姚 律,黃小抗,朱 瓊
(安徽醫科大學安慶醫學中心腎內科,安徽 安慶 246003)
慢性腎衰竭(Chronic renal failure,CRF)是由多種原因引起的腎功能長期、持續性損害的終末期結果,隨著人們生活習慣的改變,CRF的患病率、致死率也呈上升趨勢[1]。在各種并發癥中,心血管疾病(Cardiovascular disease,CVD)是導致CRF患者死亡的主要原因之一[2]。研究顯示,CRF患者的心血管疾病風險顯著高于普通人群,主要原因是CRF可引起多種代謝紊亂和內環境失衡,導致血管壁炎癥反應、鈣磷代謝紊亂、蛋白質能量消耗征等多種病理生理變化,進而增加CVD風險[3-4]。CRF對心血管的影響不僅局限于高血壓、糖尿病、血脂異常等傳統的心血管風險因素,還涉及氧化應激、炎癥等非傳統風險因素,CRF與CVD之間的關聯雖已十分明確,但具體影響CRF患者發生CVD的獨立危險因素仍不十分清楚,了解并且早期識別、管理這些危險因素,對于CRF患者心血管并發癥的防治至關重要[5-6]。本研究針對CRF血液透析患者,調查其心血管疾病發生情況,并對其危險因素進行了分析,以期為臨床預防和治療策略的制定提供依據,報告如下。
1.1 研究對象 選取2021年7月至2022年7月期間111例CRF患者作為研究對象,其中男61例,女50例;年齡27~86歲,平均(61.38±10.05)歲;其中33例合并糖尿病,19例有心血管病史;原發病:腎小球腎炎50例,IgA腎病17例,糖尿病腎病26例,高血壓性腎病18例;透析時間均在4周以內,每周透析2~3次,追蹤觀察12個月以上。病例納入標準:①符合CRF診斷標準[7];②在我院接受規律血液透析治療;③臨床資料、醫療記錄完整;④知情同意并自愿配合檢查和隨訪。排除標準:①確診為其他終末期疾病,如晚期惡性腫瘤者;②有原發性心腦血管、肝、肺疾病者;③未按要求接受規律血液透析、中途退出者;④中途改變治療方式者;⑤因其他非與CRF相關的原因需要長時間住院治療者。
1.2 研究方法
1.2.1 一般資料收集:統計患者性別、年齡等基本信息;測量身高、體重,計算體重指數(Body Mass Index,BMI)=體重(kg)/身高2(m2);詢問疾病史,包括CRF原發病、糖尿病史及心血管疾病史。
1.2.2 實驗室檢查:①血液檢查:采用全自動血細胞分析儀,按照差速沉降法測量血紅蛋白水平;采用全自動生化分析儀測定低密度脂蛋白膽固醇(Low density lipoprotein cholesterol,LDL-C)、甘油三酯(Triglyceride,TG)、高密度脂蛋白膽固醇(High density lipoprotein cholesterol,HDL-C)水平,計算TG/HDL-C。②生化檢查:采用化學發光免疫法測定血清磷酸鹽、甲狀旁腺激素(Parathyroid hormone,PTH)水平;采用酶聯免疫吸附法測定Klotho蛋白、白細胞介素-6(Interleukin-6,IL-6)、基質金屬蛋白酶-9(Matrix metalloproteinase-9,MMP-9)、硫酸對甲酚水平;采用全自動生化分析儀,利用酶促循環反應法測定同型半胱氨酸水平。
1.3 CVD診斷及分組[8]本研究中,心血管疾病包括心絞痛、心律失常、心肌梗死、心力衰竭,根據臨床癥狀及影像學、實驗室檢查評估。①心絞痛:胸前區疼痛或不適,常常因體力活動或情緒激動而誘發,休息或服用硝酸甘油后緩解,在心絞痛發作時心電圖顯示ST段壓低或T波改變,冠脈造影顯示冠狀動脈狹窄;②心律失常:出現心悸、暈厥、乏力、胸悶等癥狀,心電圖出現室性早搏、房顫、房撲、室顫等異常,對于間歇性出現的心律失常,采用24 h以上的Holter監測進行確認;③心肌梗死:出現持續的胸悶或不適,可放射到上肢、頸部、下顎或背部;心電圖出現新的Q波,ST段抬高或壓低;肌鈣蛋白或肌鈣蛋白I及肌酸激酶-MB亞型升高且有動態變化;④心力衰竭:出現呼吸困難、進行性水腫、疲勞和/或體重增加等典型癥狀;體格檢查或可見頸靜脈怒張、心音第三音、濃厚的心尖搏動或下肢水腫;左心室射血分數降低,或伴有心室壁運動異常;B型利鈉肽或N端B型利鈉肽前體升高。根據隨訪期間CVD發生情況將患者分為CVD組、非CVD組。

2.1 CVD發生情況 在為期12個月的隨訪中,111例CRF維持性血液透析患者中有54例出現了CVD,發生率為48.65%。心絞痛21例,其中7例患者在心絞痛發作后進行了冠狀動脈造影,顯示有明顯的冠狀動脈狹窄,5例患者同時出現了心律失常,其中3例為房顫,2例為室性早搏;心律失常16例,房顫為主要類型(10例),室性早搏、室速各3例,其中2例在隨訪期間也被診斷為心肌梗死;心肌梗死8例,其中ST段抬高型心肌梗死(STEMI)5例,非ST段抬高型心肌梗死(NSTEMI)3例,4例患者在48 h內出現心力衰竭癥狀;心力衰竭9例,NYHA心功能分級Ⅲ-Ⅳ級的患者為6例,Ⅱ級為3例。根據CVD發生情況,將患者分為CVD組(n=54)和非CVD組(n=57)。
2.2 CVD組與非CVD組一般資料比較 兩組年齡、性別、BMI、合并糖尿病情況、心血管疾病史及原發病比較差異無統計學意義(均P>0.05),見表1。

表1 CVD組與非CVD組一般資料比較
2.3 CVD組與非CVD組實驗室指標比較 CVD組血紅蛋白、Klotho蛋白水平均低于非CVD組(均P<0.05),LDL-C、TG/HDL-C、血清磷酸鹽、PTH、IL-6、MMP-9、硫酸對甲酚水平均高于非CVD組(均P<0.05),見表2。

表2 CVD組與非CVD組實驗室指標比較
2.4 CRF連續性血液透析患者發生CVD的多因素Logistics回歸分析 Logistic多因素回歸分析顯示,血紅蛋白、Klotho蛋白下降及TG/HDL-C、IL-6、硫酸對甲酚升高均為CRF連續性血液透析患者發生CVD的獨立危險因素(均P<0.05),見表3。

表3 CRF連續性血液透析患者發生CVD的多因素Logistics回歸分析
近年來,隨著生物技術的發展,越來越多的非傳統心血管風險因素如炎癥、氧化應激、內皮功能障礙、骨代謝紊亂等被證實與CVD的發生和發展密切相關[9]。對于CRF血液透析患者,其心血管風險因素更為復雜,深入了解這些因素不僅可幫助我們更好地認識CRF患者并發CVD的機制,還有助于為該群體制定更有針對性的預防和治療策略[10-11]。本研究中,111例CRF維持性血液透析患者中,近半數的患者在隨訪期間出現了CVD并發癥,這一發生率顯著高于一般人群,證實了CRF血液透析患者存在較高的CVD風險。本研究通過Logistic回歸分析揭示了CRF維持性血液透析患者發生CVD的幾個獨立相關因素:低水平的血紅蛋白、Klotho蛋白,以及高水平的TG/HDL-C、IL-6、硫酸對甲酚。
血紅蛋白作為紅細胞中的主要組成成分,主要負責將氧氣從肺部運輸到體內其他組織,近年來的研究發現了其在心血管健康方面的重要作用[12-13]。血紅蛋白水平低于正常范圍時即為貧血,CRF患者腎臟生成的紅細胞生成素減少,因此常出現貧血,貧血可加重心臟負擔,由于氧氣輸送減少,身體會通過增加心率和心輸出量來補償,久之可致左心室肥大和心力衰竭[14-15]。此外,缺氧還可導致微血管擴張和內皮功能障礙,進而增加動脈硬化風險。Klotho蛋白最早被認為是一種重要的抗衰老蛋白,在多個生理過程中發揮重要作用,近年來其在心血管領域中的作用得到了越來越多的關注[16-17]。低水平的Klotho蛋白可增加CRF血液透析患者并發CVD的風險,可能是由于其在多個生物學路徑中的核心作用:其一,Klotho蛋白是調節礦物質和血壓的關鍵分子,可通過調節礦物皮質激素,維持鈣磷平衡,從而影響動脈硬化的形成,當Klotho水平下降時,可導致動脈硬化進展,增加CVD風險;其次,Klotho可抵消氧化應激、炎癥和內皮細胞損傷,這些都是CVD的關鍵驅動因素[18-19]。
TG和HDL-C是常規心血管風險評估的關鍵指標,在心血管健康中的作用已在過去的研究中得到證實,但近年來,TG/HDL-C作為CVD風險的預測指標引起了廣泛關注[20]。TG/HDL-C是胰島素抵抗的一個非常有用的臨床標志,而胰島素抵抗是代謝綜合征及許多CVD的一個關鍵特征,研究表明,TG/HDL-C增加與更高的胰島素抵抗風險相關,而這是CVD的一個重要危險因素[21-22]。在CRF透析患者中,脂質代謝紊亂更為常見,因此TG/HDL-C在該群體中尤為重要,可作為CVD風險的重要預測指標[23]。IL-6是一種多功能細胞因子,在炎癥、免疫反應和血液形成等多個生理過程中發揮關鍵作用,隨著對炎癥CVD中作用的認識日益加深,IL-6在其中的作用也受到了更多關注。IL-6在心血管系統中的作用不是孤立的,而是與其他細胞因子和化學信使一起,共同促進炎癥反應,通常情況下,IL-6水平升高提示體內存在持續的低度炎癥狀態,這種慢性炎癥被認為是CVD的核心病理生理機制,與動脈粥樣硬化的形成和發展相關[24]。硫酸對甲酚是尿素氮的代謝產物,主要是酪氨酸等氨基酸在腸道菌群的作用下產生,CRF患者體內硫酸對甲酚無法有效排泄和清除,逐漸在體內積累。硫酸對甲酚是CRF患者CVD的重要風險因素,其機制涉及以下方面:①硫酸對甲酚已被證實可誘導氧化應激和炎癥,導致血管內皮損傷;②硫酸對甲酚可促進血管平滑肌細胞的遷移和增殖,進一步加速血管壁的肥厚和硬化;③硫酸對甲酚被認為可能與鈣和磷在血管壁的沉積有關,從而增加CVD風險[25-26]。
綜上所述,血紅蛋白和Klotho蛋白的下降及TG/HDL-C、IL-6和硫酸對甲酚的升高均為CRF維持性血液透析患者發生CVD的獨立危險因素。為了更好地應用于臨床實踐,未來可開發出基于這些標志物的診斷和預測模型,以便于更準確的風險評估和管理。