中国中老年人群中小而密低密度脂蛋白胆固醇与高血压发病风险的纵向队列研究：超越LDL-C的精准预测新策略

本研究针对中国高血压控制率不足20%的严峻现状，创新性地采用CHARLS队列数据（n=4,574），首次揭示小而密低密度脂蛋白胆固醇（sdLDL-C）与LDL-C的差异值（≥10百分位）可独立预测高血压风险。通过Sampson方程计算发现，高sdLDL-C组高血压风险增加28%，尤其在LDL-C达标但sdLDL-C升高人群中风险最高（HR=1.37）。该成果为心血管风险分层提供了新生物标志物，发表于《Lipids in Health and Disease》。

　　

高血压作为全球13亿人罹患的"沉默杀手"，在中国呈现"三低"特征——知晓率低、治疗率低、控制率低。更令人担忧的是，即使严格控制传统危险因素如低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C），仍有大量患者发生心血管事件，这种"残留风险"现象促使科学家寻找新的预测指标。小而密低密度脂蛋白胆固醇（sdLDL-C）因其特殊的致动脉粥样硬化特性备受关注：它比普通LDL颗粒更易穿透血管内皮、更易被氧化，还能激活炎症通路。但此前缺乏中国人群sdLDL-C与高血压关系的长期证据，且临床检测成本高昂。

苏州第九人民医院联合团队利用中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据，对4,574名≥45岁成年人开展9年随访。研究采用Sampson方程通过常规血脂指标（甘油三酯TG、LDL-C）计算sdLDL-C，创新性地按百分位差异（≥10%）将人群分为三组：低sdLDL-C组、一致组和高sdLDL-C组。通过多模型调整的Cox回归分析发现，基线sdLDL-C每升高1个对数单位，高血压风险增加36%。更关键的是，即使LDL-C达标（<100 mg/dL），若sdLDL-C超过对应百分位值（29 mg/dL），风险仍显著增加22%。

研究采用三项关键技术：1）基于CHARLS全国代表性队列的纵向设计；2）Sampson方程计算sdLDL-C（公式：sdLDL-C = LDL-C - [1.43×LDL-C - 0.14×ln(TG)×LDL-C - 8.99]）；3）多维度分层分析整合临床阈值（LDL-C 100/130 mg/dL）与中位数（114/33 mg/dL）。

【背景与目的】
中国35-75岁人群高血压患病率达44.7%，但控制率不足20%。研究旨在阐明sdLDL-C及其与LDL-C的差异能否预测高血压风险，解决传统血脂指标识别高危人群不足的临床痛点。

【方法学创新】
采用百分位差异法定义差异（Δ= sdLDL-C百分位 - LDL-C百分位），将人群分为：差异低（Δ<-10）、一致（|Δ|≤10）、差异高（Δ>10）三组。高血压诊断综合三种标准：医生确诊、降压药物治疗或血压≥140/90 mmHg。

【主要发现】

1. 差异分析：高sdLDL-C组44%发生高血压，显著高于低sdLDL-C组（36%）。完全调整模型显示，高sdLDL-C组风险增加28%（HR=1.28）。
   

   

2. 阈值分析：在LDL-C<114 mg/dL但sdLDL-C≥33 mg/dL的群体中，风险峰值达37%（HR=1.37），显著高于其他组合。
   

   

3. 机制提示：高sdLDL-C组同时存在更高甘油三酯（中位数167 vs 66 mg/dL）、更低HDL-C（41 vs 58 mg/dL）和更高炎症标志物CRP（1.00 vs 0.78 mg/dL），提示代谢炎症可能是共同通路。

【结论与意义】
该研究首次在中国人群中证实：

1. 计算获得的sdLDL-C是独立于LDL-C的高血压预测因子
2. 差异分析能识别出"LDL-C达标但sdLDL-C升高"的高危亚群
3. 为资源有限地区提供了无需特殊检测的风险评估工具

尽管Sampson方程与直接检测法存在+1.61 mg/dL的系统偏差，但其强相关性（r=0.956）支持在流行病学研究中的应用。这项成果将推动高血压防治从"一刀切"向精准分层转变，尤其对代谢异常但血脂"正常"的人群具有早期预警价值。未来需开展干预研究验证调节sdLDL-C能否降低高血压发病率。