新型免疫炎症标志物与高血压合并冠心病患者的关联性研究：基于NHANES的横断面分析

本研究针对高血压(HT)患者合并冠心病(CHD)的早期预测难题，创新性探讨了系统性免疫炎症指数(SII)、系统性炎症反应指数(SIRI)和综合炎症评分指数(AISI)的临床价值。通过分析NHANES(2005-2016)9,242例患者数据，发现log2-SII(OR 1.10)、log2-SIRI(OR 1.27)和log2-AISI(OR 1.13)均是HT合并CHD的独立预测因子，构建的列线图模型AUC达0.730。该研究为心血管风险分层提供了经济高效的新型生物标志物。

　　

心血管疾病是全球健康的头号威胁，其中冠心病(CHD)与高血压(HT)的共病现象尤为突出。传统炎症标志物如C反应蛋白(CRP)虽有一定预测价值，但检测成本高且无法全面反映免疫炎症状态。更棘手的是，高血压通过机械应力和肾素-血管紧张素系统(RAS)激活促进慢性低度炎症，加速动脉粥样硬化进程，但现有生物标志物难以精准捕捉这种复杂的血栓-炎症交互作用。

大连市第三人民医院联合上海市第十人民医院的研究团队利用美国国家健康与营养调查(NHANES)2005-2016年数据，开展了一项突破性研究。他们首次在高血压人群中系统评估了三种新型复合炎症指标——系统性免疫炎症指数(SII，血小板×中性粒细胞/淋巴细胞)、系统性炎症反应指数(SIRI，中性粒细胞×单核细胞/淋巴细胞)和综合炎症评分指数(AISI，单核细胞×血小板×中性粒细胞/淋巴细胞)的预测效能。这项开创性工作发表在《BMC Cardiovascular Disorders》，为心血管风险分层提供了新思路。

研究采用横断面设计，通过多阶段分层抽样从NHANES数据库筛选9,242例高血压患者，其中2,055例合并CHD。关键技术包括：1)基于血液细胞计数计算SII/SIRI/AISI；2)采用多因素logistic回归分析炎症指标与CHD的关联；3)构建列线图模型并通过1,000次Bootstrap验证预测效能；4)通过ROC曲线、校准曲线和决策曲线分析(DCA)评估模型性能。

主要结果
基线特征：CHD组log₂-SII(8.97±0.89 vs 8.89±0.81)、log₂-SIRI(0.38±0.94 vs 0.07±0.89)和log₂-AISI(8.17±1.05 vs 7.98±1.00)均显著高于非CHD组(P<0.001)，提示高血压合并CHD患者存在更强烈的系统性炎症反应。

回归分析：校正人口学及生活方式因素后，log₂-SII(OR=1.10)、log₂-SIRI(OR=1.27)和log₂-AISI(OR=1.13)均保持显著关联性(P<0.01)。值得注意的是，AISI因同时整合血小板活化(血栓形成)、单核细胞浸润(先天免疫)和淋巴细胞减少(免疫失调)三维信息，展现出最优预测性能。

模型构建：三个列线图模型均显示良好区分度(AUC:0.724-0.730)和校准度(绝对误差=0.011)。

决策曲线证实这些模型在5-70%阈值概率范围内具有临床实用价值。

讨论与意义
该研究首次揭示AISI在高血压人群中的独特价值：其通过量化"血小板-单核细胞-中性粒细胞-淋巴细胞"四元交互，比SII/SIRI更全面反映血栓炎症网络。这为理解高血压相关冠脉微循环障碍提供了新视角——NF-κB通路激活导致的中性粒细胞胞外诱捕网(NETs)形成和血管内皮功能紊乱可能是关键机制。

临床转化方面，这些指标仅需常规血常规检测即可获得，特别适合资源有限地区。对于老年高风险人群，监测SIRI动态变化(截断值1.43)可预警心血管死亡率上升风险(HR=1.33)。作者建议将AISI纳入高血压患者年度评估体系，当>375.91时启动强化抗炎干预。

研究局限性包括横断面设计无法确立因果关系，且未纳入饮食运动等混杂因素。未来需开展前瞻性队列验证这些标志物对抗炎治疗(如IL-6抑制剂)疗效的预测价值。这项研究为精准医学时代的心血管防治提供了简单而有力的工具，有望改写高风险人群的管理范式。