《Hypertension in Pregnancy》：Association of systemic inflammatory response index with severity of preeclampsia
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本研究聚焦于新型炎症整合标志物——系统性炎症反应指数（SIRI）与妊娠期严重疾病子痫前期（PE）的关联。通过分析783名孕妇的临床数据，研究证实SIRI与PE严重程度呈强正相关，并确定了其预测非重度PE（Non-SP）与重度PE（SP）的临界值（分别为1.84×109/L和2.45×109/L）。结果表明，SIRI可作为评估PE风险与严重程度的独立、便捷且有前景的生物学指标。
引言
子痫前期（Preeclampsia, PE）是一种复杂的妊娠期疾病，通常在孕20周后发生，全球发病率约为3%–5%。患者主要表现为新发的高血压（收缩压（SBP）≥ 140 mmHg 和/或舒张压（DBP）≥ 90 mmHg），伴或不伴蛋白尿，并可累及肾功能、肝功能、血液及神经系统。PE是导致早产、孕产妇死亡和围产期并发症的主要原因。根据临床表现的严重程度，可分为非重度子痫前期（non-severe PE, non-SP）和重度子痫前期（severe PE, SP），两者的临床处理时机和妊娠结局存在差异。目前研究认为，子宫螺旋动脉重塑不足、血管内皮细胞损伤、遗传因素、营养缺乏以及炎症免疫的过度激活等均是PE的风险因素，其中细胞免疫介导的炎症在SP的发生发展中作用突出。
系统性炎症反应指数（Systemic Inflammatory Response Index, SIRI）是一个综合了中性粒细胞、单核细胞和淋巴细胞计数的炎症复合标志物，计算公式为（中性粒细胞计数 × 单核细胞计数）/ 淋巴细胞计数，被认为是反映全身性炎症的可靠指标。此前研究已发现SIRI与恶性肿瘤、脓毒症、糖尿病（DM）等多种疾病相关。在炎症过程中，中性粒细胞和单核细胞被募集到炎症组织，而淋巴细胞则扮演保护性角色。尽管已有多个评分系统用于预测PE，但关于SIRI与PE，尤其是PE严重程度相关性的研究有限。本研究旨在更大规模人群中全面探讨SIRI与PE及其严重程度的关系，并评估其作为风险分层工具的潜力。
研究对象与方法
本研究回顾性分析了2020年6月至2023年3月期间在甘肃省妇幼保健院产科就诊的孕妇。经过筛选，最终纳入783名参与者，分为三组：重度子痫前期（SP）组（n = 275）、非重度子痫前期（Non-SP）组（n = 273）和健康对照组（n = 235）。对照组为同期分娩的健康孕妇。所有PE的诊断和严重程度分级均严格遵循美国妇产科医师学会（ACOG）2013年指南标准。排除标准包括多胎妊娠、妊娠期糖尿病、妊娠期肝内胆汁淤积症、慢性肾病、合并慢性高血压的PE、血液系统疾病、甲状腺疾病、免疫系统疾病、子痫或HELLP综合征、输血或免疫治疗史、不良生活史、COVID-19或其他感染性疾病，以及临床和实验室数据不全者。
研究收集了参与者的一般人口学特征（如年龄、体重指数（BMI）、孕周、产次、血压）以及入院24小时内的空腹静脉血检测指标，包括白细胞（WBC）、血小板（PLT）、血红蛋白（Hb）、中性粒细胞（Neu）、淋巴细胞（Lym）、单核细胞（Mon）计数，以及肝功能（ALT、AST）、肾功能（肌酐（Cr）、尿酸（UA）、尿素氮（BUN））和营养状态（白蛋白，ALB）相关指标。根据血常规结果计算SIRI值。
统计使用SPSS 25.0和GraphPad Prism 8.0软件。采用t检验或Mann-Whitney U检验比较组间差异。使用Pearson相关分析评估SIRI与血压（BP）的关系。通过受试者工作特征（ROC）曲线分析确定SIRI预测Non-SP和SP的最佳临界值。采用多因素逻辑回归分析评估SIRI与PE严重程度的关联，并构建了三个调整模型：模型1（未调整）、模型2（调整年龄、BMI、分娩孕周）、模型3（在模型2基础上进一步调整产次、血压、Hb以及肝肾功能等指标）。以p < 0.05为差异有统计学意义。
结果
基线特征
与对照组相比，Non-SP组和SP组孕妇年龄更大、分娩孕周更短（p < 0.05）。SP组的BMI高于对照组（p < 0.05），但Non-SP组与对照组BMI无显著差异。Non-SP组和SP组的收缩压（SBP）和舒张压（DBP）均显著高于对照组，且SP组的血压水平高于Non-SP组（p < 0.05）。炎症指标方面，Non-SP组和SP组的WBC、Neu、Lym、Mon计数均高于对照组，且SP组高于Non-SP组（均p < 0.05）。肝功能指标AST和ALT在SP组高于对照组（p < 0.05），但Non-SP组与对照组无差异。肾功能指标Cr、UA、BUN在Non-SP和SP组均高于对照组（p < 0.05），且UA和BUN在SP组高于Non-SP组。对SIRI的分析显示，Non-SP组和SP组的SIRI值均显著高于对照组，且SP组的SIRI值最高（p < 0.05）。
SIRI与血压的相关性
Pearson相关分析显示，SIRI与收缩压（SBP）呈显著正相关（r = 0.488, p < 0.001）。同时，SIRI与舒张压（DBP）也呈显著正相关（r = 0.462, p < 0.001）。这表明血压升高与SIRI水平增加有关。
SIRI对PE的预测价值
ROC曲线分析评估了SIRI预测Non-SP和SP发生的敏感性和特异性。对于Non-SP，SIRI的最佳临界值为1.84 × 109/L，其敏感性为79.9%，特异性为50.6%（曲线下面积AUC：0.662；95% CI：0.615–0.710；p < 0.001）。对于SP，SIRI的最佳临界值为2.45 × 109/L，敏感性为81.1%，特异性为80.4%（AUC：0.879；95% CI：0.850–0.910；p < 0.001）。结果表明，SIRI是预测PE发生及其严重程度的有效指标。
SIRI与PE严重程度的关联
多因素逻辑回归分析揭示了SIRI与PE严重程度的显著关联。在模型3（调整了最多混杂因素）中，SIRI作为连续变量与Non-SP显著正相关（OR = 2.23；95% CI：1.73–2.88），意味着SIRI每增加一个单位，发生Non-SP的风险增加1.23倍。SIRI与SP的关联更强（OR = 5.41；95% CI：3.76–7.78），即SIRI每增加一个单位，发生SP的风险增加4.41倍。
即使将SIRI按临界值（Non-SP：≥1.84， SP：≥2.45）转换为分类变量，其关联依然显著。在未调整的模型1中，SIRI ≥ 1.84者发生Non-SP的风险是低于此值者的4.02倍（OR = 4.02；95% CI：2.72–5.95），而SIRI ≥ 2.45者发生SP的风险更是高达16.71倍（OR = 16.71；95% CI：10.78–25.88）。在模型2和模型3中进行逐步调整后，这些强关联性仍然保持统计学意义（均p < 0.001）。模型3的结果显示，与低SIRI组相比，高SIRI组（≥临界值）发生Non-SP和SP的风险比（OR）分别高达6.31和24.86。这清晰地表明，SIRI是PE及其严重程度的独立危险因素。
讨论
本研究首次系统探讨了SIRI与子痫前期严重程度的关系，发现两者存在显著关联，且SIRI对预测PE的发生和严重程度具有良好潜力。PE的特征之一是滋养层细胞侵袭和迁移不足，并伴随强烈的炎症活动。传统的单一炎症标志物（如白细胞计数）对PE风险的提示作用有限。SIRI作为一个整合了中性粒细胞、单核细胞和淋巴细胞信息的复合指标，能更全面地反映系统性炎症状态，且易于获取、成本低廉。
研究证实SIRI与收缩压和舒张压均呈正相关，这与其在高血压患者中预测心血管疾病风险的既往研究相呼应。在PE的病理生理过程中，胎盘滋养层作为同种异体抗原，在正常妊娠会引发轻度全身炎症反应。而在PE孕妇中，内皮功能障碍和炎症反应被放大，导致更多炎症物质释放入血。此外，妊娠早期滋养层细胞侵袭迁移缺陷导致子宫胎盘血流灌注不足，引发缺氧、氧化应激和炎症，受损的胎盘又会释放促炎和抗血管生成物质，形成恶性循环。
SIRI中的各组分在PE发生发展中扮演不同角色：中性粒细胞通过释放大量炎症介质、趋化因子和活性氧，直接造成内皮细胞破坏和远处器官损伤，其释放的中性粒细胞胞外陷阱（NETs）还能激活血小板，促进凝血。单核细胞在流经子宫胎盘时被激活，释放白细胞介素6（IL-6）、肿瘤坏死因子-α（TNF-α）等促炎细胞因子，加剧胎盘损伤。与之相对，淋巴细胞通过分泌IL-10等抗炎物质，起到调节和抑制炎症反应的作用，保护滋养层细胞。因此，SIRI值的升高（即中性粒细胞和单核细胞相对增多，淋巴细胞相对减少）恰好反映了PE进程中促炎与抗炎系统的失衡。
本研究所确定的SIRI临界值（Non-SP：1.84 × 109/L， SP：2.45 × 109/L）具有重要的临床意义。SIRI可作为产前检查中识别高危孕妇的实用工具，特别是在血压等传统指标处于临界波动时；也可用于对已确诊PE的患者进行严重程度分级，辅助临床决策。作为一项血常规衍生的指标，SIRI在资源有限的环境中具有应用优势。
研究的局限性与展望
本研究是一项单中心回顾性研究，未来需要大规模、多中心的前瞻性队列研究加以验证。其次，研究仅纳入了诊断24小时内的血清学指标，未能动态分析住院期间指标的变化。第三，研究所确定的SIRI最佳临界值可能无法直接推广到其他人群，需要通过前瞻性研究或多研究荟萃分析来确立更普适的界值。
结论
本研究表明，系统性炎症反应指数（SIRI）在子痫前期（PE）的发生和严重程度评估中具有深刻的临床价值。作为一个便捷、易获取的炎症标志物，SIRI不仅能有效区分PE患者与健康孕妇，还能预测PE的严重程度，从而为早期临床风险分层和干预提供关键依据。未来研究可进一步探索SIRI与中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）、系统性免疫炎症指数等其他炎症标志物的联合应用，以提高PE预测的准确性。结合机器学习等新兴技术，SIRI有望成为优化PE预测模型的重要变量。
