系统性免疫炎症指数(SII)与系统性炎症反应指数(SIRI)在代谢炎症综合征患者全因及心血管死亡率预测中的临床价值

本研究基于NHANES队列数据，首次探讨了系统性免疫炎症指数(SII)和系统性炎症反应指数(SIRI)与代谢炎症综合征(MIS)患者全因及心血管死亡率的关联。研究发现高SII和SIRI水平独立预测死亡风险，其中SIRI的预测效能更优，为MIS患者的风险分层提供了新型炎症标志物。

　　

心血管疾病长期占据全球死亡原因首位，而代谢异常与慢性低度炎症(CLGI)的交互作用日益受到关注。2015年胡教授团队提出的代谢炎症综合征(MIS)概念，整合了动脉粥样硬化(AS)、2型糖尿病(T2DM)、非酒精性脂肪肝(NAFLD)和肥胖等具有共同炎症通路的代谢性疾病，其诊断敏感性显著优于传统代谢综合征(MetS)。然而，如何通过简便的生物学标志实现MIS患者的精准预后评估，仍是临床面临的重大挑战。

安徽医科大学第一附属医院的研究团队利用美国国家健康与营养调查(NHANES)2003-2018年数据，对16,972名MIS患者展开长达17年的随访研究。通过计算基于血常规的系统性免疫炎症指数(SII=血小板×中性粒细胞/淋巴细胞)和系统性炎症反应指数(SIRI=单核细胞×中性粒细胞/淋巴细胞)，首次揭示了这两种新型炎症标志物与MIS患者长期预后的剂量-效应关系。

研究采用多阶段加权分析方法，结合Kaplan-Meier生存曲线、多变量Cox回归和限制性立方样条模型。关键实验技术包括：1)基于NHANES复杂抽样设计的全国代表性队列构建；2)通过脂肪酸肝指数(FLI)和美国脂肪肝指数(USFLI)无创诊断NAFLD；3)采用时间依赖性ROC曲线比较标志物预测效能；4)通过亚组分析和敏感性分析验证结果稳健性。

研究结果显示：在完全调整模型中，最高四分位数组(Q4)的SII使全因死亡风险增加28%(HR=1.28)，心血管死亡风险增加64%(HR=1.64)；而SIRI-Q4组的风险增幅更为显著，分别达到56%(HR=1.56)和114%(HR=2.14)。限制性立方样条分析揭示J型剂量-效应关系：当log-SII>6.282和log-SIRI>0.357时，死亡风险呈陡峭上升趋势。值得注意的是，时间依赖性ROC曲线显示SIRI的预测AUC始终优于SII(全因死亡率0.620 vs 0.554；心血管死亡率0.647 vs 0.581)，这种优势在长达100个月的随访期内保持稳定。

亚组分析发现性别和年龄的修饰效应：女性患者中SII与死亡的关联更强(P_交互<0.001)，≥60岁老年群体中SIRI的预测价值更突出(HR=1.85 vs 1.22)。敏感性分析排除短期随访病例后，结果保持稳健，证实了研究结论的可靠性。

该研究的突破性发现在于：首次证实SII和SIRI可作为MIS患者死亡风险的独立预测因子，其机制可能涉及：1)中性粒细胞和单核细胞增多反映促炎状态；2)血小板升高提示慢性炎症；3)淋巴细胞减少标志免疫失调。特别是SIRI通过整合单核细胞-中性粒细胞-淋巴细胞三元平衡，更全面捕捉了代谢性炎症的核心特征。

这些发现为临床实践带来重要启示：常规血常规衍生的SII/SIRI可作为经济高效的筛查工具，帮助识别高风险MIS患者。当SII>6.282或SIRI>0.357时，建议启动强化干预，如抗炎治疗和心血管风险管理。未来研究需探索这些标志物指导下的精准治疗策略，以及动态监测SII/SIRI变化对预后的影响。

论文发表于《European Journal of Medical Research》，为代谢性炎症的临床管理提供了重要循证依据。Pin Jiang、Jiexia Chen和Jiehua Li的研究不仅完善了MIS的理论框架，更开辟了利用常规检验指标实现风险分层的新途径，对公共卫生防控策略制定具有深远意义。