去脂体重指数校正估算肾小球滤过率增强与心血管代谢危险因素的关联

《Diagnostics》：Lean Mass Index Adjustment of eGFR Strengthens Associations with Cardiometabolic Risk Factors

　　

背景/目的： 基于血清肌酐（SCr）的肾小球滤过率估算值（eGFRSCr）受肌肉质量影响。本研究旨在探讨将SCr校正至双能X线吸收法（DEXA）测得的去脂体重指数（LMI）是否会改变其与心血管代谢表型的关联。方法： 研究人员分析了来自奥地利LEAD（肺、心脏、社会、身体）队列的11141名成人（平均年龄46.0±17.2岁）。研究人员将个体SCr校正至性别和年龄特异性的LMI参考值，以计算LMI校正后的eGFR（eGFRLMISCr）。采用经年龄和性别调整的逻辑回归及配对自助重抽样法比较了与流行性心血管代谢疾病的关联。对7487名具有完整随访测量数据的参与者，比较了年化eGFR变化。结果： 两种估算值高度相关（R2=0.897），但LMI校正使GFR分类在两个方向上均发生改变。较高的eGFRLMISCr与流行性血脂异常、高血压、糖尿病前期、糖尿病、代谢综合征和肥胖呈正相关。年化变化的差异取决于年龄和性别，女性（尤其是年轻女性）的LMI校正后斜率较低，而男性的斜率较高。结论： LMI校正以性别和年龄特异性的方式影响eGFR斜率，并同时改变了滤过功能分类分配及其与心血管代谢表型的关联。由于这些关联可能部分反映了将体成分直接纳入估算值，该研究结果需通过与实测GFR或独立滤过标志物进行验证来确认。

论文解读：去脂体重指数校正估算肾小球滤过率增强与心血管代谢危险因素的关联

一、 研究背景与现存问题

慢性肾脏病（CKD）不仅是需要药物剂量调整和肾脏替代治疗的疾病，更是驱动心血管代谢风险（包括高血压、血脂异常和心血管死亡率）的强效独立因素。准确评估肾小球滤过率（GFR）对于CKD的诊断、分期和管理至关重要。临床上，基于血清肌酐（SCr）的估算肾小球滤过率（eGFR_SCr）因其成本效益和可及性成为主要工具。然而，SCr作为滤过标志物的可靠性受到内在限制，最显著的是骨骼肌质量的个体间变异，因为肌肉是肌酸及其副产物肌酐的主要储存库。尽管标准eGFR公式（如CKD-EPI 2009和2021公式）考虑了与年龄和性别相关的平均差异，但肌肉质量的巨大个体间差异依然存在。对于肌肉质量异常高或低的个体（如运动员和肌肉萎缩患者），基于肌酐的eGFR可能与实测GFR存在显著差异。因此，基于肌酐的eGFR与心血管代谢结局之间的关联可能既反映了滤过功能的影响，也包含了非滤过因素的影响。

为探究这一问题，本研究利用双能X线吸收法（DEXA）测定的去脂体重指数（LMI），即DEXA衍生的去脂体重除以身高的平方，作为一种衡量肌肉量的指标。研究人员假设，将LMI纳入血清肌酐的解释中，会改变eGFR与流行性心血管代谢疾病之间关联的强度和方向。

二、 研究方法

本研究基于奥地利LEAD（肺、心脏、社会、身体）队列，这是一个正在进行的纵向、观察性、人群为基础的队列研究。最终分析队列包括11141名年龄≥18岁、具有可用血清肌酐、eGFR和DEXA衍生LMI测量值的参与者。研究人员采用了一种模型化的归一化方法，将每位参与者的血清肌酐浓度校正至其性别和年龄特异性的LMI参考值（第50百分位数），从而计算出LMI校正后的eGFR（eGFR_LMISCr）。统计分析方法主要包括：使用经年龄和性别调整的逻辑回归模型评估eGFR与各合并症的关联，并通过配对自助重抽样法（1000次重抽样）比较两种eGFR定义下关联的差异；使用皮尔逊相关和Bland-Altman分析评估两种估算值的一致性；对于7487名具有完整两次访视数据的参与者，使用线性混合效应模型计算并比较年化eGFR变化。

三、 研究结果

1. 关联分析：

通过配对自助重抽样比较标准化、经年龄和性别调整的逻辑回归系数，发现对于所有结局，eGFR_LMISCr与eGFR_SCr的关联均存在显著差异。LMI校正后的eGFR与血脂异常、糖尿病前期、糖尿病和代谢综合征呈正相关。对于高血压，其关联从负向（比值比OR为0.82）转变为正向（OR为1.27）。对于心血管疾病，eGFR_SCr的负向关联（OR为0.84）被削弱为eGFR_LMISCr的近零关联（OR为1.04）。此外，eGFR_LMISCr与世界卫生组织（WHO）和《柳叶刀》糖尿病与内分泌学委员会（LDEC）定义的肥胖均表现出更强的正相关。

2. 一致性分析：

标准eGFR_SCr与eGFR_LMISCr高度相关（R2=0.897），平均差异极小（-0.26 mL/min/1.73 m2），但95%一致性界限较宽（-16.75至16.23 mL/min/1.73 m2）。相对差异分析显示，75.2%的估算值在参考原始eGFR的10%（P10）以内，99.2%在30%（P30）以内。观察到微小的比例差异，表明个体差异在某些肾功能水平更为明显。两种eGFR的差值还与LMI存在关联，且LMI与性别之间存在交互作用。

3. CKD分期再分类：

应用去脂体重校正导致了慢性肾脏病（CKD）分期的转移，最高比例的重新分类发生在G1和G2期之间以及G3a和G2期之间。总体而言，再分类更可能发生在LMI Z评分处于极端的个体中。

4. 纵向分析：

在纵向分析中，eGFR_LMISCr的年下降速度显著快于eGFR_SCr。这一现象主要由年轻女性的eGFR_LMISCr下降更快所驱动，表明性别和年龄对斜率有显著影响。在按性别分层分析中，eGFR_LMISCr在男性和女性中均与代谢综合征、糖尿病前期、糖尿病及两种肥胖定义呈正相关，但与心血管疾病、高血压和血脂异常的关联仅在女性中具有统计学意义。

四、 讨论与结论

本研究在一个人群为基础的大型队列中发现，对血清肌酐进行DEXA衍生的LMI校正增强了其与多种心血管代谢表型的关联，并以年龄和性别依赖的方式改变了年化eGFR变化。

研究人员指出，该研究的生物学原理基于去脂体重与肌酐生成之间的关系。然而，缺乏实测GFR和胱抑素C（Cystatin C）是主要的局限性，这阻碍了对LMI校正是否能真正提高滤过功能准确性的评估。DEXA衍生的LMI是产生肌酐的组织的一个替代指标，其比例变换和队列衍生参考值尚未为此目的得到独立验证。残余混杂因素（如肥胖和其他代谢决定因素）在年龄和性别调整模型中仍然可能存在。此外，研究未获取白蛋白尿数据，限制了肾脏表型分析和CKD分类。尽管如此，研究结果支持在原则上将实测体成分纳入基于肌酐的eGFR调查的科学价值，尤其是在拥有DEXA数据但缺乏替代滤过标志物的队列中。

研究结论强调，将DEXA衍生的LMI纳入基于肌酐的eGFR揭示了其与特定心血管代谢表型的更强关联，以及跨年龄和性别的不同纵向模式。该研究提供了证据表明，即使平均eGFR变化很小，体成分也能实质性地影响基于肌酐估算值的流行病学解释。在通过与实测GFR进行验证之前，该方法可能为利用现有肌酐和DEXA数据进行进一步研究提供一种实用方法，特别是在无法获得独立滤过标志物的历史队列中。确定其在GFR准确性和临床风险预测方面的增量价值，是将这些发现转化为潜在科学和临床应用的下一个步骤。