血小板与高密度脂蛋白胆固醇比值（PHR）与中老年人群冠状动脉病变严重程度的关联性研究

本研究针对中老年冠状动脉疾病（CAD）患者，探索了新型炎症标志物血小板与高密度脂蛋白胆固醇比值（PHR）与冠脉病变严重程度的关系。通过1721例患者的回顾性分析，发现PHR与冠脉病变严重程度呈显著正相关（Q4组OR=1.342），尤其在女性群体中更显著（OR=1.422）。该研究为CAD早期风险评估提供了简便有效的生物标志物，发表于《Scientific Reports》。

　　

冠状动脉疾病（CAD）作为全球首要死因，其发病机制与炎症反应和脂质代谢紊乱密切相关。尽管传统危险因素如高血压、糖尿病已被广泛认知，但临床仍缺乏简便可靠的生物标志物来评估冠脉病变严重程度。血小板（PLT）激活促进血栓形成和内皮损伤，而高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）则通过抗炎和胆固醇逆转运发挥保护作用。这两种机制的动态平衡如何影响CAD进展，尤其是对中老年这一高危人群的影响，成为亟待解决的科学问题。

南开大学医学院与天津市联合医学中心心血管内科的研究团队开展了这项开创性研究。通过1721例45岁以上CAD患者的回顾性队列分析，首次系统评估了血小板与高密度脂蛋白胆固醇比值（PHR）与冠脉病变严重程度的关联。研究发现PHR与Gensini评分呈显著正相关（rho=0.089），最高四分位数组（Q4）患者发生严重冠脉病变的风险较最低组（Q1）增加34.2%（OR=1.342）。值得注意的是，这种关联在女性患者中更为显著（OR=1.422），揭示了性别差异在CAD病理机制中的重要作用。该成果为临床提供了新型风险评估工具，对个体化诊疗策略制定具有重要价值，相关论文发表于《Scientific Reports》。

研究采用多学科交叉方法：1）通过冠状动脉造影定量评估病变程度，采用Gensini评分系统（将狭窄程度分级赋分并加权求和）；2）应用LASSO回归（最小绝对收缩选择算子）筛选预测变量；3）采用限制性立方样条模型（RCS）分析剂量反应关系；4）通过多因素logistic回归计算比值比（OR），并针对年龄、性别、BMI等21项混杂因素进行校正。

主要研究结果

1. 基线特征分析：高PHR组患者具有更显著的炎症和代谢异常特征，包括更高水平的白细胞（WBC 7.31±1.81×10⁹/L）、中性粒细胞（NEUT 4.95×10⁹/L）和低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C 2.99 mmol/L），同时HDL-C水平显著降低（0.99±0.17 mmol/L）。

2. 预测模型构建：LASSO回归筛选出的预测变量构建的ROC曲线下面积（AUC）达0.8126，显示PHR对冠脉病变严重程度具有优异预测效能。

1. 剂量反应关系：RCS分析证实PHR与病变严重程度存在线性关联（P_线性=0.0199），且每增加1个标准差（SD）PHR值，三支血管病变风险增加33%（OR=1.330）。

2. 性别差异：女性患者PHR与病变严重程度的关联强度（OR=1.422）显著高于男性（OR=1.229，P=0.105），可能与绝经后雌激素水平下降导致的血小板活性改变有关。

结论与意义
该研究首次在中老年CAD群体中证实：1）PHR作为反映血小板激活与HDL-C保护作用平衡的综合指标，能有效预测冠脉病变严重程度；2）性别特异性分析为女性CAD患者的精准防治提供新思路；3）研究采用的PHR检测具有成本低廉、操作简便的优势，适合基层医疗机构推广应用。这些发现不仅深化了对CAD发病机制的理解，更为临床实践提供了可量化的决策依据，对降低这一高危人群的心血管事件风险具有重要公共卫生价值。