皮肤晚期糖基化终末产物与2 型糖尿病肾病的相关性

叶 帅，叶 军，陈明卫，戴 武

（合肥市第二人民医院内分泌科，合肥 230011）

随着人们生活水平的提高，2 型糖尿病（T2DM）的患病率随之不断增高，自2015－2017 年上升至11.2%[1]。随着糖尿病患者的增多，糖尿病肾病（DN）的发病率也出现大幅提升，我国大概20%～40%的糖尿病（DM）患者存在DN，但其具体的发病机制尚不明确，目前也没有一种有效的防治措施，使得DN 已成为慢性肾脏病（CKD）和终末期肾病（endstage renal disease，ESRD）的主要原因[2-3]。因此，寻找DN 发生的预测指标对于DN 的及时发现、干预与治疗非常关键。研究[4-5]证实，体内蓄积AGEs与DM 慢性并发症的产生、进展有着紧密关系。且也有报道[6]证实AGEs 与其受体结合后在糖尿病肾病的发展中起着重要作用。无创检测皮肤糖基化终末产物作为AGEs 检测的新兴手段，其快速、无创的特点，将成为糖尿病患者早期肾脏损伤筛查的一种有效手段，指导DN 患者生活方式干预或及时调整用药，以达到延缓或阻止DN 的发生、发展。基于此，本研究旨在观察T2DM 患者皮肤AGEs 水平和自身ACR 之间的联系，并探讨皮肤AGEs 是否能够作为2 型糖尿病肾病的筛查指标，为2 型糖尿病肾病的无创筛查给予理论支撑，从而提升糖尿病患者的生活质量与预期寿命。

1 资料与方法

1.1 一般资料

选取2020 年12 月－2022 年5 月在合肥市第二人民医院内分泌科住院治疗的105 例2 型糖尿病（T2DM）患者，按照尿白蛋白/肌酐（ACR）水平分为3 组，T2DM 组（UACR ＜30 mg·g-1）26 例；MPRO）组（ACR ≥30 mg·g-1且≤300 mg·g-1）53 例；HPRO 组（ACR ＞300 mg·g-1）。1）纳入标准：105 名T2DM 病人含初次确诊、既往确诊者；初次确诊病人的诊断标准以WHO 确定的DM 诊断标准（1999 版）为依据；既往确诊所指为经正规医疗机构确诊；同时正在注射胰岛素或口服降糖药物治疗的T2DM 患者。2）排除标准：伴DKA（糖尿病酮症酸中毒）、HHS（高渗性高血糖状态）；合并活动性肝炎、免疫系统疾病等；合并恶性肿瘤；近6 个月内发生过急性心脑血管疾病的患者；近期曾服用过影响肾脏疾病的药物；合并皮肤病变的患者。本研究已获本院医学伦理委员会批准（伦理批号：2019-科研-084），所有研究对象皆于知情同意书上签字。

1.2 资料收集和检测方法

1.2.1 一般资料采集 专人负责询问、记录每例实验对象的年龄、性别与病程，并对其身高、体质量与血压（BP）展开测量，计算体重指数（BMI）。

1.2.2 生化指标检测 各组入院后均空腹8 h 以上，第2 天清晨采集7 ～8 mL 的空腹血样，测定甘油三酯（TG）、糖化血红蛋白（HbA1c）、总胆固醇（TCH）、SCr、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）。

1.2.3 尿白蛋白/肌酐比值（ACR）检测 留取各组的晨尿，进行ACR 检测。

1.2.4 皮肤AGEs 测定 在留取生化指标的当天上午，由受过培训的人员使用AGEs 荧光光谱测定系统测定受试对象右前臂的皮肤荧光。检测时不可接触明显的血管、皮肤畸形与疤痕部位，同时用乙醇（EA）对待检区域进行擦拭。各组皆测量3 次皮肤AGEs，取均值并记录。

1.3 统计学方法

统计学分析的工具为SPSS 23.0，计量数值经由均数±标准差（±s）形式描述，组间对比行t检验；计数资料由例数（n）描述，行χ2检验；经由Spearman 相关分析法来明确两变量之间的关联性。经由多因素Logstic回归法来分析DN 的危险因素，由受试者工作特征（ROC）曲线对皮肤AGEs 用于DN 筛查的特异度与灵敏度。以P＜0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 各组临床资料及实验室指标比较

见表1。

表1 各组临床资料及实验室指标比较（±s ）

表1 各组临床资料及实验室指标比较（±s ）

组别 例数 性别/n 年龄/岁 病程/年 BMI/（kg·m-2） SBP/mm Hg DBP/mm Hg男 女T2DM 组 26 21 5 62.0±8.5 7.5±3.2 24.6±3.2 134.2±17.6 77.6±11.5 MPRO 组 53 34 19 59.2±9.1 12.6±5.3# 25.1±2.6# 132.8±16.1# 77.8±11.4 HPRO 组 26 11 15 59.2±10.7 15.3±6.4#△ 25.6±3.4# 141.6±20.8# 78.2±12.1

表1 续

2.2 皮肤AGEs 与UACR 相关性分析

见表2。

表2 皮肤AGEs 与ACR 相关性分析

2.3 DN 发生风险的多因素Logistic 回归分析

皮肤AGEs、年龄、HbA1c、TG、BMI、DM 病程、BP 等可能关系到DN 发生风险的参数，Logistic回归分析发现，皮肤AGEs、SBP 和HbA1c 是DN发生的风险因子，其OR 值及95%CI 分别是1.118（1.051，1.179）、1.093（1.001，1.069）和1.126（0.713，1.169）。见表3。

表3 DN 发生风险的多因素Logistic 回归分析

2.4 皮肤AGEs 筛查DN 的ROC 曲线

皮肤AGEs 筛查DN 的AUC 等于0.817[95%CI为（0.736，0.897）]，特异度、灵敏度、最佳切点值依次是76.92%、78.48%、73.2 a.u。见图1。

图1 皮肤AGEs 筛查DN 的ROC 曲线

3 讨论

AGEs 是在非酶促环境中，食物和生物系统中的葡萄糖（Glu）或其他还原糖的醛基与游离氨基（如氨基酸、核酸、脂类与蛋白质等）进行非酶糖基化作用产生的一种稳定的终末物质[7]，体内AGEs 的水平主要与其所结合的蛋白翻转率相关[8]。在血清中因血清蛋白具较高翻转率，因此和其结合的AGEs迅速脱落，同时由肾代谢排出；然而在血管、皮肤等组织内，由于富含胶原蛋白，呈较低的蛋白翻转率，因此和其结合的AGEs 难以脱落[9]。因此，在稳定性与组织代表性上，皮肤组织AGEs 含量表现更佳[10]，可体现出长时间内组织中AGEs 积累状况[11]。大量实验结果表明，皮肤AGEs 在糖尿病患者体内明显升高[12-14]，皮肤AGEs 异常升高也成了提示可能发生糖尿病肾病的的一种生物学标志[15-16]。本研究利用了皮肤AGEs 可以在特定的波长范围内自发荧光的特性[17]。由糖尿病无创检测仪测定DM 患者皮肤AGEs 含量，并分析了其与DN 的相关性，其结果表明，MPRO 组、HPRO 组皮肤AGEs 显著高于单纯糖尿病组（P＜0.05），HPRO 组皮肤AGES 显著高于MPRO 组（P＜0.05），提示从单纯糖尿病发展至DN，皮肤AGEs 水平也随之进一步升高，表明皮肤AGEs 水平对DN 的形成、进展有一定的影响。Pearson 相关性分析也证实了T2DM 患者的ACR 水平随着皮肤AGEs 水平的升高逐渐升高，说明两者之间存在正相关，这也与OSAWA[18]的研究相符。

有研究[19]在调整了年龄、糖化血红蛋白、糖尿病病程、血压和肌酐后仍显示皮肤AGEs 水平与糖尿病肾病的严重程度存在正相关性，表明皮肤中的AGEs 是糖尿病肾病的良好标志物。本研究经由对DN 患者实施多因素Logstic回归分析发现，皮肤AGEs 为DN 形成的独立风险因子（P＜0.05），提示皮肤AGEs 和DN 发生风险存在显著联系。为了更好的了解皮肤AGEs 能否作为筛查糖尿病肾病的指标，采用ROC 曲线分析结果提示AGEs 在最佳临界点73.2 a.u.时，诊断DN 的灵敏度达到78.48%，特异度为76.92%，说明皮肤AGEs 在早期DN 筛查中具有一定的准确性和较高特异性。由此看出，皮肤AGEs 可以作为DN 的一个预测指标。