血小板内皮细胞黏附分子1联合血清脂蛋白相关磷脂酶A2对颈动脉粥样硬化斑块稳定性的诊断价值

黄利强，程道宾，叶子明，胡瑞婷，周梦晓，秦超*

颈动脉粥样硬化斑块是引起急性脑梗死的主要原因，具有较高的发病率和死亡率［1］。目前研究表明，颈动脉粥样硬化易损斑块的脱落及破裂出血是诱发急性脑卒中的独立危险因素［2-3］。因此，准确评估颈动脉粥样硬化斑块的稳定性并采取针对性的治疗方法对预防急性脑卒中的发生具有重要意义。传统上主要通过超声、CT血管造影或磁共振等影像学方法评估颈动脉粥样硬化斑块的稳定性［4-5］，但尚缺乏定量的评估指标。近年来也有诸多学者采用多种血清学指标评估颈动脉粥样硬化斑块的稳定性，比如乙酰肝素酶（heparanase，Hpa）、脂联素（adiponectin，APN）、基质金属蛋白酶-9（matrix metalloproteinase-9，MM-9）等［6-7］，但均未获得较好的评估疗效。因此，探究更加有效地评估颈动脉粥样硬化斑块稳定性的指标具有重要意义。近年来研究发现血小板内皮细胞黏附分子1（latelet endothelial cell adhesion molecule 1，PECAM-1/CD31）中的位点与动脉粥样硬化相关［8］，脂蛋白相关磷脂酶A2（lipoprotein associated phospholipase A2，Lp-PLA2）是一种新的炎性标志物［9］，与动脉粥样硬化密切相关［10］。本研究通过检测PECAM-1/CD31和Lp-PLA2在颈动脉粥样硬化斑块患者中的表达水平，并比较其他临床资料，探究二者联合检测对颈动脉粥样硬化斑块稳定性的评估价值，从而为临床颈动脉粥样硬化斑块的治疗和预防提供依据。

1 对象与方法

1.1 研究对象 选择2017年10月—2019年3月广西医科大学第一附属医院神经内科收治的颈动脉粥样硬化斑块患者139例作为研究对象，其中男78例，女61例；年龄41～82岁，平均年龄（59.7±9.4）岁；根据超声检查结果，不稳定斑块患者76例，稳定斑块患者63例。纳入标准：（1）颈动脉彩超证实为颈动脉粥样硬化斑块；（2）无缺血或出血性脑卒中发作史；（3）无降脂类药物服用史；（4）无颈部肿块等器质性病变。排除标准：（1）3个月内有感染或慢性感染史；（2）严重消化系统、呼吸系统、心血管系统等内科合并症；（3）合并恶性肿瘤。患者及家属均签署知情同意书，本研究获广西医科大学第一附属医院医学伦理委员会批准。

1.2 研究方法 为所有研究对象建立档案，详细记录患者的各项基本资料，包括性别、年龄、体质指数（BMI）、吸烟、饮酒、合并症（高血压、心房颤动等）等情况。

1.2.1 颈动脉粥样硬化斑块测定及分组 嘱患者取仰卧位，颈后垫薄枕，充分暴露颈部。超声诊断仪（PHILIPS公司，IE33）探头频率为9 Hz，自双侧颈总动脉起始段开始检查，沿着颈总动脉向远心端检查，最后检查颈内动脉颅外段，做出初步诊断。于右肘静脉留置针内推入混匀的造影剂（意大利BraccoSuisse SA公司，六氟化硫微泡冻干粉），持续3 min，实时观察斑块灌注情况并记录。依据斑块内新生血管设定分级标准，分为4级：Ⅰ级：斑块内无增强；Ⅱ级：斑块内部或周边数个点状增强；Ⅲ级：斑块周边和内部散在点状及线样增强；Ⅳ级：斑块内部和周边弥漫点状及线样增强［11］。Ⅰ级和Ⅱ级患者定义为稳定斑块组，Ⅲ级和Ⅳ级患者定义为不稳定斑块组，所有操作由同一名有经验的B超检查室副主任医师进行。

1.2.2 常规生化指标检测 所有入组患者于入院后清晨空腹采取静脉血，7600-020全自动生化分析仪（日本日立公司）检测患者各项实验室指标（空腹血糖、血常规、血生化、血脂等），所有检测在广西医科大学第一附属医院检验科完成。

1.2.3 PECAM-1/CD31和Lp-PLA2的测定 所有入组患者于入院后清晨空腹采取静脉血6 ml，以1 500 r/min（离心半径 =6 cm）离心10 min后取上清液置-80 ℃冰箱保存，采用酶联免疫吸附实验（ELISA）检测外周血PECAM-1/CD31和Lp-PLA2，所用试剂均由上海信裕生物科技有限公司提供，酶标仪为美国Thermo Fisher公司生产的3020微孔板分光光度计酶标仪，操作过程严格按照说明书进行。

1.3 统计学方法 采用SPSS 25.0统计学软件进行统计学分析。计量资料以（±s）表示，两组间比较采用独立样本t检验；计数资料以相对数表示，组间比较采用χ2检验；采用多因素Logistic回归模型对有差异的因素进行分析，进一步筛选出潜在的独立影响因素；建立受试者工作特征（ROC）曲线，分析各指标单独诊断颈动脉不稳定斑块的价值，利用Logistic回归模型建立联合诊断，探索联合诊断颈动脉不稳定斑块的可行性。以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组患者基线资料比较 两组间性别、年龄、BMI、饮酒比例、高血压比例、空腹血糖、白细胞计数、红细胞计数、中性粒细胞计数、血小板计数、血肌酐、尿酸、纤维蛋白原比较，差异均无统计学意义（P＞0.05）；不稳定斑块组吸烟比例、心房颤动比例及超敏C反应蛋白、总胆固醇、三酰甘油、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白、PECAM-1/CD31 、Lp-PLA2水平高于稳定斑块组，差异均有统计学意义（P＜0.05，见表1）。

2.2 颈动脉不稳定斑块影响因素的多因素Logistic回归分析 以结果2.1中差异有统计学意义的因素吸烟（赋值：吸烟=1，不吸烟=0）、心房颤动（赋值：心房颤动=1，无心房颤动=0）、超敏C反应蛋白（赋值：连续变量）、总胆固醇（赋值：连续变量）、三酰甘油（赋值：连续变量）、高密度脂蛋白（赋值：连续变量）、低密度脂蛋白（赋值：连续变量）、PECAM-1/CD31（赋值：连续变量）、Lp-PLA2（赋值：连续变量）为自变量，以颈动脉粥样硬化斑块（赋值：不稳定斑块组=1，稳定斑块组=0）为因变量，进行多因素Logistic回归分析，结果显示，吸烟、心房颤动、超敏C反应蛋白、总胆固醇、三酰甘油、高密度脂蛋白对颈动脉不稳定斑块的发生无明显影响，差异无统计学意义（P＞0.05）；而低密度脂蛋白、PECAM-1/CD31 和Lp-PLA2是颈动脉不稳定斑块发生的影响因素，差异有统计学意义（P＜0.05，见表2）。

2.3 PECAM-1/CD31和Lp-PLA2与低密度脂蛋白的相关性分析 PECAM-1/CD31（r=0.090，P=0.031）、Lp-PLA2（r=0.090，P=0.005）与低密度脂蛋白呈正相关，差异均有统计学意义（见图1～2）。

表1 稳定斑块组患者和不稳定斑块组患者基线资料比较Table 1 Comparison of baseline data between stable plaque group and unstable plaque group

2.4 PECAM-1/CD31、Lp-PLA2及两者联合诊断颈动脉粥样硬化斑块稳定性ROC曲线 PECAM-1/CD31诊断颈动脉粥样硬化斑块稳定性的ROC曲线下面积（AUC）为0.686，95%CI为（0.224，0.405），最佳诊断点为11.050 mg/L，其灵敏度为77.60%，特异度为60.30%；Lp-PLA2的AUC为0.724，95%CI为（0.189，0.364），最佳诊断点为176.585 mg/L，其灵敏度为98.70%，特异度为47.60%；而两者联合诊断颈动脉不稳定斑块的AUC为0.875，95%CI为（0.112，0.254），最佳诊断点为125.28 mg/L，其灵敏度为89.50%，特异度为83.20%（见图 3～5）。

表2 颈动脉不稳定斑块影响因素的多因素Logistic回归分析Table 2 Multivariate Logistic regression analysis of the influencing factors of unstable carotid atherosclerotic plaque

图1 PECAM-1/CD31与低密度脂蛋白的相关性分析Figure 1 Correlation analysis between PECAM-1/CD31 and low-density lipoprotein

图2 Lp-PLA2与低密度脂蛋白的相关性分析Figure 2 Correlation analysis between Lp-PLA2 and low-density lipoprotein

3 讨论

图3 PECAM-1/CD31诊断颈动脉粥样硬化斑块稳定性的ROC曲线Figure 3 ROC curve of PECAM-1/CD31 in diagnosing the stability of carotid atherosclerotic plaque

图4 Lp-PLA2诊断颈动脉粥样硬化斑块稳定性的ROC曲线Figure 4 ROC curve of Lp-PLA2 in diagnosing the stability of carotid atherosclerotic plaque

图5 PECAM-1/CD31和Lp-PLA2联合诊断颈动脉粥样硬化斑块稳定性的ROC曲线Figure 5 ROC curve of PECAM-1/CD31 combined with Lp-PLA2 in diagnosing the stability of carotid atherosclerotic plaque

缺血性脑卒中发生的常见原因是颈动脉粥样硬化斑块的形成。在颈动脉粥样硬化斑块引起的缺血性脑卒中中，不稳定斑块的破裂、出血、脱落等占主要原因［12］。准确评估并预测颈动脉粥样硬化斑块的稳定性对预防缺血性脑卒中的发生具有重要意义。在颈动脉粥样硬化斑块形成的过程中炎性反应扮演着重要的角色，参与斑块形成的细胞与颈动脉内皮细胞长期的反复炎性反应逐渐促使斑块形成，在此过程中会释放诸多的炎性因子，PECAM-1/CD31和Lp-PLA2是两种新型炎性标志物，VIGNE等［13］发现PECAM-1/CD31是一种新的炎性指标，WANG等［14］研究发现，Lp-PLA2升高会增加颅内动脉粥样硬化斑块破裂的风险。然而，单一指标预测颈动脉粥样硬化斑块稳定性具有一定的局限性，因此本研究拟采用联合检测PECAM-l/CD31和Lp-PLA2的方法，综合评估两者预测颈动脉粥样硬化斑块的稳定性，从而为临床预防颈动脉粥样硬化斑块引起的缺血性脑卒中提供更准确的依据。

为了探究影响颈动脉粥样硬化斑块稳定性的因素，本研究首先对可能影响斑块稳定性的基线资料进行了分析，包括年龄、性别、BMI、吸烟、饮酒、高血压、心房颤动、空腹血糖、白细胞计数、红细胞计数、中性粒细胞计数、血小板计数、血肌酐、尿酸、纤维蛋白原、超敏C反应蛋白、总胆固醇、三酰甘油、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白、PECAM-1/CD31 、Lp-PLA2等。通过对比稳定斑块组和不稳定斑块组患者发现，两组患者在年龄、性别、BMI等一般资料上无统计学差异，而不稳定斑块组患者吸烟比例、心房颤动比例、超敏C反应蛋白、总胆固醇、三酰甘油、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白、PECAM-1/CD31 、Lp-PLA2水平明显高于稳定斑块患者，提示上述指标可能会影响到颈动脉粥样硬化斑块的稳定性。MARKSTAD等［15］在低密度脂蛋白与颈动脉粥样硬化斑块形成以及缺血性脑卒中发生关系的研究中，发现低密度脂蛋白的升高会增加颈动脉不稳定斑块破裂的风险，进而增加缺血性脑卒中发生的风险，本研究结果与之相符。为了进一步探究影响颈动脉粥样硬化斑块稳定性的独立危险因素，本研究将两组患者中存在差异的因素纳入多因素Logistic回归分析，结果显示，低密度脂蛋白、PECAM-1/CD31和Lp-PLA2是影响颈动脉粥样硬化斑块稳定性的独立危险因素，WANG等［16］在Lp-PLA2与中国社区老年人颈动脉粥样硬化和心血管事件发生风险关系的研究发现，Lp-PLA2可用于心肌梗死和心脑血管疾病发生的预测，本研究结果与之相一致。本研究结果显示，低密度脂蛋白、PECAM-1/CD31和Lp-PLA2对颈动脉不稳定斑块均具有一定的预测潜能，且低密度脂蛋白预测的准确性可能更高。ZHANG等［17］研究也发现实现低密度脂蛋白＜70 mg/dL可能会减少缺血性脑卒中患者颈动脉粥样硬化进展趋势，该结果从侧面反映了低密度脂蛋白预测颈动脉粥样硬化斑块稳定性的可行性，HU等［18］研究也证实了，Lp-PLA2是缺血性脑卒中的独立危险因素。

低密度脂蛋白是目前已经证实的影响颈动脉粥样硬化斑块稳定性的独立危险因素［19］，因此本研究将PECAM-1/CD31和Lp-PLA2与低密度脂蛋白进行相关性分析，结果发现，PECAM-1/CD31和Lp-PLA2与低密度脂蛋白均呈明显正相关。说明在颈动脉不稳定斑块患者体内，随着低密度脂蛋白的升高，PECAM-1/CD31和Lp-PLA2也会相应地升高，这一结果进一步证实了，PECAM-1/CD31和Lp-PLA2预测颈动脉不稳定斑块的可能性，所以本研究进一步分析了PECAM-1/CD31和Lp-PLA2以及两者联合预测颈动脉不稳定斑块的诊断效能。通过建立PECAM-1/CD31和Lp-PLA2以及两者联合预测颈动脉不稳定斑块的ROC曲线发现，PECAM-1/CD31鉴别颈动脉粥样硬化斑块稳定性的AUC最小；Lp-PLA2诊断颈动脉粥样硬化斑块稳定性虽然有较为理想的AUC，但是诊断的特异度较低，所以对颈动脉粥样硬化斑块稳定性的诊断仍有一定的局限性，而两者联合诊断颈动脉粥样硬化斑块稳定性的AUC最大，可作为新的诊断指标。

本研究通过上述指标虽然可以定量的评估颈动脉粥样硬化斑块的稳定性，但是由于本研究纳入的样本量较小，并且研究中所纳入的患者多为本地居民，所以研究结果的推广具有一定的局限性。未来的研究应该纳入多地域、大样本患者，从而使研究结果更具有代表性。另外，动脉粥样硬化是一种全身性疾病，今后研究中亦可将PECAM-1/CD31和Lp-PLA2两个指标用于其他动脉粥样硬化相关疾病中，例如冠心病、下肢动脉狭窄等［20-21］，从而为更多疾病的预防和治疗提供依据，提高临床诊治效率。

综上所述，本研究证实了PECAM-1/CD31和Lp-PLA2对颈动脉不稳定斑块具有一定的诊断价值，两者联合诊断颈动脉不稳定斑块具有较好的诊断效能，可为临床上预防缺血性脑卒中提供评估依据。

作者贡献:黄利强进行文章的构思与设计，撰写论文；秦超进行研究的实施与可行性分析；程道宾进行数据收集；胡瑞婷进行数据整理；叶子明进行统计学处理；周梦晓进行结果的分析与解释；黄利强、程道宾、秦超进行论文的修订；黄利强、秦超负责文章的质量控制及审校，对文章整体负责，监督管理。

本文无利益冲突。