2型糖尿病发生骨质疏松与NLR、RDW、MPV、UA、TBIL相关性研究

黎秋晗 ，晏丕军 ，徐 勇

(1．西南医科大学附属医院 临床技能中心，四川 泸州 646000；2. 西南医科大学附属医院 内分泌科，四川 泸州 646000)

糖尿病(diabetes millitus，DM)和骨质疏松症(osteoporosis，OP)都是当今社会的高发病率、高致死率和致残率的严重公共卫生问题[1]。Albright等[2]在1948年就发现糖尿病与骨质疏松相关，并首次提出糖尿病性骨质疏松症(diabeticosteoporosis，DOP)的概念。糖尿病通过多种机制影响骨代谢，导致出现骨质疏松，患者骨折风险提高，但其具体机制复杂并未完全阐明。目前研究发现慢性炎症及氧化应激是导致糖尿病及骨质疏松发生的重要病理生理因素，中性粒细胞/淋巴细胞比率(NLR)、红细胞分布宽度(RDW)、血小板平均体积(MPV)、尿酸(UA)、总胆红素(TBIL)与某些慢性炎症及氧化应激反应关系密切。因此，本研究拟比较2型糖尿病患者合并不同程度骨质条件患者的NLR、RDW、MPV、UA、TBIL差异，分析其与骨质疏松的相关性，为这类患者的骨质疏松防治提供理论基础。

1 资料与方法

1.1 研究对象

本研究纳入2014年8月至2015年8月西南医科大学附属医院内分泌科380例糖尿病患者作为受试者。纳入标准：(1)符合1999年WHO糖尿病诊断标准；(2)女性为绝经后妇女；(3)男性年龄>60岁；排除标准：(1)其他类型糖尿病；(2)合并严重心、肝、肾、脑的损害；(3)各种感染性疾病、风湿免疫系统疾病、恶性肿瘤、手术、骨折；(4)严重的缺氧或应激情况；(5)影响糖和骨代谢、或近期服用激素替代治疗的患者。

1.2 检测指标

记录患者姓名、年龄、性别、糖尿病病程、收缩压、舒张压、身高、体重，并计算体质指数(body mass index，BMI)，采集患者既往史及现病史，所有入组患者晚10：00后禁食禁水8 h以上，于次日清晨抽取肘静脉血，血标本采集后立即送至本院检验科进行血常规、肝肾功、血脂、血糖等的检测，计算NLR)，所有患者均采用双能X线骨密度测定仪(dual energy X-ray absorptiometry, DEXA)(LUNAR DPX-NT，美国)进行骨密度检测。骨密度值测量后取腰1-腰4(L1-L4)平均骨密度及股骨颈、Wards三角、粗隆间骨密度。

1.3 分组及研究方法

基于腰椎和左髋部两个部位的骨密度值的T值对患者骨量进行判断，≥-1.0 SD为正常，-2.5 SD

1.4 统计学方法

采用SPSS19.0软件进行统计分析。服从正态分布的连续性计量资料以均数±标准差(mean±SD)表示，服从正态分布且方差齐的计量资料组间比较采用单因素方差分析，两两比较采用LSD法；不服从正态分布方差不齐的采用非参数检验；计数资料的组间比较采用卡方检验，使用率或构成比表示；双变量正态分布采用Pearson直线相关，非正态分布采用Spearman秩相关；多因素分析采用Ordinal回归，P<0.05为差异有统计学意义。

2 结 果

2.1 三组间一般资料的比较

本研究显示年龄及BMI在骨质疏松组、骨量减少组、骨量正常组中存在统计学差异(P<0.05)，骨质疏松组患者年龄明显更大(P<0.05)，BMI则是在骨质疏松组较其余两组小(P<0.05)，但两者在骨量正常组中与骨量减少组间均无明显差异(P>0.05)；性别在三组中也存在统计学差异(P<0.05)，但糖尿病病程、收缩压、舒张压、空腹血糖(FBG)、糖化血红蛋白(HbAlc)、甘油三酯(TG)、总胆固醇(TC)、高密度脂蛋白(HDL-C)、低密度脂蛋白(LDL-C)在三组中均无统计学差异(P>0.05)。见表1。

2.2 三组间NLR、RDW、MPV、TBIL、UA的比较

NLR、RDW、MPV、UA、TBIL在骨质疏松组、骨量减少组和骨量正常组中存在统计学差异(P<0.05)。NLR、MPV在骨质疏松组较其余两组增加，RDW在三组间并未呈现上升或者下降的趋势，

表1 骨质疏松、骨量减少和骨量正常组间一般资料比较

NLR、RDW、MPV在骨量减少组和骨质疏松组间均未存在明显的差异(P>0.05)，TBIL则呈现骨质疏松组较其余两组逐渐下降相反的变化，并未在其余两组间存在差异，UA在三组间均存在统计学差异(P<0.001)，但并未呈现上升或者下降的趋势。见表2。

表2 骨质疏松、骨量减少和正常组间NLR、RDW、MPV、TBIL、UA的比较

2.3 各指标与骨密度相关性

2型糖尿病患者年龄、NLR、RDW、MPV、UA与L1-L4平均骨密度及股骨颈、Wards三角、粗隆间骨密度呈负相关，其与L1-L4平均骨密度的相关系数分别为(r=-0.511，-0.118，-0.538，-0.633，-0.367,P<0.05)；与股骨颈骨密度相关系数分别为(r=-0.244，-0.136，-0.523，-0.556，-0.306，P<0.05)；与wards三角的相关系数分别为(r=-0.228，-0.131，-0.196，-0.084，-0.031，P<0.05)，与粗隆间的相关系数分别(r=-0.161,-0.118,-0.121,-0.067,-0.308,P<0.05)；BMI、TBIL与L1-L4平均骨密度骨密度呈正相关，相关系数分别为(r=0.357，0.665；0.383，0.568；0.377，0.376；0.391，0.394，P<0.05)。糖尿病病程、空腹血糖及HbA1c与L1-L4及股骨颈、Wards三角、粗隆间骨密度无相关性，见表3。

2.4 各指标间的多元ordinal回归分析

根据2型糖尿病患者骨质条件分为骨量正常组，骨量减少组及骨质疏松组作为因变量，以一般情况生化指标和NLR、RDW、MPV、UA、TBIL为自变量，采用根据(P<0.1)逐步筛选出年龄、性别、BMI、总胆固醇、低密度脂蛋白、NLR、RDW、MPV、UA、TBIL这10个变量为自变量，进行Ordinal回归分析，并利用公式OR=exp(B)计算OR值,最终年龄、男性、BMI、NLR、UA、TBIL与骨质疏松相关，OR值分别为2.347，0.473，0.470，2.208，0.420和1.013；其中，年龄、NLR、UA为骨质疏松的危险因素(OR=2.208,1.013，P<0.05)，相比于男性，女性发生骨质疏松的风险性更大，同样为其危险因素；BMI、TBIL为骨质疏松的保护性因素(OR=0.470,0.420，P<0.05)。见表4。

表3 各指标与骨密度的相关性

表4 各指标间的多元ordinal回归分析

3 讨 论

糖尿病和骨质疏松症是两类常见的慢性疾病，糖尿病患者合并骨质疏松的发病机制复杂。目前认为可能与胰岛素绝对或相对不足、高血糖、炎症介质和氧化应激等因素相关[3]。长期高血糖患者体内β细胞衰竭，胰岛素绝对或相对不足，长期高血糖状态下成骨细胞的增殖、分化受影响，同时细胞因子IL-1、IL-6能介导TNF-α对破骨细胞的诱导作用，破骨细胞的活性增强，促进破骨细胞的分化，增强骨吸收，导致骨吸收大于骨形成，最终导致糖尿病性骨质疏松的形成。随后的研究也表明[4]，高血糖通过AGEs形成—氧化应激—蛋白激酶C活化途径，诱导成骨细胞的凋亡、抑制成骨细胞增殖、分化，进而导致其功能的下降，造成骨质疏松[4]。

近来研究表明，炎症在骨重建中发挥着重要的作用，是骨质疏松的危险因素[5-6]。中性粒细胞/淋巴细胞比率(NLR)作为一种新型炎症标志物，具有简单、无创性、经济性的特点。有研究表明NLR与多种疾病预后相联系，如：冠心病、溃疡性结肠炎、急性阑尾炎、恶性肿瘤、血液透析尿毒症等[7-10]。随着近年来对NLR认识的深入，NLR在糖尿病、代谢综合症等疾病中的作用也逐渐得到重视。对于NLR与2型糖尿病微血管病变之间的关系国内外已有相关研究。Azab等[11]和Afsar等[12]研究证实NLR对早期糖尿病肾病(DN)具有预测价值。然而目前关于NLR与骨质疏松的关系国内外文献报道较少。Huang等[13]对围绝经期的妇女进行研究发现，发生骨质疏松的妇女外周血的NLR值升高并与骨密度呈正相关，表明NLR可用于围绝经期女性骨质疏松发生的预测。Ozturk等[14]研究发现老年骨质疏松症患者中NLR与其腰椎和股骨骨密度呈负相关，并且其血清中NLR水平高于无骨质疏松症患者,说明炎症在骨重建中发挥重要作用，NLR为预测骨质疏松发生的独立危险因素。以上这些研究均反映无论是炎症细胞还是炎症因子均对骨质疏松的发生发展产生重要影响。本研究与上述既往研究结果一致，表明炎症与骨质疏松密切相关。

氧化应激破坏细胞内氧化还原的平衡，影响细胞活力。2004年，Dandona等[15]提出的引起糖尿病慢性并发症发病的统一机制学说(即OS)， 认为在持续高糖状态下，线粒体活性氧自由基生成增加的作用可能导致糖尿病各种并发症。体外研究表明氧化应激抑制成骨细胞分化，诱导成骨细胞损害和凋亡，因此 氧化应激过程可能参与糖尿病骨损害[16]。谷胱甘肽过氧化物酶、超氧化物歧化酶等氧化应激指标，由于价格昂贵且检测具有一定难度，难以用于骨质疏松症的筛查。而最近的研究发现在抑制氧化脂质和脂蛋白的生理条件下胆红素作为一种有效的抗氧化剂，并且作为一种强有力的抗氧化剂参与胰岛素受体/胰岛素生长因子-1信号级联通路通过胆绿素还原酶循环[17]。还有报道表明胆红素能提供抗炎作用，能为骨量丢失提供保护。Kim等[18]研究表明总胆红素水平与绝经后妇女的骨质疏松发生率呈负相关。在近期的一项研究发现，高血清浓度的总胆红素水平作为髋部骨量丢失的保护因素。本研究表明总胆红素水平是骨质疏松的保护性因素，与既往研究结果相一致。尿酸(UA)作为一种抗氧化剂对抗与年龄和疾病相关的氧化应激，高尿酸血症时可能促进血管平滑肌增生，致使内皮细胞功能损害，与心血管系统疾病、糖尿病、骨质疏松症等相关[19]。Dehghan A等[20]研究证明绝经后妇女高浓度水平的尿酸与较高的骨量、较低的骨代谢相关，并且具有较低的脊柱骨折发生率。本研究表明尿酸是骨质疏松的危险因素，与既往研究结果存在一致性，对于尿酸水平与骨密度的改变也有部分矛盾争论点。最近有学者认为，低水平的尿酸与较低的骨密度值相联系，能够降低骨密度值，而正常或者偏高水平的尿酸有升高骨密度值并且降低骨质疏松及骨折的发生风险[21]。大量研究表明正常水平的UA值与多部位的BMD呈正相关，其发生骨折风险较低，是骨质疏松的保护性因素[22-23]。

本研究结果提示年龄、女性是骨质疏松的危险因素。骨质疏松发病率随年龄增加而升高。Aggarwal等[24]研究指出，增龄成为骨质疏松的独立危险因素。在健康女性的首发观察性研究中，包含了93000名患有2型糖尿病的绝经后妇女与非2型糖尿病患者相比发生骨折的风险为20%，表明随着年龄增加，绝经后妇女患骨质疏松及其骨折的风险明显增加[25]。表明相比于男性，女性发生骨质疏松的风险性更大，年龄和女性是骨质疏松症一个很重要的危险因素。本研究中BMI是骨质疏松的保护性因素。在肥胖人群里，常可发现伴发骨质疏松，但肥胖和骨质疏松的关系目前仍存在争议。有研究显示，肥胖和骨代谢在许多通路上存在联系，瘦素、脂联素、胰岛素或胰淀素及雌激素参与了这一通路[26]。流行病学研究发现，低体重者与较低的BMD联系，因此有着更高的骨折风险性说明低BMI是骨折的危险因素，肥胖是骨质疏松的保护性因素[27]；但Kanazawa等[28]研究表明BMI>24 kg/m2的T2DM男性患者会增加脊柱多发椎骨骨折风险；也有研究表明，超重或肥胖对骨强度无益，其骨质疏松性骨折的发生率明显高于体重正常人群，是骨质疏松的危险因素[29-31]。本研究结果表明BMI是骨质疏松的保护性因素，与国内外近年来部分研究结果具有一致性。

RDW的升高反映红细胞内稳态的异常包括红细胞生成障碍和异常的红细胞生存，这可能归因于如端粒酶长度缩短、氧化应激、炎症、营养状况差、血脂异常、高血压、红细胞碎片和促红细胞生成素功能改变等各种潜在的代谢异常影响[32]。Afonso等[33]的研究证实在糖尿病患者中RDW与尿微量白蛋白(UmAlb)水平呈正相关,表明早期对于RDW的检测对糖尿病肾病(DN)的诊断提供指导性意义。因此说明RDW促进了T2DM患者微血管病变的进程。Garbharran等[34]研究表明RDW作为一个预测髋部骨折后死亡率的指标。随后Lv H等[35]研究中表明，贫血患者比非贫血患者RDW高，HB与RDW呈负相关，因此贫血本身是一个重要的预测髋部骨折全因死亡率的因素。对于贫血性髋部骨折的死亡率，既往RDW价值在于贫血的鉴别诊断而不在于对其死亡率预后价值的评估，这个研究结果与之前对RDW的研究集中于循环系统相一致[36]。该研究进一步表明，RDW作为一个对非贫血性髋部骨折死亡率的长期预测指标，但是并未阐述RDW与骨质疏松及骨质疏松性骨折的相关性。目前RDW与骨质疏松及骨质疏松性骨折的研究尚不足。MPV被广泛用于评价血小板的活化和功能状态。大量研究报道血小板的功能大小及体积的改变可能与骨质疏松相关。Li XS等[37]对410位绝经后妇女进行研究，结果表明骨质疏松症患者MPV值较高，且MPV是与BMD值关系紧密，MPV的增加是BMD下降的重要因素。研究报道与对照组相比发生股骨颈和粗隆间骨折的组MPV值显著升高，提示MPV能够预测老年患者的髋部骨折[38]。本研究未发现RDW、MPV与骨质疏松的相关性，与既往研究结果并不一致，原因可能是样本量较小，药物对两个指标的影响，回顾性研究中的选择和回忆偏倚等难以避免。

本研究分析NLR、RDW、MPV、TBIL、UA5个指标与骨质疏松的相关性，发现其均一定程度参与炎症及氧化应激的过程。2糖尿病患者发生骨质疏松有关的因素有年龄、女性、BMI、NLR、TBIL、UA，无关因素有RDW和MPV。鉴于本研究的发现和一定的局限性，炎性指标与糖尿病及骨质疏松的相关性及机制还有待今后进一步深入研究。