血清B 型钠尿肽联合Copeptin 在慢性心力衰竭患者预后评价中的价值

谢婷婷 黄家莲 付佳 钟瑶 由天辉

广东药科大学护理学院（广州510000）；广东药科大学附属第一医院（广州510080）

心力衰竭（heart failure，HF）是一种复杂的临床病理生理状态，涉及多个不同的过程［1］。HF 患者预后较差，且病死率及再入院率较高，因此早期诊断及准确对HF 患者进行危险分层，对易发生不良终点事件的高风险HF 人群进行早期识别，对临床决策的实施具有重要意义，有利于HF 病情的延缓，从而改善HF 患者的结局以及降低患者再住院率。目前主要通过患者的既往史、现病史、临床症状和B 型钠尿肽（BNP）等对HF 进行诊断、治疗及预后预测［2］。近年来多项HF 诊断和治疗指南中均强调了生物标志物在HF 诊断、预后预测、危险分层中的的重要性［3］。BNP 作为HF 患者预后的“金标准”，却有研究指出部分HF 晚期患者的BNP浓度处于正常范围，甚至可能因为HF-PEF 及肥胖导致其假阴性值。2014年中国HE 诊断和治疗指南指出多个生物标志物联合应用可能对HF 的治疗及预后预测具有重要指导意义［4］。目前，只有少量研究对联合使用生物标志物对慢性心力衰竭（chronic heart failure，CHF）患者的预后预测进行评估。生物标志物联合应用在HF 预后预测中能否提供优于单一生物标志物的预后信息，结果还有待确定。因此，本研究的主要目的是探究Copeptin 与BNP 两者联合应用在CHF 患者短期预后预测中的价值。

1 对象与方法

1.1 研究对象本研究为前瞻性实验，选取2017年6-9月于广东药科大学附属第一医院心内科确诊为CHF 患者为研究对象。纳入标准：（1）年龄＞18 岁；（2）LVEF＜50%；（3）符合HF Framingham诊断标准：出现劳力性呼吸困难或夜间阵发性呼吸困难、端坐呼吸、心脏扩大、肺部湿啰音、肺静脉瘀血等症状，部分存在心动过速（心率在120 次/min 以上）、静脉压升高的患者；（4）住院期间接受规范药物治疗的患者，包括利尿剂、血管紧张素转化酶抑制剂、洋地黄类药、硝酸甘油或血管紧张素Ⅱ受体拮抗剂等；（5）签署知情同意书的患者；（6）NYHA 分级：Ⅱ～Ⅲ级。排除标准：（1）肺心病、肺部感染以及肺栓塞患者；（2）在6 个月以内发生急性心肌梗死的患者；（3）被诊断患有内分泌系统疾病的患者；（4）肝肾功能异常；（5）中晚期恶性肿瘤患者；（6）有自身免疫性疾病患者；（7）妊娠。本研究经广东药科大学附属第一医院伦理委员会批准。

1.2 资料收集入院当天详细记录患者一般资料：年龄、身高、体质量、婚姻状况、学历、心率、血氧饱和度、血压、家族史、既往史、NYHA（按照纽约心脏病学会标准对心功能进行分级为Ⅰ～Ⅳ级）。同时于第2 天清晨空腹状态下采集患者肘静脉血5 mL，室温静置30 min，4 ℃离心机（3 000 r/min）离心15 min，采用EP 管收集血浆并于-80 ℃冰箱中保存待测。采用酶联免疫分析（ELISA）试剂盒（上海酶联生物科技有限公司）测定患者血浆Copeptin 水平。

住院期间详细记录患者电解质（K+、Na+、Cl-、Mg2+、Ca2+、无机磷）、血常规（血红蛋白、淋巴细胞数、白细胞数）、高敏C 反应蛋白、心肌酶（乳酸脱氢酶、肌酸激酶、肌酸激酶同工酶）、肾功能（尿酸、肌酐、尿素氮）、血脂（甘油三酯、低密度脂蛋白）、空腹血糖、糖化血红蛋白、肝功能（总胆红素）、心肌钙蛋白、BNP 等实验室检查资料。

1.3 随访设计随访记录表格，于患者出院后3个月通过电话与门诊记录对所有研究对象进行随访记录，随访内容包括患者复查情况、用药情况、终点事件（包括因HF 再住院或全因死亡）以及截尾值（实验结束未发生死亡或再入院）。

1.4 统计学方法采用SPSS 19.0 软件进行统计分析。计量数据以均数± 标准差表示，独立样本采用t 检验，单因素方差分析（One-way Anova）检验单因素影响的组间样本比较，采用χ2检验或Fisher精确概率法进行分析，通过绘制受试者工作曲线（ROC）对各生物标志物在CHF 患者预后预测中的应用进行评价。根据ROC曲线中的约登指数确定各生物标志物的最佳边界值，采用Kaplan-Meier 方法估计生物标志物单独及联合应用的生存率，对数秩检验比较各组间不良终点事件的发生率，通过单变量及多变量Cox 比例风险回归分析混杂风险因素对生存率的影响，P ＜0.05为差异具有统计学意义。

2 结果

2.1 随访患者的人口统计学资料和临床特征本研究共纳入56 例CHF 患者，随访时间中位数为76（48 ～95）d，失访9 例，剩余47 例患者均参与本次研究。其中18 例CHF 患者随访中发生了因心力衰竭再入院或全因死亡的不良终点事件，其余29 例患者未发生不良终点事件。本次研究根据是否发生因心力衰竭再次入院或全因死亡的不良终点事件，将研究对象分为未发生终点事件组（n =29，61.7%）和发生终点事件组（n=18，38.3%）两组，并对其临床资料进行统计分析。如表1 结果所示，两组患者在BNP、淋巴细胞计数、Copeptin 水平差异存在统计学意义P＜0.05）。

2.2 ROC 曲线分析BNP 与Copeptin 对CHF 患者预后预测的价值BNP 或Copeptin 单独用于CHF患者短期预后预测的结果如图1 所示，BNP ROC曲线下面积为0.68（95%CI：0.50 ～0.85），Copeptin曲线下面积为0.70（95%CI：0.55 ～0.86）。当BNP与Copeptin 联合应用时ROC 曲线下面积为0.79（95%CI：0.66 ～0.92）。

2.3 BNP 与Copeptin 预测终点事件的诊断信息通过ROC 曲线得出的“约登指数”确定BNP与Copeptin 的最佳界点值（表2）及各自浓度在最佳诊断界点时的阳性预测值、阴性预测值、特异度以及敏感度。

表1 随访患者的一般资料比较Tab.1 Comparison of general data of patients followed up 例（%）

图1 BNP 与Copeptin 单独及联合应用对CHF 患者预后预测价值Fig.1 Prognostic value of BNP combined with Copeptin in patients with CHF

2.4 生物标志物Kaplan-Meier 生存曲线分析通过ROC 曲线的约登指数确定BNP 与Copeptin 的最佳诊断界点，并以此为危险分界层，将所有研究对象分成高危组［BNP ≥778.3 pg/mL 和（或）Copeptin ≥3.75 ng/L］和低危组［BNP ＜778.3 pg/mL和（或）Copeptin ＜3.75 ng/L］两组并制作Kaplan-Meier 曲线。当各标志物浓度高于最佳诊断值时，生存率会出现明显降低（BNP，P = 0.014；Copeptin，P = 0.002）（图2A、B）。通过Kaplan-Meier曲线（图3）进一步发现两个生物标志物同时升高组不良终点事件发生率明显高于单个生物标志物升高组（P=0.008）。

2.5 生物标志物Cox 回归模型分析采用单变量Cox 比例风险生存模型对表1 中的所有变量进行分析（表3）发现，CHF 患者短期不良终点事件的预测因子包括BNP、乳酸脱氢酶、Copeptin 以及肌酸激酶同工酶。根据表3 结果，采用多变量Cox比例风险生存模型对BNP、乳酸脱氢酶、Copeptin以及肌酸激酶同工酶四项预测因子进行进一步分析（表4），分析结果显示BNP 与Copeptin 是CHF 患者短期不良终点事件的预测因子。

3 讨论

HF 是一种复杂的临床病理生理状态。研究发现多种生物标志物血浆浓度在HF 过程中升高，它们在CHF 患者预后中的作用也已被大量研究。生物标记为目前的医疗实践提供了一种简单的方法，用于疾病的诊断或预后预测。TIJSEN 等［5］提出，理想的生物标志物应该易于非侵入性收集，应该具有高度的敏感性和特异性，应该价格低廉，易于重现，并且应该有一个快速的测量系统，以帮助临床管理。

表2 BNP 与Copeptin 最佳界点的诊断信息Tab.2 Diagnostic information of the optimal boundary point between BNP and Copeptin

图2 BNP 与Copeptin 的Kaplan-Meier 生存曲线Fig.2 Kaplan-Meier survival curves for different risk stratification

图3 按生物标志物升高个数绘制的Kaplan-Meier 曲线Fig.3 Kaplan-meier curve drawn according to the number of biomarker elevation

单变量以及多变量Cox 比例风险生存模型结果表明，BNP 与Copeptin 是CHF 患者短期全因死亡或因心力衰竭再入院的不良终点事件的预测因子，两者的血浆水平与CHF 患者的短期不良事件发生率呈正相关，当CHF 患者血浆Copeptin 或BNP 浓度升高时，终点不良事件的发生率也相应增加。JIA 等［6］的研究结果表明血浆NT-pro BNP和Copeptin 浓度的增加是HF 患者发生不良终点事件的重要独立预测因子，与本研究结果相似。

表3 单变量Cox 回归模型Tab.3 Univariate Cox regression model

表4 多变量Cox 回归模型Tab.4 Multivariate Cox regression model

进一步探究BNP 联合Copeptin 应用在CHF患者短期预后预测中的价值，计算各生物标志物的ROC 曲线下面积并通过ROC 生存曲线的约登指数计算出两种生物标志物的最佳诊断临界值，BNP 与Copeptin 分界点为分别778.3 pg/mL 和3.75 ng/L。其次以最佳界点值为危险分界层将随访患者分成高危组［BNP ≥778.3 pg/mL 和（或）Copeptin ≥3.75 ng/L］和低危组［BNP ＜778.3 pg/mL和（或）Copeptin ＜3.75 ng/L］两组，Kaplan-Meier生存曲线分析结果表明BNP ≥778.3 pg/mL 组或Copeptin ≥3.75 ng/L 组患者的不良终点事件发生率明显高于BNP ＜778.3 pg/mL 组或Copeptin ＜3.75 ng/L 组（P ＜0.05），由此可见，血浆中BNP 或Copeptin 水平的升高都将会增加CHF 患者短期终点不良事件的发生率。WELSH 等［7］开展的一项多中心研究结果表明，2 278 例CHF 患者在28 个月随访期间，血浆Copeptin或Cystatin C或NT-pro BNP水平较高的一组患者发生全因死亡或因心力衰竭再入院的不良终点事件的风险高于水平较低组（P＜0.05），本次研究结果与WELSH 等［7］研究结果一致。

由此可见，BNP、Copeptin 两者均与CHF 患者的预后密切相关，有Meta 分析的结果表明［8］血浆Copeptin 水平与HF 患者全因死亡率密切相关，且有研究显示Copeptin 可能与NT-pro BNP 一样，在HF 患者终点不良事件的预测中具有相同的价值。有研究［9］结果表明多生物标记物联合应用策略有助于预测急性心力衰竭（acute heart failure，AHF）患者的预后，能够更准确更快速对AHF 患者的早期死亡率做出预测。本研究采用ROC 生存曲线分析BNP 与Copeptin 在CHF 患者预后中单独及联合应用时的曲线下面积（AUC），结果表明当BNP 与Copeptin 联合应用于CHF 患者短期预后预测的准确度明显高于任何一个生物标志物单独应用时。由此可见，多生物标志物联合应用的策略可能提供优于单生物标志物时的预后信息，对临床医护人员的CHF 治疗策略的制定具有指导意义，改善HF 患者预后、降低医疗费用、提高生存质量［10］。同时以最佳界点值为危险分界层将随访患者分成高危组（BNP ≥778.3 pg/mL 和Copeptin ≥3.75 ng/L）和低危组（BNP ＜778.3 pg/mL 和Copeptin ＜3.75 ng/L）两组并制作Kaplan-Meier 曲线发现，两个生物标志物均升高时其不良终点事件发生率明显高于单个生物标志物升高时。JACKSON 等［11］对628例HF患者进行为期3.2年的随访研究发现，生物标志物升高数量与患者死亡率呈正相关，本研究结果与JACKSON等［11］的研究结果相似。此外，BEREZIN［12］的研究也得到与此相同的结论，多种生物标志物的联合应用显著提高了心血管事件预测的准确性，优于单一生物标志物。

BNP 是HF 预后预测的“金标准”，而近期研究则表明血清Copeptin 可能与HF 的严重程度相关。为进一步确认Copeptin 可能成为HF 患者危险分层的一种新的生物标志物。TENTZERIS 等［13］对172例HF 患者进行了随访对患者Copeptin 和肌钙蛋白T 的水平进行测量并记录。研究结果表明，血清Copeptin 水平升高与HF 严重程度相关，Copeptin和肌钙蛋白都是预后的强预测因子。YAN等［14］的一项Meta 分析发现，血浆Copeptin浓度的升高与HF患者的全因死亡率有关，且Copeptin 水平每比正常值增加1 pmol/L，HF 患者全因死亡的风险就增加3%。此外，另有一项Meta分析［15］表明血清Copeptin升高与HF 患者的死亡风险呈正相关。IWASHITA等［16］还发现，在入院治疗的39例心力衰竭患者中，早期Copeptin 水平存在很大差异。因此，将患者分为高、中、低三类。治疗后高水平组Copeptin水平下降，低水平组Copeptin水平升高，中水平组无变化。这些结果清楚地表明Copeptin 可以作为一个有效的生物标志物用于HF 患者的预后和诊断。

本研究主要有几个局限性，样本的纳入量相对较小，其次随访时间较短，还需要多中心采集样本完善本实验，提供更有力的临床依据。尽管如此，实验中一些变量的预测能力已在国内外研究相似的人群中得到证明。另一个局限是本研究缺乏超声心动图结果，这可能与生物标志物的预后预测价值相关。综上所述，本研究发现将Copeptin和BNP 两种生物标志物联合应用与标志物单独应用相比，可以更好地预测CHF 患者的短期不良终点事件的发生率。