HIF-1α与VEGF联合预测2型糖尿病发生骨质疏松的价值

张玲玲 杨书才 黄伟忠 张鲍虎

深圳市坪山区人民医院检验科，广东深圳 518118

糖尿病是一种内分泌代谢疾病，其病因尚不清楚，可能与免疫、炎症、遗传因素有关。2 型糖尿病（type 2 diabetes，T2DM）是最常见的一种，占90%以上[1]。随着人们饮食习惯和生活方式的变化，加之人口老龄化、遗传易感性等原因，近年来我国的糖尿病发病率呈逐年上升趋势[2]。据报告，1980—2020 我国成人糖尿病发病率由0.67%快速上升到10.9%，高于全球平均值的8.8%，并呈现出明显的年轻化趋势，男性发病率略高于女性，经济发达地区略高于欠发达地区，城市略高于农村[3]。另外，随着人口的不断老化，骨质疏松的发生率也在逐年上升，T2DM 患者更容易患上2 型糖尿病性骨质疏松。其致残率、病死率居高不下，给患者和社会造成了很大的负担[4]。目前，国内外对T2DM 引起的骨质疏松进行了大量的研究，并取得了丰富的成果[5]。本研究选取2019 年12 月至2021 年8 月收治的T2DM 患者125 例，旨在探讨缺氧诱导因子（hypoxia inducible factor，HIF）-1α、血 管 内 皮 生 长 因 子（vascular endothelial growth factor，VEGF）联合预测糖尿病性骨质疏松患者发生的价值，为患者早期诊断提供依据。

1 资料与方法

1.1 一般资料

选取2019 年12 月至2021 年8 月收治的T2DM患者125例，纳入标准：①临床资料完整；②符合《内科学》第8 版[6]中T2DM 相关诊断标准，并于深圳市坪山区人民医院明确诊断为T2DM；③患者签署知情同意书；④遵医行为良好，能够遵照医嘱将血糖控制在正常范围。排除标准：①入组时骨密度低于正常参考范围；②合并重要脏器器质性病变；③合并精神类疾病或其他原因无法配合完成研究；④其他可能导致骨质疏松的功能性或器质性疾病。本研究经医院医学伦理委员会批准，对所有患者进行随访6 个月时，使用双能X 线骨密度仪检查对患者是否发生糖尿病性骨质疏松进行诊断，确诊的36 例患者纳入观察组，余89 例患者纳入对照组。两组患者一般资料比较，差异无统计学意义（P＞ 0.05）。具有可比性。见表1。

表1 两组患者一般资料比较

1.2 方法

入组时，使用酶联免疫吸附试验（enzyme linked immuno sorbent assay，ELISA）对 患 者HIF-1α、VEGF 水平进行检测。HIF-1α、VEGF 试剂盒购自晶美生物工程有限公司，检测仪器为Lab system Multiskan Ascent 酶标仪。生化指标检测仪器为日立LABOSPECT 008AS 型全自动生化分析仪，所有检测均严格按照说明书进行操作。所有患者均根据相关指南给予降糖治疗，并嘱患者自行配备便携式血糖仪，日常监测血糖水平，确保血糖控制在正常范围（空腹血糖3.9 ～6.0 mmol/L，餐后2 h 血糖＜7.8 mmol/L）。每2 周通过电话或门诊随访，持续6 个月。第6 个月随访时依据《内科学》第8 版[6]中相关标准对患者是否并发糖尿病性骨质疏松进行诊断，具体为：患者于清晨抽取空腹静脉血5 ml，离心后取血清-70℃保存待检。检查项目包括碱性磷酸酶（alkaline phosphatase，ALP）、骨钙素（osteocalcin，BGP）、1 型 胶 原 交 联 羧 基 末 端 肽（cross linked carboxy terminal peptide of type 1 collagen，CTX-1）、转化生长因子β1（transforming growth factor β one，TGF-β1），检测方法同样为ELISA。

1.3 观察指标

对所有患者进行至少6 个月随访，在随访第6 个月记录骨代谢与骨转化指标（血清ALP、BGP、CTX-1 和TGF-β1），在入组以及随访第3 个月、第6 个月检测血清HIF-1α、VEGF 水平。

1.4 统计学处理

本研究所有数据使用SPSS 25.0 统计学软件分析。使用Q-Q 图验证数据正态分布性，计数资料以[n（%）]表示，采用χ2检验。计量资料以均数±标准差（± s）表示，采用t检验。预测效能使用ROC曲线检验。P＜ 0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组患者骨代谢与骨转化指标比较

随访第6 个月时，观察组患者ALP、BGP 水平低于对照组患者，CTX-1 和TGF-β1 水平高于对照组患者，差异有统计学意义（P＜ 0.05）。见表2。

表2 两组患者骨代谢与骨转化指标比较（± s）

表2 两组患者骨代谢与骨转化指标比较（± s）

注 ALP：碱性磷酸酶；BGP：骨钙素；CTX-1 为1 型胶原交联羧基末端肽；TGF-β1：转化生长因子β1

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2.2 两组患者HIF-1α与VEGF水平比较

入组以及随访第3 个月、第6 个月，观察组患者血清HIF-1α 与VEGF 水平均高于对照组，差异有统计学意义（P＜ 0.05）。见表3。

表3 两组患者HIF-1α与VEGF水平比较（g/L，± s）

表3 两组患者HIF-1α与VEGF水平比较（g/L，± s）

注 HIF-1α：缺氧诱导因子；VEGF：血管内皮生长因子

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2.3 ROC预测糖尿病性骨质疏松风险价值

早期使用HIF-1α 与VEGF 水平预测T2DM患者发生糖尿病性骨质疏松的风险，HIF-1α 的诊断阈值为38.15 ng/l，曲线下面积（AUC）0.654，约登指数为0.554；VEGF 的诊断阈值为285.50 ng/l，曲线下面积（AUC） 0.668，约登指数为0.326。使用二元logistic 回归将两项指标权重后生成预测概率，并使用ROC分析，得到联合检测的曲线下面积（AUC）0.821，约登指数为0.709，高于两项指标单独检测。见表4、图1 ～2。

图1 HIF-1α 与VEGF 水平单独预测糖尿病性骨质疏松风险的ROC 曲线图

图2 HIF-1α 与VEGF 水平联合预测糖尿病性骨质疏松风险的ROC 曲线图

3 讨论

随着人口的不断老化，骨质疏松的发生率也在逐年上升，T2DM 患者更容易患上糖尿病性骨质疏松；其致残率、病死率居高不下，不仅加重了患者自身生活负担，也消耗了大量医疗卫生资源[7]。骨质疏松是一种以骨量下降及微细结构破坏为主的全身性骨病，其主要表现为骨脆性增加，骨折发生率增高，是T2DM 患者的常见并发症[8]。随着糖尿病发生率的上升和人口老龄化的加剧，糖尿病性骨质疏松已成为我国不得不重视的一项公共卫生问题。既往研究认为，在遗传环境以及糖尿病导致的紊乱内环境作用下，患者的高峰骨量会受到显著影响，表现为持续流失，最终发展到骨质疏松[9]。

有学者研究认为，性激素的分泌下降是导致本病的重要原因，因为低激素水平会加剧患者钙磷代谢紊乱，使骨吸收增加[10]。还有研究发现，T2DM 患者的骨骼组织存在着高糖化的状态，而高血糖对骨骼的影响则是负面的[11]。有学者通过体外培养的成骨样MC3T3-E1 细胞，发现在高糖环境中，其细胞的活性氧（reactive oxygen species，ROS）含量明显升高，细胞凋亡率升高，并具有一定的剂量依赖性。另外，高血糖可引起糖基化终产物（advanced glycation and products，AGEs）的增加，AGEs 在骨质疏松的发展中起到了促进作用[12]。研究表明，在成骨细胞中产生晚期AGEs，可以通过调节葡萄糖调节蛋白78、c-JunN 端激酶等调节内质网络的压力，从而诱发成骨细胞的凋亡[13]。T2DM 患者因其体内糖脂代谢紊乱，导致其血脂、游离脂肪酸增加、线粒体内ROS 的产生增加。ROS 能通过活化FOXO1、FOXO3a 等基因的表达，从而对Wnt/β-catenin 信号通路的传递起到一定的抑制作用。

血液供应充足是维持正常骨代谢所必需的，大约10%的心脏输出量用于骨骼的血液供应。成骨细胞和破骨细胞的前体是在骨骼组织发生血管化后形成的，后者对保持成骨细胞和破骨细胞的数量平衡具有重要意义[14]。在缺血条件下，骨组织中的氧分压下降可导致HIF-1α 的高表达，从而调控了骨骼对缺氧的适应能力。本研究结果表明：CTX-1、BGP、TGF-β1 等骨代谢和骨转换指标均随骨量下降而发生明显变化，在发生糖尿病性骨质疏松的患者中，这些指标均与未发生骨质疏松的对照组患者产生差异。随着年龄增长，机体血液循环降低，骨骼组织呈现较低的缺氧状态。在成骨细胞中，α 和β 亚基通过作用于靶基因如VEGF，促进VEGF 的表达，从而影响成骨细胞；同时，VEGF的高表达能直接刺激骨组织的新生血管生成，从而提高骨组织的血供。它可以促进软骨的成骨，并在骨质疏松中与其他骨生长因子共同参与骨形成[15]。此外，HIF-1α 能促进TGF 和IGF-2 的表达，IGF-2在骨组织中的含量增加，促进骨组织的合成与增殖，促进骨基质合成，从而抑制骨外基质（estracellular matrix，ECM）的降解[16]。而HIF-1α、VEGF 等在低氧环境中也有明显的变化，且更为敏感，因此在入组所有观察对象均未发生糖尿病性骨质疏松时，观察组患者的HIF-1α 和VEGF 就已高于对照组患者。进一步的ROC 曲线分析也显示，HIF-1α和VEGF 均对2 型糖尿病患者早期预测骨质疏松的发生具有辅助价值，将两者联合检测，则该价值更加显著。但本研究样本量较小，有待于进一步的大样本量研究证实。

综上所述，HIF-1α、VEGF 指标水平与T2DM患者发生糖尿病性骨质疏松有关，将两项指标联合检测用于预测糖尿病性骨质疏松的发生风险具有较好的效能，能够帮助临床工作人员早期筛查出糖尿病性骨质疏松的高风险人群，从而进行针对性防治，提升患者预后。