腫瘤壞死因子-α、腫瘤壞死因子受體與正常白蛋白尿2型糖尿病腎病患者腎功能的相關性

吳曉光

(鄭州陽城醫院 腎內科，河南 鄭州 452470)

微量白蛋白尿是糖尿病腎病(diabetic nephropathy，DN)的早期臨床體征，隨著病情發展可出現大量白蛋白尿，引起腎小球濾過率(estimated glomerular filtration rate，eGFR)降低，最終導致終末期腎臟病(end stage renal disease，ESRD)。有研究表明，在出現白蛋白尿前，10%～30%的1型和(或)2型糖尿病患者eGFR已低于60 mL·min-1·1.73 m-2，這使得糖尿病腎病的診斷需要重新定義[1]。研究發現，患有正常白蛋白尿的糖尿病腎病(diabetic nephropathy with normal proteinuria，NA-DKD)患者主要為老年女性，其視網膜病變發生率較低[2]。此外，慢性炎癥、動脈粥樣硬化以及腎小管間質或血管損傷已被證明在NA-DKD的病理生理發展過程中起關鍵作用。但是，關于NA-DKD診斷的特征性生物標志物尚少見報道。本研究選取了血清骨保護素(osteoprotegerin，OPG)、血漿腦鈉肽(brain natriuretic peptide，BNP)、心-踝血管指數(cardio-ankle vascular index，CAVI)等心血管疾病標志物，腎小管損傷和炎癥[血清腫瘤壞死因子α(tumor necrosis factor alpha，TNF-α)、血清腫瘤壞死因子受體1(tumor necrosis factor receptor1，TNFR1)]標志物，探討其與2型糖尿病白蛋白尿患者eGFR之間的關聯。

1 資料與方法

1.1 一般資料選取2017年2月至2020年5月鄭州陽城醫院收治的314例2型糖尿病患者作為研究對象，納入研究人群的平均年齡(64.5±13.7)歲，166例(52.9%)患者為男性，eGFR中位數為72(61～85)mL·min-1·1.73 m-2。本研究經鄭州陽城醫院醫學倫理委員會批準。

1.2 選取標準(1)納入標準：符合美國糖尿病學會(American Diabetes Association，ADA)制定的糖尿病醫學診療標準。(2)排除標準：① 1型糖尿病或其他類型的糖尿病；②微量白蛋白尿；③大量白蛋白尿；④未接受眼底鏡檢查；⑤血生化資料不完整。

1.3 資料收集記錄所有患者基線資料和臨床特征。采用戴維斯分類法將糖尿病性視網膜病變分為增生前、增生或未增生。既往心血管疾病定義為冠狀動脈或外周動脈血運重建史、既往心肌梗死或中風史。患者入院時采集血清樣品，-80 ℃保存備用。采用酶聯免疫吸附測定法測量TNF-α、血清TNFR1和血清腫瘤壞死因子受體2(tumor necrosis factor receptor 2，TNFR2)和OPG。常規實驗室方法測量BNP、尿液肝型脂肪酸結合蛋白(liver-type fatty acid-binding protein，L-FABP)。非高密度脂蛋白膽固醇(non-high-density lipoprotein cholesterol，non-HDL-C)定義為總膽固醇減去HDL-C的差。采用免疫比濁法和酶法定量檢測尿白蛋白和肌酐(creatinine，Cr)，并計算尿白蛋白與肌酐的比值(ratio of urinary albumin to creatinine，ACR)。使用VaSeraVS-1500A血管篩查系統測量CAVI。

2 結果

2.1 基線資料比較根據eGFR分類的2型糖尿病研究患者的基線特征[eGFR <60(NA-DKD)比≥60(No-CKD)(mL·min-1·1.73 m-2)]。NA-DKD組年齡較大，糖尿病病史更長，既往CVD發生率更高，尿酸水平更高，且具有更低水平的DBP、HDL-C和血紅蛋白水平。此外，NA-DKD組的CAVI、BNP、OPG、TNF-α、TNFR1和TNFR2水平高于No-CKD組，差異有統計學意義(P<0.05)。見表1。

2.2 ACR、eGFR與生物標志物之間的相關性分析ACR與L-FABP(r=0.35，P<0.001)、BNP(r=0.15，P<0.01)、TNFR1(r=0.14，P<0.05)及CAVI(r=0.15，P<0.01)正相關。比較之下，eGFR與BNP(r=-0.39，P<0.001)、OPG(r=0.22，P<0.001)、TNF-α(r=0.25，P<0.001)、TNFR1(r=-0.47，P<0.001)、TNFR2(r=-0.48，P<0.001)及CAVI(r=0.32，P<0.001)呈負相關。另外，TNF-α和TNFR標志物之間呈正相關，兩個TNFR之間的相關系數為0.90(P<0.001)，存在多重共線性，并且兩個TNFR與TNF-α呈正相關(TNFR1：r=0.45，P<0.001；TNFR2：r=0.49，P<0.001)。見表2。

表2 ACR、eGFR與生物標志物之間的Pearson相關性分析(r)

2.3 腎功能降低的多元logistic風險回歸模型分析多元logistic回歸分析的結果，以是否發生腎功能降低(賦值eGF<60 mL·min-1·1.73 m-2=1，eGFR≥60 mL·min-1·1.73 m-2=0)為因變量，將年齡、性別、尿酸、DBP和血紅蛋白作為協變量加入模型中評估了生物標志物對NA-DKD風險的影響。結果顯示，除TNF-α和TNFR外其他生物標記物均無統計學意義(P>0.05)。為了進一步評估TNF-α和TNFR評估NA-DKD的獨立作用，建立了模型2和模型3，結果顯示，在患有2型糖尿病白蛋白尿的患者中升高的TNFRs而不是TNF-α與腎功能降低密切相關(P<0.05)。見表3。

表3 多因素logistic比例風險回歸模型分析

3 討論

CAVI與2型糖尿病白蛋白尿患者腎功能的關聯。動脈硬化是心血管疾病發生的重要預測因子，并且與腎功能降低和蛋白尿的發生密切相關。本研究中使用CAVI來評估動脈硬度，與臂踝脈搏波速度等指標比較CAVI受血壓影響更小，因此準確性更高。此外，CAVI也是心血管疾病的有效預測因子，CAVI水平變化可以預測冠心病患者不良心血管事件。本研究結果顯示，NA-DKD組CAVI高于非CKD組，相關性分析顯示CAVI與ACR、EGFR兩種腎功能指標相關。即使對相關臨床協變量及生物標記物進行調整后，ACR仍然與CAVI存在相關性。這些結果表明，CAVI和ACR存在相關性，即使是正常白蛋白尿患者。但是，多因素分析中未發現CAVI與腎功能降低存在顯著性。

OPG與2型糖尿病白蛋白尿患者腎功能的關聯。OPG與TNFR1和TNFR2同屬于TNFR超家族成員，并被認為是動脈粥樣硬化的標志物[3]。既往研究采用脈搏波速度或CAVI評估發現OPG與周圍血管疾病存在聯系，并與ACR和eGFR相關，因此可以作為預測DN患者CVD及終末期腎臟疾病的潛在風險因素[4]。本研究發現OPG與CVD(即CAVI和BNP)和炎癥標志物(即TNF-α和TNFRs)相關。但是多因素logistic回歸模型分析顯示，OPG無法有效區分NA-DKD和No-CKD患者(P>0.05)。

L-FABP與2型糖尿病白蛋白尿患者腎功能的關聯。既往研究發現，腎小管間質纖維化與腎功能降低而不是蛋白尿有關，此外，Ekinci等[5]發現，與患有糖尿病合并白蛋白尿的患者比較，NA-DKD患者腎小管間質纖維化和血管病變發生率更高，提示腎小管間質病變可能參與NA-DKD的發生發展。動物實驗和臨床試驗均發現，尿L-FABP水平與腎小管間質纖維化相關，其可以預測DN患者的腎功能降低和心血管事件發生風險[6-7]。基于上述研究基礎，本研究選擇L-FABP作為評估腎小管間質損傷的標志物，結果顯示，NA-DKD組和No-CKD組之間L-FABP水平差異無統計學意義，且多因素logistic回歸模型分析亦顯示，L-FABP無法有效區分NA-DKD和No-CKD患者(P>0.05)，可能與本研究納入對象腎功能損傷程度較輕有關，其腎小管間質纖維化程度較小，因此無法觀測到統計學差異。

M-TNF-α、TNFR與2型糖尿病白蛋白尿患者腎功能的關聯。慢性炎癥可能在DN的發生和發展中發揮著重要作用。腎組織中的巨噬細胞、T細胞和中性粒細胞產生促炎癥因子，進一步激活糖尿病腎內浸潤的炎癥細胞進而導致腎細胞的炎癥反應。腫瘤壞死因子α由腎細胞和巨噬細胞產生，通過幾種機制參與DN的發生和發展，包括腎小球內血流量減少、腎小球血管收縮增加和腎小球基膜通透性增加。TNFR可以預測糖尿病患者腎功能水平，并通過建立糖尿病小鼠模型證明了TNF-TNFR途徑也參與了DN的發病機制。但是，尚不清楚腫瘤壞死因子α和腫瘤壞死因子受體是否與NA-DKD患者腎功能降低有關。本研究結果表明，在對2型糖尿病白蛋白尿患者潛在的生物標志物和臨床協變量進行調整后，血清腫瘤壞死因子α和腫瘤壞死因子受體與腎功能降低有關，尚需進一步對其參與機制進行深入探討。

本研究存在一定局限性。首先，未進行腎活檢以診斷DKD，因此可能無法完全排除患有其他腎臟疾病的患者。其次，僅使用尿液中的L-FABP作為腎小管間質損傷的生物標志物，因此不能排除其他腎小管間質損傷生物標記物(如KIM-1和NGAL)的影響。最后，作為一項回顧性研究無法確定TNF-α、TNFR與腎功能之間的因果關系。

綜上所述，2型糖尿病白蛋白尿患者TNFRs水平而不是TNF-α水平與腎功能降低密切相關。