研究直接比较过 TyG、TG/HDL-C 和 METS-IR 在这一人群中的预测能力。所以，找到最有效的预测指标，对优化 CABG 患者术后管理、改善患者预后意义重大。
为了解决这些问题，山东大学附属山东省立医院、山东大学第二医院和山东大学齐鲁医院的研究人员在《Scientific Reports》期刊上发表了题为 “Prognostic significance of non - insulin - based insulin resistance indexes in patients undergoing coronary artery bypass grafting: a multicenter retrospective cohort study” 的论文。研究发现，TyG 指数、TG/HDL-C 和 METS-IR 都是 CABG 术后患者的独立预后决定因素；其中，TyG 指数预测 MACE 的价值最高。这一结论为临床医生识别 CABG 术后高风险患者提供了有力工具，有助于开展针对性干预，降低患者长期心血管并发症的发生风险。而且，TyG 指数计算简单，通过常规生化检测就能获得，便于在临床实践中推广应用，能优化风险分层，改善患者预后。
研究人员开展这项研究时，用到了几个关键技术方法。首先是回顾性队列研究法，从山东大学附属的三家医院选取了 2014 年 6 月至 2019 年 1 月期间接受 CABG 手术的患者。其次，通过查阅病历收集患者的临床资料，包括年龄、性别、身体质量指数（Body Mass Index，BMI）、血压、血糖、血脂等，并依据相关公式计算 TyG 指数、TG/HDL-C 和 METS-IR。最后，运用统计学方法，如 Cox 回归分析、受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic，ROC）曲线分析等，评估这些指标与 MACE 的关系，比较它们的预测能力 。
下面来看看具体的研究结果：
- 基线特征：研究共纳入 1472 名参与者，平均年龄 62.87±8.13 岁，男性占 70.2%。研究发现，心血管事件的发生与左心室射血分数（Left Ventricular Ejection Fraction，LVEF）、吸烟、高血压、既往中风和左主干疾病（Left Main Disease，LMD）等因素显著相关。而且，发生 MACE 的患者，其 TyG 指数和 TG/HDL-C 明显高于未发生事件的患者。
- TyG 指数、TG/HDL-C 和 METS-IR 各自的预测价值：研究期间，22.8% 的患者发生了 MACE。通过 Kaplan-Meier 曲线和 Cox 回归分析发现，随着 TyG 指数、TG/HDL-C 和 METS-IR 三分位数的增加，MACE 的累积发生率逐渐上升。多因素 Cox 回归分析显示，即便控制了混杂因素，这三个指标无论是作为分类变量还是连续变量，都与 MACE 显著相关。
- TyG 指数、TG/HDL-C 和 METS-IR 预测价值的比较：ROC 曲线分析表明，TyG 指数预测 MACE 的能力最强，其曲线下面积（Area Under the Curve，AUC）值为 0.593，高于 TG/HDL-C 和 METS-IR。TyG 指数的最佳截断值为 8.9，此时预测 MACE 的敏感性为 51.0%，特异性为 68.1%。
- TyG 指数、TG/HDL-C 和 METS-IR 的增量预测价值：研究发现，将 TyG 指数、TG/HDL-C 和 METS-IR 纳入初始模型后，预测 MACE 的能力显著提升，其中 TyG 指数的增量预测价值最高，净重新分类改善（Net Reclassification Improvement，NRI）增加了 27.4%，综合判别改善（Integrated Discrimination Improvement，IDI）增加了 1.0%。
- 模型拟合优度评估：在模型中加入 TyG 指数后，模型拟合度显著提高，Akaike 信息准则（Akaike Information Criterion，AIC）和贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion，BIC）值最低，似然比检验结果也表明该模型更优。
- 基于糖尿病发生情况的亚组分析：在糖尿病患者亚组中，TyG 指数、TG/HDL-C 的第二和第三三分位数以及 METS-IR 的第三三分位数与 MACE 发生率显著相关；在非糖尿病患者亚组中，TyG 指数和 TG/HDL-C 的第三三分位数与 MACE 显著相关，而 METS-IR 在两组中均无显著差异。
综合研究结果和讨论部分，这项研究意义非凡。它首次全面评估并比较了 TyG 指数、TG/HDL-C 和 METS-IR 在预测 CABG 术后患者 MACE 方面的价值，发现 TyG 指数预测能力最强。这背后是有原因的，TyG 指数能反映胰岛素抵抗，而胰岛素抵抗与动脉粥样硬化和心血管疾病的发生密切相关。它综合了甘油三酯和血糖水平，更直接地体现了脂质和葡萄糖代谢之间的相互作用，对与心血管疾病进展直接相关的胰岛素抵抗变化更为敏感。
从临床角度看，TyG 指数计算简单，可帮助医生在 CABG 术后早期识别高风险患者，以便及时进行针对性干预，如调整药物治疗或指导患者改变生活方式，从而降低心血管事件的发生风险，改善患者长期预后。同时，将 TyG 指数与现有风险因素结合，能让风险分层模型更精准。
不过，研究也有局限性。比如，基线指标可能影响后续治疗，导致治疗差异，虽然研究进行了调整，但仍无法完全排除混杂因素的影响；研究没有收集患者饮食习惯和身体活动数据，一些影响甘油三酯水平的药物也可能干扰结果。所以，未来还需要进一步研究 IR 的动态变化与 MACE 的关系，收集更详细的数据，以完善对这一领域的认知。
