糖化血红蛋白与血糖的相关性

吴孟娜 冯磊 罗旋 邵聪

(昆明医科大学第六附属医院医学检验科，云南 玉溪 653100)

英国糖尿病前瞻性研究(UKPDS)〔1〕、糖尿病控制和并发症试验(DCCT)〔2〕等均证实，严格控制糖化血红蛋白(HbA1c)水平可降低糖尿病长期并发症的发生率。2010年美国糖尿病协会(ADA)提出将HbA1c≥6.5%作为糖尿病的诊断标准，HbA1c在5.7%～6.4%之间的患者应被视为未来患糖尿病的高危人群〔3〕。我国虽未将HbA1c作为糖尿病诊断指标，但其已被广泛用作糖尿病患者血糖控制的监测指标。研究显示〔3，4〕，相比传统血糖指标，HbA1c更能鉴别出患糖尿病的高危人群。由于HbA1c生成和清除过程相对缓慢的动力学及临床变异性等特点，使HbA1c与血糖相关性的研究结果间仍存在争议，两者线性关系或模型也存在问题。本文通过整理国内外有关HbA1c与空腹血糖(FPG)、餐后血糖、平均血糖(AG)相关性文献，对HbA1c与血糖间相关性进行综述。

1 HbA1c的临床意义及存在问题

HbA1c是血红蛋白β链末端的缬氨酸残基与血液中的己糖(主要指葡萄糖)通过一个缓慢的不可逆的非酶促反应形成的糖基化产物〔5〕。其临床上常作为评估长期血糖控制状况的金标准。1976年，HbA1c与血糖的密切关系被发现，其与血糖浓度成正比，且可以反映近8～12 w血糖水平，HbA1c的检测有助于患者和医生了解特定的糖尿病治疗是否有效及是否需要对治疗方案进行调整〔6〕。UKPDS、DCCT等也已证实HbA1c与糖尿病并发症之间存在相关性〔1，2〕。

在我国，《中国2型糖尿病防治指南(2017年版)》〔6〕仍未将HbA1c正式列入我国糖尿病诊断标准中，指南中提出：我国的HbA1c检测标准化程度逐步提高，但各地区差别仍较大，仍未正式采纳该指标诊断糖尿病。我国对HbA1c检测标准化日益重视，HbA1c参考体系已基本建立，但HbA1c检测的精密度和准确性与发达国家相比仍存在较大的差距〔7〕。因此仍有待不断提高HbA1c的检测质量，以适应HbA1c临床应用发展的需要。

2 影响HbA1c测定结果差异的一般因素

2.1贫血 HbA1c是血液中红细胞内血红蛋白与血糖结合的产物。从化学反应角度分析，可导致血红蛋白结构、浓度或红细胞寿命等发生改变的疾病均可影响HbA1c检测结果的准确性。贫血性疾病如缺铁性贫血、溶血性贫血、再生障碍性贫血等，通过缩短红细胞寿命、改变血红蛋白结构、增加血红蛋白与葡萄糖结合率等方面影响HbA1c水平〔8〕。

2.2种族或民族 目前已有明确的研究证据表明种族人群间存在着HbA1c水平差异。一项研究经系统评价及Meta分析后指出〔9〕，在无糖尿病人群中黑种人、亚洲人、拉丁裔人的HbA1c水平均高于白种人。一项前瞻性观察性研究也表明〔10〕，在特定的AG浓度下，黑人HbA1c水平比白人高0.4%。在我国也有研究表明不同民族间也存在HbA1c水平差异〔11，12〕。一般认为这种差异可能是由于不同种族人群间卫生保健意识及能力或营养和炎症相关的差异所导致的〔9，13〕。此外，遗传因素中基因的变异也影响HbA1c水平，如果糖胺-3-激酶(FN3K)、葡萄糖激酶(GCK)、葡萄糖-6-磷酸脱氢酶(G6PD)〔14〕等。由于HbA1c水平确实存在种族间差异，在临床应用中应针对不同种族或民族的人群进行特异性分析。

2.3海拔 不同海拔地区人群HbA1c水平存在差异〔15〕，且有研究表明在高海拔地区人群中，HbA1c的诊断敏感性明显低于低海拔地区，HbA1c和FPG之间的关系在海平面和高海拔环境之间存在显著差异，海平面地区人群中两指标间呈二次关系，高海拔地区则呈线性关系〔16〕。由海拔导致的FPG与HbA1c之间关系的原因可能归结为血红蛋白水平、糖基化程度、葡萄糖代谢等方面的差异。

2.4其他 影响HbA1c检测结果准确性的因素还有很多，如年龄、怀孕、血红蛋白病、高胆红素血症、高脂血症、慢性酒精中毒〔17〕等均可通过改变红细胞寿命、血红蛋白结构、糖基化速率等方面使HbA1c检测结果降低或升高。因此在HbA1c的应用中如存在明显影响因素时，不宜仅凭借HbA1c水平监测血糖控制情况，应结合其他指标如糖化血清蛋白或糖化白蛋白进行综合考虑。

3 HbA1c检测前血糖水平对当前HbA1c结果的影响

传统观念认为红细胞寿命为120 d，HbA1c可反映近8～12 w AG水平。近20年来，理论模型和临床研究表明，HbA1c检测前3个月的血糖水平对当前HbA1c结果的贡献是不同的，并表现为时间越近，其贡献越大，但每个月对HbA1c水平贡献程度大小的问题仍有所争议。Goldstein等〔18〕与Rohlfing等〔19〕研究均表明，HbA1c检测前30 d的AG水平可影响检测值的50%，而检测前90～120 d AG水平仅影响10%。而Tahara等〔20〕的研究发现，在检测前1个月、2个月、3个月对当前HbA1c水平影响分别为50%、25%、25%。Boutayeb等〔21〕通过加权的方法分析HbA1c与AG的关系中提出，检测前3个月对HbA1c水平的影响程度分别为50%、30%、20%。

虽然检测前3个月的具体影响程度有所争议，但多项研究均支持前3个月的血糖水平对HbA1c水平的影响不同，时间间隔越长其影响程度越小，而最近1个月血糖水平影响力达到50%的结果较为一致。

4 HbA1c与血糖相关性

4.1.1HbA1c与FPG、餐后血糖相关性 口服糖耐量试验是目前临床常用的糖尿病诊断方法，临床医生通常会对患者进行FPG、餐后30 min血糖、餐后60 min血糖及餐后120 min血糖检测。不管是测定FPG还是餐后血糖，都存在局限性。测定FPG前患者必须禁食超过8 h，而且有许多因素(如压力、急性疾病)对血糖浓度的测定都存在影响〔22〕。HbA1c检测的优势在于患者不用禁食且影响因素较少，结果较为稳定〔23〕，因此常被用作反映血糖水平的检测指标，通过分析不同时段血糖值与HbA1c相关性，能为HbA1c在临床上的准确应用提供参考依据。

近年研究表明，血糖浓度与特定的HbA1c水平间存在相关性，HbA1c在不同浓度取值范围内可对应一定的血糖浓度，且两者间关系可用回归方程表示。Wei等〔24〕使用HbA1c衍生平均血糖(ADAG)研究的数据，确定了与特定HbA1c水平相关的空腹、餐后、睡前血糖的平均浓度，使患者能通过自我监测血糖(SMBG)对FPG、餐后、睡前血糖值进行检测与控制，从而进一步实现和维持期望HbA1c水平。一项调查数据研究〔22〕利用回归方程检验了FPG和HbA1c水平之间的相关性，并获得了与特定的HbA1c水平相关的FPG浓度。

尽管如此，但哪一时段血糖浓度与HbA1c水平的关系更为密切的问题始终存在争议。Borg等〔25〕对ADAG研究的数据进行分析后提出，餐前血糖值对HbA1c的影响比餐后血糖值更大，作者认为可能是由于餐前血糖浓度与24 h AG浓度较相近。该观点与王翔等〔26〕结果一致。Rohlfing等〔19〕通过每季度测量HbA1c水平和对应的7点毛细血管血糖谱，定义了HbA1c与血糖的关系，结果表明在个体时间点中，下午和晚上的血糖(午饭后、晚饭前、晚饭后和就寝时)与HbA1c的相关性高于早晨(早饭前、早饭后和午饭前)。此外，多项研究认为血糖浓度与HbA1c水平之间的相关性在病理浓度范围内更强。Van′t Riet等〔27〕研究提出糖尿病患者血糖与HbA1c间相关性明显高于一般人群。Feng等〔28〕研究发现FPG与HbA1c相关性在FPG<7.0 mmol/L 或HbA1c<6.5%时较小，但随着各自水平的上升，相关性逐渐增强。Ehehalt等〔29〕认为在血糖控制较好的患者中，餐后血糖对HbA1c的相对贡献率较高，FPG的贡献率随着糖尿病控制的恶化而逐渐增加。该结果可能解释为糖尿病可导致红细胞内环境发生变化使得血红蛋白发生糖基化的数量或速率发生变化，从而进一步影响糖尿病患者血糖与HbA1c之间相关性〔27〕。

目前仍没有一个单一的血糖测量值可准确预测HbA1c，表明每天测量一次或有限次数的血糖不能准确反映HbA1c水平，其原因可能是FPG、餐后2 h血糖、HbA1c是反映葡萄糖代谢的不同生理指标〔29〕，FPG依赖于基础胰岛素分泌和胰岛素抵抗，餐后血糖则依赖于膳食胰岛素分泌和胰岛素抵抗。通过对特定的定时血糖测量或对HbA1c影响最大的测量组合的深入了解，可帮助患者和临床医生规划最佳的血糖监测方案。

4.1.2HbA1c与FPG、餐后血糖相关性存在差异的原因 国内外有关HbA1c与FPG、餐后血糖相关性的研究结果之间存在差异，影响结果间差异的原因可能有以下几个方面：(1)可能是研究间纳入人群的选择存在差异，如纳入人群的种族、糖尿病类型、年龄等。目前关于HbA1c与血糖间关系的研究中被临床医生广泛接受的主要为ADAG研究及 DCCT试验。ADAG与DCCT均为国际多中心研究，但两者在纳入人群的选择上仍有所差异。ADAG研究选取了美国、欧洲、非洲10个中心的共507例成年1型糖尿病患者、2型糖尿病患者、非糖尿病志愿者，DCCT纳入人群为美国、加拿大29个中心的共1 439例成年1型糖尿病患者。Ehehalt等〔29〕研究研究表明超重、肥胖的儿童及青少年的HbA1c与血糖间相关性与成人有所不同。因此，各项研究间受试对象选择不同可能导致研究结果存在差异；(2)血糖检测样本类型、采集时间点及HbA1c检测方法等存在差异。ADAG研究采用连续血糖监测和每日8个时间点(早餐前、早餐后90 min、午餐前、午餐后90 min、晚餐前、晚餐后90 min、睡前、凌晨3点)自我血糖监测来确定血糖与HbA1c的关系，DCCT研究则收集每日7个时间点(早餐前、早餐后90 min、午餐前、午餐后90 min、晚餐前、晚餐后90 min、睡前)毛细血管测试的血糖值。已有研究提出静脉血管和毛细血管所测血糖值存在差异〔30〕。HbA1c的检测方法较多，目前较常用的主要为离子交换高效液相色谱法及免疫比浊法，检测方法不同会导致结果间不可比。因此在检测及比较结果时应注意血糖检测样本类型、采集时间点及HbA1c检测方法等因素对结果产生的影响。

4.2HbA1c与AG相关性

4.2.1HbA1c与AG的线性关系 尽管HbA1c水平已被广泛用作糖尿病监测指标，但大多数患者并不了解其临床意义，如能将HbA1c值转化为大多数患者所熟悉的血糖值，将有助于患者更好理解自我血糖水平从而提高血糖管理能力。许多研究均指出，HbA1c与 AG间存在线性关系，但不同研究结果间存在差异。2002年，Rohfling等〔19〕利用DCCT试验的数据，计算了1 439例1型糖尿病患者的AG水平，线性回归分析后得到：AG(mg/dl)=35.6× HbA1c(%)-77.3。2007年，Nathan等〔31〕在包括来自10个国际中心的268例1型糖尿病患者、159例2型糖尿病患者和80例非糖尿病患者的数据中得到线性公式：AG(mg/dl)=28.7×HbA1c(%)-46.7，且该公式在美国医生中得到广泛应用。然而大部分研究受试者主要来源于白种人群。也需面向亚洲或中国进行HbA1c与AG间相关性分析及线性回归公式计算。2016年Kim等〔32〕在1 000例韩国成年社区人群中对OGTT计算AG后进行线性回归分析，并得到公式：AG(mg/dl)=49.4×HbA1c (%)-149.6，可见与白种人间还是存在较大差异。

4.2.2线性公式间存在差异的原因 导致不同研究间公式差异的原因与上述影响因素相似。首先是受试对象的人种或国别存在差异。其次可能是计算AG的方式不同，Rohfling等〔19〕和Nathan等〔31〕均采用7点毛细血管血糖(餐前、餐后、睡前)来计算AG，Kim等〔32〕通过进行口服糖耐量试验测量FPG、餐后30 min、60 min、120 min血糖浓度来计算AG，而结果最准确的是使用连续血糖监测的方法测量血糖浓度后计算AG，但由于连续监测烦琐使其应用受到限制。最后可能是选择研究对象的糖尿病类型不同。糖尿病可分为1型糖尿病、2型糖尿病、妊娠糖尿病等。

尽管如此，对特定的AG，HbA1c的值仍存在变异性，因此需从HbA1c形成的过程中寻找原因。Cohen等〔33〕提出HbA1c的测定结果依赖于3个因素，即网状红细胞从骨髓中释放时的HbA1c水平，HbA1c的合成速率(或Hb糖化率)及红细胞在循环中的平均年龄。网状红细胞的HbA1c只占总HbA1c的极小部分，并不足以引起临床结果的不一致。糖基化过程发生在整个红细胞生命周期中，HbA1c是血液循环中各年龄层红细胞糖化分数的平均值，其值从糖化分数最低的网状红细胞糖化分数到大约为平均值两倍的最老红细胞糖化分数，且其糖化速率与AG浓度和非糖基化Hb浓度成正比。Malka等〔34〕将影响HbA1c浓度的决定因素分为血糖和非血糖因素两部分。已经证实非血糖因素主要为红细胞寿命。有研究指出〔33〕，患者间平均红细胞年龄(MRBC)变异足以解释HbA1c中所有与葡萄糖无关的变异。因此对HbA1c水平影响最大的是AG和MRBC。

4.2.3HbA1c与AG的非线性关系 HbA1c与AG相关性的早期研究主要集中于探寻两者间的线性关系，但近年来学者们基于以上有关HbA1c浓度影响因素的研究，通过结合AG、糖基化速率常数(KG)、平均红细胞寿命(LS)、平均红细胞前体寿命(LSP)等指标进一步分析HbA1c与AG之间的关系。有多项研究通过推导得到了双曲线函数式〔35，36〕，这能够更加精确地进行AG估计。从数学角度分析，HbA1c与AG间的线性关系确实存在一定局限性〔35〕。首先，若葡萄糖浓度为0 mg/dl时，HbA1c浓度也应当为0，线性关系式应为经过原点的直线，然而目前所提出的线性关系式中，其截距均不为零。其次，公式中的HbA1c浓度可超过100%。因此即使有学者报告了HbA1c与AG之间的线性关系式，且ADAG与Nathan等〔31〕所提出的关系式受到了广泛认可，但目前认为线性关系式实际上是曲线函数式的近似估计，在生理范围内也许以使用线性关系式进行AG的估计。Boutayeb等〔21〕使用加权的方法对AG进行计算，加权后使用线性公式建立了HbA1c与AG间的关系。由于检测前3个月的血糖水平对当前HbA1c结果的影响程度不同，使用加权的方法可针对不同时间段血糖水平计算相对应的AG值，所建立的HbA1c与AG间关系能更特异地反映个体血糖水平，为患者提供更准确的血糖控制水平信息。此外，也有研究对临床检测指标进行整合，建立预测模型，为从HbA1c中估计AG提供一种个性化的方法。Malka等〔34〕将血红蛋白糖基化的机制、红细胞动力学与常规的临床测量数据结合，建立了个性化的预测模型。该个性化预测模型与目前常用的AG线性公式估计方法相比，可将误差减少50%以上，大幅度提升AG估计值的正确率。

目前，HbA1c与AG关系的研究主要从线性回归公式、加权法、建立函数模型等方面进行分析，建立函数模型或许更能顺应精准医学的发展。函数模型通过结合个体的常规临床检测指标，能明显降低误差的发生频率，提升HbA1c或AG估计值的正确率。但各研究间对KG、LS、LSP等参数的赋值不统一，使得结果间仍存在差异，因此需进一步对参数赋值及研究结果进行分析，建立一种可广泛应用于临床的个性化预测模型，为患者的临床治疗与监测提供帮助。

综上，目前我国HbA1c主要用于评价糖尿病患者的血糖控制情况及估计糖尿病并发症的危险度，传统观念认为HbA1c可反映近8～12 w AG水平，但近年研究提出HbA1c检测前3个月的血糖水平对当前HbA1c结果的贡献是不同的。国内外学者从线性回归公式、加权法、建立函数模型等方面分析了HbA1c与血糖的关系，但结果间仍存在争议。本文针对研究间结果差异进行分析，提出了可能产生结果间差异的因素。在基于影响HbA1c检测水平的一般因素上，研究间受试者的患病类型和年龄、血糖检测标本的类型和采集时间、HbA1c的检测方法等都可能是导致结果间差异的影响因素。因此尚需统一标本类型、检测方法等因素后，针对不同种族、不同患病类型的患者进行更大的流行病学研究来探究HbA1c用于糖尿病诊断的诊断阈值及各时段血糖值、AG值与HbA1c之间的相关性，为临床更精准运用HbA1c提供参考依据。