血清B 型鈉尿肽聯合Copeptin 在慢性心力衰竭患者預后評價中的價值

謝婷婷 黃家蓮 付佳 鐘瑤 由天輝

廣東藥科大學護理學院（廣州510000）；廣東藥科大學附屬第一醫院（廣州510080）

心力衰竭（heart failure，HF）是一種復雜的臨床病理生理狀態，涉及多個不同的過程［1］。HF 患者預后較差，且病死率及再入院率較高，因此早期診斷及準確對HF 患者進行危險分層，對易發生不良終點事件的高風險HF 人群進行早期識別，對臨床決策的實施具有重要意義，有利于HF 病情的延緩，從而改善HF 患者的結局以及降低患者再住院率。目前主要通過患者的既往史、現病史、臨床癥狀和B 型鈉尿肽（BNP）等對HF 進行診斷、治療及預后預測［2］。近年來多項HF 診斷和治療指南中均強調了生物標志物在HF 診斷、預后預測、危險分層中的的重要性［3］。BNP 作為HF 患者預后的“金標準”，卻有研究指出部分HF 晚期患者的BNP濃度處于正常范圍，甚至可能因為HF-PEF 及肥胖導致其假陰性值。2014年中國HE 診斷和治療指南指出多個生物標志物聯合應用可能對HF 的治療及預后預測具有重要指導意義［4］。目前，只有少量研究對聯合使用生物標志物對慢性心力衰竭（chronic heart failure，CHF）患者的預后預測進行評估。生物標志物聯合應用在HF 預后預測中能否提供優于單一生物標志物的預后信息，結果還有待確定。因此，本研究的主要目的是探究Copeptin 與BNP 兩者聯合應用在CHF 患者短期預后預測中的價值。

1 對象與方法

1.1 研究對象本研究為前瞻性實驗，選取2017年6-9月于廣東藥科大學附屬第一醫院心內科確診為CHF 患者為研究對象。納入標準：（1）年齡＞18 歲；（2）LVEF＜50%；（3）符合HF Framingham診斷標準：出現勞力性呼吸困難或夜間陣發性呼吸困難、端坐呼吸、心臟擴大、肺部濕啰音、肺靜脈瘀血等癥狀，部分存在心動過速（心率在120 次/min 以上）、靜脈壓升高的患者；（4）住院期間接受規范藥物治療的患者，包括利尿劑、血管緊張素轉化酶抑制劑、洋地黃類藥、硝酸甘油或血管緊張素Ⅱ受體拮抗劑等；（5）簽署知情同意書的患者；（6）NYHA 分級：Ⅱ～Ⅲ級。排除標準：（1）肺心病、肺部感染以及肺栓塞患者；（2）在6 個月以內發生急性心肌梗死的患者；（3）被診斷患有內分泌系統疾病的患者；（4）肝腎功能異常；（5）中晚期惡性腫瘤患者；（6）有自身免疫性疾病患者；（7）妊娠。本研究經廣東藥科大學附屬第一醫院倫理委員會批準。

1.2 資料收集入院當天詳細記錄患者一般資料：年齡、身高、體質量、婚姻狀況、學歷、心率、血氧飽和度、血壓、家族史、既往史、NYHA（按照紐約心臟病學會標準對心功能進行分級為Ⅰ～Ⅳ級）。同時于第2 天清晨空腹狀態下采集患者肘靜脈血5 mL，室溫靜置30 min，4 ℃離心機（3 000 r/min）離心15 min，采用EP 管收集血漿并于-80 ℃冰箱中保存待測。采用酶聯免疫分析（ELISA）試劑盒（上海酶聯生物科技有限公司）測定患者血漿Copeptin 水平。

住院期間詳細記錄患者電解質（K+、Na+、Cl-、Mg2+、Ca2+、無機磷）、血常規（血紅蛋白、淋巴細胞數、白細胞數）、高敏C 反應蛋白、心肌酶（乳酸脫氫酶、肌酸激酶、肌酸激酶同工酶）、腎功能（尿酸、肌酐、尿素氮）、血脂（甘油三酯、低密度脂蛋白）、空腹血糖、糖化血紅蛋白、肝功能（總膽紅素）、心肌鈣蛋白、BNP 等實驗室檢查資料。

1.3 隨訪設計隨訪記錄表格，于患者出院后3個月通過電話與門診記錄對所有研究對象進行隨訪記錄，隨訪內容包括患者復查情況、用藥情況、終點事件（包括因HF 再住院或全因死亡）以及截尾值（實驗結束未發生死亡或再入院）。

1.4 統計學方法采用SPSS 19.0 軟件進行統計分析。計量數據以均數± 標準差表示，獨立樣本采用t 檢驗，單因素方差分析（One-way Anova）檢驗單因素影響的組間樣本比較，采用χ2檢驗或Fisher精確概率法進行分析，通過繪制受試者工作曲線（ROC）對各生物標志物在CHF 患者預后預測中的應用進行評價。根據ROC曲線中的約登指數確定各生物標志物的最佳邊界值，采用Kaplan-Meier 方法估計生物標志物單獨及聯合應用的生存率，對數秩檢驗比較各組間不良終點事件的發生率，通過單變量及多變量Cox 比例風險回歸分析混雜風險因素對生存率的影響，P ＜0.05為差異具有統計學意義。

2 結果

2.1 隨訪患者的人口統計學資料和臨床特征本研究共納入56 例CHF 患者，隨訪時間中位數為76（48 ～95）d，失訪9 例，剩余47 例患者均參與本次研究。其中18 例CHF 患者隨訪中發生了因心力衰竭再入院或全因死亡的不良終點事件，其余29 例患者未發生不良終點事件。本次研究根據是否發生因心力衰竭再次入院或全因死亡的不良終點事件，將研究對象分為未發生終點事件組（n =29，61.7%）和發生終點事件組（n=18，38.3%）兩組，并對其臨床資料進行統計分析。如表1 結果所示，兩組患者在BNP、淋巴細胞計數、Copeptin 水平差異存在統計學意義P＜0.05）。

2.2 ROC 曲線分析BNP 與Copeptin 對CHF 患者預后預測的價值BNP 或Copeptin 單獨用于CHF患者短期預后預測的結果如圖1 所示，BNP ROC曲線下面積為0.68（95%CI：0.50 ～0.85），Copeptin曲線下面積為0.70（95%CI：0.55 ～0.86）。當BNP與Copeptin 聯合應用時ROC 曲線下面積為0.79（95%CI：0.66 ～0.92）。

2.3 BNP 與Copeptin 預測終點事件的診斷信息通過ROC 曲線得出的“約登指數”確定BNP與Copeptin 的最佳界點值（表2）及各自濃度在最佳診斷界點時的陽性預測值、陰性預測值、特異度以及敏感度。

表1 隨訪患者的一般資料比較Tab.1 Comparison of general data of patients followed up 例（%）

圖1 BNP 與Copeptin 單獨及聯合應用對CHF 患者預后預測價值Fig.1 Prognostic value of BNP combined with Copeptin in patients with CHF

2.4 生物標志物Kaplan-Meier 生存曲線分析通過ROC 曲線的約登指數確定BNP 與Copeptin 的最佳診斷界點，并以此為危險分界層，將所有研究對象分成高危組［BNP ≥778.3 pg/mL 和（或）Copeptin ≥3.75 ng/L］和低危組［BNP ＜778.3 pg/mL和（或）Copeptin ＜3.75 ng/L］兩組并制作Kaplan-Meier 曲線。當各標志物濃度高于最佳診斷值時，生存率會出現明顯降低（BNP，P = 0.014；Copeptin，P = 0.002）（圖2A、B）。通過Kaplan-Meier曲線（圖3）進一步發現兩個生物標志物同時升高組不良終點事件發生率明顯高于單個生物標志物升高組（P=0.008）。

2.5 生物標志物Cox 回歸模型分析采用單變量Cox 比例風險生存模型對表1 中的所有變量進行分析（表3）發現，CHF 患者短期不良終點事件的預測因子包括BNP、乳酸脫氫酶、Copeptin 以及肌酸激酶同工酶。根據表3 結果，采用多變量Cox比例風險生存模型對BNP、乳酸脫氫酶、Copeptin以及肌酸激酶同工酶四項預測因子進行進一步分析（表4），分析結果顯示BNP 與Copeptin 是CHF 患者短期不良終點事件的預測因子。

3 討論

HF 是一種復雜的臨床病理生理狀態。研究發現多種生物標志物血漿濃度在HF 過程中升高，它們在CHF 患者預后中的作用也已被大量研究。生物標記為目前的醫療實踐提供了一種簡單的方法，用于疾病的診斷或預后預測。TIJSEN 等［5］提出，理想的生物標志物應該易于非侵入性收集，應該具有高度的敏感性和特異性，應該價格低廉，易于重現，并且應該有一個快速的測量系統，以幫助臨床管理。

表2 BNP 與Copeptin 最佳界點的診斷信息Tab.2 Diagnostic information of the optimal boundary point between BNP and Copeptin

圖2 BNP 與Copeptin 的Kaplan-Meier 生存曲線Fig.2 Kaplan-Meier survival curves for different risk stratification

圖3 按生物標志物升高個數繪制的Kaplan-Meier 曲線Fig.3 Kaplan-meier curve drawn according to the number of biomarker elevation

單變量以及多變量Cox 比例風險生存模型結果表明，BNP 與Copeptin 是CHF 患者短期全因死亡或因心力衰竭再入院的不良終點事件的預測因子，兩者的血漿水平與CHF 患者的短期不良事件發生率呈正相關，當CHF 患者血漿Copeptin 或BNP 濃度升高時，終點不良事件的發生率也相應增加。JIA 等［6］的研究結果表明血漿NT-pro BNP和Copeptin 濃度的增加是HF 患者發生不良終點事件的重要獨立預測因子，與本研究結果相似。

表3 單變量Cox 回歸模型Tab.3 Univariate Cox regression model

表4 多變量Cox 回歸模型Tab.4 Multivariate Cox regression model

進一步探究BNP 聯合Copeptin 應用在CHF患者短期預后預測中的價值，計算各生物標志物的ROC 曲線下面積并通過ROC 生存曲線的約登指數計算出兩種生物標志物的最佳診斷臨界值，BNP 與Copeptin 分界點為分別778.3 pg/mL 和3.75 ng/L。其次以最佳界點值為危險分界層將隨訪患者分成高危組［BNP ≥778.3 pg/mL 和（或）Copeptin ≥3.75 ng/L］和低危組［BNP ＜778.3 pg/mL和（或）Copeptin ＜3.75 ng/L］兩組，Kaplan-Meier生存曲線分析結果表明BNP ≥778.3 pg/mL 組或Copeptin ≥3.75 ng/L 組患者的不良終點事件發生率明顯高于BNP ＜778.3 pg/mL 組或Copeptin ＜3.75 ng/L 組（P ＜0.05），由此可見，血漿中BNP 或Copeptin 水平的升高都將會增加CHF 患者短期終點不良事件的發生率。WELSH 等［7］開展的一項多中心研究結果表明，2 278 例CHF 患者在28 個月隨訪期間，血漿Copeptin或Cystatin C或NT-pro BNP水平較高的一組患者發生全因死亡或因心力衰竭再入院的不良終點事件的風險高于水平較低組（P＜0.05），本次研究結果與WELSH 等［7］研究結果一致。

由此可見，BNP、Copeptin 兩者均與CHF 患者的預后密切相關，有Meta 分析的結果表明［8］血漿Copeptin 水平與HF 患者全因死亡率密切相關，且有研究顯示Copeptin 可能與NT-pro BNP 一樣，在HF 患者終點不良事件的預測中具有相同的價值。有研究［9］結果表明多生物標記物聯合應用策略有助于預測急性心力衰竭（acute heart failure，AHF）患者的預后，能夠更準確更快速對AHF 患者的早期死亡率做出預測。本研究采用ROC 生存曲線分析BNP 與Copeptin 在CHF 患者預后中單獨及聯合應用時的曲線下面積（AUC），結果表明當BNP 與Copeptin 聯合應用于CHF 患者短期預后預測的準確度明顯高于任何一個生物標志物單獨應用時。由此可見，多生物標志物聯合應用的策略可能提供優于單生物標志物時的預后信息，對臨床醫護人員的CHF 治療策略的制定具有指導意義，改善HF 患者預后、降低醫療費用、提高生存質量［10］。同時以最佳界點值為危險分界層將隨訪患者分成高危組（BNP ≥778.3 pg/mL 和Copeptin ≥3.75 ng/L）和低危組（BNP ＜778.3 pg/mL 和Copeptin ＜3.75 ng/L）兩組并制作Kaplan-Meier 曲線發現，兩個生物標志物均升高時其不良終點事件發生率明顯高于單個生物標志物升高時。JACKSON 等［11］對628例HF患者進行為期3.2年的隨訪研究發現，生物標志物升高數量與患者死亡率呈正相關，本研究結果與JACKSON等［11］的研究結果相似。此外，BEREZIN［12］的研究也得到與此相同的結論，多種生物標志物的聯合應用顯著提高了心血管事件預測的準確性，優于單一生物標志物。

BNP 是HF 預后預測的“金標準”，而近期研究則表明血清Copeptin 可能與HF 的嚴重程度相關。為進一步確認Copeptin 可能成為HF 患者危險分層的一種新的生物標志物。TENTZERIS 等［13］對172例HF 患者進行了隨訪對患者Copeptin 和肌鈣蛋白T 的水平進行測量并記錄。研究結果表明，血清Copeptin 水平升高與HF 嚴重程度相關，Copeptin和肌鈣蛋白都是預后的強預測因子。YAN等［14］的一項Meta 分析發現，血漿Copeptin濃度的升高與HF患者的全因死亡率有關，且Copeptin 水平每比正常值增加1 pmol/L，HF 患者全因死亡的風險就增加3%。此外，另有一項Meta分析［15］表明血清Copeptin升高與HF 患者的死亡風險呈正相關。IWASHITA等［16］還發現，在入院治療的39例心力衰竭患者中，早期Copeptin 水平存在很大差異。因此，將患者分為高、中、低三類。治療后高水平組Copeptin水平下降，低水平組Copeptin水平升高，中水平組無變化。這些結果清楚地表明Copeptin 可以作為一個有效的生物標志物用于HF 患者的預后和診斷。

本研究主要有幾個局限性，樣本的納入量相對較小，其次隨訪時間較短，還需要多中心采集樣本完善本實驗，提供更有力的臨床依據。盡管如此，實驗中一些變量的預測能力已在國內外研究相似的人群中得到證明。另一個局限是本研究缺乏超聲心動圖結果，這可能與生物標志物的預后預測價值相關。綜上所述，本研究發現將Copeptin和BNP 兩種生物標志物聯合應用與標志物單獨應用相比，可以更好地預測CHF 患者的短期不良終點事件的發生率。