第二代抗精神病药物与长期动脉粥样硬化指数轨迹对精神分裂症患者代谢综合征的影响机制研究

本研究针对精神分裂症患者代谢综合征（MetS）风险预测难题，通过纵向队列分析469例患者数据，揭示动脉粥样硬化指数（AIs）轨迹与第二代抗精神病药物（SGAs）的交互作用。发现高稳定轨迹的AIP（动脉粥样硬化血浆指数）、AC（动脉粥样硬化系数）和CRI-II（Castelli风险指数II）显著增加MetS风险（HR 1.869-2.145），其中奥氮平与高AIP轨迹的协同效应最显著（HR 3.266）。该研究为精神分裂症患者MetS早期预警和个体化用药提供了循证依据。

　　

代谢综合征（Metabolic Syndrome, MetS）已成为精神分裂症患者生存质量的重要威胁，其发病率是普通人群的2.1-3.5倍。这种由中心性肥胖、高血压、高血糖和血脂异常组成的症候群，不仅加剧患者认知功能障碍和精神症状，更会通过损害白质完整性加速疾病进展。尽管已知第二代抗精神病药物（Second-generation antipsychotics, SGAs）如奥氮平和氯氮平会干扰脂代谢，但传统研究多聚焦单一血脂参数，忽视了动脉粥样硬化指数（Atherogenic Indices, AIs）这类复合指标的价值。更关键的是，目前缺乏对AIs长期变化模式及其与SGAs交互作用的系统研究，这导致临床缺乏精准的MetS风险预测工具。

为填补这一空白，广州白云精康医院联合国内多机构开展了一项为期5年的纵向队列研究。研究人员对469例基线无MetS的精神分裂症患者进行3次随访（2019-2021），采用组基轨迹模型（Group-based trajectory modeling, GBTM）分析动脉粥样硬化血浆指数（Atherogenic Index of Plasma, AIP）、动脉粥样硬化系数（Atherogenic Coefficient, AC）和Castelli风险指数II（CRI-II）的演变轨迹，并通过Cox模型评估这些轨迹与基线抗精神病用药对2022-2024年新发MetS的联合影响。论文发表于《Schizophrenia Research》，为临床实践提供了重要循证依据。

关键技术方法包括：1）基于医院队列的纵向设计，纳入469例维持期精神分裂症患者；2）采用GBTM识别AIP、AC和CRI-II的长期轨迹；3）通过受试者工作特征曲线（ROC）比较各AI指标的预测效能；4）应用多变量Cox比例风险模型分析轨迹与SGAs的交互作用。

主要结果
基线特征：在2.05年中位随访期间，33.1%患者发展为MetS。MetS组女性比例更高（45.2% vs 37.6%），且AIP、AC、CRI-I和CRI-II基线水平显著升高（P<0.05）。奥氮平使用率在MetS组达28.4%，显著高于非MetS组（18.8%）。

AI轨迹与MetS风险：识别出低稳定、中稳定和高稳定三类轨迹。高稳定轨迹组的MetS风险显著增加：AIP（HR 1.869，95%CI 1.062-3.290）、AC（HR 1.921，95%CI 1.136-3.247）、CRI-II（HR 2.145，95%CI 1.271-3.620）。AIP的预测效能最优（AUC=0.632）。

药物-轨迹交互作用：奥氮平与AIP轨迹存在显著交互（P_interaction=0.004）。高稳定AIP轨迹联合奥氮平用药者MetS风险达峰值（HR 3.266，95%CI 1.461-7.300），较第一代抗精神病药物联合低AIP组风险升高226.6%。

结论与意义
该研究首次系统阐明AIs长期轨迹对精神分裂症患者MetS的预测价值，证实持续高水平的AIP、AC和CRI-II是独立危险因素。更关键的是，发现SGAs（特别是奥氮平）会显著放大高AIP轨迹的代谢风险，这种"双重打击"效应提示临床需对特定用药人群加强血脂监测。

从公共卫生视角，研究建立的AIs轨迹模型为精神分裂症患者MetS筛查提供了简便工具；从临床决策看，结果支持对高AIP轨迹患者避免首选奥氮平等高代谢风险药物。未来研究可进一步探索SGAs影响AIs动态变化的分子机制，为开发靶向干预策略提供依据。作者团队建议将AIs纳入精神分裂症患者常规代谢监测指标，这对改善患者长期预后、降低心血管相关死亡率具有重要实践价值。