血清丙氨酸氨基转移酶与糖尿病的关联性研究

周锋 岳静 金瑞 陶丽新 郭秀花 闫焱

100073 首都医科大学附属电力教学医院 国家电网公司北京电力医院健康管理中心(周锋、闫焱)；100069 北京，首都医科大学公共卫生学院预防医学2015级(岳静)，公共卫生学院预防医学2016级(金瑞)，公共卫生学院流行病与卫生统计学系 临床流行病学北京市重点实验室(陶丽新、郭秀花)

2016年世界卫生组织全球糖尿病报告指出，全世界约有4.22亿成人患有糖尿病，且患病率不断升高，从1980年的4.7%上升到8.5%[1]。糖尿病可引起心血管疾病[2]和肾衰竭等多种疾病，增加死亡风险，严重危害人类健康[3-4]。因此，糖尿病的早期预防尤为重要。近年研究指出，肝细胞内脂肪的过度沉积易导致肝功能受损，也是糖尿病发生的潜在危险因素[5]。丙氨酸氨基转移酶(alanine aminotransferase，ALT)是肝功能损害最敏感的检测指标之一。分子机制研究提示，ALT水平升高与肝脏胰岛素抵抗有关[6]。中国一项横断面研究显示，ALT浓度与胰岛素抵抗指数密切相关[7]。韩国一项队列研究也发现，ALT水平最高组的糖尿病发病风险是最低组的1.95倍[8]。但目前主要为横断面研究，难以确定ALT水平升高与糖尿病发生的先后顺序，且样本量较小，无法阐明二者之间的关系。因此，本研究基于常规健康体检人群数据，采用二次推断函数(quadratic inference function)模型，充分利用纵向数据信息，以评价ALT水平对糖尿病发生的影响，为进一步了解二者关系以及预防糖尿病提供更多科学依据。

1 对象和方法

1.1 研究对象

本研究为队列研究，采用门诊随访方式，收集2006—2015年北京电力医院体检中心的常规体检人群数据，随访时间为9年。以档案号为唯一标识，将历年的数据信息合并、整理。采集信息包括性别、年龄、身高、体重、舒张压、收缩压、血液生化指标等[9]。二次推断函数分析将2006—2015年分成3个时间段，即2006—2009年、2010—2012年和2013—2015年。

1.2 纳入排除标准

纳入标准：选择年龄≥18岁、在3个时间段均有体检数据的人群，若在一个时间段内留有多次体检数据，则将该时间段内第1次数据作为分析数据。排除标准：排除基线即2006—2009年已患有糖尿病的体检者，同时排除有既往史包括冠状动脉粥样硬化性心脏病、心绞痛、心肌梗死、冠状动脉旁路移植术后、经皮冠状动脉介入术后等，以及酒精性脂肪肝的体检者。

1.3 诊断标准

参照《中国2型糖尿病防治指南(2013年版)》标准[10-11]，具备以下3项标准中的1项即诊断为糖尿病：(1)已出现糖尿病症状(高血糖所导致的多饮、多食、多尿、体重下降、皮肤瘙痒、视力模糊等急性代谢紊乱表现)加上随机血糖监测≥11.1 mmol/L；(2)空腹血糖≥7.0 mmol/L；(3)口服葡萄糖耐量(OGTT)试验2 h血糖≥11.1 mmol/L。

1.4 统计学方法

体检数据属于重复测量资料，线性回归等传统方法并不适用。二次推断函数是由Annie Qu等于2000年提出的一种对重复测量资料进行数学建模的方法[12]，不仅没有引入讨厌参数，而且提高了估计效率，该模型是广义估计方程的优化和完善，是基于作业相关矩阵的逆矩阵提出的，可以表示为基本矩阵的线性组合，即

R-1=∑mi=1aiMI

(1)

其中，M1，M2，…Mm是已知矩阵，a1，a2，…am是固定系数。M1是单位阵，M2，…Mm要根据假设的相关阵结构来 决定。

而广义线性模型的方程具有如下形式：

∑Ni=1μIv-1I(yI-μI)=0

(2)

将方程(1)代入方程(2)中，可以得到下面的估计方程：

(3)

其中，Ai是对角元为var(yi)的对角阵。

二次推断函数可以看成是广义估计方程的一个线性组合，没有直接估计常系数ak从而得到β的估计，而是定义了扩展得分函数。

(4)

一般地，(4)式中包含估计方程的个数会多于参数的个数，因此求解gN=0无法得到β的唯一估计。二次推断函数运用Hanson的广义矩估计的思想，将扩展得分函数中的估计方程进行最优合并。基于(4)式，二次推断函数被定义为：

QN(β)=NSTNC-1NSN

(5)

向量β的估计即为使方程(5)的Q函数达到最小的估计值。

2 结果

2.1 一般情况

按照纳入排除标准，研究最终纳入研究对象11 601人，其中男性7 796人，占总人群67.2%；女性3 805人，占32.8%，基线指标分布情况见表1。采用门诊随访方式，2010—2015年，被诊断为糖尿病的研究对象有553人，占总人群的4.8%。

2.2 二次推断函数分析结果

多变量二次推断函数分析结果显示，在控制了相关混杂因素后，随着ALT水平升高，糖尿病发生风险亦随之增加。其中，男性ALT_Q2的RR值为1.464(95%CI：1.183～1.811)，ALT_Q3的RR值为1.945(95%CI：1.548～2.443)，ALT_Q4的RR值为2.908(95%CI：2.236～3.783)，均有统计学意义，提示男性中ALT水平升高是糖尿病发生的危险因素。而女性仅ALT_Q4的RR值有统计学意义，为1.797(95%CI：1.121～2.882)，提示女性中仅ALT水平位于最高四分位数时是糖尿病发生的危险因素，见表2、3。

表1 研究对象2006—2009年基线指标情况

表2 男性人群血清ALT水平与糖尿病关系的多变量二次推断函数分析结果

表3 女性人群血清ALT水平与糖尿病关系的多变量二次推断函数分析结果

3 讨论

根据国际糖尿病联盟(IDF)资料显示，糖尿病影响着全球约4.15亿成年人的健康[10]。1980年我国14省市30万人的流行病学资料显示，糖尿病的患病率为0.67%；2013年我国慢性病及其危险因素监测显示，18岁及以上人群糖尿病患病率为10.4%[11]。30多年来，我国成人糖尿病患病率显著增加[13]。糖尿病患者的慢性高血糖状态可增加氧化应激，引发各种严重的血管并发症，最终导致不良心血管事件的发生。糖尿病已成为我国严重的公共卫生问题，但其危险因素尚未完全明确，亟待进一步探索和研究。发现可改变且易于检测的影响因素对实施糖尿病的早期预防具有重要意义。

已有研究发现，非酒精性脂肪性肝病(nonalcoholic fatty liver disease，NAFLD)常与糖尿病共存，且是增加糖尿病发病风险的重要因素[5]。NAFLD的发病机制普遍认为是“二次打击”理论，游离脂肪酸和极低密度脂蛋白(very low density lipoprotein，VLDL)在肝细胞内蓄积，超过肝脏的清除能力，使肝细胞受损，ALT升高，这是NAFLD发展过程的第一次打击；而第一次打击会引起氧化应激和脂质过氧化损伤，进而引起第二次打击，最终导致NAFLD。而胰岛素抵抗始终伴随着这两次打击，因为早期的胰岛素抵抗会使胰岛素对糖异生的抑制作用下降，游离脂肪酸浓度上升，更多的脂肪酸开始在肝脏中蓄积[14]，加重肝脏损害。而NAFLD与胰岛素抵抗之间存在双向作用，肝脏脂质蓄积，肝细胞脂肪变性，ALT升高，造成肝内氧化应激增强，激活IκB激酶β，进而激活核因子κB，干扰胰岛素IRS/PI3K信号传导通路，诱发胰岛素抵抗；而胰岛素抵抗又会通过以下两种途径促进“二次打击”的发生：(1)抑制糖酵解，促进肝内游离脂肪酸合成；(2)通过减少肝内ApoB-100合成，减少VLDL的输出，增加肝脏内的VLDL浓度。目前，我们尚无法确定ALT升高与胰岛素抵抗的先后顺序，还需要进一步的研究。

肝脏损伤与糖尿病的关系引发了广泛关注，血清ALT是肝脏损伤的重要指标，已经被许多研究证实与糖尿病的发生密切相关[6-7]。但以往研究多为横断面研究，尚需进一步基于中国人群的队列研究证实。本研究基于健康体检队列人群，发现无论是男性还是女性，糖尿病的发病风险在最高四分位数ALT水平中均显著升高。研究结果提示ALT水平是糖尿病的一个独立预测因子，为确定高危人群，进一步预防糖尿病的发生提供了理论依据。

ALT水平与糖尿病发病的具体相关机制尚未明确，但多数研究认为，ALT水平与胰岛素抵抗指数HOMA-IR呈正相关，是其独立危险因素，可能进一步导致血糖代谢紊乱[15]，引起肝脏脂肪堆积。有研究表明，肝脏脂肪堆积与胰岛素抵抗之间存在因果关系，并提出脂肪诱导的肝胰岛素抵抗可能是由蛋白激酶Cε和(或)c-Jun氨基末端激酶1的激活引起的，从而导致胰岛素受体底物1和2酪氨酸磷酸化受损，进而阻断胰岛素信号传导途径，限制胰岛素激活糖原合成酶的能力，因此ALT水平升高可能导致了胰岛素的早期信号传导异常。另外，有研究发现ALT同工酶的过度表达在葡萄糖代谢中起重要作用，可能与胰岛素抵抗的发生相关[16]。

在糖尿病的临床治疗中，部分降糖治疗可以改善肝功能。纪立农等[17]进行了一项针对二甲双胍缓释片和速释片对2型糖尿病患者的血糖控制效果以及体重、血压、血脂等额外获益的随机对照研究，结果显示，当基线ALT超过正常值时，服用二甲双胍缓释片或速释片对ALT有下降作用，但两组间比较，差异无统计学意义。根据研究结果，使用二甲双胍进行降糖治疗不但不会产生肝毒性，而且可以降低ALT，改善肝脏功能，提示糖尿病合并肝功能受损人群，首选二甲双胍进行降糖治疗。

本研究结果表明，ALT水平与糖尿病的发生呈正相关，可为糖尿病的预防及早期干预提供一定的依据，优势在于采用二次推断函数方法以及纵向队列对二者的相关性进行探讨时，多次纵向测量数据可提供丰富的ALT信息，使结果更为稳定，对于因果关系的研究更具优势。但本研究也存在一定的局限性，研究人群来自北京地区，外推范围较为局限，未考虑到生活方式等因素的影响，后续研究还需进一步证实两者之间的关系。

利益冲突：无