中性粒细胞-淋巴细胞比值与老年代谢综合征及其组分的关系分析

邓朋飞 程磊 郑雪枫

代谢综合征（Metabolic syndrome，MS）是一组代谢异常疾病，包含糖/脂代谢异常、胰岛素抵抗、中心性肥胖，可伴有高尿酸症、慢性炎症、高凝血以及内皮功能紊乱状态［1］。当机体长期处于该状态下，糖尿病、冠心病的发病风险显著升高［2］。目前已有研究报道MS 与糖尿病、心血管疾病的发生发展密切相关［3-4］。与正常人相比，MS 患者体内的肿瘤坏死因子、白细胞介素-6、C 反应蛋白、白细胞总数等水平均偏高。随着研究的深入，不少临床试验发现一项新指标，中性粒细胞-淋巴细胞比值（neutrophil-to-lympocyte ratio，NLR）也参与糖尿病、心血管等慢性代谢性疾病的发生发展［5］。NLR水平上升意味着预后不良，揭示NLR 可能有望成为评估炎症反应的新指标［6］。除此之外，相比C 反应蛋白等炎症指标的检测，NLR 检测费用低、操作方便，计算公式简单，且临床意义高，已成为国内外相关研究热点之一。年龄越高MS 的患病率越高。因此，本研究针对老年MS 患者这一特殊人群探讨NLR 与MS 及其组分的关系。

1 资料与方法

1.1 一般资料

选取2020年1月至2021年12月于淮南朝阳医院老年医学科治疗的老年MS 患者97 例作为MS 组，另选取健康体检者90 名作为对照组。另外根据不同NLR 水平四分位数分为4 组，Q1 组（≤1.40）47 例、Q2 组（1.41～1.73）47 例、Q3 组（1.74～2.40）47 例、Q4 组（≥2.41）46 例。排除标准：①合并感染、脾脏功能异常、甲状腺疾病、重大肝肾疾病、恶性肿瘤、自身免疫性疾病；②患有认知功能障碍、精神类疾病；③近一个月内进行激素代替治疗、皮质类固醇类或调脂类等药物治疗者；④已行子宫切除术；⑤基线资料不完整者。本研究经淮南朝阳医院伦理委员会审核批准，所有患者或家属均签署知情同意书。

1.2 诊断标准

根据2005年国际糖尿病联盟（International Diabetes Federation，IDF）［7］对MS 的相关诊断标准判定MS，其中包括必要条件：中心性肥胖（腰围：男性≥90 cm，女性≥80 cm），合并下列2 项或以上：①甘油三酯（triglyceride，TG）≥1.7 mmol/L，或已进行其他治疗；②高密度脂蛋白胆固醇（high-density lipoproteincholesterol，HDL-C）：男性＜1.03 mmol/L，女性＜1.29 mmol/L，或已进行其他治疗；③血压：收缩压（Systolic Blood Pressure，SBP）≥130 mmHg 或舒张压（diastolic Blood Pressure，DBP）≥85 mmHg，或确诊为高血压并进行相应降压治疗；④空腹血糖（fasting plasma glucose，FPG）≥5.6 mmol/L，或确诊为2型糖尿病。

1.3 观察指标

采集所有患者10 mL 空腹静脉血，离心15 min（4 000 r/min，离心半径=7.5 cm），取血清待检。检测以下项目：糖化血红蛋白（Glycosylated hemoglobin，HAb1c）用高效液相色谱法测定。FPG、总胆固醇（total cholesterol，TC）、TG、高密度脂蛋白胆固醇（high-density lipoproteincholesterol，HDL-C）、低密度脂蛋白胆固醇（low-density lipoprotein cholesterol，LDL-C）用全自动生化分析仪测定。血常规用血细胞仪检测，并计算NLR 水平，NLR 计算公式：NLR=中性粒细胞计数（absolute neutrophil count，NEU）/淋巴细胞计数（Total lymphocyte count，LYM）。估算的肾小球滤过率（epidermal growth factor receptore，eGFR）计算公式：采用美国慢性肾脏病流行病学协作组（chronic kidney disease epidemiology collaboration，CKD-EPI）［8］提出的公式进行计算。

1.4 统计学方法

采用SPSS 22.0 软件进行数据处理，计数资料以n（%）表示，采用χ2检验；计量资料以（）表示，多组间采用单因素方差分析，进一步比较采用LSD-t 检验。采用多因素Logistic 回归分析、Pearson 相关性分析，以限制性立方样条法，选取不同以NLR 水平的四分位数P5、P25、P75、P95为节点，以P5作为参考，绘制NLR 与MS 风险的限制性立方样条曲线，绘制ROC 曲线评估NLR 对老年MS 患者的预测价值。P＜0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组基线资料比较

MS 组年龄、体质量指数、高血压、SBP、DBP、高血糖、FPG、HAb1c、腰围、TC、TG、LDL-C、NLR、MS 组分个数均高于对照组，HDL-C、eGFR水平均低于对照组，差异有统计学意义（P＜0.05）。见表1。

表1 两组基线资料比较［（±s），n（%）］Table 1 Comparison of baseline data between the two groups［（±s），n（%）］

表1 两组基线资料比较［（±s），n（%）］Table 1 Comparison of baseline data between the two groups［（±s），n（%）］

项目年龄（岁）性别男女体质量指数（kg/m2）高血压（例数）SBP（mmHg）DBP（mmHg）高血糖（例数）FPG（mmol/L）HAb1c（%）腰围（cm）TC（mmol/L）TG（mmol/L）HDL-C（mmol/L）LDL-C（mmol/L）eGFR［mL/（min·1.73 m2）］NLR MS 组分（个）MS 组（n=97）74.59±10.25 34（35.05）63（64.95）23.16±2.02 63（64.94）141.03±13.74 77.26±7.69 23（23.71）6.51±2.38 5.93±0.63 83.20±6.14 5.26±0.75 1.25±0.48 1.64±0.39 3.27±0.71 69.82±9.74 2.39±0.86 3.46±0.71对照组（n=90）70.40±9.53 50（55.56）40（44.44）21.43±2.18 26（28.88）135.08±15.20 74.10±8.54 10（11.11）5.59±1.97 5.48±0.51 80.63±5.77 5.02±0.87 0.87±0.35 1.87±0.48 3.02±0.63 72.95±10.25 1.68±0.53 1.50±0.62 t/χ2值2.888 7.932 5.632 24.337 2.811 2.662 5.100 2.867 5.343 2.943 2.024 6.145 3.607 2.539 2.141 6.734 20.041 P 值0.004 0.005＜0.001＜0.001 0.005 0.008 0.023 0.004＜0.001 0.003 0.044＜0.001＜0.001 0.011 0.033＜0.001＜0.001

2.2 不同NLR 水平基线资料比较

不同MS 亚组年龄、MS 发病率、体质量指数、高血压、高血糖、HAb1c、腰围、TC、TG、eGFR、NLR 及MS 组分差异均有统计学意义（P＜0.05）。Q4 组体质量指数、高血压、高血糖、腰围、TG、NLR 及MS 组分明显高于Q1 组、Q2 组、Q3 组（P＜0.05）。见表2。

表2 不同NLR 水平基线资料比较［（±s），n（%）］Table 2 Comparison of baseline data of different NLR levels［（±s），n（%）］

表2 不同NLR 水平基线资料比较［（±s），n（%）］Table 2 Comparison of baseline data of different NLR levels［（±s），n（%）］

注：与Q1 组相比，aP＜0.05；与Q2 组相比，bP＜0.05；与Q3 组相比，cP＜0.05。

项目年龄（岁）性别男女MS（例数）体质量指数（kg/m2）高血压（例数）SBP（mmHg）DBP（mmHg）高血糖（例数）FPG（mmol/L）HAb1c（%）腰围（cm）TC（mmol/L）TG（mmol/L）HDL-C（mmol/L）LDL-C（mmol/L）eGFR［mL/（min·1.73m2）］NLR MS 组分（个）Q1 组（n=47）74.28±7.13 21（44.68）26（55.32）16（34.04）21.36±2.10 13（27.65）138.62±15.23 77.25±6.50 3（6.38）5.82±0.71 5.63±0.39 77.80±7.29 5.02±0.32 0.96±0.40 1.76±0.42 3.15±0.63 67.49±13.94 1.69±0.66 2.30±0.59 Q2 组（n=47）71.48±8.25 22（46.81）25（53.19）22（46.80）22.47±2.25a 19（40.42）136.25±16.58 76.89±7.15 5（10.63）5.99±0.84 5.72±0.41 79.76±8.16 5.14±0.43 1.02±0.38 1.78±0.39 3.22±0.70 71.13±9.58 1.82±0.59 2.45±0.39 Q3 组（n=47）72.63±6.89 19（40.43）28（59.57）25（53.19）22.63±2.38a 24（51.06）a 135.48±16.22 76.37±8.79 7（14.89）6.01±0.75 5.76±0.34 80.59±7.76 5.20±0.66 1.03±0.41 1.81±0.39 3.34±0.68 72.03±9.15 2.05±0.70 2.57±0.54 Q4 组（n=46）69.53±7.43a 22（47.83）24（52.17）34（73.91）ab 23.79±2.46abc 33（71.73）abc 137.88±15.43 77.53±9.13 16（34.78）abc 6.05±1.12 5.86±0.43a 84.75±6.39abc 5.32±0.58a 1.22±0.50abc 1.73±0.41 3.26±0.84 73.68±7.70a 2.38±0.53abc 2.94±0.71abc t/χ2值3.348 0.610 15.452 8.683 19.435 0.388 0.184 15.851 0.639 2.727 7.188 2.744 3.260 0.325 0.577 2.973 10.914 10.724 P 值0.020 0.894＜0.001＜0.001＜0.001 0.762 0.907＜0.001 0.591 0.045＜0.001 0.045 0.023 0.807 0.631 0.033＜0.001＜0.001

2.3 NLR 与MS 及其组分的关系

Logistic 回归分析结果显示，校正年龄、TC、LDL-C 后，NLR 与中心性肥胖、高血压呈正相关（P＜0.05）。见表3。

表3 NLR 与MS 及其组分的关系Table 3 Relationship between NLR and MS and its components

2.4 ROC 曲线分析

NLR 预测老年MS 风险的敏感度为0.454，特异性为0.725，曲线下面积为0.593（95%CI：0.541～0.624，P＜0.05），截断值2.16。见图1。

图1 ROC 曲线分析Figure 2 ROC Curve Analysis

3 讨论

MS 的发病率受年龄影响，年龄越高其发生几率越高。一项纳入226 653 名研究对象的荟萃分析表明［9］，年龄超过60 岁的人群患MS 的几率为32.4%，远超年龄＜60 岁人群。主要是年龄＞60 岁的人群，胰岛素抵抗、中心性肥胖、高血糖、高血脂等的发病风险增加，而上述异常表现是MS 的普遍组分，也是判定MS 的必要条件。

近年来，有研究发现MS 的发生发展有大量炎性介质参与［10］。由营养或能量过剩造成代谢功能紊乱诱导的代谢性炎症，是一种慢性、轻微的炎性表现。与典型“红、肿、热、痛”的炎性反应不同的是，代谢性炎症是因代谢性因素所致的炎症反应，长时间保持在低度，又被称为“冷炎症”［11］。长时间的营养或能量过剩，使TG 大量沉积，增大脂肪细胞体积。而脂肪细胞可生成单核细胞趋化蛋白1、肿瘤坏死因子α 等炎症介质［12］。另外，脂肪细胞体积较大易造成脂肪组织供氧不足，缺氧状态下引起的氧化应激可进一步使脂肪细胞发生损伤，甚至凋亡，刺激脂肪组织中的巨噬细胞分泌炎性因子。在体质指数较高患者的脂肪组织中，不仅存在代谢性炎症，还伴有胰岛素抵抗的发生，代谢性炎症能够直接传递细胞因子、趋化因子以及炎性激酶，进而直接调控胰岛素信号通路，与此同时还能通过调节各种代谢途径，间接干扰胰岛素信号通路；而脂肪组织中的胰岛素抵抗也能引起代谢性炎症的发生［13］。代谢性炎症与胰岛素抵抗相互作用，造成恶性循环，继而引发更多种代谢性疾病。

作为新型炎症标志物之一，NLR 由血常规中的中性粒细胞和淋巴细胞组合而成，能反映全身炎性水平［14］。本研究结果显示，高血压、高血糖等常见代谢性疾病，本研究发现NLR 水平变化可能与MS 的发生风险有关。与陈志浩等［15］的研究结论相同。在全身炎性反应中，中性粒细胞活化引起基质金属蛋白酶、过氧化物含量分泌增高，加重炎性反应。相反，在全身炎性反应中，淋巴细胞坏死使得淋巴细胞显著下降。当机体发生炎性反应时，淋巴细胞数量不足使白细胞介素10 水平下调，降低基质金属蛋白酶以及单核细胞的分泌能力，进一步推进炎性反应的发展。本研究结果显示，NLR与老年MS 风险呈正相关，与MS 组分中心性肥胖、高血压也呈正相关，但与FPG、TG 及HDL-C 的相关性较差。随后用ROC 曲线分析提示NLR 对老年MS 有一定的预测价值。NLR 整合中性粒细胞和淋巴细胞，能更全面评估机体炎性反应情况，具备操作简便、价格适宜等优点。

综上所述，NLR 有助于成为预测老年MS 的新指标之一，改善此类患者预后。但MS 临床特征较为复杂，因此在制定治疗方案时应结合多项危险因素，如血压、血糖等。本研究也存在一定的局限性，例如，无法明确NLR 与老年MS 存在的因果关系，且与MS 有关的新型炎性指标也未检测。除此之外，纳入的对象为老年MS 患者，关于NLR 是否能够预测普通成年MS 患者的发生无法确定。以上仍需相关研究进行深入探讨才能明确。