血清尿酸与高密度脂蛋白胆固醇比值（UHR）与心力衰竭风险的横断面研究：来自NHANES数据库的证据

本研究针对心力衰竭（HF）早期生物标志物缺乏的临床难题，创新性探讨了血清尿酸/高密度脂蛋白胆固醇比值（UHR）与HF的关联。通过对NHANES 2003-2018数据库中28,169名参与者数据的多模型分析，发现LnUHR与HF风险呈正非线性相关（OR=1.82，p<0.001），拐点为5.52（UHR≈250）。该研究首次证实UHR可作为HF的复合代谢标志物，为心血管风险分层提供了新思路。

　　

心力衰竭作为全球6400万患者的"心血管终末战场"，其5年死亡率甚至超过某些癌症。尽管治疗手段不断进步，但早期预警指标的缺乏仍是临床痛点。传统观点认为，高尿酸（UA）和低高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）各自独立影响心血管健康，但两者协同作用的量化评估始终空白。这正是Zhujun Fang团队在《BMC Cardiovascular Disorders》发表研究的突破点——他们创新性地提出血清尿酸/高密度脂蛋白胆固醇比值（Uric acid to HDL-C ratio, UHR）这一复合指标，试图解开代谢紊乱与心力衰竭的分子纠缠。

研究团队采用美国国家健康与营养调查（NHANES）2003-2018年数据，纳入28,169名参与者构建横断面研究模型。通过多变量逻辑回归和限制性立方样条（RCS）分析，发现经对数转换的UHR（LnUHR）与HF风险显著正相关（完全校正模型OR=1.82）。更引人注目的是，当LnUHR超过5.52（即UHR≈250）时，HF风险呈现加速上升趋势，这相当于男性尿酸≥260μmol/L合并HDL-C≤1.04 mmol/L的代谢状态。

关键技术方法包括：1）从NHANES数据库提取28,169名成人数据；2）通过问卷确认HF诊断（MCQ160b条目）；3）采用多模型逻辑回归（未校正、部分校正、完全校正）分析LnUHR与HF关联；4）使用限制性立方样条（RCS）检测非线性关系；5）按年龄、性别等11个亚组进行交互作用分析。

主要结果

1. 1.

   基线特征：HF患者LnUHR显著高于非HF组（5.72 vs 5.51，p<0.001），且Q4组（LnUHR>5.81）HF患病率达5.88%，是Q1组的4倍。

2. 2.

   多模型分析：完全校正后，Q4组HF风险仍增加71%（OR=1.71），每单位LnUHR升高对应82%的HF风险增幅。

3. 3.

   非线性关系：RCS曲线揭示UHR≈250为风险拐点，超过该阈值时HF风险激增（OR=2.06）。

4. 4.

   亚组差异：女性（p_交互<0.001）和≥51岁人群（p_交互=0.007）中关联更强，提示绝经后雌激素撤退可能放大UA/HDL-C失衡的危害。

讨论与意义

该研究首次揭示UHR与HF的"J型"剂量反应关系，其机制可能涉及：1）UA通过激活NADPH氧化酶-线粒体-肾素血管紧张素系统（RAS）轴加剧氧化应激；2）炎症状态下HDL-C功能失调，丧失抗炎和胆固醇逆转运能力；3）两者协同加速内皮细胞和心肌损伤。临床价值在于：1）UHR检测成本低廉，适合基层推广；2）拐点值5.52为高危人群筛查提供量化标准；3）为开发针对UA-HDL-C代谢轴的靶向疗法提供依据。研究局限性包括横断面设计无法确立因果关系，未来需通过干预试验验证调节UHR能否改善HF预后。

这项来自中国团队的研究为心血管代谢领域贡献了重要证据，其创新性在于将传统生物标志物转化为具有临床可操作性的复合指标。正如研究者所言，UHR可能成为"代谢性心力衰竭"的新型预警信号，为破解这个"21世纪心血管领域最后的堡垒"提供了新视角。