单核细胞与高密度脂蛋白胆固醇比值及中性粒细胞与高密度脂蛋白胆固醇比值与急性缺血性卒中严重程度的相关性

《eNeurologicalSci》：Correlation of the monocyte to high-density lipoprotein cholesterol ratio and neutrophil to high-density lipoprotein cholesterol ratio with the severity of acute ischemic stroke

　　

背景
卒中作为全球死亡率和致残率的重要原因之一，需要尽早评估其严重程度和预后，以便实施有效治疗。炎症标志物在卒中严重程度评估中的作用正在逐渐受到关注。因此，研究人员旨在确定中性粒细胞与高密度脂蛋白胆固醇比值（NHR）和单核细胞与高密度脂蛋白胆固醇比值（MHR）与急性缺血性卒中（AIS）严重程度之间的相关性。

方法学
本研究为单中心横断面研究，纳入成年AIS患者。依据美国国立卫生研究院卒中严重程度量表（NIHSS），将患者分为轻型卒中组和中重度卒中组。收集参与者的人口统计学、临床及实验室资料。采用Spearman相关分析、单因素Logistic回归分析及多因素Logistic回归分析，探讨MHR与AIS严重程度之间的相关性。同时构建受试者工作特征（ROC）曲线，以确定MHR在评估卒中严重程度方面的判别能力。

结果
轻型卒中组与中重度卒中组之间，男性、糖尿病、高血压、单核细胞计数、甘油三酯、总胆固醇、C反应蛋白（CRP）、尿酸及MHR差异具有统计学意义。Spearman相关分析显示，MHR与NIHSS评分之间存在较弱但具有统计学意义的正相关，相关系数为0.201（P = 0.026）。二元Logistic回归分析显示，MHR与较高NIHSS评分呈统计学不显著的正相关（OR = 2.275，95% CI：0.924–5.6，p = 0.074）。多因素Logistic回归分析显示，MHR与卒中严重程度量表之间不存在独立相关性（校正后OR = 1.527，95% CI：0.559–4.173，p = 0.409）。MHR与AIS严重程度相关性的曲线下面积（AUC）为0.588（95% CI：0.485–0.691，p = 0.101），特异度为87.5%，敏感度为40.5%。

结论
MHR可作为一种新的、易于获得且成本低廉的AIS严重程度指标。

本文发表于《eNeurologicalSci》，聚焦急性缺血性卒中（AIS）患者炎症相关血液标志物与卒中严重程度之间的关系。卒中是全球范围内导致死亡和残疾的核心疾病负担之一，其中缺血性卒中占全部卒中病例的大多数。尽管AIS在急诊救治、影像学诊断和二级预防方面已有明显进步，但临床上对于患者初始严重程度与不良预后的快速识别仍然十分关键，尤其是在医疗资源有限的环境中，迫切需要可及性高、价格低廉且便于常规检测的生物标志物辅助分层。炎症与血栓形成之间相互作用构成了缺血性卒中的重要病理基础。中性粒细胞和单核细胞在脑缺血后的炎症级联中发挥重要作用，而高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）具有抗炎、抗氧化、抗血栓及内皮修复等保护效应。因此，将炎症细胞计数与HDL-C结合形成的比值指标，如中性粒细胞/高密度脂蛋白胆固醇比值（NHR）和单核细胞/高密度脂蛋白胆固醇比值（MHR），被提出作为AIS严重程度评估的潜在廉价标志物。该研究正是在这一背景下展开，目的在于明确NHR与MHR是否与AIS严重程度相关，并评估其在临床风险分层中的应用价值。

在方法上，研究人员开展了一项单中心横断面研究，研究地点为巴基斯坦Karachi的Dr. Ruth KM Pfau Civil Hospital，研究周期为获得机构审查委员会（IRB）批准后的6个月。研究纳入年龄≥18岁的AIS患者，要求在症状发作后7 d内就诊，并依据美国国立卫生研究院卒中量表（NIHSS）分为轻型组（NIHSS≤4）与中重度组（NIHSS>4）。AIS依据NINDS/NIH标准并结合头颅非增强CT排除出血及其他模拟病变进行诊断。所有患者于入院24 h内完成血液学和生化指标检测，并计算NHR与MHR。统计学分析包括Shapiro-Wilk正态性检验、组间比较、Spearman相关分析、单因素与多因素Logistic回归分析以及受试者工作特征（ROC）曲线分析；多因素模型纳入性别、合并症、总胆固醇和C反应蛋白（CRP）等混杂因素。样本来源明确为单中心连续入组的122例AIS患者。

研究结果部分首先报告了基线特征。
3.1. Baseline characteristics
共纳入122例缺血性卒中患者，其中轻型卒中48例，占39.3%；中重度卒中74例，占60.7%。比较两组人口学、合并症及实验室指标发现，男性比例在中重度卒中分层中差异具有统计学意义。合并症方面，糖尿病和高血压在中重度卒中患者中更为常见。实验室参数中，单核细胞计数、CRP、甘油三酯、总胆固醇、尿酸及MHR在两组间差异具有统计学意义，而NHR未显示显著差异。这一结果提示，在AIS初始严重程度分层中，MHR较NHR更可能反映炎症负荷与疾病程度之间的关系，但从原始数据看，这种差异主要与单核细胞计数变化相关。

3.2. Relationship between MHR and NIHSS score
研究人员采用Spearman相关分析评估MHR与NIHSS评分的关系。结果显示，MHR与NIHSS评分之间存在统计学显著但强度较弱的正相关，相关系数为0.201，P = 0.026。该结果说明，随着MHR升高，AIS患者的卒中严重程度评分呈上升趋势，但这种相关性较弱，提示MHR与神经功能缺损程度之间存在一定联系，但不足以单独解释临床严重性差异。

3.3. Univariate and multiple logistic regression analysis
为进一步分析MHR与卒中严重程度的关联，研究人员采用二元Logistic回归和多因素Logistic回归。单因素分析显示，MHR与较高NIHSS评分呈正向关联，但未达到统计学显著性，优势比（OR）为2.275，95%置信区间（CI）为0.924–5.6，P = 0.074。随后在校正性别、合并症、总胆固醇和CRP等混杂因素后，多因素Logistic回归显示MHR并非卒中严重程度的独立相关因素，校正后OR为1.527，95% CI为0.559–4.173，P = 0.409。研究还评估了多重共线性，相关矩阵中各变量相关系数均小于0.50，说明模型估计未明显受共线性影响。模型整体具有统计学意义，并可解释约20%–27%的结局变异，分类正确率为71.3%。这一部分结果表明，虽然MHR与AIS严重程度存在方向上的正向关系，但其独立预测能力有限。

3.4. ROC curve analysis
研究人员进一步利用ROC曲线评估MHR对AIS严重程度的判别能力。结果显示，MHR的曲线下面积（AUC）为0.588，95% CI为0.485–0.691，P = 0.101，提示其区分轻型与中重度AIS的能力较弱，且统计学上不显著。根据曲线坐标，最佳截断值约为0.513₁，对应特异度87.5%，敏感度40.5%。这一结果意味着MHR具有较高特异度但敏感度偏低，更适合作为辅助性而非决定性指标用于严重程度识别。

讨论部分围绕MHR、NHR与AIS严重程度的临床意义展开。研究显示，本队列中多数患者属于中重度卒中，且男性、糖尿病和高血压在中重度组中更常见，这与卒中流行病学中已知的危险因素分布一致。研究还发现，总胆固醇、尿酸、单核细胞计数、CRP和甘油三酯在不同严重程度组之间存在差异，提示代谢异常与系统炎症共同参与AIS病情加重。就核心指标而言，MHR在不同严重程度组之间存在显著差异，并与NIHSS评分呈弱正相关，这支持MHR在反映AIS炎症负荷方面具有一定价值。然而，在回归模型中，MHR未能成为独立相关因素，且ROC分析所示AUC较低，说明其判别性能有限。论文进一步指出，由于HDL-C本身在组间差异不显著，因此MHR与AIS严重程度的观察性关联很可能主要由单核细胞计数驱动。相较之下，NHR在本研究中与AIS严重程度无显著关联，这与部分既往研究结果并不一致。作者将这种差异归因于样本量较小、患者特征差异、遗传背景、生活方式、合并症构成、采血时间以及纳入卒中亚时相不同等因素。研究强调，NHR未必能在所有人群和临床环境中稳定作为可靠标志物。

论文也总结了研究的优势与局限。其优势在于：研究问题具有明确临床现实意义；所采用的实验室指标为常规可得项目，适合资源受限环境推广；同时纳入MHR与NHR可进行比较性解读；并采用多变量分析控制部分混杂因素；此外，来自巴基斯坦的数据也丰富了该领域的地域证据。局限性则主要包括单中心横断面设计无法建立因果关系，样本量有限可能影响模型稳定性，结局变量二分类处理可能削弱统计效能，以及炎症指标仅在入院24 h内测定，未按采样时机进一步分层，因而无法反映炎症标志物的动态变化过程。

研究结论部分指出：较高的MHR与更高的基线缺血性卒中严重程度呈轻度相关，而NHR未显示相关性。鉴于MHR的判别性能有限，且本研究为横断面设计，在临床应用之前仍需要更大规模的前瞻性多中心研究进一步验证。总体而言，该研究表明，MHR作为一种基于常规血液检测的炎症复合指标，在AIS初始严重程度评估中具有一定潜在价值，尤其适用于低资源环境下的辅助风险分层；但现有证据尚不足以支持其作为独立、稳健的严重程度评估工具直接进入临床决策。