¹大理大学临床医学院，云南 大理

²大理大学第一附属医院心内科，云南 大理

收稿日期：2023年4月11日；录用日期：2023年5月6日；发布日期：2023年5月15日

摘要

目的：探究non-HDL-C、LP(a)与急性冠脉综合征患者冠脉病变严重程度的关系，为急性冠脉综合征患者的调脂策略提供思路。方法：选取2020年10月~2022年10月就诊于大理大学第一附属医院心血管内科诊断急性冠脉综合征并接受急诊冠状动脉造影手术的患者，收集纳入对象的临床资料。结果：冠状动脉极重度狭窄组的LDL-c、TG、TC、non-HDL-C、LP(a)水平较高。LP(a)、吸烟、糖尿病、高血压、non-HDL-C、LDL-c、BMI均为Gensini评分升高的独立危险因素。绘制ROC曲线发现，LP(a)、non-HDL-C预测冠状动脉重度狭窄的最佳截断值分别为21.25 mmol/l、3.645 mmol/l。结论：non-HDL-C、LP(a)是ACS患者冠脉狭窄程度的独立预测危险因素，其中LP(a)预测的特异性和敏感性较non-HDL-C强。

关键词

LP(a)，Non-HDL-C，冠状动脉狭窄程度，急性冠脉综合征

To Explore the Relationship between Non-HDL-C and LP(a) and Coronary Stenosis in ACS Patients

Qian Yang¹, Shiquan Kuang^2*

¹School of Clinical Medicine, Dali University, Dali Yunnan

²Department of Cardiology, The First Affiliated Hospital of Dali University, Dali Yunnan

Received: Apr. 11^th, 2023; accepted: May 6^th, 2023; published: May 15^th, 2023

ABSTRACT

Objective: To explore the relationship between non-HDL-C, LP(a) and the severity of coronary artery lesions in patients with acute coronary syndrome, and to provide ideas for the strategy of lipid regulation in patients with acute coronary syndrome. Methods: Patients diagnosed with acute coronary syndrome and receiving emergency coronary angiography were selected from the Department of Cardiovascular Medicine of the First Affiliated Hospital of Dali University from October 2020 to October 2022, and clinical data of the included subjects were collected. Results: The levels of LDL-c, TG, TC, non-HDL-C, LP(a) were higher in the extremely severe coronary artery stenosis group. LP(a), smoking, diabetes, hypertension, non-HDL-C, LDL-c and BMI were all independent risk factors for elevated Gensini score. ROC curve showed that the optimal cut-off values of LP(a) and non-HDL-C for predicting severe coronary artery stenosis were 21.25 mmol/l and 3.645 mmol/l, respectively. Conclusion: Non-HDL-C and LP(a) are independent risk factors for predicting the degree of coronary artery stenosis in patients with ACS, and the specificity and sensitivity of LP(a) are stronger than that of non-HDL-C.

Keywords:LP(a), Non-HDL-C, Degree of Coronary Artery Stenosis, Acute Coronary Syndrome

Copyright © 2023 by author(s) and Hans Publishers Inc.

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1. 引言

急性冠状动脉综合征(acute coronary syndrome, ACS)是指冠状动脉内不稳定的粥样硬化斑块破裂或糜烂继发新鲜血栓形成所导致的心脏急性缺血综合征。随着冠状动脉造影术的开展，ACS患者的急性期病死率大幅度下降，但是发病率及远期生存率仍不容乐观。根据世界卫生组织报告 [1] ，血脂异常与全球一半以上的缺血性心脏病病例显著相关。传统的血脂异常管理方法主要集中在低密度脂蛋白胆固醇(low-density lipoprotein cholesterol, LDL-C)，然而尽管它被广泛用于预测心血管风险，但由于多种原因，它已成为一个次优标记。首先，LDL-c浓度只反映LDL颗粒中胆固醇的含量。其次，在高甘油三酯血症(TG > 200 mg/dl)患者及健康个体中，LDL-C给出了错误的预测结果 [2] [3] 。除此之外，LDL-C的估计需要空腹样本，这导致了报告的延迟，给患者和临床医生造成了不便。流行病学研究证明，非高密度脂蛋白胆固醇(non high-density lipoprotein cholesterol, non-HDL-C)与冠状动脉疾病风险的相关性比LDL-C更强 [4] 。而脂蛋白(a) (Lipoprotein(a), LP(a))近年来也被认为是促进动脉粥样硬化及血栓形成的独立危险因素 [5] 。因此，non-HDL-C和LP(a)可能与LDL-C一样是ACS患者冠状动脉病变的潜在预测因子。本文从该角度出发，旨在探究non-HDL-C、LP(a)与急性冠脉综合征患者冠脉病变严重程度的关系，为ACS患者在一级、二级预防的调脂策略提供思路。

2. 资料和方法

2.1. 研究对象

选取2020年10月~2022年10月就诊于大理大学第一附属医院心血管内科的诊断急性冠脉综合征并接受急诊冠状动脉造影手术的患者，根据纳入标准及排除标准，最后剩余877例研究对象。

2.1.1. 纳入标准

1) 急性冠脉综合征诊断符合急性冠脉综合征相关诊疗指南；2) 所有患者均型冠状动脉造影术；3)及家属均知情同意。

2.1.2. 排除标准

1) 有冠状动脉造影术禁忌症；2) 合并血液系统疾病、自身免疫性疾病、感染或炎性疾病、恶性肿瘤、严重的肝肾疾病者；3) 近3个月曾服用调脂药物。

2.2. 临床资料采集

收集研究对象基本临床资料、心血管危险因素和既往病史、血液标本信息、影像学指标及手术记录等。

2.3. 冠状动脉狭窄程度评估标准

所有患者均进行冠状动脉造影，每支血管采用最佳多体位造影，将病变血管分为左主干、左前降支、对角支、回旋支和右冠状动脉、后侧支。Gensini评分标准：狭窄程度 < 25%记为1分，25%~50%计为2分，51%~75%计为4分，76%~90%计为8分，91%~99%计为16分，100%计为32分。冠状动脉病变节段狭窄程度对应的分值乘以相应系数即为Gensini最终评分：左主干乘5；前降支近段乘2.5，中段乘1.5，远段乘1；对角支D1乘1，D2乘0.5；回旋支近段乘2.5，中远段乘1；钝缘支、右冠状动脉近、中、远段和后降支均乘1。

2.4. 统计学方法

应用SPSS26.0 统计学软件对本研究数据进行分析。符合正态分布的计量资料以均数±标准差表示，不符合正态分布的计量资料以中位数和四分位间距表示，计数资料数据以百分数表示，用多因素Logistic回归分析进行多个变量与Gensini评分的相关性分析。绘制LP(a)和non-HDL-C预测严重冠状动脉病变的ROC曲线并计算最佳截断值。

3. 结果

3.1. 不同冠状动脉狭窄程度的血脂水平对比

根据Gensini评分进行四分位法分组：轻度狭窄组：0~25分；中度狭窄组：26~41分；重度狭窄组：42~60分；极重度狭窄组：61分以上，进行组间血脂水平的比较。结果显示：组4的LDL-c、TG、TC、non-HDL-C、LP(a)水平较高，组间比较差异有统计学意义(P < 0.05) (表1)。

表1. 不同冠状动脉狭窄程度的血脂对比

3.2. 冠状动脉狭窄程度的有序Logistic回归分析

以冠状动脉狭窄程度作为因变量，将单因素有序logistic回归中P < 0.05的自变量纳入多因素有序logistic回归中，结果显示LP(a)、吸烟、糖尿病、高血压、non-HDL-C、LDL-c、BMI均为Gensini评分升高的独立危险因素。OR (95% CI)分别为：1.036 (1.030~1.041)、1.761 (1.310~2.368)、1.553 (1.109~2.173)、1.337 (1.031~1.732)、2.054 (1.396~3.023)、1.566 (1.365~1.797)、1.023 (1.011~1.035) (表2)。

表2. 冠状动脉狭窄程度的有序logistic回归分析

3.3. LP(a)、Non-HDL-C预测冠状动脉重度狭窄的ROC曲线

以non-HDL-C、LP(a)为检验变量、冠状动脉狭窄程度为状态变量得出ROC曲线(表3，图1)。根据最佳约登指数，计算最佳截断值，并记录所对应的敏感性、特异性。结果显示：LP(a)预测冠状动脉重度狭窄的AUG为0.75，特异度、敏感度分别为77.1%、62.4%，最佳截断值为21.25 mmol/l；non-HDL-C预测冠状动脉重度狭窄的AUG为0.64，特异度、敏感度分别为65.9%、59.3%，最佳截断值为3.645 mmol/l。

表3. LP(a)、non-HDL-C ROC曲线下面积比较

图1. non-HDL-C、LP(a)预测冠状动脉重度狭窄的ROC曲线

4. 讨论

ACS为个人、社会带来了巨大的健康和经济负担，血脂异常不仅直接作为疾病的危险因素存在，并且血脂异常可以辅助临床医生发现患心血管疾病高风险的群体。传统的冠状动脉疾病管理方法主要集中在LDL-C，LDL-C通常被认为是动脉粥样硬化进展的一个关键危险因素。但是，仍有很多残余风险存在，non-HDL-C和Lp(a)就是其中之一。

尽管与LDL-C相比有很多优势，但non-HDL-C的检测却一直被忽视。在本研究中，non-HDL-C与ACS患者冠状动脉狭窄程度独立相关，且相关性较LDL-C显著，OR (95% CI)分别为2.054 (1.396~3.023)、1.566 (1.365~1.797)。这与既往的报告的观点一致 [6] 。non-HDL-C预测冠状动脉重度狭窄的AUG为0.64，特异度、敏感度分别为65.9%、59.3%，最佳截断值为3.645 mmol/l。提示在临床工作中，不仅是关注LDL-C，也应该通过有效的手段干预non-HDL-C水平。事实上，non-HDL-C相较于LDL-C有很多优势，首先non-HDL-C水平可以通过非空腹样本进行估计，加快临床决策，2018年血脂指南就强调了非空腹样本在临床决策中的效用 [7] 。其次，non-HDL-C升高的患者不限制降脂方案的选择，因为non-HDL-C还包括了富含TG的脂蛋白。并且，non-HDL-C的计算不产生额外的费用，可以通过简单的公式获得，监测和管理non-HDL-C水平可能会使病人和整个医疗系统受益。因此，我们强烈建议将non-HDL-C纳入常规血脂谱，以更好地诊断和治疗冠状动脉疾病。

流行病学和遗传学证据支持了LP(a)和心血管疾病之间的联系，大型孟德尔随机化研究也表明了Lp(a)和心血管疾病的因果关系 [8] 。Lp(a)是氧化磷脂的主要载体，有抑制纤维蛋白溶解、促进泡沫细胞形成、促进炎症反应的作用 [9] ，这为上述因果关系提供了机制解释。然而，LP(a)是否可以独立预测ACS患者冠状动脉狭窄程度仍存在疑问，并且LP(a)目前仍不是预防心血管疾病的治疗目标。在本研究中，LP(a)与ACS患者冠状动脉狭窄程度独立相关，OR (95% CI)为1.036 (1.030~1.041)。LP(a)预测冠状动脉重度狭窄的AUG为0.75，特异度、敏感度分别为77.1%、62.4%，最佳截断值为21.25 mmol/l。可见LP(a)预测冠状动脉狭窄的特异度及敏感度均很高。来自观察性和遗传学研究的现有证据支持LP(a)在动脉粥样硬化发展中的因果作用 [5] [10] [11] [12] 。虽然大多数观察性和遗传学研究主要是在白人人群中进行的，但目前没有证据表明这些研究结果不适用于所有种族/民族群体。LP(a)浓度在个体中的波动很小，主要受基因影响 [13] ，因此把LP(a)当做预测标记物的一大优势是具有很强的稳定性。但是目前还需要设计随机前瞻性的试验来提供因果关系的最终证据及证明降低LP(a)的临床益处。

5. 总结

综上所述，通过检测non-HDL-C、LP(a)浓度可以提高我们预测冠状动脉狭窄程度的能力，通过有效的手段干预两者的浓度或许可以预防冠状动脉的严重病变。

基金项目

云南省教育厅项目(项目编号：2022Y853)。

文章引用

杨 倩,匡时权. 探讨Non-HDL-C、LP(a)与ACS患者冠脉狭窄程度的关系
To Explore the Relationship between Non-HDL-C and LP(a) and Coronary Stenosis in ACS Patients[J]. 临床医学进展, 2023, 13(05): 7506-7511. https://doi.org/10.12677/ACM.2023.1351048

参考文献