系统性免疫炎症指数(SII)与系统性炎症反应指数(SIRI)对心血管-肾脏-代谢综合征患者全因及心血管死亡风险的预测价值

本研究针对心血管-肾脏-代谢综合征(CKM)患者死亡率预测难题，通过分析NHANES数据库18,452例患者数据，首次证实系统性免疫炎症指数(SII≥898.21)和系统性炎症反应指数(SIRI≥1.23)与全因死亡率(ACM)和心血管死亡率(CVM)显著相关，其中SIRI展现出更优的预测效能(AUC 0.643-0.690)。该研究为CKM综合征的风险分层提供了低成本、易获取的新型炎症标志物。

　　

心血管-肾脏-代谢综合征(CKM)作为美国心脏协会(AHA)近年提出的新概念，揭示了代谢异常、慢性肾病和心血管疾病三者间的恶性循环。这种综合征患者往往面临"三重打击"：胰岛素抵抗加速血管病变，慢性炎症促进器官纤维化，而肾功能下降又加剧代谢紊乱。更棘手的是，临床上缺乏能同时反映这三种病理过程的生物标志物，使得早期风险预警和精准干预面临巨大挑战。

电子科技大学附属绵阳医院的研究团队独辟蹊径，将目光投向两个新兴的复合炎症指标——系统性免疫炎症指数(SII，计算公式：中性粒细胞×血小板/淋巴细胞)和系统性炎症反应指数(SIRI，计算公式：中性粒细胞×单核细胞/淋巴细胞)。这两个指标巧妙整合了先天免疫(中性粒细胞)、适应性免疫(淋巴细胞)以及凝血系统(血小板)或单核-巨噬系统(单核细胞)的多维度信息，比传统单一炎症指标更能全面反映机体的"炎症风暴"。

研究团队利用美国国家健康与营养调查(NHANES)1999-2018年十轮调查数据，从10万余参与者中筛选出18,452名CKM综合征患者，采用最大化秩统计法确定SII(898.21)和SIRI(1.23)的最佳截断值。通过加权Cox比例风险模型和竞争风险模型分析发现，高SII组全因死亡风险增加42%(HR=1.42)，心血管死亡风险激增50%；而高SIRI组相应风险分别增加28%和38%。

研究采用三大关键技术：1)基于NHANES复杂抽样设计的加权队列分析，确保全国代表性；2)最大化秩统计法确定炎症指标临界值，辅以1000次Bootstrap验证稳定性；3)时间依赖性ROC曲线评估3-15年长期预测效能。

主要发现：

1. 基线特征：高SII组患者年龄更大(中位54岁)、合并症更多(29.2%伴CKD)，且死亡率显著升高(28.3% vs 14.3%)。
2. 非线性关联：SII/SIRI与全因死亡率呈U型曲线(P_non-linear<0.001)，而与心血管死亡呈线性正相关。
3. 预测效能：SIRI在所有时间点表现优异(15年AUC=0.643)，显著优于SII(AUC=0.554)，尤其在心血管死亡预测中优势更明显(5年AUC达0.690)。

这项研究首次系统论证了SII/SIRI在CKM综合征预后评估中的双重价值：既是反映"代谢-心-肾"轴炎症负荷的生物学指标，又是简便易行的临床预测工具。特别值得注意的是，SIRI因包含单核细胞参数，能更好捕捉动脉粥样硬化相关的慢性炎症状态，这解释了其在心血管死亡预测中的突出表现。该成果为CKM患者的风险分层提供了新思路——通过常规血检即可实现的"炎症指纹"识别，将有助于临床医生早期识别高危患者并实施针对性抗炎治疗。

未来研究需解决三个关键问题：动态监测炎症指标的变化规律、明确抗炎干预能否改善预后，以及在不同人种中的普适性验证。正如研究者Yongwei Huang团队强调的，这项基于美国人群的发现为全球CKM综合征管理提供了重要参考，但将实验室指标转化为临床实践仍需更多转化医学研究支持。