中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）在类风湿关节炎中的临床价值：一项文献计量学与临床回顾性研究

本综述系统探讨了中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）作为新型炎症标志物在类风湿关节炎（RA）中的应用价值。研究结合文献计量学分析与1490例临床数据，证实NLR与疾病活动度、疼痛评分（VAS）及患者自评指标（SPP）显著相关，其诊断效能（AUC=0.736）优于传统指标，为RA早期诊断和疗效评估提供了新思路。

　　

引言

类风湿关节炎（Rheumatoid Arthritis, RA）是一种常见的慢性系统性自身免疫性疾病，临床表现为关节晨僵、肿胀和疼痛，严重时可出现骨侵蚀、关节畸形和功能丧失。全球患病率约为1%，中国患病率为0.32%-0.36%，且呈逐年上升趋势，致残率高，严重影响患者生活质量。由于RA患者疾病状态具有高活动性、进展性和复发性特点，临床治疗药物选择面临巨大困难。早期、快速、准确诊断对识别高进展风险患者和实施规范化干预至关重要，因此寻找能够准确识别早期RA风险并判断疾病状态的新型生物标志物具有重要意义。

目前RA临床诊疗仍以免疫炎症为核心。两种重要血清标志物类风湿因子（RF）和抗瓜氨酸蛋白抗体（anti-CCP）在早期RA中常呈阴性，缺乏敏感性和特异性。红细胞沉降率（ESR）和C反应蛋白（CRP）作为两种非特异性经典炎症指标，易受感染和急性应激等多种因素影响。在RA发病和进展过程中，中性粒细胞和淋巴细胞在先天和适应性免疫中扮演重要角色。RA活动期患者的超炎症状态通过刺激抗凋亡细胞因子和粒细胞集落刺激因子增强中性粒细胞活化和增殖，而外周血中性粒细胞的上调反过来激活免疫应答。淋巴细胞减少则是外周淋巴细胞在趋化因子作用下持续迁移和浸润到RA炎症滑膜中的结果，同时外周血淋巴细胞中早期凋亡标志物的增加可能启动凋亡级联反应，导致RA患者淋巴细胞凋亡增加。

近年来，中性粒细胞与淋巴细胞比值（Neutrophil-to-Lymphocyte Ratio, NLR）作为一种新兴的炎症标志物受到广泛关注。先前一项包含13项研究的meta分析发现NLR与RA显著相关。国际实践标准推荐使用患者报告结局（Patient-Reported Outcomes, PROs），其在疾病监测、临床疗效评估和慢性病管理方面优于传统的医生报告结局指标。患者自我感知（Self-perception of Patients, SPP）涵盖功能状态、躯体疼痛、疾病活动和健康相关生活质量等多个维度的PROs，被国际健康结果测量 consortium 视为评估关节炎（包括RA）结局的重要标准。

文献可视化是一种可靠的统计方法，可对特定主题的大量科学文献进行定量和定性直观分析。本研究首次尝试利用文献可视化技术系统分析过去30年发表的RA-NLR相关文献，获取该领域的研究基础和热点话题；随后从临床角度，借助安徽中医药大学第一附属医院的平台，开发列线图验证NLR在识别RA风险中的预测价值，并建立多元逻辑回归模型探讨NLR作为炎症复合指标与RA患者高水平躯体疼痛和疾病活动度的关系。

材料与方法

文献来源与检索策略

研究选择Clarivate Analytics的Web of Science Core Collection（WoSCC）数据库作为数据源，使用SCI-Expanded（1900年至今）数据库。检索于2024年3月1日完成，检索策略为：TI=（"neutrophil" OR "neutrophils" OR "lymphocyte" OR "lymphocytes" OR "neutrophils/lymphocytes" OR "neutrophil-lymphocyte ratio" OR "neutrophil to lymphocyte ratio" OR "NLR"）AND TI=（"rheumatoid arthritis"），时间限制为1994年1月1日至2024年3月1日，语言限制为英语，文章类型选择文章和综述文章，排除会议摘要、会议论文、信件、社论材料、笔记、更正和撤稿出版物。最终获得544篇文献作为最终数据集。

文献可视化分析

文献可视化分析主要采用VOSviewer、CiteSpace和Microsoft Excel软件。使用Microsoft Excel 2021绘制全球年度出版物和引用趋势，并创建可预测未来趋势的出版物数量时间曲线。VOSviewer（版本1.6.18）用于构建出版物共引关系和关键词簇的共存网络。CiteSpace（版本6.3.R1）用于聚类分析、时间线视图和突现映射。

临床患者数据

研究收集了2019年5月至2022年12月安徽中医药大学第一附属医院风湿免疫科收治的风湿病患者。排除严重感染、严重心血管、呼吸系统、造血系统疾病、精神疾病和临床信息不完整的患者后，最终共有1490例风湿病患者参与本研究。这是一项单中心、回顾性、观察性研究，所有研究程序符合《赫尔辛基宣言》的伦理要求，并获得安徽中医药大学第一附属医院伦理委员会批准（编号：2022MCZQ01）。

临床指标收集

除人口学特征外，研究收集了患者住院期间的临床数据，包括血常规结果和生化结果：中性粒细胞计数、淋巴细胞计数、ESR、CRP、RF、anti-CCP、免疫球蛋白A（IgA）、免疫球蛋白G（IgG）、免疫球蛋白M（IgM）、补体成分3（C3）、补体成分4（C4）。NLR指数计算公式为：NLR=中性粒细胞计数（10⁹/L）/淋巴细胞计数（10⁹/L）。

患者自我感知评估

临床结局使用SPP作为RA的PROs进行评估，包括简化版36项健康调查（SF-36）、视觉模拟量表（VAS）、基于VAS的患者和医生总体评估疾病活动度（PGA、PhGA）、中国类风湿关节炎患者报告活动指数量表（CPRI-RA）。SF-36被广泛推荐作为评估RA临床研究中身心健康（MH）的重要参考工具，包括生理功能（PF）、生理职能（RP）、躯体疼痛（BP）、总体健康（GH）、活力（VT）、社会功能（SF）、情感职能（RE）、MH和健康变化（HT）。VAS量表是基于自我可视化的直观疼痛症状评分，评分标准为：无痛为0，轻度疼痛为1-3，中度疼痛为4-6，重度疼痛为7-10。CPRI-RA是从中国RA患者角度评估疾病活动程度的RA-PRO量表，为RA临床试验疗效评价体系提供客观、量化的补充工具。焦虑自评量表（SAS）和抑郁自评量表（SDS）是评估RA患者心理状态的重要补充工具，在全球广泛推广。

统计分析

采用单因素和多因素逻辑回归分析评估RA的独立预测因素。同时拟合4个渐进多因素逻辑回归模型评估高NLR水平与显著躯体疼痛和高疾病活动度的关联。使用R软件中的"rms"和"regplot"包构建列线图，使用"nomogramFormula"、"pROC"和"rmda"包进行受试者工作特征（ROC）曲线、校准图和决策曲线分析（DCA）评估模型性能。使用R软件中的"randomForest"包执行随机森林算法。基于Apriori算法的关联规则分析用于确定NLR与RA患者临床特征之间的关联。使用R中的"linkET"和"ggplot2"包执行Mantel检验探讨NLR与RA临床特征的相关性。所有统计分析通过IBM SPSS Statistics 26.0进行。

结果

全球出版物和引用趋势

共544篇出版物符合研究纳入标准，包括511篇文章（93.93%）和33篇综述文章（6.07%）。RA-NLR领域出版物的年度流通和引用情况显示，尽管某些年份有波动回落，但该领域年度出版物数量总体呈上升趋势，自2021年以来稳定在25篇以上。基于拟合曲线预测，该领域全球累计出版物数量在未来十年将继续攀升。这些出版物的引用频率也逐年增加，总引用19,595次（排除自引后18,613次），平均引用36.02次，单篇文章最高引用487次，总h指数为69。这些数据表明RA-NLR研究引起了学者广泛关注，近年来呈现蓬勃发展态势，具有坚实的研究基础。

高被引文献分析

在544篇出版物中，113篇达到了最小引用次数≥50的阈值。被引频次最高的20篇出版物引用频率为147-487次，其中只有3篇是系统综述，其余为原始研究。Wright等发表在《Nature Reviews Rheumatology》（IF=33.7，2023年）的综述文章"中性粒细胞在类风湿关节炎中的多因素作用"以373次引用排名第四，作者全面综述了中性粒细胞通过释放细胞毒性和免疫调节分子在RA病理中的多因素作用。Carmona-Rivera等发表在《Science Immunology》（IF=24.8，2023年）的研究进一步探讨了RA患者和小鼠模型中滑膜成纤维细胞（FLS）与中性粒细胞之间的相互交叉作用，提出FLS可被中性粒细胞胞外陷阱（NETs）激活，并通过内化瓜氨酸化肽呈递给适应性免疫系统，导致RA致病性自身免疫和软骨损伤。Lundy等的研究回顾了遗传学、关节炎动物模型和细胞间相互作用的数据，提出T细胞稳态破坏可显著驱动滑膜炎症和关节破坏。此外，Uslu等2015年的研究纳入104例RA患者和51例健康受试者，提出NLR和PLR作为新的炎症标志物可用于评估RA患者的疾病活动度。这些高被引论文发表年份相对较早，对RA中NLR研究产生了基础性和开创性影响。

共被引参考文献分析

统计显示544篇出版物引用了15,139篇相关参考文献。高度共被引参考文献（最小共被引次数为5次）的知识图谱由4个模块、360个节点和11,991个链接组成。CiteSpace软件基于聚类分析将参考文献分割成5个主要模块：聚类1为RA（29篇文章），主题涉及RA的概念、诊断和分类标准；聚类2为胞外陷阱（23篇文章），重点探讨RA中与NETs相关的免疫机制和病理反应；聚类3为潜在治疗靶点（21篇文章），关注RA潜在治疗靶点的开发和实验；聚类4为滑液中性粒细胞（19篇文章），重点探讨RA局部微环境中与中性粒细胞相互作用的受体、蛋白和作用通路；聚类5为淋巴细胞比值（13篇文章），研究主题涉及临床试验、诊断和治疗标志物等。引用突现反映了特定领域在某段时间内被研究人员频繁引用的参考文献。排名前16的强引用突现参考文献中，大多数参考文献的突现已经结束，但有4篇参考文献的突现持续至今。值得注意的是，有2篇参考文献阐述了NLR作为RA炎症新临床指标的重要性和价值。其中Chandrashekara等2017年发表的文章明确指出NLR的诊断效能与CRP相当，且独立于影响CRP和ESR的细胞因子。

关键词共现、聚类和突现分析

在VOSviewer中对2416个关键词进行频率排序，选择共现次数>5的关键词，最终获得由8个聚类、207个节点和4383个连接组成的共现网络。去除重复或无意义的词后，前10位高频关键词为"炎症"（68）、"滑液"（59）、"活化"（57）、"疾病活动度"（47）、"治疗"（39）、"外周血"（38）、"肿瘤坏死因子α"（33）、"标准"（32）、"分类"（30）和"自身抗体"（20）。通过基于平均出现时间标记上述高频关键词，发现"炎症标志物"和"生物标志物"受到广泛关注。进一步将2416个关键词通过聚类分析分为9类："类风湿关节炎"、"类风湿因子"、"T淋巴细胞"、"氧爆发"、"外周血淋巴细胞"、"胞外陷阱"、"自身抗体"、"胶原诱导性关节炎"和"调节作用"。关键词聚类时间线视图显示，"自身抗体"、"胶原诱导性关节炎"和"调节作用"聚类出现较晚，表明它们仍是当前研究的主题方向。关键词突现分析显示"疾病活动度"具有最强的突现强度，而"炎症"和"分类"等关键词的突现仍在持续。这些结果表明NLR作为一个相对较新的炎症指标，其与RA炎症标志物和疾病活动度的相关性值得进一步研究。

研究人群的临床特征

共招募1490例风湿病患者，分为RA组（n=835）和非RA组（n=655）。非RA组包含427例骨关节炎患者、215例强直性脊柱炎患者和13例结缔组织病患者。两组在年龄、性别构成、病程、吸烟和饮酒方面存在显著差异。具体而言，RA组包括691名女性和144名男性，年龄范围14-87岁；非RA组包括407名女性和248名男性，年龄范围13-89岁。RA组患者的年龄和病程显著高于非RA组，而BMI、吸烟者和饮酒者相对较低。此外，RA个体的中性粒细胞计数和NLR水平显著增加，而淋巴细胞计数降低。在ESR和CRP方面，RA患者也显示出显著更高的水平。

RA风险预测模型的探索与构建

通过构建单因素和多因素逻辑回归模型，发现性别、年龄、NLR、ESR和CRP与RA独立相关，因此将它们确定为RA的独立预测因素。为此开发了列线图进一步解释上述临床预测变量的贡献和意义。每个预测变量分配一条线段，线段长度反映该因素对RA发生事件的贡献程度。列线图底部是总分线，是各变量在不同个体值处对应单个得分的总和，所得总分对应个体发生RA的风险。结果显示NLR的贡献度最优，每增加5分模型得分增加10分。女性患者比男性模型得分增加5分。60岁患者对应得分增加6分。ESR每增加60mm/h，模型得分增加9分。当CRP为200mg/L时，对应得分增加12分。

RA预测模型列线图的评估与验证

列线图模型的曲线下面积（AUC）为0.799（95% CI：0.752-0.846），表明模型对RA具有高区分度。NLR、ESR和CRP作为RA预测变量的诊断性能参数及最佳截断值详细呈现。总体而言，ESR具有最佳预测性能（AUC=0.7835），其次是CRP（AUC=0.7525）。当NLR最佳截断值为2.258时，AUC为0.736，诊断敏感性为64.79%，特异性为75.42%，准确度为69.46%。这些结果表明NLR、ESR和CRP均具有满意的诊断效能（AUC均>0.7），尤其是NLR在诊断特异性方面表现良好。校准曲线显示模拟曲线与实际曲线趋势轨迹基本重叠，表明模型具有高度一致性和高校准度。DCA曲线显示当阈值概率>10%时，使用RA预测列线图的净收益超过了细灰线（所有临床结局均发生）和黑线（所有临床结局均未发生），表明具有高临床效用。通过随机森林算法进一步对模型中所有变量的重要性进行排序，NLR代表最高显著性，其次是CRP。这些结果突出了列线图模型特别是NLR在RA诊断中的独特和优越价值。

NLR亚组间RA临床病理特征的差异

根据NLR截断值（2.258）将835例RA患者分组比较。发现在基线数据方面，NLR在性别构成和年龄上显示出显著差异，而在BMI、病程、吸烟和饮酒方面无差异。在实验室指标方面，NLR>2.258的患者具有更高的ESR、CRP、RF和C3水平以及更低的IgG水平。SPP评分是综合评价RA患者疾病活动度和生活质量的重要结局指标。发现NLR>2.258的患者表现出更高水平的VAS、PGA、PhGA和CPRI-RA。这些结果表明NLR>2.258的RA患者可能表现出更高的炎症反应、更严重的躯体疼痛和更高的疾病活动度。

高NLR与实验室指标、SPP在RA患者中的相关性

使用关联规则分析确定基线较高NLR水平与实验室指标和SPP之间的相关性。将NLR>2.258定义为前项，将免疫炎症指标升高和SPP评分异常作为后项。结果表明NLR>2.258与ESR、CRP、RF、anti-CCP、VAS≥5、PGA≥5、PhGA≥5和SDS异常升高高度相关，并与PF、BP、VT和MH水平降低强相关，所有关联的支持度>50%，置信度>60%，提升度>1。通过Mantel检验对纳入实验室指标的初始水平及相关因素之间的关系生成相关热图矩阵，Spearman相关分析发现NLR与ESR、CRP、RF、C3、VAS、PGA、PhGA和CPRI-RA显著正相关，而与IgG、PF和BP水平负相关。此外，性别是影响NLR水平的最重要因素。这些结果提供了更多证据表明NLR与RA临床特征密切相关。

NLR在RA关节疼痛和疾病活动状态中的预测价值

构建4个调整不同因素的逻辑回归模型发现NLR在RA关节疼痛和疾病活动状态中的作用。当因变量为VAS评分时，即使在调整了所有登记参数（如年龄、性别、BMI、病程、吸烟、饮酒和各种实验室指标）的模型4中，NLR>2.258始终是中重度疼痛的独立预测因子。类似地，NLR>2.258是PGA≥6.3的重要预测因子。当因变量为高水平CPRA-RA评分（定义为≥9）时，NLR也表现出优越的预测效用。因此可以确定NLR是评估RA关节疼痛和疾病活动状态的关键预测因子。

NLR预测VAS和CPRI-RA在不同亚组中的可靠性

通过亚组分