小而密低密度脂蛋白胆固醇与2型糖尿病微血管病变的相关性分析

漆道西，郑芳（.武汉大学第二临床学院检验系，武汉 43007；.武汉大学中南医院临床基因诊断中心＆检验科，武汉 43007）

2型糖尿病（type 2 diabetes mellitus，T2DM）是困扰全人类的慢性代谢性疾病，主要由环境和遗传因素引起。糖尿病微血管病变是糖尿病患者最常见的慢性并发症，主要包括糖尿病肾病（diabetic nephropathy，DN）、糖尿病视网膜病变（diabetic retinopathy，DR）和糖尿病周围神经病变（diabetic peripheral neuropathy，DPN）。DR 与DN 等糖尿病微血管病变严重影响患者的生命健康和生活质量［1-2］。临床研究表明，脂质代谢紊乱是导致糖尿病微血管病变的危险因素。血脂异常可通过氧化应激、单核细胞迁移、内皮细胞紊乱等机制促进糖尿病微血管病变的形成与发展［3-5］。小而密低密度脂蛋白（small dense low density lipoprotein cholesterol，sdLDL）是低密度脂蛋白的亚组分之一，在血液循环中sdLDL 颗粒主要以sdLDL-C 的形式存在。sdLDL是冠心病公认的危险因素，但其与糖尿病微血管病变关系的研究结果尚有争论。有研究显示，糖尿病微血管病变患者的血清sdLDL-C 水平高于单纯糖尿病患者［6］。然而，Hirano 等［7］研究表明，DN患者的sdLDL与肾脏损害没有直接联系。也有多项研究显示，T2DM 患者sdLDL 与DN 的发生率和严重程度相关［8-9］。因此，本研究通过系统收集国内外相关的文献，采用荟萃（Meta）分析的方法探讨sdLDL与糖尿病微血管病变之间的关系。同时，采用病例对照的方法，收集临床数据检验Meta 分析的结论。

1 资料与方法

1.1 文献检索策略 检索PubMed、The Cochrane Library、EMbase、中国知网（CNKI）、重庆维普数据库、万方数据库及中国生物医学文献数据库（CBM）。中文检索词包括糖尿病、小而密低密度脂蛋白、小而密低密度脂蛋白胆固醇、sdLDL、sdLDL-C等。英文检索词包括diabetes mellitus、diabetes、DM、sdLDL、sdLDL-C、small dense low density lipoprotein、small dense low-density lipoprotein、small dense LDL、small dense low density lipoprotein cholesterol、small dense low-density lipoprotein cholesterol、small dense LDL-cholesterol、small dense LDL cholesterol等。文献检索时间为各数据库建立起至2021年7月。

1.2 文献的纳入与排除标准

1.2.1 纳入标准 （1）研究类型：国内外以中文或英文公开发表的sdLDL-C 与糖尿病微血管病变相关的病例对照研究。（2）研究对象：所有T2DM 患者均符合美国糖尿病协会提出的糖尿病诊断标准［10］，其中对照组为单纯糖尿病患者；符合《基层糖尿病微血管病变筛查与防治专家共识（2021 年版）》［11］或《中华医学会2013年糖尿病周围神经病变诊断和治疗共识》［12］或《糖尿病肾脏疾病临床诊疗中国指南》［13］或《糖尿病视网膜病变防治专家共识》［14］的诊断标准的患者为病例组，不限种族和国籍。（3）测量指标：血清sdLDL-C 水平。（4）所有病例的临床资料完整、真实，且研究中提供了病例组与对照组的sdLDL-C的均值、标准差、样本量，或可以通过相关计算［15-16］得到上述数值。

1.2.2 排除标准 （1）文献数据前后矛盾；（2）重复发表或数据类似、结果雷同的文献只取其中一篇；（3）质量太低、信息太少致使数据无法利用的文献；（4）以评论、病例报告、指导意见、致编辑信函、动物研究或会议文摘等方式进行的研究。

1.3 文献质量评价 采用纽卡斯尔-渥太华量表（Newcastle Ottawa Scale，NOS）［17］对纳入的所有病例对照研究的质量进行评估。评价内容主要包括3个领域（研究人群的选择、组间可比性、暴露因素的测量）8个条目，评分范围为0 ～9 分。将NOS 评分划分为3个等级，分别代表低质量（0 ～3 分）、中质量（4～6分）和高质量（7～9分）。

1.4 数据提取 由2 位研究人员独立按照文献检索策略收集文献，通过EndNote-X9 软件去除重复文献，通过阅读标题与摘要去除不相关文献，阅读全文后根据纳入排除标准筛选出满足要求的文献，然后对其进行数据提取。提取的信息包括：第一作者、发表年份、国家／地区、研究类型、平均年龄、性别比例、样本量、sdLDL-C水平。

1.5 临床样本的验证

1.5.1 研究对象 选取2019 年3 月至2021 年2月于武汉大学中南医院眼科和内分泌科住院的305例T2DM 患者为研究对象，其中单纯T2DM 患者（对照组）119例，T2DM微血管病变患者（病例组）186例。本研究经武汉大学中南医院伦理委员会批准（批准文号：2019025）。所有临床研究都依照赫尔辛基宣言的原则。

1.5.2 纳入与排除标准 纳入标准：（1）所有T2DM患者均符合美国糖尿病协会的糖尿病诊断标准［10］，其中对照组为单纯糖尿病患者；符合《中华医学会2013年糖尿病周围神经病变诊断和治疗共识》［12］或《糖尿病视网膜病变防治专家共识》［14］或《糖尿病肾脏疾病临床诊疗中国指南》［13］诊断标准的患者纳入病例组；（2）病历资料完整，能够进行有效的研究；（3）年龄在35～85岁范围内。

排除标准：（1）1 型糖尿病、妊娠期糖尿病、其他特殊类型糖尿病及伴有T2DM 急性并发症；（2）患有恶性肿瘤、严重的肝肾功能损害及严重的感染性疾病；（3）存在影响脂质代谢的其他疾病，如肾病综合征、尼曼皮克氏病综合症、甲状腺功能异常；（4）正在接受降脂药物治疗。

1.5.3 研究方法 对所有研究对象进行详细的病史采集，并要求所有研究对象在空腹至少12 h 后于次日清晨由护士抽取肘静脉血，测定血清sdLDL-C、三酰甘油（TG）、总胆固醇（TC）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、脂蛋白（a）［Lp（a）］、空腹血糖（FPG）、肌酐（Cr）及总胆红素（T-Bil）。所有项目均在武汉大学中南医院检验科的AU5800 全自动生化分析仪上进行检测，在检测前运用校准品、质控品对仪器进行定标和质量控制。sdLDL-C 检测试剂盒购自重庆中元生物技术有限公司；HDL-C、LDL-C、Cr、Lp（a）检测试剂盒由日本积水医疗株式会社提供；TC、TG、T-Bil、FPG 检测试剂盒及校准品与质控品均为AU5800 配套专用试剂；AU5800 全自动生化分析仪购自美国贝克曼公司。

1.6 统计学分析 采用stata16.0软件进行Meta分析。合并效应量采用标准化均数差（SMD）及其95%置信区间（95%CI）表示。使用Q 检验和I2统计量检验对纳入的文献进行异质性研究。若P≥0.10，I2≤50%认为研究间不存在异质性，选用固定效应模型进行统计分析；若P＜0.10，I2＞50%认为研究间存在异质性，选用随机效应模型进行分析。采用逐一剔除单项研究的方法进行敏感度分析，以此评估本次Meta 分析研究结果的稳定性。使用Begg′s 检验和Egger′s检验对纳入研究的发表偏倚进行评价。

应用SPSS26.0软件对临床验证数据进行统计学分析。正态分布的计量资料以±s表示，组间比较采用独立样本t 检验；非正态分布的数据用M（P25，P75）表示，组间比较采用非参数Mann-Whitney U检验；计数资料用例数（百分率）表示，率的比较应用卡方（χ2）检验。对T2DM 并发微血管病变的影响因素进行多元Logistic 回归分析。以P＜0.05表示差异有统计学意义。

2 结果

2.1 文献检索结果 从数据库中检索出相关文献1 090篇，根据纳入、排除标准进行筛选后，最终纳入6篇文献［6，18-22］（1篇英文、5篇中文）。文献筛选流程详见图1。

图1 Meta分析文献筛选流程

2.2 文献基本特征与质量 纳入6篇文献共1 597例T2DM患者，其中单纯T2DM患者642 例，T2DM微血管病变患者955例，纳入研究均为病例对照研究。根据NOS 评分标准对纳入文献进行质量评价，结果显示6篇文献的评分均≥6 分，质量较高，结果见表1。

表1 纳入文献的基本特征及质量

2.3 Meta分析结果

2.3.1 血清sdLDL-C 水平的分析 6 篇研究经Q检验和I2统计量检验，发现各研究间存在统计学的异质性（I2＝76.4%，P＜0.005），故采用随机效应模型进行Meta 分析。结果显示，糖尿病微血管病变患者的血清sdLDL-C水平高于单纯T2DM患者，差异有统计学意义（SMD ＝0.56，95%CI：0.33 ～0.78，P＜0.001）。提示sdLDL 与T2DM 患者微血管病变的风险相关，是T2DM患者并发微血管病变的危险因素。由于本研究纳入的文献数量较少未进行亚组分析，无法判断异质性的来源。

2.3.2 敏感度分析 采用逐一剔除单项研究的方法分析敏感度发现，异质性未发生较大变化，依次剔除各项研究对总合并效应量的影响较小，并未改变研究结果，提示Meta分析结果较为稳定。

2.3.3 发表偏倚分析 采用Begg′s 检验和Egger′s检验进行发表偏倚分析，结果显示Begg′s 检验P ＝0.707及Egger′s检验P ＝0.662，提示各项研究间无明显的发表偏倚，入选的研究具有较好的代表性。

2.4 临床验证

2.4.1 研究对象的临床资料比较 两组患者的sdLDL-C、TC、TG、LP（a）、FPG、Cr 及T-Bil 存在差异，其中病例组患者的sdLDL-C 水平高于对照组（P＜0.001）；而两组患者的性别、年龄、HDL-C 及LDL-C差异无统计学意义（P＞0.05）。见表2。

表2 对照组和病例组患者的临床资料比较

2.4.2 糖尿病微血管病变的危险因素分析 以T2DM是否合并微血管病变为因变量，对糖尿病微血管病变的危险因素进行多因素Logistic 回归分析，并校正了混杂因素的影响。回归分析结果显示，在未校正混杂因素前sdLDL-C 与糖尿病微血管病变显著相关（OR ＝3.678，95%CI＝1.845 ～7.334，P＜0.01）。在逐步校正各混杂因素的后，OR均＞1，且P＜0.01，表明sdLDL-C是T2DM患者并发微血管病变的独立危险因素。

3 讨论

糖尿病并发微血管病变的机制十分复杂，遗传、糖尿病病程、年龄、长期高血糖、血脂紊乱、高血压、高尿酸血症和吸烟等是其常见的高危因素［23-24］。随着分离和检测方法的不断发展［25-26］，sdLDL-C在临床上得到了广泛应用，关于sdLDL 与DN、DR等糖尿病微血管病变的研究越来越多，但两者的关系尚有争议。因此，有必要通过收集相关文献，系统评价sdLDL对T2DM患者并发微血管病变的影响，对其早期防治具有重要的临床意义。

本次Meta 分析结果显示，病例组患者血清sdLDL-C水平高于对照组（SMD ＝0.56，95%CI：0.33～0.78，P＜0.001），sdLDL-C 是糖尿病微血管病变的危险因素。Begg′s 和Egger′s 检验结果（P ＝0.707，0.662）表明本研究纳入的文献间无明显的发表偏倚，入选的研究具有较好的代表性。逐一剔除单项研究的敏感度分析结果表明，本次Meta 分析结果具有良好的稳定性与可靠性。与LDL-C相比，sdLDL-C颗粒具有体积小、密度大、易黏附血管内壁、带电荷少、穿透动脉壁能力强、与LDL受体亲和力低等特性，从而更易促使胆固醇沉积于血管壁、血小板聚集与血栓形成［27-29］。研究发现，脂质代谢紊乱与DN 的发生发展密切相关，T2DM 患者长期的高血脂状态可严重损害肾血管内皮功能，影响肾血流供应，进而导致肾脏损伤［19，30］。sdLDL-C可能通过影响内皮细胞的功能，造成微血管血流异常，导致靶器官缺血缺氧［31-33］，从而促使糖尿病微血管病变的发生。

本研究还通过收集305 例T2DM 患者的相关临床数据对本次Meta分析的结果进行验证。比较其临床数据发现，糖尿病微血管病变患者血清sdLDL-C水平较单纯T2DM 患者明显升高。多因素Logistic 回归模型分析显示，sdLDL-C 是T2DM患者并发微血管病变的危险因素，与Meta 分析结果相一致。

本研究的局限性：（1）由于sdLDL-C 是最近几年才广泛应用于临床，故纳入的文献数量较少；（2）未对糖尿病微血管病变进行亚组分析，无法排除异质性的影响；（3）纳入的文献均为中文和英文文献，未纳入其他语种的文献，可能存在一定的语种偏倚；（4）本研究只纳入了已发表且可提取数据的研究，因而无法提取数据的研究或未发表的研究可能会影响本研究的结果；（5）本次临床验证采用回顾性分析的方法，无法明确sdLDL-C 与糖尿病微血管病变的因果关系，需采用长时间、多中心、大样本的前瞻性研究进行深入分析。

综上所述，糖尿病微血管病变患者血清sdLDL-C水平明显高于单纯T2DM 患者，sdLDL-C可能是糖尿病微血管病变的危险因素。因此，在临床工作中，定期监测sdLDL-C水平可能有助于糖尿病微血管病变的早期预防与监控。