多种动脉粥样硬化细胞因子与冠状动脉狭窄的相关性方程的建立及临床意义

张春阳，黄　山，刘志琴

(1.贵州医科大学研究生院,贵州 贵阳550001；2.贵州省人民医院 a.临床检验中心；b.心内科)



多种动脉粥样硬化细胞因子与冠状动脉狭窄的相关性方程的建立及临床意义

张春阳1，黄山2a*，刘志琴2b

(1.贵州医科大学研究生院,贵州 贵阳550001；2.贵州省人民医院 a.临床检验中心；b.心内科)

摘要：目的探讨多种动脉粥样硬化细胞因子与冠状动脉粥样硬化性狭窄程度的相关性，以及可能的回归方程模型。方法将198例行冠状动脉造影的患者按造影结果Gensini积分分为冠脉狭窄轻度组(0-12分，64人)、中度组(13-34分，54人)、重度组(>34分，32人)和冠脉正常对照组48人；采用单因素方差分析探讨冠脉狭窄组与对照组及不同狭窄组间临床基线资料、一般生化指标和细胞因子的差异，采用二元或多因素Logistic 逐步回归方法探讨冠状动脉粥样硬化性狭窄与多种细胞因子的相关性，及建立回归方程模型。结果冠状动脉粥样硬化性狭窄组与对照组在性别、年龄、吸烟、高密度脂蛋白胆固醇、载脂蛋白A及细胞因子IGF-1、CTGF、Ox-LDL、TGF-β1、Lp-PLA2、sICAM-1、MMP-9、MPO、HSP-70比较有统计学意义；冠脉狭窄轻度组、中度组和重度组单因素分析显示：性别、吸烟、IGF-1、CTGF、Ox-LDL、TGF-β1、Lp-PLA2、sICAM-1和MMP-9组间差异有统计学意义；多因素Logistic 回归分析建立冠状动脉狭窄程度评估模型：Gensini积分=12.806+0.05CTGF+0.199Lp-PLA2+0.139Ox-LDL+0.011TGF-β1(G=15.589，P=0.009)。结论冠状动脉粥样硬化性狭窄是一个多因素相互作用的结果，检测Lp-PLA2、Ox-LDL、TGF-β1和CTGF因子血清水平，通过回归方程模型可以更高效的诊断冠状动脉狭窄及评估冠脉狭窄严重程度。

关键词：冠状动脉狭窄；动脉粥样硬化细胞因子；方程模型

(ChinJLabDiagn,2016,20:0212)

随着经济社会的快速发展，居民生活方式的多样化，人口老龄化及城镇化的进程加速，我国心血管病危险因素流行趋势明显，导致了心血管病的发病人数持续增加，跃居疾病谱的首位[1]。动脉粥样硬化是一种多因素共同作用的疾病，多种细胞因子在疾病的发生、发展过程中起重要作用。冠心病的病理生理基础是冠状动脉粥样硬化及其导致的冠状动脉狭窄，故本次试验的目的探讨多种动脉粥样硬化细胞因子[2]与冠状动脉粥样硬化性狭窄程度的相关性，以及可能的回归方程模型。

1材料与方法

1.1研究对象

连续选取贵州省人民医院2013年10月至2014年11月在心内科病区行冠状动脉造影检查的住院病人198人；纳入标准：左冠状动脉主干、左前降支、左旋支和右主干至少一支狭窄的成年人；参照改良Gensini积分[3]计算标准计算积分值，根据积分值分成轻度狭窄组(0-12分，64人)、中度狭窄组(13-34分，55人)重度狭窄组(>34分，31人)和冠状动脉造影正常设为对照组48人；排除标准：先天性冠状动脉狭窄及畸形、急性心肌梗死、陈旧性心肌梗死病程少于3个月、心功能不全(左室射血分数<30%)、急、慢性炎症期病人、自身免疫性疾病、出血性疾病、痛风、肝功能不全(谷丙转氨酶，谷草转氨酶分别高于正常参考值上限2倍)、肾功能不全(血肌酐>180 μmol/L和肾小球滤过率<90 ml/分)、血液透析病人、冠状动脉支架植入和肿瘤病人。所有纳入研究的病人均签署知情同意书，该研究得到了医院伦理委员会的批准。

1.2方法

1.2.1标本制备在行冠状动脉造影检查术注入造影剂前，由动脉鞘管采集动脉血，分离血清；一般生化指标检测甘油三酯(TG)、总胆固醇(TC)、高密度脂蛋白胆固醇(HDLc)、低密度脂蛋白胆同醇(LDLc)、载脂蛋白A(ApoA)、载脂蛋白B(ApoB)、脂蛋白(a)[ LP(a)]、C反应蛋白(CRP)。一份冻存在-80度检测细胞因子。

1.2.2检验方法和试剂一般生化指标采用奥林巴斯AU2700自动生化分析仪(日本)及配套试剂检测；胰岛素样生长因子1(IGF-1)、结缔组织生长因子(CTGF)、氧化低密度脂蛋白(Ox-LDL)、转化生长因子β1(TGF-β1)、脂蛋白脂肪酶A2(Lp-PLA2)、可溶性细胞间粘附分子1(sICAM-1)、基质金属蛋白酶9(MMP-9)、热休克蛋白70(HSP-70)和髓过氧化物酶(MPO)等标志物的检测采用酶联免疫吸附法(ELISA)检测，试剂盒购于上海瓦兰科技公司，严格按照说明书操作执行。

1.2.3冠状动脉造影严格按照Judkins法[4]手术操作规程执行，造影结果有两位临床经验丰富的主任医师共同分析诊断。

1.2.4统计学分析采用SPSS13.0软件进行统计学分析，所有资料进行正态性(偏度与峰度)和方差齐性Levene检验，计量变量符合正态分布以平均值±标准差表示；非正态计量变量以P50(P25,P75)表示；分类或计数变量以百分数表示；依据统计分析结果分别适用单因素方差分析、卡方检验、Kruskal-Wallis秩和检验；正态方差齐变量两两比较采用最小显著差异检验法(LSD检验)，方差不齐变量两两比较采用DunettT3法；二元Logistic回归分析用以分析各细胞因子变量因素与冠状动脉狭窄的相关性；多元Logistic回归分析与冠状动脉狭窄严重程度相关的变量因素。

2结果

2.1冠状动脉狭窄组与正常对照组临床基线资料、细胞因子单因素分析见表1。

表1　两组临床基线资料、细胞因子单因素分析

由表1结果可见两组：年龄、男性占比、吸烟比例、总胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇，载脂蛋白A和载脂蛋白B组间差异有统计学意义，随着年龄、男性占比、吸烟率的增长而发生冠脉狭窄的趋势增加；CTGF、Ox-LDL、TGF-β1、Lp-PLA2、MMP-9、HSP-70、IGF-1、sICAM-1和MPO因子狭窄组与对照组比均有统计学意义，所有细胞因子的浓度随着狭窄程度的增加都有升高的趋势。

2.2二元Logistic回归分析

以冠状动脉狭窄为因变量，冠状动脉狭窄单因素分析(表1)中P<0.1的因素为自变量，进行二元Logistic 回归分析，CTGF、Lp-PLA2、MMP-9、Ox-LDL、TGF-β1、IGF-1、sICAM-1、男性、年龄、吸烟是冠状动脉狭窄的独立危险因素，HDL和ApoA1是冠状动脉狭窄的保护因素。结果见表2。

表2　二元Logistic回归分析

注：B 偏回归系数，SE：偏回归系数标准误，Wald：Wald卡方统计量，Sig：P值，OR：比数比。

2.3冠状动脉不同狭窄程度的单因素分析

依据Gensini积分分为轻、中和重组，将二元Logistic 回归分析中冠脉独立危险因素和保护性因素纳入冠状动脉不同狭窄程度的单因素分析结果见表3。

表3　Gensini积分轻度组、中度组和重度组单因素分析

注：※表示与轻度组比较P<0.05；▲表示与中度组比较P<0.05；

2.4冠状动脉不同狭窄程度的多因素Logistic分析

以冠状动脉狭窄程度(Gensini积分)为因变量，冠状动脉狭窄单因素分析(表3)中P<0.05的因素为自变量，进行多因素Logistic 回归分析，用逐步筛选法选择最优回归方程，sICAM-1(P=0.608)、IGF-1(P=0.658)、MMP-9(P=0.170)对因变量无统计学意义，Lp-PLA2、Ox-LDL、TGF-β1和CTGF进入最优回归方程，Gensini积分=12.806+0.05CTGF+0.199Lp-PLA2+0.139Ox-LDL+0.011TGF-β1(G=15.589，P=0.009)。结果见表4。

表4　多因素Logistic回归分析

注：B 偏回归系数，SE：偏回归系数标准误，Wald：Wald卡方统计量，Sig：P值，OR：比数比。

3讨论

冠状动脉狭窄在冠心病的发生发展中是其重要的病理生理机制，而动脉粥样硬化是冠状动脉狭窄形成、发展的重要因素，现代医学研究认为炎症应答损伤机制是发生动脉粥样硬化的原因。其发病机理非常复杂，传统危险因素中的年龄、男性、吸烟和高脂血症、高血压等是重要的致动脉粥样硬化因素，随着研究的深入一些新的细胞因子如CTGF、Ox-LDL、TGF-β1、Lp-PLA2、MMP-9、HSP-70、IGF-1、sICAM-1、MPO[5-13]等在动脉粥样硬化发生、进展中发挥重要作用。冠状动脉狭窄作为冠脉动脉粥样硬化的结果，其病变范围及严重程度与动脉粥样硬化因素可能存在不平行性[14]，本研究显示冠状动脉狭窄与动脉粥样硬化因素密切相关，但在病变范围及严重程度存在不平行性，研究提示检测Lp-PLA2、Ox-LDL、TGF-β1和CTGF因子可以更好的评估冠脉狭窄的严重程度。

Ox-LDL是形成动脉粥样硬化泡沫细胞的关键物质，通过与相应血管内皮受体结合发挥毒性作用，导致血管内皮、平滑肌细胞损伤、凋亡等一系列反应，并诱导炎症反应，促进动脉粥样硬化发生、发展；另外它可与单核/巨噬细胞的清道夫受体结合使之形成泡沫细胞，并且对血液中的单核细胞具有强大的趋化作用，产生大量细胞因子促进脂纹、粥样斑块形成。Zhang R[6]等研究认为CRP/oxLDL/β2GPI复合物通过p38MAPK信号通路参与脂质摄取、转运、代谢等途径促进动脉粥样硬化的发展。Ox-LDL与冠状动脉疾病的危险分层正相关，其血浆浓度可反应冠脉疾病的严重程度[15]。Lp-PLA2主要由单核细胞、巨噬细胞、血管内皮细胞等合成与分泌的一种脂蛋白水解酶。Lp-PLA2分解Ox-LDL产生大量的溶血卵磷脂(LYSO—PC)和游离氧化脂肪酸，而后两者都是强有力的炎症介质，能引起单核细胞趋化性改变，引起内皮功能障碍，诱导表达内皮细胞黏附分子，增加表达血小板源生长因子和表皮生长因子类蛋白，加速动脉粥样硬化的进程[16]。本文中脂蛋白脂肪酶A2在冠状动脉各狭窄组之间的两两比较都有统计学意义，这提示血清Lp-PLA2还可以评估冠脉病变的严重程度和危险分层。赵洁[17]认为Lp-PLA2可以作为标志物评估冠脉的严重程度，这与本文相一致。人类结缔组织生长因子由成纤维细胞、平滑肌细胞和血管内皮细胞合成分泌，促进结缔组织细胞增殖。在动脉粥样硬化形成发展过程中，血管平滑肌细胞作为粥样组织的重要组成部分，在CTGF刺激下其会加速从动脉中膜向内膜迁移，继而形成泡沫细胞，促进动脉粥样硬化。Ponticos Markella[18]等研究了CTGF在动脉粥样硬化形成和发展中的作用，与本文基本一致。 TGF-β1对细胞的生长、分化和免疫功能都有重要的调节作用，Can Chen[7]认为其在冠状动脉粥样硬化的发生发展中发挥了重要作用，并且急性心肌梗死组水平要高于不稳定型心绞痛组和稳定型心绞痛组，提示其对于冠脉狭窄疾病的危险评估及分层有借鉴意义。同时CTGF作为TGF-β1的直接下游介质，它们的生物学作用是密不可分的，尤其在致动脉粥样硬化作用中相互影响和促进[19]。

冠状动脉狭窄在冠心病的发生发展中占据极重要的地位，所以对其狭窄程度评估十分重要，Gensini积分作为经典的冠脉狭窄程度的评估标准已被广泛认可，但是其也存在明显不足，其必须以有创检查的经皮冠状动脉造影为计分基础，血清学标志物的检测发展迅速，且易于为广大群众所接受，本文通过建立评估冠脉狭窄的回归方程模型，以更有效的评估血清相关因素评价冠状动脉狭窄的严重程度的价值。 综上所述，本文认为：冠状动脉粥样硬化性狭窄是一个多因素相互作用的慢性迁延的疾病过程，检测Lp-PLA2、Ox-LDL、TGF-β1和CTGF因子血清水平，通过回归方程：12.806+0.05CTGF+0.199Lp-PLA2+0.139Ox-LDL+0.011TGF-β1可以更高效的诊断冠状动脉狭窄及评估冠脉狭窄严重程度。

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The establishment of equation and clinical significant between variety of atherosclerosis cytokines and coronary artery stenosisZHANGChun-yang,HUANGShan,LIUZhi-qin.(GuizhouMedicalUniversity,Guiyang550001,China)

Abstract:ObjectiveTo investigate the establishment of equation and clinical significant between variety of atherosclerosis cytokines and coronary artery stenosisMethodsOne hundred and ninety eight patients were divided into coronary artery stenosis light group(0-12 points,64)、median stenosis group(13-34 points,54)、heavey stenosis group(>34 points,32)and normal control group (n=48)according to their Gensini score．The basic Clinical and laboratory data were analyzed by one-way ANOVA and multivariate logistic regression analysis.ResultsMale,age and smoking were more prevalent in the group with coronary stenosis compared to the control group.The levels of low density lipoprotein,apolipoproteinA,high density lipoprotein,lipoprotein alpha,IGF-1、CTGF、Ox-LDL、TGF-β1、Lp-PLA2、sICAM-1、MMP-9、MPO、HSP-70 were also different in the group of coronary stenosis than control.IGF-1、CTGF、Ox-LDL、TGF-β1、Lp-PLA2、sICAM-1 and MMP-9 were different in coronary artery stenosis subgroup according to AVONA.The equation model of 12.806+0.05CTGF+0.199Lp-PLA2+0.139Ox-LDL+0.011TGF-β1(G=15.589，P=0.009) was established.ConclusionVariety of cytokines interaction lead to coronary artery stenosis,The serum levels of Lp-PLA2、ox-LDL、TGF-β1 and CTGF can be more efective diagnose of coronary stenosis and severe degree by equation model.

Key words:Coronary artery stenosis；Atherosclerosis Cytokines；Equation model

(收稿日期：2015-07-28)

文献标识码：A

中图分类号：R543.5

文章编号：1007-4287(2016)02-0212-05

*通讯作者

基金项目：贵州省省长基金临床应用课题专项研究[黔省专合字：(2012)117号]