血液生化指标主成分回归模型用于脑梗死患者CISS分型*

潘能毅，武志全，林树楷，陆茂葳，唐美秀

(1.海南省第三人民医院，海南 三亚 572000；2.长沙医学院，湖南 长沙 410219)

脑梗死是脑血管硬化而引发局部组织缺血、缺氧，进而导致神经局限性病变的脑血管疾病，因其高发病率、高致残率、高死亡率而备受临床医师的关注[1-2]。数字减影血管造影是当今血管狭窄诊断的金标准，但受限于检查有创、代价较高的劣势，仍无法作为脑梗死的常规检查方式，也无法实现病型鉴别或准确评估患者预后[3]。我国学者以脑梗死卒中病因分型为基础，综合穿支动脉和大动脉的病变特点，提出了适合国人体质的脑梗死中国缺血性卒中亚型(chinese ischemic stroke subclass cation，CISS)分型方法[4-5]。探究脑梗死各CISS亚型患者常见生化指标表达含量的差异，有助于追本溯源来验证脑梗死发生的可能机制，从而利于具体治疗过程中做到“因病施治”和“靶向治疗”[6-8]。本研究通过初步筛选脑梗死CISS亚型患者血液中20项脑梗死特征性生化指标，同时获取影响疾病分型的主成分，以患者CISS分型为因变量、以影响的主成分评分为自变量，拟合回归方程分析主成分对脑梗死患者CISS分型的综合影响，探讨脑梗死各CISS分型患者具体的临床特征，探索可能影响疾病发生和分型的内在机制。

1 对象与方法

1.1 一般资料及分组

收集2018年2 -11月收治的280例脑梗死确诊患者，均符合文献[9]诊断标准。入选标准：年龄55～75岁，发病1周内入院，美国国立卫生研究院卒中量表(national institute of health stroke scale，NIHSS)评分在22分以上。排除脑出血、主动脉弓粥样硬化型脑梗死、近3月内应用免疫调节药物患者，排除合并感染、肿瘤、血液病、多脏器功能障碍、自身免疫性疾病患者，排除近30 d内有头颅创伤或外伤史患者。参照文献[10-11]根据脑梗死CISS分型将均分为大动脉粥样硬化组(LAA组)、心源性卒中组(CS组)、穿支动脉疾病组(PAD组)、其他病因组(OE组)及病因不确定组(UE组)，5组患者基线资料、体质量指数(BMI)、收缩压及舒张压比较，差异无统计学意义，具有可比性(见表1)。所有患者或家属均签署知情同意书，本研究获得医院医学伦理委员会批准。

1.2 观察指标

1.2.1血液生化指标检测 所有患者于入院时在空腹状态下采集清晨空腹静脉血20 mL，检测其低密度脂蛋白(low density lipoprotein，LDL)、高密度脂蛋白(high density lipoprotein，HDL)、总胆固醇(total cholesterol，TC)、淀粉蛋白(serum amyloid A，SAA)、环亲素A(cyclophilin A，CyPA)、人血浆脂蛋白相关磷脂酶A2(lipoprorein-assoeiated phosPhohPaseA2，Lp-PLA2)、人类软骨糖蛋白(human cartilage glycoprotein，YKL-40)、白介素6(interleukin 6，IL-6)、C反应蛋白(C-reactive protein，CRP)、肿瘤坏死因子(tumor necrosis factor，TNF-α)、超氧化物歧化酶(superoxide dismutase，SOD)、8羟基脱氧鸟苷酸(8-hydroxy-2 deoxyguanosine，8-OHdG)、丙二醛(malondialdehyde，MDA)、胰岛素样生长因子1(insulin-like growth factor 1，IGF-1)、神经元特异性烯醇化酶(2-phospho-D-glycerate hydrolase，NSE)、脑源性神经营养因子(brain-derived neurotrophic factor，BDNF)、纤维蛋白原(fibrinogen，FIB)、一氧化氮(nitric oxide，NO)、基质金属蛋白酶9(matrix metalloproteinase，MMP-9)和肽素(copeptin，CP)水平，共20项生化指标。LDL、HDL、TC、IL-6、CRP、TNF-α及FIB含量采用BS600全自动生化检测仪(深圳市库贝尔生物科技有限公司)检测，SAA、BDNF及IGF-1含量采用放射免疫法(默沙克生物科技有限公司)检测；YKL-40、SOD、8-OHdG及MDA采用酶联免疫吸附法检测。

表1 5组脑梗死患者基本情况比较Tab.1 Comparison of basic conditions of patients withcerebral infarction in 5 groups

1.2.2主成分及相关性分析 参考文献[8]采用主成分分析方法对20项血液生化指标进行降维处理，提取获取相关的主成分，并以特征值λ>1作为标准，分析λ>1主成分的贡献率。采用皮尔逊相关性分析的方法分别分析特征值λ>1的主成分与20项血液生化指标的相关性。

1.2.3回归分析 以获得特征值λ>1的主成分为自变量，以脑梗死患者CISS分型(LAA、CS、PAD、OE、UE)为因变量，采用逐步回归的方式进行多元Logistic回归分析，综合分析主成分对脑梗死患者CISS分型的影响。

1.3 统计学方法

2 结果

2.1 各类CISS分型患者血液生化指标

不同CISS分型患者血液生化指标结果显示，LDL、HDL、TC、SAA、CyPA、Lp-PLA2、YKL-40、IL-6、CRP、TNF-α、SOD、8-OHdG、MDA、IGF-1、NSE、BDNF、FIB、NO、MMP-9及CP水平比较差异均有统计学意义(P<0.001)，各指标在各组的最高含量分别为LDL(OE组)、HDL(UE组)、TC(LAA组)、SAA(LAA组)、CyPA(PAD组)、Lp-PLA2(UE组)、YKL-40(OE组)、IL-6(LAA组)、CRP(PAD组)、TNF-α(UE组)、SOD(PAD组)、8-OHdG(LAA组)、MDA(CS组)、IGF-1(LAA组)、NSE(OE组)、BDNF(CS组)、FIB(UE组)、NO(UE组)、MMP-9(UE组)、CP(PAD组)。见表2。

表2 5种CISS分型患者外周血20项生化指标含量比较Tab.2 Comparison of contents of 20 biochemical indexes in peripheral blood of patients in 5 groups

2.2 脑梗死患者特征性生化指标的主成分及相关性分析

对影响脑梗死患者CISS分型的20项生化指标进行主成分分析发现，特征值λ>1的主成分共4个，主成分1为应激和炎症、贡献率为34.597%，主成分2为蛋白神经毒性、贡献率为20.412%，主成分3为神经营养、贡献率为18.558%，主成分4为血脂状况、贡献率15.602%；4个主成分的累积贡献率达到89.169%。主成分与各指标的相关性见表3。

2.3 CISS分型与特征性血液生化指标主成分的多元Logistic回归分析

以CISS分型(LAA、CS、PAD、OE、UE)为因变量，以4项主成分应激和炎症、蛋白神经毒性、神经营养，血脂状况为自变量，采用多元Logistic回归分析4项主成分对CISS 分型的影响，结果显示，逐步回归的方式拟合的回归方程有统计学意义(P<0.001)。纳入方程的4项主成分影响大小依次为：应激和炎症(OR=4.591，95%CI为1.208～17.440)、蛋白神经毒性(OR=4.158，95%CI为1.518～11.387)、神经营养(OR=3.959，95%CI为1.313～11.935)、血脂状况(OR=3.622，95%CI为1.277～10.275)，差异有高度统计学意义(P<0.001)。见表4。

3 讨论

脑梗死患者临床诊治决策、预后风险很大程度受病因分类的影响，但国内尚缺乏相关的大样本、前瞻性研究，这给临床医师了解个体的病情特点和危险要素，针对性开展分层管理和防控均带来了一定困难[12]。同时，虽然临床医师对大动脉粥样硬化型脑梗死相对更为熟悉，该型患者占比超过35.18%，但其他亚型由于认知不足而被忽视，进而容易造成脑梗死潜在病患的漏诊[13]。充分了解脑梗死CISS分型和分子生物学指标的相互关联，一方面有助于临床对疾病进行分型，另一方面则可以为基础医学学者提供思路，探索脑梗死根本病因[14]。

本研究发现，不同CISS分型患者20项临床常见生化指标的表达含量均有显著差异，各指标表达含量最高分别为LDL(OE组)、HDL(UE组)、TC(LAA组)、SAA(LAA组)、CyPA(PAD组)、Lp-PLA2(UE组)、YKL-40(OE组)、IL-6(LAA组)、CRP(PAD组)、TNF-α(UE组)、SOD(PAD组)、8-OHdG(LAA组)、MDA(CS组)、IGF-1(LAA组)、NSE(OE组)、BDNF(CS组)、FIB(UE组)、NO(UE组)、MMP-9(UE组)、CP(PAD组)，初步证实不同CISS分型患者生化检查结果存在细微差别。多项脂蛋白含量的差异可能与5组患者全身动脉粥样硬化程度存在差异有关，如LAA和PAD患者往往更易形成不稳定斑块，其血管泡沫细胞、平滑肌和巨噬细胞增殖效率更高[15]。但是由于未对5组患者各血脂指标进行进一步比较，各组之间的具体差异有待进一步探索。IL-6、CRP、TNF-α作为反应全身炎症水平的非特异性指标，可以间接反应血管内膜损伤程度，控制上述指标含量表达利于激活内皮祖细胞发生转化，从而促进内皮细胞修复。YKL-40为代表神经蛋白对脑梗死患者的具体作用，则与引发脂质代谢紊乱、影响斑块内新生血管形成有关，最终导致脂质沉积有关[16]，但是本研究尚未对YKL-40和脂质含量进行相关性分析，两者之间是否存在相互作用通路仍需通过基础实验加以验证。有研究显示，Lp-PLA2和FIB均与原发性高血压存在正向关联，提示上述3项指标均是血管病变的持续性损伤因子，其对脑梗死患者的具体影响，可能与反馈性引发T淋巴细胞产生趋化作用、提高细胞间隙黏附强度、诱导斑块内出血有关[17-19]。加之脑细胞对缺血耐受能力极差，即便是脑循环发生短时性损伤也有释放大量MDA等物质，恶性循环加重患者病情。

表3 脑梗死患者特征性生化指标主成分与各指标的相关性[r(P)]Tab.3 Correlation between principal components of characteristic biochemical indicators and indicators in patients with cerebral infarction[r(P)]

表4 CISS分型与特征性血液生化指标主成分的多元Logistic回归分析Tab.4 Multiple Logistic regression analysis of principal components of cerebral infarction disease classification and characteristic biochemical indicators

本研究结果还显示，对脑梗死相关的20项临床常用生化指标进行降维处理后，最终获得4项主成分，成分矩阵显示各主成分与不同生化指标存在不同程度的相关性。该4项主成分根据其具体特点分别命名为应激和炎症、蛋白神经毒性、神经营养、血脂状况，累积贡献率高达89.169%，能解释脑梗死患者CISS分型的绝大部分信息或原因。这也从另外一个侧面反映出脑梗死发生、发展、分型是4种基础病理过程或生理状态相互作用的综合结果，比如LAA亚型发生，主要与大动脉血管内皮发生炎性损伤和血脂持续紊乱有关[20-21]。又如CS或PAD，则是细胞膜脂质过氧化持续存在，介导兴奋性氨基酸损伤神经细胞，进而通过水解蛋白破坏血脑屏障有关。由于脑梗死其他亚型的病理机制尚无定论[22-23]，各机制具体如何影响、相互之间是否存在交叉、协同效应，需要进一步通过动物实验进行探究。但从本研究表2的数据可知，判定脑梗死患者CISS具体分型还应重点关注LDL、HDL、TC 3项指标，并适当淡化IGF-1、NSE、BDNF 3项指标的临床参考价值。

同时本研究还对4项主成分进行拟合，发现各主成分对CISS分型的影响大小依次为：应激和炎症、蛋白神经毒性、神经营养、血脂状况。应激和炎症水平是影响脑梗死患者CISS分型结果的重要决定因素。不同于国内诸多流行病学调查结果[24-25]，本研究认为血脂水平是影响脑梗死患者CISS分型的外在、次要因素，并非直接引发脑梗死的病理原因。该回归模型通过各项参数有助于阐述脑梗死发生或CISS分型的具体机制，利于相关学者集中现有成果和资源，优先验证主要因素，也可以为临床医师各项诊治策略的施行提供参考。

综上所述，本研究发现不同CISS分型的脑梗死患者其多项临床生化指标均有特征性表达，影响患者疾病分型的主要因素为高应激和炎症水平、毒性蛋白浸润神经、神经营养相关物质缺乏及血脂含量异常。但由于CISS分型仅根据单一分型诊断指南进行判定，存在错误分型的可能。同时由于本研究为单中心进行的回顾性研究，且CISS分型中部分类型患者相对少见，导致纳入病例数、检测生化指标种类均较为有限，不能很好诠释患者整体状态及大部分生化指标表达特征，这均需在后续研究中尝试进行多中心的研究，在此基础上进一步完善。