HIF-1α與VEGF聯合預測2型糖尿病發生骨質疏松的價值

張玲玲 楊書才 黃偉忠 張鮑虎

深圳市坪山區人民醫院檢驗科，廣東深圳 518118

糖尿病是一種內分泌代謝疾病，其病因尚不清楚，可能與免疫、炎癥、遺傳因素有關。2 型糖尿病（type 2 diabetes，T2DM）是最常見的一種，占90%以上[1]。隨著人們飲食習慣和生活方式的變化，加之人口老齡化、遺傳易感性等原因，近年來我國的糖尿病發病率呈逐年上升趨勢[2]。據報告，1980—2020 我國成人糖尿病發病率由0.67%快速上升到10.9%，高于全球平均值的8.8%，并呈現出明顯的年輕化趨勢，男性發病率略高于女性，經濟發達地區略高于欠發達地區，城市略高于農村[3]。另外，隨著人口的不斷老化，骨質疏松的發生率也在逐年上升，T2DM 患者更容易患上2 型糖尿病性骨質疏松。其致殘率、病死率居高不下，給患者和社會造成了很大的負擔[4]。目前，國內外對T2DM 引起的骨質疏松進行了大量的研究，并取得了豐富的成果[5]。本研究選取2019 年12 月至2021 年8 月收治的T2DM 患者125 例，旨在探討缺氧誘導因子（hypoxia inducible factor，HIF）-1α、血 管 內 皮 生 長 因 子（vascular endothelial growth factor，VEGF）聯合預測糖尿病性骨質疏松患者發生的價值，為患者早期診斷提供依據。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取2019 年12 月至2021 年8 月收治的T2DM患者125例，納入標準：①臨床資料完整；②符合《內科學》第8 版[6]中T2DM 相關診斷標準，并于深圳市坪山區人民醫院明確診斷為T2DM；③患者簽署知情同意書；④遵醫行為良好，能夠遵照醫囑將血糖控制在正常范圍。排除標準：①入組時骨密度低于正常參考范圍；②合并重要臟器器質性病變；③合并精神類疾病或其他原因無法配合完成研究；④其他可能導致骨質疏松的功能性或器質性疾病。本研究經醫院醫學倫理委員會批準，對所有患者進行隨訪6 個月時，使用雙能X 線骨密度儀檢查對患者是否發生糖尿病性骨質疏松進行診斷，確診的36 例患者納入觀察組，余89 例患者納入對照組。兩組患者一般資料比較，差異無統計學意義（P＞ 0.05）。具有可比性。見表1。

表1 兩組患者一般資料比較

1.2 方法

入組時，使用酶聯免疫吸附試驗（enzyme linked immuno sorbent assay，ELISA）對 患 者HIF-1α、VEGF 水平進行檢測。HIF-1α、VEGF 試劑盒購自晶美生物工程有限公司，檢測儀器為Lab system Multiskan Ascent 酶標儀。生化指標檢測儀器為日立LABOSPECT 008AS 型全自動生化分析儀，所有檢測均嚴格按照說明書進行操作。所有患者均根據相關指南給予降糖治療，并囑患者自行配備便攜式血糖儀，日常監測血糖水平，確保血糖控制在正常范圍（空腹血糖3.9 ～6.0 mmol/L，餐后2 h 血糖＜7.8 mmol/L）。每2 周通過電話或門診隨訪，持續6 個月。第6 個月隨訪時依據《內科學》第8 版[6]中相關標準對患者是否并發糖尿病性骨質疏松進行診斷，具體為：患者于清晨抽取空腹靜脈血5 ml，離心后取血清-70℃保存待檢。檢查項目包括堿性磷酸酶（alkaline phosphatase，ALP）、骨鈣素（osteocalcin，BGP）、1 型 膠 原 交 聯 羧 基 末 端 肽（cross linked carboxy terminal peptide of type 1 collagen，CTX-1）、轉化生長因子β1（transforming growth factor β one，TGF-β1），檢測方法同樣為ELISA。

1.3 觀察指標

對所有患者進行至少6 個月隨訪，在隨訪第6 個月記錄骨代謝與骨轉化指標（血清ALP、BGP、CTX-1 和TGF-β1），在入組以及隨訪第3 個月、第6 個月檢測血清HIF-1α、VEGF 水平。

1.4 統計學處理

本研究所有數據使用SPSS 25.0 統計學軟件分析。使用Q-Q 圖驗證數據正態分布性，計數資料以[n（%）]表示，采用χ2檢驗。計量資料以均數±標準差（± s）表示，采用t檢驗。預測效能使用ROC曲線檢驗。P＜ 0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 兩組患者骨代謝與骨轉化指標比較

隨訪第6 個月時，觀察組患者ALP、BGP 水平低于對照組患者，CTX-1 和TGF-β1 水平高于對照組患者，差異有統計學意義（P＜ 0.05）。見表2。

表2 兩組患者骨代謝與骨轉化指標比較（± s）

表2 兩組患者骨代謝與骨轉化指標比較（± s）

注 ALP：堿性磷酸酶；BGP：骨鈣素；CTX-1 為1 型膠原交聯羧基末端肽；TGF-β1：轉化生長因子β1

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2.2 兩組患者HIF-1α與VEGF水平比較

入組以及隨訪第3 個月、第6 個月，觀察組患者血清HIF-1α 與VEGF 水平均高于對照組，差異有統計學意義（P＜ 0.05）。見表3。

表3 兩組患者HIF-1α與VEGF水平比較（g/L，± s）

表3 兩組患者HIF-1α與VEGF水平比較（g/L，± s）

注 HIF-1α：缺氧誘導因子；VEGF：血管內皮生長因子

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2.3 ROC預測糖尿病性骨質疏松風險價值

早期使用HIF-1α 與VEGF 水平預測T2DM患者發生糖尿病性骨質疏松的風險，HIF-1α 的診斷閾值為38.15 ng/l，曲線下面積（AUC）0.654，約登指數為0.554；VEGF 的診斷閾值為285.50 ng/l，曲線下面積（AUC） 0.668，約登指數為0.326。使用二元logistic 回歸將兩項指標權重后生成預測概率，并使用ROC分析，得到聯合檢測的曲線下面積（AUC）0.821，約登指數為0.709，高于兩項指標單獨檢測。見表4、圖1 ～2。

圖1 HIF-1α 與VEGF 水平單獨預測糖尿病性骨質疏松風險的ROC 曲線圖

圖2 HIF-1α 與VEGF 水平聯合預測糖尿病性骨質疏松風險的ROC 曲線圖

3 討論

隨著人口的不斷老化，骨質疏松的發生率也在逐年上升，T2DM 患者更容易患上糖尿病性骨質疏松；其致殘率、病死率居高不下，不僅加重了患者自身生活負擔，也消耗了大量醫療衛生資源[7]。骨質疏松是一種以骨量下降及微細結構破壞為主的全身性骨病，其主要表現為骨脆性增加，骨折發生率增高，是T2DM 患者的常見并發癥[8]。隨著糖尿病發生率的上升和人口老齡化的加劇，糖尿病性骨質疏松已成為我國不得不重視的一項公共衛生問題。既往研究認為，在遺傳環境以及糖尿病導致的紊亂內環境作用下，患者的高峰骨量會受到顯著影響，表現為持續流失，最終發展到骨質疏松[9]。

有學者研究認為，性激素的分泌下降是導致本病的重要原因，因為低激素水平會加劇患者鈣磷代謝紊亂，使骨吸收增加[10]。還有研究發現，T2DM 患者的骨骼組織存在著高糖化的狀態，而高血糖對骨骼的影響則是負面的[11]。有學者通過體外培養的成骨樣MC3T3-E1 細胞，發現在高糖環境中，其細胞的活性氧（reactive oxygen species，ROS）含量明顯升高，細胞凋亡率升高，并具有一定的劑量依賴性。另外，高血糖可引起糖基化終產物（advanced glycation and products，AGEs）的增加，AGEs 在骨質疏松的發展中起到了促進作用[12]。研究表明，在成骨細胞中產生晚期AGEs，可以通過調節葡萄糖調節蛋白78、c-JunN 端激酶等調節內質網絡的壓力，從而誘發成骨細胞的凋亡[13]。T2DM 患者因其體內糖脂代謝紊亂，導致其血脂、游離脂肪酸增加、線粒體內ROS 的產生增加。ROS 能通過活化FOXO1、FOXO3a 等基因的表達，從而對Wnt/β-catenin 信號通路的傳遞起到一定的抑制作用。

血液供應充足是維持正常骨代謝所必需的，大約10%的心臟輸出量用于骨骼的血液供應。成骨細胞和破骨細胞的前體是在骨骼組織發生血管化后形成的，后者對保持成骨細胞和破骨細胞的數量平衡具有重要意義[14]。在缺血條件下，骨組織中的氧分壓下降可導致HIF-1α 的高表達，從而調控了骨骼對缺氧的適應能力。本研究結果表明：CTX-1、BGP、TGF-β1 等骨代謝和骨轉換指標均隨骨量下降而發生明顯變化，在發生糖尿病性骨質疏松的患者中，這些指標均與未發生骨質疏松的對照組患者產生差異。隨著年齡增長，機體血液循環降低，骨骼組織呈現較低的缺氧狀態。在成骨細胞中，α 和β 亞基通過作用于靶基因如VEGF，促進VEGF 的表達，從而影響成骨細胞；同時，VEGF的高表達能直接刺激骨組織的新生血管生成，從而提高骨組織的血供。它可以促進軟骨的成骨，并在骨質疏松中與其他骨生長因子共同參與骨形成[15]。此外，HIF-1α 能促進TGF 和IGF-2 的表達，IGF-2在骨組織中的含量增加，促進骨組織的合成與增殖，促進骨基質合成，從而抑制骨外基質（estracellular matrix，ECM）的降解[16]。而HIF-1α、VEGF 等在低氧環境中也有明顯的變化，且更為敏感，因此在入組所有觀察對象均未發生糖尿病性骨質疏松時，觀察組患者的HIF-1α 和VEGF 就已高于對照組患者。進一步的ROC 曲線分析也顯示，HIF-1α和VEGF 均對2 型糖尿病患者早期預測骨質疏松的發生具有輔助價值，將兩者聯合檢測，則該價值更加顯著。但本研究樣本量較小，有待于進一步的大樣本量研究證實。

綜上所述，HIF-1α、VEGF 指標水平與T2DM患者發生糖尿病性骨質疏松有關，將兩項指標聯合檢測用于預測糖尿病性骨質疏松的發生風險具有較好的效能，能夠幫助臨床工作人員早期篩查出糖尿病性骨質疏松的高風險人群，從而進行針對性防治，提升患者預后。