中性粒細胞與淋巴細胞比值和紅細胞分布寬度作為衰弱潛在生物標志物的范圍綜述

茍登群，張鷺，徐元鋰，蔣明嬌，吳和梅，陶明*

衰弱是一種老年人生理儲備力下降導致的抗應激能力減退、機體易損性增加及疾病易感性增高的非特異性狀態［1］。在50歲以上的人群中，衰弱的患病率約為12%［2］，且衰弱會導致眾多不良結局如殘疾［3］、共?。?］和死亡［5］的發生，已成為重大公共衛生問題。目前衰弱的發病機制尚不明確，但慢性炎癥被廣泛認為是其潛在發病機制之一。中性粒細胞與淋巴細胞比值（neutrophil-to-lymphocyte ratio，NLR）是一種包含兩種白細胞亞型的新型炎性標志物，反映了中性粒細胞與淋巴細胞之間的平衡［6］。紅細胞分布寬度（red blood cell distribution width，RDW）是反映血液中紅細胞異質性的參數［7］。NLR、RDW作為容易檢測和低成本的新型炎性標志物，已被眾多研究證實其與衰弱存在一定聯系，但潛在機制有待系統性探究［8-10］。同時，有研究表明，在衰弱評估工具中納入生物標志物可以提高其預測能力［11］，所以，對衰弱生物標志物的研究顯得尤為重要。因此，本研究依據DAUDT等［12］的范圍綜述框架，對NLR、RDW作為衰弱潛在生物標志物的相關文獻進行匯總分析，為闡明衰弱發病機制、開發或完善衰弱評估工具提供參考。

1 資料與方法

1.1 檢索策略 計算機檢索PubMed、Embase、Cochrane Library、Web of Science、中國知網、萬方數據知識服務平臺、維普網和中國生物醫學文獻服務系統（SinoMed）共8個數據庫，檢索時限為建庫至2022-03-01。英文數據庫以PubMed為例，采用自由詞和主題詞相結合進行檢索：（“red blood cell distribution width”［Title/Abstract］ OR “RDW”［Title/Abstract］OR “neutrophil-to-lymphocyte ratio”［Title/Abstract］OR “NLR”［Title/Abstract］） AND （“Frailty”［MeSH Terms］ OR “Frailty”［Title/Abstract］ OR“frail*”［Title/Abstract］）；中文數據庫以中國知網為例，檢索式為：（SU=‘紅細胞分布寬度’、‘RDW’+‘中性粒細胞/淋巴細胞比值’+‘中性粒細胞與淋巴細胞比值’+‘NLR’） AND （SU=‘衰弱’）。同時對相關文章參考文獻進行手工檢索。

1.2 文獻納入與排除標準 納入標準：（1）文章探討NLR或RDW與衰弱的關系；（2）原始研究；（3）中英文文獻。排除標準：（1）與研究主題不符；（2）研究對象為動物；（3）文獻質量評價為低質量文獻；（4）重復發表、會議論文、無法獲取全文的文獻。

1.3 文獻篩選 將檢索到的文獻導入NoteExpress V3.5中去重，由2名經培訓的研究人員根據納入與排除標準通過閱讀文題和摘要獨立進行初篩，再閱讀全文進行二次篩選。篩選過程中如遇分歧，與第3名研究者討論解決，最終確定符合標準的文獻。

1.4 文獻質量評價 隊列研究和病例對照研究的質量評價采用紐卡斯爾-渥太華量表（Newcastle-Ottawa Scale，NOS）［13］，NOS包括研究人群選擇、組間可比性、暴露因素3個部分，滿分為9分，0～3分、4～6分、7～9分分別對應文獻質量低、中、高。橫斷面研究則采用美國衛生保健質量和研究機構（Agency for Healthcare Research and Quality，AHRQ）橫斷面研究評價標準［14］，其包含11個條目，共計11分，0～3分、4～7分、8～11分分別對應文獻質量低、中、高［15］。文獻質量評價由2名研究人員獨立完成，有爭議時經雙方協商或由第三方裁決。

1.5 數據提取與分析 由2名研究者對納入文獻獨立進行數據提取，遇分歧時與第3名研究者討論。主要內容包括：（1）文獻的基本信息，即第一作者、發表時間、國家或地區；（2）樣本信息、研究方法、評估工具、研究結果等。

2 結果

2.1 文獻篩選結果 初步檢索獲得文獻172篇，剔除重復文獻，閱讀文題、摘要和全文后最終納入文獻14篇［8-10，16-26］。文獻篩選流程見圖 1。

圖1 文獻篩選流程圖Figure 1 Literature screening flowchart

2.2 納入文獻基本特征及質量評價 共納入14篇文獻，發表時間為2002—2022年，發表國家為中國（n=7）、美國（n=5）、土耳其（n=1）、羅馬尼亞（n=1），其中橫斷面研究5篇、縱向研究4篇、隊列研究1篇、病例對照研究4篇。14篇文獻方法學質量評價得分均≥4分，納入文獻質量較高。納入文獻的基本特征及方法學質量評價，見表1、表2。

表1 研究基本特征及NLR與衰弱的關系Table 1 Basic characteristics of studies on the relationship between neutrophil-to-lymphocyte ratio and frailty

2.3 NLR、RDW與衰弱的關系

2.3.1 衰弱評估工具的使用 納入的14篇文獻［8-10，16-26］中，衰弱評估工具使用最多的是衰弱表型，共有7項研究［9，16，21，23-26］。其余研究工具為蒂爾堡衰弱指標［10］、修訂版衰弱表型［17］、修訂版衰弱指數［18］、埃德蒙頓衰弱量表［19］、38項衰弱指數［20］、36項衰弱指數（卡羅來納衰弱指數）［22］、修訂版骨質疏松性骨折研究指數［8］。

2.3.2 NLR與衰弱的關系 共9項研究［9-10，16-22］探討了 NLR 與衰弱的關系，7 項研究［9-10，16-18，20，22］表明NLR與衰弱的發生風險及嚴重程度呈正相關，是衰弱發生的獨立危險因素，并能預測衰弱的進展。但1項針對社區老年人的前瞻性縱向研究顯示，基線NLR雖能預測2年后衰弱的惡化，與基線衰弱卻無相關性［16］。BILGIN等［19］關于2型糖尿病患者的研究也指出NLR與衰弱無相關性。而BODOLEA等［21］關于老年心血管疾?。–VD）患者的研究表明，NLR與衰弱發生風險雖呈正相關，但多因素分析無統計學意義,見表1。

2.3.3 RDW 與衰弱的關系 共 7 項研究［8-9，21，23-26］分析RDW與衰弱之間的關聯，其中5項研究［8-9，23-25］顯示RDW與衰弱的發生風險及嚴重程度呈正相關，是衰弱發生的獨立危險因素，并能預測衰弱的進展。且在進行性別差異的比較時，LI等［23］研究表明在同一水平RDW中，女性衰弱發生風險高于男性。但有學者［21，26］發現RDW與社區老年人的衰弱無相關性，與老年CVD患者的衰弱發生風險雖呈正相關，多因素分析卻無統計學意義，見表2。

表2 研究基本特征及RDW與衰弱的關系Table 2 Basic characteristics of studies on the relationship between red cell distribution width and frailty

3 討論

3.1 研究結果差異性分析 LENG等［26］在討論社區老年人RDW與衰弱的關系時僅回顧性分析了30例樣本。同樣，BILGIN等［19］的病例對照研究也只納入了108例研究對象。而BODOLEA等［21］在對老年CVD患者數據收集時，缺失了抗血小板藥物使用的相關數據。由于以上研究多是回顧性的小樣本研究，或在統計分析時未調整協變量的干擾從而導致了結果的偏倚。

3.2 NLR作為衰弱生物標志物的潛在機制分析 關于NLR與衰弱相關的潛在機制尚不明確。但人群分析性［10，18］和描述性［9，16-17，20，22］研究在此取得了一定進展。多系統調節及功能失調是二者相聯系的重要途徑，主要表現在以年齡相關的免疫系統改變介導的慢性炎性反應。隨著年齡的增長，由中性粒細胞、單核/巨噬細胞等不同細胞類型組成的先天性免疫系統在持續抗原刺激下使自由基與促炎細胞因子產生增加；由淋巴細胞構成的獲得性免疫系統因T、B淋巴細胞表型及功能的改變而導致細胞、體液免疫功能下降［27-28］。這種先天性與獲得性的免疫反應改變，創造了一種表現為促炎細胞因子增加與抗炎細胞因子減少的慢性炎癥狀態［27］。而眾多證據表明慢性炎性反應是導致衰弱的關鍵機制［29-32］。相關研究顯示，促炎細胞因子如白介素1α（IL-1α）、白介素6（IL-6）和腫瘤壞死因子α（TNF-α）可以抑制胰島素樣生長因子1（IGF-1）介導的合成代謝，IGF-1在肌肉再生和維持肌肉完整性及蛋白質合成方面發揮著重要作用，該因子的減少會導致肌肉力量受損、蛋白質合成下降，進而引發衰弱［33-35］。NLR是先天性免疫系統和獲得性免疫系統之間的平衡表現，中性粒細胞增多表明促炎免疫途徑的激活，淋巴細胞減少反映細胞、體液免疫的抑制［36-37］。因此，NLR可能間接反映了免疫系統改變介導的慢性炎癥對衰弱發生發展的影響。

3.3 RDW作為衰弱生物標志物的潛在機制分析 現有研究顯示，RDW與衰弱聯系的紐帶可能是炎癥［8-9，21，23-25］及氧化應激［8，21］。炎性反應產生的促炎細胞因子TNF-α、白介素1（IL-1）、IL-6會影響紅細胞膜的正常形態與功能、紅細胞的成熟發育及其壽命進而導致循環紅細胞體積異質性增加。具體機制如下：首先，TNF-α會通過提高鞘磷脂酶的活性，驅使紅細胞膜的鞘磷脂分解，從而導致紅細胞外膜和細胞骨架的改變，影響紅細胞功能和壽命并使得細胞體積發生改變［38-40］。其次，促紅細胞生成素在紅細胞成熟過程中起重要作用，而IL-1、TNF-α會抑制促紅細胞生成素的合成或活性［41］，下調促紅細胞生成素受體的表達［42］，導致體積更大的、未成熟的網織紅細胞進入循環引發RDW的改變［42-43］。最后，Fe2+在膜鐵轉運蛋白1（FPN1）的作用下釋放入血參與血紅蛋白的合成［44］。而鐵調素可與FPN1結合，引起鐵內化，抑制組織巨噬細胞釋放鐵，鐵調素產生受到血清鐵水平的影響，從而間接調節鐵穩態。但在炎癥狀態時，IL-6可通過激活IL-6R-JAK2-STAT3通路上鐵調素的表達，進而阻斷Fe2+入血，導致血紅蛋白合成減少，使循環中出現體積較小的未成熟紅細胞進而增加RDW［39，45］。氧化應激是一種以氧化劑和抗氧化防御之間平衡受損為特征的狀態［41］，其能增加細胞內鈣水平，促進蛋白酶體激活，加速肌肉分解，降低肌肉功能和力量，并通過產生氧化的細胞成分觸發炎性反應導致衰弱的發生［46］。而BODOLEA等［21］與SALVAGNO等［41］的研究顯示，氧化應激對紅細胞穩態和存活有重要影響，其可能通過增加紅細胞周轉，促使RDW的改變。因此，有理由相信RDW與衰弱存在共同的病理生理路徑——炎癥和氧化應激，且RDW映射了衰弱的發生發展。

3.4 目前研究尚存在的不足 （1）研究設計：大多數為小樣本的橫斷面或回顧性研究，僅5項［16-18，20，25］大樣本前瞻性研究，也均是基于其他大型研究數據的二次分析；同時，只分析一個時間點NLR、RDW與衰弱的關系，未捕獲隨時間變化其與衰弱的關聯。（2）數據分析：由于生理差異，RDW、NLR和衰弱患病率在不同年齡、性別均不一致，但相關研究在進行數據分析時并未考慮年齡、性別分層；其次，尚無研究關注NLR、RDW預測衰弱的最佳截斷值。

4 小結

在不同人群中，NLR、RDW與衰弱的發生風險及嚴重程度呈正相關，是衰弱發生的獨立危險因素，并能預測衰弱的進展。這些發現為炎癥作為衰弱發生機制提供了額外的證據，并為NLR、RDW在衰弱發病機制中的潛在作用提供見解。同時，也為今后開發或完善衰弱評估工具時納入生物標志物提供了新的科學依據。但關于二者對于不同年齡、性別人群的衰弱最佳預測值還需未來進一步探究。

作者貢獻：茍登群、陶明進行文章的構思與設計，結果的分析與解釋；張鷺、蔣明嬌、吳和梅進行文獻收集和數據收集；茍登群進行數據整理，撰寫論文；徐元鋰、陶明進行論文的修訂；陶明負責文章的質量控制及審校；茍登群、陶明對文章整體負責，監督管理。所有作者確認了論文終稿。

本文無利益沖突。