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白塞病（BD）是一种慢性炎症性血管疾病，其与血脂水平的关系尚不明确。研究人员利用韩国国家健康保险服务数据，对近 1000 万人进行研究。结果显示，低总胆固醇（TC）和高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）水平与 BD 发病风险增加有关。该研究为 BD 的防治提供了新依据。
在医学研究的广阔领域中，白塞病（Beh?et’s disease，BD）一直是一个备受关注的难题。这是一种慢性炎症性血管疾病，会影响多个器官系统，在东地中海、中东和东亚地区较为常见。它的临床表现十分多样，像口腔和生殖器溃疡、皮肤病变，还有眼部、血管、关节以及神经系统症状等都可能出现。然而，尽管医学专家们不断探索，白塞病的确切病因至今仍不明确，只知道中性粒细胞过度活跃、血管炎、内皮损伤以及自身免疫反应等在其发病过程中起着关键作用。
近年来，虽然遗传因素（如人类白细胞抗原 HLA - B*51 等）和微生物组的变化被发现与白塞病的发生和症状有关，但关于血脂水平与白塞病之间的关系，人们了解得还很少。此前有研究表明，白塞病患者中血脂异常更为普遍，且患者的血清 HDL-C 和 TG 水平比健康人低。但全面研究大规模人群中血脂谱组成与白塞病之间关联的研究却很有限。正是在这样的背景下，为了深入探究两者之间的关系，韩国天主教关东大学国际圣玛丽医院皮肤科等机构的研究人员开展了这项研究。
研究人员利用韩国国家健康保险服务（NHIS）数据库进行研究。该数据库涵盖了韩国约 97% 的人口，具有广泛的代表性。研究最初纳入了 2009 年进行健康检查的 10490491 名 20 岁及以上的韩国人，经过数据筛选，最终确定了 9914049 名研究对象，并对他们进行随访直至 2016 年 12 月。
在研究过程中，研究人员进行了一系列的测量和定义。比如，通过体重（千克）除以身高（米）的平方来计算身体质量指数（BMI） ，将 BMI≥25kg/m2 作为肥胖的标准；根据国际疾病分类第 10 版（ICD - 10）代码来确定参与者的基线疾病状况，像糖尿病（DM，E10 - E14）、高血压（I10 - I15）等；还通过自我管理调查收集参与者的生活方式信息，如吸烟、饮酒和体育活动水平等。
研究的主要终点是新的白塞病诊断，通过 ICD - 10 代码 M35.2 结合韩国罕见难治性疾病代码 V139 来确定。为了分析血脂谱与白塞病发病之间的关系，研究人员将血脂各成分（TC、HDL-C、LDL-C 和 TG）的值分为四个四分位数，运用 Cox 比例风险模型进行分析，并对年龄、性别、吸烟状况等多种因素进行了调整。
研究结果令人瞩目。在 9914049 名参与者中，有 2681 人（0.027%）患上了白塞病。与非白塞病组相比，白塞病组的参与者更年轻，女性居多，收入和 BMI 更低，经常进行体育活动的比例也更低，而且酗酒者和吸烟者的比例更小，糖尿病和高血压等代谢疾病的发生率也更低。
进一步分析发现，较低的 TC 和 HDL-C 水平与白塞病发病风险增加显著相关。具体来看，TC 最低四分位数组与最高四分位数组相比，白塞病发病的调整后风险比（aHR）为 1.57（95% 置信区间 1.40 - 1.76，P<0.0001 ）；HDL-C 最低四分位数组与最高四分位数组相比，aHR 为 1.66（95% 置信区间 1.48 - 1.86，P<0.0001 ）。而 LDL-C 和 TG 水平与白塞病风险之间没有显著的统计学关联。
在基于使用降脂药物的亚组分析中，研究人员发现，未使用降脂药物的人群中，较低的 TC 和 HDL-C 四分位数与白塞病风险增加有关；但在使用降脂药物的人群中，降低的血脂水平与白塞病发病率增加没有显著相关性。这表明降脂药物可能对白塞病的发展具有潜在的保护作用。
综合研究结果和讨论部分，这项研究意义重大。它首次在全国范围内对约 1000 万人进行了大规模的人群分析，明确了低血清 TC 和 HDL-C 水平与白塞病风险增加之间的关联，而且发现这种关系似乎受到降脂药物使用的影响。这意味着血脂水平有可能成为未接受血脂异常治疗患者患白塞病的潜在预测指标。对于临床医生来说，当遇到无法解释的低 TC 或 HDL-C 水平的患者时，尤其是在白塞病患病率较高的人群中，应考虑将白塞病纳入鉴别诊断范围；对于常规健康筛查中血脂持续偏低的患者，建议提高对白塞病早期表现的警惕；对于已经确诊为白塞病的患者，监测血脂谱可能有助于了解疾病活动度和治疗反应。此外，对于因其他适应症需要降脂治疗的个体，该研究提示可能存在降低白塞病风险的附带益处。不过，这些建议还需要进一步的前瞻性研究来证实。该研究成果发表在《Scientific Reports》上，为白塞病的研究和防治开辟了新的方向，未来还需要更多研究来深入了解其中的潜在机制及其对临床实践的影响。
研究人员主要采用了以下关键技术方法：利用韩国国家健康保险服务（NHIS）数据库获取大规模人群数据，该数据库包含丰富的人口信息、医疗记录和健康检查结果；根据 ICD - 10 代码对疾病进行分类诊断，确定研究对象的基线疾病状况；通过自我管理调查收集生活方式信息；运用 Cox 比例风险模型，在调整多种混杂因素后，分析血脂谱与白塞病发病之间的关系。
