确立中国北方人群抗心磷脂（aCL）和抗 β2糖蛋白 I（anti-β2GPI）抗体 ELISA-derived 99th 百分位数参考区间：通过 P-APS/SLE 病例对照研究评估诊断价值

为解决抗磷脂综合征（APS）诊断中缺乏中国人群特异性抗体诊断阈值问题，研究人员开展确立中国人群 aCL 和 anti-β2GPI 抗体 ELISA-based 99th 百分位数临界值的研究，得出相应参考区间，有助于提高 APS 诊断准确性。

　　

在医学领域，抗磷脂综合征（APS）是一种令人头疼的自身免疫性疾病。它的临床表现十分复杂，还常常和其他疾病 “搅和” 在一起，让人难以分辨。就像一个隐藏在暗处的 “捣蛋鬼”，给准确诊断带来了极大的挑战。

APS 有着明显的性别差异，女性更容易 “中招”，反复流产就是女性 APS 患者的一个突出症状；而血栓形成和血小板减少则是 “不分男女”，会引发一系列诸如神经意外、皮肤病变、心肺功能障碍等严重问题。男性一旦患上 APS，发生严重血栓事件（比如心肌梗死）的风险更是大幅增加。年龄也和 APS 脱不了干系，在女性生殖健康和年轻人中风方面，它都是一个不可忽视的因素。

目前，APS 的诊断依赖于临床特征和实验室检测的 “联手”。其中，抗心磷脂（aCL）IgG/IgM、抗 β₂糖蛋白 I（anti-β₂GPI）IgG/IgM 等自身抗体以及狼疮抗凝物（LA）检测至关重要。LA 检测虽然很有价值，但容易受到抗凝剂的干扰，还需要专业人员解读。相比之下，固相 ELISA 检测 aCL 和 anti-β₂GPI 不受抗凝剂影响，特异性高，在 APS 诊断中发挥着重要作用。

然而，不同人群中 APS 相关抗体水平存在差异，国际上现有的诊断标准，比如 2006 年悉尼标准和 2023 年 ACR/EULAR 标准，虽然在中国广泛应用，但都不是专门为中国人群 “量身定制” 的。国际指南建议根据当地健康人群的 99th 百分位数建立内部临界值，以提高诊断准确性，并且推荐使用酶联免疫吸附试验（ELISA）检测 aCL IgG/IgM 和 anti-β₂GPI IgG/IgM 水平。

为了填补这一临床空白，北京大学第一医院的研究人员挺身而出，开展了一项意义重大的研究。他们前瞻性地在 719 名健康成年人中，确立了 aCL 和 anti-β₂GPI 抗体的 99th 百分位数参考区间，并通过原发性 APS（P-APS）/ 系统性红斑狼疮（SLE）病例对照研究，评估了这些参考区间的临床价值。这项研究成果发表在《Clinical Biochemistry》上，为 APS 的诊断带来了新的希望。

研究人员主要采用了酶联免疫吸附试验（ELISA），用这种方法来测量 aCL IgG/IgM 和 anti-β₂GPI IgG/IgM 的抗体水平。样本则来自于招募的 719 名健康成年人，这些人年龄在 20 到 80 岁之间，男女比例相当，大多来自中国北方。之后，研究人员使用非参数自抽样方法计算出 99th 百分位数参考区间。

在 “Characteristics of healthy participants and antibody profile variations across subgroups” 部分，研究人员对 719 名健康参与者进行分组研究。这些参与者年龄在 20 - 80 岁，平均年龄 42 岁，男女数量相近，且大多来自中国北方。通过将参与者分为 4 个年龄和性别组合的亚组：小于 45 岁男性（174 人）、45 岁及以上男性（186 人）、小于 45 岁女性（147 人）和 45 岁及以上女性，研究人员深入探究年龄和性别对抗体水平的影响。

在 “Discussion” 部分，研究得出了重要结论：确定了中国北方人群 aCL 和 anti-β₂GPI 抗体基于 ELISA 的 99th 百分位数参考区间，具体为 aCL IgG 7.83 GPL（95% CI：6.61 - 8.57）；aCL IgM 13.80 MPL（95% CI：11.09 - 15.98）；anti-β₂GPI IgG 12.34 RU/ml（95% CI：10.91 - 14.77）；anti-β₂GPI IgM 60.03 RU/ml（95% CI：47.07 - 73.79）。并且发现健康参与者中高 aCL IgM 和 anti-β₂GPI IgM 水平在两年内保持稳定，无临床进展。

这项研究意义非凡。它首次确立了中国北方人群 aCL 和 anti-β₂GPI 抗体的 99th 百分位数参考区间，为中国人群 APS 的诊断提供了更精准、更具针对性的依据。这不仅有助于提高 APS 的早期诊断率，让患者能够得到及时治疗，还能避免因诊断不准确而导致的过度治疗或治疗不足，对改善患者的预后、提高生活质量有着不可估量的作用，为临床医生诊断 APS 提供了强有力的支持，推动了 APS 诊断领域的发展。