血浆致动脉粥样硬化指数与糖尿病肾脏疾病之间的线性关联：来自大型临床队列与NHANES的证据

《Frontiers in Nutrition》：Linear association between atherogenic index of plasma and diabetic kidney disease: evidence from a large clinical cohort and NHANES

　　

背景：糖尿病肾脏疾病（DKD）是2型糖尿病（T2DM）常见微血管并发症，对终末期肾病贡献显著。血浆致动脉粥样硬化指数（AIP）已展现生物标志物效用，但其与DKD的关系尚不确定。方法：本横断面研究纳入玉环第二人民医院国家代谢管理中心2017年9月至2025年2月10,112例T2DM受试者，及NHANES（1999–2020）5,573例个体。计算AIP并按四分位分组。采用多变量logistic回归、限制性立方样条（RCS）及分层亚组分析评估AIP与DKD关联；以曲线下面积（AUC）、净重新分类改善指数（NRI）和综合判别改善指数（IDI）评价判别能力。结果：校正混杂后，AIP每升高1单位，DKD患病 odds 增加72%（OR 1.72，95% CI 1.51–1.96，p<0.001）；最高四分位较最低四分位 odds 高54%（OR 1.54，95% CI 1.36–1.75，p<0.001），呈明确剂量-反应效应（趋势p<0.001）。样条模型示AIP与DKD为正线性关联，各亚组一致（交互p均>0.05），并于NHANES外部验证。将AIP加入基线模型，AUC由68.42%微升至68.76%，连续NRI 0.118（95% CI 0.079–0.157，p<0.001），IDI 0.006（95% CI 0.004–0.007，p<0.001）。结论：AIP与T2DM者DKD独立正向关联且呈线性剂量-反应，但增量预测价值有限，仍需更大规模前瞻性研究验证。

研究背景与立项依据

2型糖尿病（T2DM）是全球公共卫生持续威胁，2021年受影响者达5.29亿，预计2050年增至13.1亿。DKD发生于20%–40%糖尿病患者终身病程中，以白蛋白尿、估算肾小球滤过率（eGFR）渐进下降为特征，并提升心血管事件与全因死亡风险，仍是终末期肾病主要前驱。尽管血糖与血压管理改善，早期识别与风险分层生物标志物仍稀缺。脂质代谢异常通过炎症、内皮功能障碍与氧化应激参与DKD发病。血浆致动脉粥样硬化指数（AIP，atherogenic index of plasma，定义为log₁₀(TG/HDL-C)）整合致动脉粥样硬化与保护性脂质信息，间接反映低密度脂蛋白质量，既往与胰岛素抵抗、代谢综合征及心血管病关联明确；多项研究提示其与DKD正相关，但人群、结局定义与校正程度差异致结果不一，且少有采用ADA综合DKD定义（UACR≥30 mg/g或eGFR<60 mL/min/1.73 m²）者。研究人员据此设计大型横断面研究，并以NHANES作外部验证，系统量化AIP–DKD关系。

主要技术方法概述

研究人员构建双队列横断面框架：发现队列为玉环第二人民医院国家代谢管理中心（MMC）2017年9月–2025年2月10,112例T2DM患者，外部验证队列为NHANES 1999–2020周期5,573例成人；以ADA标准定义DKD，AIP=log₁₀(TG/HDL-C)。统计上依次建立Model 1–4多变量logistic回归（连续与四分位AIP，以Q1为参），用限制性立方样条（RCS，结点取5th/35th/65th/95th百分位）验剂量-反应与线性，按年龄/性别/BMI/病程/HbA1c/高血压/血脂异常做亚组与交互检验；以AUC、连续NRI、IDI评增量判别效度，缺失值用5次迭代多重插补，VIF排查共线性，R 4.2.2实现，双侧p<0.05为显著性。

研究结果

3.1 基线参与者信息

按AIP四分位（Q1–Q4）描述10,112例MMC队列：Q4男性占比更高（68.0% vs 50.0%）、年龄更低（52.7±12.7 vs 58.6±10.8岁），伴更高BMI、收缩压（SBP）、舒张压（DBP）、空腹血糖（FBG）、HbA1c、甘油三酯（TG）及更低HDL-C；DKD患病率从Q1的39.3%升至Q4的52.9%（p<0.001），证实AIP升高层伴随更差糖脂代谢与更高肾损害比例。

3.2 AIP与T2DM中DKD的关系

RCS显示校正后AIP与DKD正向关联且非线性检验不显著（p非线性=0.287），即线性单调上升。Model 4中AIP连续每增1单位OR 1.72（1.51–1.96）；四分位vs Q1：Q2 OR 1.10（p=0.119）不显著，Q3 OR 1.27（1.12–1.43），Q4 OR 1.54（1.36–1.75），趋势p<0.001。NHANES验证（n=5,573，DKD率39.2%）得连续AIP OR 1.35（1.10–1.65），Q4 vs Q1 OR 1.27（1.05–1.53），趋势p=0.012，方向一致。

3.3 亚组分析

于性别、年龄（≥60/<60岁）、BMI（<24/24–<28/≥28 kg/m²）、病程（<5/5–<10/≥10年）、HbA1c（<7%/7–<9%/≥9%）、高血压、血脂异常分层，AIP–DKD的OR方向一致，所有交互项p>0.05，无效应修饰。

3.4 判别效能

基线Model 4的AUC 68.42%（67.39–69.45%），加AIP后68.76%（67.74–69.80%），DeLong p=0.015但绝对增幅0.34%；连续NRI 0.118（0.079–0.157，p<0.001），IDI 0.006（0.004–0.007，p<0.001）。表明AIP提供统计显著但临床微小的增量重分类与判别增益。

讨论部分总结

研究人员指出结果与前人meta分析（RR 1.51）及中国前瞻性队列一致，支持AIP线性而非普通人群CKD报道的U形——因纯T2DM群体代谢扰动更均质；性别无交互有别于部分NHANES亚组分析，归因为结局定义（DKD vs CKD）差异。机制上AIP高值反映TG富脂蛋白↑/HDL-C↓，促肾小球小管脂质沉积、线粒体损、内质网应激、TNF-α/IL-6/TGF-β1与NF-κB轴活化、缺氧下HIF-1α促糖酵解产ROS及EMT，叠加胰岛素抵抗致肾小球高滤、RAAS激活、内皮NO↓与足细胞脱落。优势在于万例MMC结构化数据＋NHANES外部验证、RCS灵活建模、NRI/IDI量化增量；局限为横断面不能因果、单点UACR/eGFR未重复确认（可能高估DKD率）、缺饮食运动等残留混杂、单点AIP未捕获长期变异性。作者主张AIP虽廉价为常规脂谱衍生，但增量AUC仅0.34%，独立筛查价值有限，宜联合其他标志物或前瞻性干预研究重评。

结论翻译

综上，本横断面分析表明AIP与T2DM者DKD患病独立关联且呈线性剂量-反应；关联跨临床亚组稳定，AIP在传统因子外提供增量判别但幅度有限。凭其可及与低成本，AIP或有助于识别DKD个体，然需更大前瞻队列确认。论文发表于《Frontiers in Nutrition》。