骨关节炎疼痛生物标志物的系统评价与多组学分析：炎症与代谢因子的作用及临床意义

为解决骨关节炎(OA)疼痛机制不明和缺乏有效生物标志物的问题，研究人员开展系统文献综述，分析263项研究。结果发现血液总胆固醇与OA疼痛呈一致正相关，而CRP、IL-17等炎症标志物呈不确定关联。该研究为OA疼痛内型分型提供了重要依据，推动了个性化治疗策略发展。

　　

骨关节炎(osteoarthritis, OA)是全球最常见的退行性关节疾病，影响着数百万人的生活质量，其中慢性疼痛是OA患者面临的主要问题。尽管OA患病率很高，但早期检测和有效治疗仍然具有挑战性。OA相关疼痛的复杂性不仅涉及关节结构改变，还包括化学和神经生理因素，免疫系统也在其中发挥重要作用。在OA人群中可以定义多种表型，同时存在由伤害性感受或神经病理性成分区分的不同疼痛亚型。通过生物标志物识别这些表型可能有助于针对炎症通路定制治疗方案，类似于类风湿关节炎(RA)的治疗方法。

生物标志物作为可测量的生物学指标，已成为OA诊断、预后和管理中的重要工具，为了解炎症、软骨降解和神经敏化等病理生物学过程提供了见解。然而，各种研究方法的不同和偶尔相互矛盾的结果使得难以得出明确结论。因此，为了改善OA相关疼痛的评估和管理，本研究旨在通过系统文献分析描绘OA相关疼痛表型研究的最新知识状态，并探讨OA疼痛与各种液体生物标志物之间的关系。

研究人员采用了系统文献综述(systematic literature review, SLR)方法，检索了PubMed、Embase、Scopus、Web of Science和Cochrane图书馆五个数据库，时间截至2024年12月。研究纳入了所有涉及OA疼痛与生物标志物关系的病例对照、横断面或纵向研究，不考虑关节部位(膝、髋、手或其他)。循环生物标志物可在血液、尿液、滑液(synovial fluid, SF)或脑脊液(cerebrospinal fluid, CSF)中测量，组织生物标志物可涉及滑膜、肌肉或脂肪垫组织。使用Rayyan软件进行文献筛选，两名研究者独立进行数据提取。研究方法学质量使用纽卡斯尔-渥太华量表(Newcastle-Ottawa Scale)进行评估。

研究团队开发了标准化的数据提取表格，提取的数据包括OA患者数量、OA部位、患者特征(平均年龄、女性百分比)以及通过不同量表测量的疼痛强度。相关的疼痛量表包括视觉模拟量表(visual analogic scale, VAS)、西安大略和麦克马斯特大学骨关节炎指数(WOMAC疼痛)、膝关节损伤和骨关节炎结局评分(Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Score, KOOS)、髋关节损伤和骨关节炎结局评分(Hip Injury and Osteoarthritis Outcome Score, HOOS)、澳大利亚加拿大疼痛指数(AUSCAN)、疼痛检测量表(PainDETECT)和疼痛压力阈值(pain pressure threshold, PPT)。

疼痛测量与生物标志物之间的关系首先定义为"相关"或"不相关"。在显著相关或回归(p<0.05)的情况下，生物标志物被定义为"相关"。基于现有证据质量，生物标志物进一步分类为"一致相关"、"不确定相关"或"不相关"。当所有研究产生一致结果时使用"一致"，这意味着它们产生了指向相同方向的连贯结果。

筛选研究结果

五个数据库共获得30,088条引文，其中263项研究符合入选标准。这些研究共纳入50,712名OA患者。在28,762名患者(185项研究)中可获得性别数据，其中18,729名(68.5%)为女性。患者的加权平均年龄为62.4岁(193项研究；30,886名患者)，加权平均体重指数(BMI)为27.8 kg/m²(152项研究；27,286名患者)。

所有研究中使用VAS(0-10范围)测量的加权平均疼痛强度为5.1，涉及62项研究的6,285名OA患者。对于KOOS疼痛量表(0-100范围)，来自16项研究的2,869名OA患者的加权平均值为80.1。由于53项研究涉及9,380名OA患者的测量和结果报告存在差异和异质性，无法计算加权平均WOMAC疼痛。

在纳入的263项研究中，68项仅为会议摘要(25.8%)，发表在各种期刊上，如《骨关节炎与软骨》(Osteoarthritis and Cartilage, N=28)、《风湿病年鉴》(Annals of the Rheumatic Diseases, N=9)或《关节炎与风湿病学》(Arthritis and Rheumatology, N=5)。大多数纳入的研究涉及膝OA(N=227)、髋OA(N=24)、手OA(N=12)和其他OA部位(N=6)。

OA相关疼痛与液体生物标志物的关系

共在263项研究中确定了210个OA疼痛生物标志物。基于病理生理过程(炎症、疼痛敏化、骨或软骨降解、形成或代谢)，每个生物标志物的显著性和分类详见补充表2。大多数疼痛相关研究集中在血液和SF生物标志物上。

血液(血清、血浆)生物标志物在182项研究中进行了研究，确定了152种不同的生物标志物。大多数血液生物标志物在血清中测量，而一些(n=11，如IL-1、IL-6、IL-8和TNF)在血清和血浆中均有测量。在血液中，总胆固醇是唯一与OA相关疼痛"一致相关"的生物标志物。在血液生物标志物中，CRP、hsCRP和IL-17显示出提示性但不一致的与OA相关疼痛的关联。其他41种和20种生物标志物分别与疼痛呈"不确定相关"的正相关和负相关。相反，63种生物标志物被分类为"一致不相关"，而其他29种被分类为"不确定不相关"。

在滑液中，63项研究分析了98种不同的生物标志物。IL-17、C2C和VEGF被确定为与OA疼痛"一致相关"，呈正相关。37种生物标志物"一致不相关"，包括COMP，而17种"不确定不相关"。此外，37种和9种生物标志物与疼痛"不确定相关"，分别呈正相关和负相关。

在尿液中，研究了11种生物标志物，没有一种"一致相关"。CTX-II和C2C"不确定不相关"，而Glc-Gal-PYD和TNF"不确定相关"。

在脑脊液中，11项研究了生物标志物，其中12种"不确定相关"，包括4种呈正相关(如Aβ40、IL6-R、SPLI和TNFalpha-R2)，其余呈反向关系。Flt-1和CX3CL1是唯一在CSF中与疼痛"一致相关"的生物标志物，分别涉及67名患者(Flt-1)和104名患者(CX3CL1)的两项和三项研究(均呈负相关)。IL6、IL8、TGFbeta、VEGF和IP10"不确定不相关"，其他"一致不相关"。

大多数生物标志物与炎症和代谢相关。在6种与疼痛"一致相关"的生物标志物中，4种与炎症相关，即IL-17、VEGF、CX3CL1和Flt-1。此外，与OA相关疼痛一致相关的生物标志物也与炎症相关(如CRP、hsCRP和IL10)。另外两种与疼痛一致相关的生物标志物是C2C(一种软骨降解生物标志物)和总胆固醇(一种代谢生物标志物)。

233种液体生物标志物分别仅在一项和两项研究中进行了评估。图2显示了在三项或更多研究中发现的65种液体生物标志物的结果。其中，只有两种生物标志物，总胆固醇(在血液中)和CX3CL1(在CSF中)，符合"一致相关"的标准，并在至少三篇出版物中具有一致结果。这突显了具有足够数据和一致发现的生物标志物数量有限。

OA相关疼痛与其他生物标志物的关系

组织和遗传标志物与循环生物标志物分开分析。33项研究评估了OA相关疼痛与非液体样本(如组织样本)或遗传标志物(如SNPs)中生物标志物之间的关系。

在滑膜组织中，8项研究探讨了生物标志物与OA疼痛的关系。CD4+ T细胞数量与VAS疼痛"一致相关"。肥大细胞、Treg或CD116的数量与VAS疼痛"不确定相关"，每项均在单独研究中证明。GMCSF水平与VAS疼痛呈负相关，并且"一致相关"。根据纳入患者的性别，Shibata发现IL24与OA相关疼痛之间存在不同结果(分别在女性和男性中一致相关和不相关)。Tsuchiya得出结论，CD39+CD55-成纤维细胞样细胞与25名患者的疼痛"一致相关"。

一项关于髌下脂肪垫的研究发现，CD4+细胞、肥大细胞、CD8+细胞和巨噬细胞水平与VAS疼痛"一致不相关"。同样，Sato等人对髋臼唇的分析显示，VEGF和NGF与VAS疼痛"一致不相关"。

在肌肉组织中，MCP-1和atrogin-1水平被发现与VAS疼痛"不确定相关"。

21项研究评估了SNPs与OA相关疼痛的遗传关联。例如，Abd Elazeem等人报道了GDF5(+104T/C) SNP与膝OA严重程度(影像学和疼痛)之间可能存在遗传关联。Schutte提示四种基因(EDNRA、COMT、BDRKB1和IL1B)在74名膝OA患者的各种疼痛成分中起作用。

OA相关疼痛与生物标志物的关系取决于疼痛测量类型

患者报告结局(patient-reported outcome, PRO)测量用于大多数疼痛评估(97.0%：255/263项研究)。在五项研究中，PPT是唯一用于评估OA疼痛与液体(N=3：Ahn、Bjurstr?m和Puts)或遗传生物标志物(N=2：Ho和Liu)关系的测量方法。使用PRO和PPT测量评估了16种生物标志物与OA相关疼痛的关系。唯一根据考虑PPT还是PRO而与OA疼痛关联结果不同的生物标志物是CSF中的Flt-1，它与PPT"一致"相关，与VAS"不确定"相关。没有生物标志物与所有疼痛结局测量相关。然而，可以看到一些差异。例如，维生素D与WOMAC指数一致相关，但与VAS量表不相关。

研究结论与意义

本研究旨在使用完善的方法对OA相关疼痛生物标志物的现有证据提供全面概述。我们发现总血液胆固醇是唯一与OA疼痛一致相关的血液生物标志物，多个研究证明了这一点。CRP、VEGF和IL-17被分类为"不确定相关"，虽然它们在多于一项研究中观察到关联，但相关强度较弱(例如，r ～ 0.2)且发现不完全一致。这些发现突显了系统性低度炎症是OA的一个关键特征，并可能解释非甾体抗炎药(NSAIDs)或关节内 steroid注射在缓解OA疼痛方面有限但观察到的效果。

疼痛与总血液胆固醇的一致关联，以及与其他代谢或炎症标志物的不确定关联，可能反映了肥胖相关过程在OA中的影响。手OA患者中代谢综合征的发生与较高的疼痛强度相关。然而，在我们的研究中，代谢综合征参数(甘油三酯、HDL胆固醇和空腹血糖)与疼痛无关。代谢谱与OA疼痛的关系可能更与炎症相关，而不是代谢综合征。肥胖以慢性低度炎症状态为特征，许多分类为代谢(如胆固醇、胰岛素抵抗)或炎症(如CRP、瘦素、脂联素)的生物标志物可能反映了与肥胖相关的重叠病理生理通路。此外，系统性炎症与血脂异常之间存在联系。因此，总胆固醇与OA疼痛的关联可能更与低度炎症相关。然而，由于所有这些参数之间复杂的关系，很难得出强有力的结论，因此很可能一些发现部分或完全被肥胖混淆。

血液TNF、IL6或IL1被发现与OA疼痛"不确定"不相关，但血液IL17是相关的。这些结果说明了炎症细胞因子网络的复杂性：并非所有细胞因子在OA相关疼痛中都以相似水平关联。这种复杂性可能解释了针对这些细胞因子的疗法在治疗OA疼痛方面取得有限成功的原因。阻断TNF、IL1b或IL6在随机对照试验中未提供优于安慰剂的疗效，尽管在结构和系统性炎症方面报告了一些改善。OA中似乎不存在独特的炎症过程，而是在不同组织存在不同类型的炎症：由一些细胞因子(尤其是IL17)介导的系统性炎症，以及脂肪炎症。此外，不同研究中使用生物基质(血清与血浆)的不一致性可能部分解释了生物标志物水平及其与疼痛关联的变异性，强调了未来研究中需要基质特异性标准化。

我们的系统综述强调了滑液中IL-17水平与OA相关疼痛之间的一致关联，而其与血液的关联仍然不确定。IL17在发炎的OA滑膜中表达水平较高，循环IL17水平在炎症性关节炎的发病机制和进展中起重要作用。用secukinumab或ixekizumab阻断IL17有效降低了脊柱关节病的系统性炎症、滑膜炎和关节炎相关疼痛。IL17血清水平与膝OA患者的软骨缺陷、骨髓病变和OA严重程度显著相关。因此，在OA患者中阻断IL17，如脊柱关节病，可能减少疾病相关炎症，也可能减少OA相关疼痛。然而，到目前为止，尚无关于IL17靶向疗法在OA中的疗效数据或即将进行的研究。

血管内皮生长因子(vascular endothelial growth factor, VEGF)水平升高与OA进展相关。VEGF参与OA特异性病理，包括软骨退化、骨赘形成、软骨下骨囊肿和硬化、滑膜炎和疼痛。VEGF刺激血管生成和血管扩张，这被归因于OA进展。此外，血管生成和炎症通过VEGF部分关联，VEGF与疼痛相关并使感觉神经元敏化。抑制VEGF在动物模型中减少OA进展和疼痛。CSF Flt-1与OA疼痛一致相关，呈负相关。Flt-1是VEGFR-1的可溶性剪接变体，作为VEGF诱骗受体。Flt-1在动物模型中减少OA和RA进展。CX3CL1(fractalkine)是一种参与炎症中T细胞募集的趋化因子，例如向实体瘤募集。CSF中的CX3CL1与较低的膝疼痛强度和较轻症状一致相关。这些例子完美说明了识别与疼痛相关的生物标志物对于确定治疗疼痛的潜在临床价值的需求。

滑膜NGF与OA疼痛"不确定相关"，可能解释了用NGF抑制剂(tanezumab)在OA中观察到的疼痛改善。不幸的是，这种治疗面临显著副作用，限制了其应用。类似地，血液CGRP与疼痛"不确定相关"，呈正相关。CGRP是一种参与神经元通路的神经肽，在伤害性感受传递中至关重要，是一种有效的血管扩张剂。其在偏头痛病理生理学中充分证明的作用，其中单克隆抗CGRP抗体有效预防偏头痛，表明在治疗其他外周疼痛类型(包括OA)方面具有更广泛的潜力。值得注意的是，在疼痛性周围神经病患者中已记录到血清CGRP水平升高。进一步探索OA患者中的CGRP水平可以揭示其在OA中的作用，并为评估抗CGRP治疗OA疼痛的试验提供信息。

C2C，一种软骨降解生物标志物，在SF中分析时被发现与OA疼痛"一致相关"，呈正相关。然而，C2C在血液或尿液中与疼痛无关，就像其他软骨降解生物标志物(C1,2C；ADAMTS5, COMP)一样，除了Fib 3-1和3-3在一项涉及241名OA患者的研究中"不确定相关"。虽然骨和软骨代谢生物标志物通常与疼痛缺乏强关联，但几种肌肉代谢指标，包括LDH和CPK，与疼痛"不确定相关"。这突出了体育活动和预防肌肉减少症以减少OA疼痛的重要性，因为基于一项涉及1425名膝或髋OA患者的研究，肌肉减少症与血清CPK水平呈反比关系，并且肌肉减少症与较高的膝OA患病率和疼痛组相关。

虽然某些滑膜组织或肌肉组织生物标志物与疼痛"一致相关"，但我们未将其纳入主要结果，因为由于获取组织(滑膜活检或肌肉活检)程序的侵入性，无法常规和轻松测量。尽管12项研究调查了遗传关联(如SNPs)与OA相关疼痛的关系，但未出现一致或可重复的发现。这些数据已被纳入以反映更广泛的生物标志物景观，但它们的作用仍然是探索性的，目前没有遗传变异可被视为可靠的OA相关疼痛生物标志物。需要涉及更大队列和功能验证的未来研究来确定它们的相关性。基因与疼痛之间的关联值得在OA患者中进一步研究，以帮助开发靶向疼痛疗法，最近的研究将CHRFAM7A等基因 linking为疼痛的新遗传风险因素和治疗靶点。

我们的系统综述并非设计用于评估微生物组与OA疼痛的关系。然而，一些研究报告了肠道微生物组在OA相关疼痛中的潜在作用，尽管假设具有OA相关疼痛的患者表现出与疼痛强度相关的肠道微生物群失衡。在鹿特丹研究(一项大型膝OA患者队列)中，链球菌属(Streptococcus sp.)的丰度与增加的膝疼痛相关。鉴于微生物组的相对未探索作用，粪便收集和微生物群分析也可以是OA疼痛多组学分析的一部分。

慢性风湿性疾病的结论和治疗方法不能移植到OA中。因此，通过进行血液、SF、滑膜组织、CSF以及粪便中生物标志物的多组学分析，正确表征OA患者的疼痛机制非常重要。EULAR和OMERACT工作组之间的合作开发了一套共识项目，用于临床实践和转化研究中的滑膜活检分析。随着我们研究的进展，协调的多组学方法仍然至关重要。为了说明促进和倡导多组学分析以表征OA疼痛的想法，在2024年EULAR大会上最近提出了一项细胞研究。该研究旨在调查Upadacitinib是否以及如何影响单核细胞衍生的小胶质细胞中疼痛相关和神经炎症相关分子的表达，特别是关于脑源性神经营养因子。

我们的研究有一些局限性。首先，我们希望通过对所纳入的不同研究进行荟萃分析给出单一结果，这样对每种生物标志物来说可读性更强、更相关。我们研究的设计由于研究异质性而无法进行荟萃分析，包括不同的OA部位、疼痛评估和生物标志物方法学。相反，我们专注于一致的分类系统，根据研究数量、样本量和相关强度对生物标志物进行分类。尽管做出了这些努力，一些分类仍然存在解释空间，特别是在研究数量有限的情况下，如IL17。欢迎进一步的研究以增加评估的OA患者数量和关联的统计效力。我们选择对每种生物标志物进行分类的方法取决于我们的标准、研究数量和每项研究中的患者样本量。相关的强度有待讨论。每种生物标志物分类是任意的，有一些关键点，例如是否考虑调整。然而，我们试图通过执行所有研究者讨论并由共识验证的每种生物标志物分类来减轻这一局限性。很可能一些观察到的关联和发现部分或完全被肥胖或其他参数混淆。尽管少数纳入的研究调整了BMI或其他协变量(如年龄和体育活动)，但这并未统一报告，我们的综述无法在关联分类中考虑这些调整。这种异质性限制了我们结论的强度。未来研究应系统调整此类混杂因素，以更好地分离独立的生物标志物-疼痛关系，并确定OA相关疼痛中的特定机制通路。

总之，尽管已经投入大量努力识别OA相关疼痛的生物学生物标志物，但未发现任何相关标志物。炎症生物标志物CRP和IL-17水平显示出最大希望，但需要进一步调查。然而，我们的研究显示，疼痛在OA研究中经常被不充分地描述。科学界必须对不同类型的疼痛与生物标志物之间的关系进行更详细的研究。表征OA相关疼痛和寻找有效治疗的下一步要求OA生物标志物研究采用更标准化和客观的疼痛表征方法。这将涉及多组学评估以及粪便和滑膜组织标本的进一步分析。