基于冠状动脉CT血管成像的糖化血红蛋白指数与2型糖尿病患者冠状动脉炎症的关联研究

摘要

本研究分析了2型糖尿病患者的资料，以探讨糖化血红蛋白指数（HGI）与冠状动脉炎症之间的关联。较高的HGI水平与增强的血管周围炎症及CT高危斑块相关，提示HGI可能作为心血管风险评估的潜在标志物。

摘要

糖化血红蛋白指数（HGI）用于量化血红蛋白A1c（HbA1c）的生物学变异。本研究探讨了HGI与2型糖尿病（T2DM）患者冠状动脉炎症之间的关系。共纳入185例T2DM患者的360支病变冠状动脉。根据HGI的三分位数将患者及其病变血管分为三组：H1组（低值组）、H2组（中值组）和H3组（高值组）。比较了各组的临床基线资料、三支冠状动脉近端40 mm范围内的血管周围脂肪衰减指数（FAI）、定量斑块参数以及CT高危斑块特征的比例。此外，采用多变量逻辑回归分析评估CT高危斑块的危险因素。结果显示，随着HGI升高，左前降支（LAD）和左回旋支（LCX）的血管周围FAI、纤维成分和脂质成分体积及其各自的体积比均显著增加（P<0.05）。CT高危斑块的检出率也随HGI升高而增加（P<0.001）。HGI（比值比（OR）= 1.764，95%置信区间（CI）= 1.363–2.284，P<0.001）和LAD-FAI（OR = 1.086，95% CI = 1.032–1.143，P<0.05）是CT高危斑块的独立危险因素。综上所述，HGI可能作为评估T2DM患者冠状动脉炎症和斑块易损性的潜在补充生物标志物，有待在更大规模的前瞻性研究中进一步验证。

引言

动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）仍是全球死亡和残疾的主要原因，其中老年人群（≥60岁）是心血管风险升高的脆弱人群¹。2型糖尿病（T2DM）是全球最常见的慢性疾病之一，与多种并发症相关。在T2DM患者中，冠状动脉疾病（CAD）是导致不良预后的主要因素²。CAD主要由冠状动脉粥样硬化引起的慢性炎症过程、脂质代谢异常和血管功能障碍所致³。T2DM患者的慢性高血糖状态进一步加剧了血管炎症。血管炎症不仅促进冠状动脉粥样硬化斑块的形成，也是斑块破裂的关键触发因素⁴。因此，量化冠状动脉炎症可能有助于提高CAD患者的风险分层能力。然而，利用生物标志物评估炎症过程的努力已持续多年；传统的循环炎症标志物，如高敏C反应蛋白和白细胞介素-6，对血管炎症缺乏特异性。此外，尽管正电子发射断层扫描/计算机断层扫描（PET/CT）可监测动脉壁炎症，但其无法直接评估冠状动脉的炎症负荷⁵，且价格昂贵，临床应用受限。

近期，通过冠状动脉计算机断层扫描血管成像（CCTA）评估的冠状动脉周围脂肪组织（PCAT）衰减变化，已成为检测冠状动脉炎症的一种新型敏感生物标志物⁶。这一被称为血管周围脂肪衰减指数（FAI）的新指标，已被证实可显著预测心血管事件⁴。此外，计算机断层扫描（CT）所显示的高危斑块特征可作为血管炎症的间接标志物，同时也能反映斑块的易损性及其破裂风险（斑块破裂主要由炎症引起）⁷，这些特征可借助CCTA同步识别。

糖化血红蛋白A1c（HbA1c）是临床实践中评估糖尿病患者血糖控制的金标准，良好的血糖控制不仅有助于减少微血管并发症，还与2型糖尿病（T2DM）合并多支血管冠状动脉疾病（CAD）患者主要心血管事件的发生独立相关⁸。然而，HbA1c水平的变化仅能解释60%–80%的平均血糖（MBG）水平⁹，HbA1c的差异可能受到个体葡萄糖代谢变异、生理特征及遗传易感性的影响¹⁰。因此，HbA1c的测定无法完全反映血糖代谢状态。

糖化血红蛋白指数（HGI）用于量化独立于平均血糖（MBG）水平的HbA1c生物学变异。HGI可识别出与具有相似血糖浓度的其他个体相比，HbA1c水平高于或低于平均水平的个体¹¹。多项研究已证实HGI与糖尿病并发症之间的关联，例如HGI较高的个体以及2型糖尿病（T2DM）患者发生糖尿病肾病或视网膜病变的风险更高^12,13。较高的HGI与慢性血管疾病风险增加相关^12,13。

目前，糖化血红蛋白变异性（HGI）与2型糖尿病（T2DM）患者冠状动脉炎症之间的关联尚不明确。因此，本研究旨在基于冠状动脉CT血管成像（CCTA），探讨HGI与血管周围脂肪衰减指数（FAI）、各种斑块组分参数及CT高危斑块特征之间的关联，以改善合并冠状动脉粥样硬化的T2DM患者的风险分层。

方案

本研究经南通大学附属医院伦理审查委员会批准（批准号：2025-K179-01），并豁免了知情同意要求。所使用的软件和设备列于材料表中。

1. 研究对象与分组

2016年1月至2023年5月期间，收集了在中国南通大学附属医院接受冠状动脉CT血管成像（CCTA）的752例2型糖尿病（T2DM）患者的资料。T2DM的诊断依据《中国2型糖尿病防治指南（2020年版）》。排除标准如下：（1）CCTA图像质量差；（2）先天性冠状动脉异常、冠状动脉支架植入术或冠状动脉旁路移植术后；（3）妊娠或血红蛋白病；（4）除冠心病以外的其他心源性疾病；（5）基线资料不完整。最终共有185例受试者纳入分析。共分析了360条病变冠状动脉，其中存在冠状动脉斑块的主要分支包括左主干（LM）、左前降支（LAD）、左回旋支（LCX）和右冠状动脉（RCA）。在CCTA检查前后48小时内，收集了临床基线数据，包括空腹血糖（FPG）、糖化血红蛋白（HbA1c）、总胆固醇（TC）、甘油三酯（TG）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）和尿酸（UA）。

由于HGI是线性回归的残差，因此可通过将空腹血糖（FPG）代入研究人群中HbA1c与FPG之间的单变量线性回归方程，计算出预测的HbA1c值。HGI定义为实际HbA1c值与预测HbA1c值之间的差值。根据HGI三分位数，将患者及其受累冠状动脉分为三组：H1组（低HGI组）≤-0.91，-0.91< H2组（中等组）<0.49，H3组（高HGI组）≥0.49。研究设计及患者纳入标准见图1。

2. 冠状动脉CT血管成像（CCTA）检查

采用256层计算机断层扫描（CT）设备进行CCTA检查，扫描方案如下：探测器准直为160 mm × 0.5 mm，机架旋转速度为0.28 s/圈，层厚为0.625 mm，管电流-时间积为350–635 mAs，管电压为100–120 kVp。所有患者均采用回顾性心电图门控技术进行扫描，扫描范围自气管分叉下方1 cm处至心脏膈面。

静脉注射非离子型对比剂至肱静脉后进行增强扫描，注射流速为5 mL/s，随后以相同速率推注20 mL生理盐水冲洗。对比剂剂量为每公斤体重0.8 mL。增强扫描采用对比剂追踪触发技术，自动检测主动脉根部CT值，触发阈值为120 Hounsfield单位（HU）。

3. FAI 的分析

由一名具有三年以上经验且对患者的临床和CT信息不知情的放射科医师，将原始CCTA图像上传至Deepwise血管分析软件（DW-CACTAS，Deepwise Corporation，中国）。该软件可自动勾画前降支近端40 mm、回旋支近端40 mm以及右冠状动脉10–50 mm范围内的周围冠状动脉脂肪组织（PCAT），并允许对冠状动脉壁的自动描绘进行手动调整，随后计算这三条冠状动脉的脂肪衰减指数（FAI）。PCAT被定义为位于冠状动脉外膜壁外径向距离等于血管直径处的脂肪组织，其阈值设定为-190至-30 HU¹⁴。FAI定义为PCAT的平均CT衰减值（图2）。

4. 冠状动脉CT血管造影斑块的定量分析

冠状动脉粥样硬化斑块是指存在于冠状动脉管腔内或邻近区域、面积超过1 mm²的组织结构，其与心包组织、心外膜脂肪组织及血管管腔相区别¹⁵。CCTA图像被传输至商用工作站进行斑块定量分析。在CCTA图像中，不同斑块成分的CT阈值如下：脂质成分的CT值设定为-100至30 HU，纤维成分的CT值为31至130 HU，钙化成分的CT值为131至300 HU¹⁶，并测量每支病变冠状动脉的总斑块体积。

高危冠状动脉斑块的四种CT易损特征包括正性重构、低密度斑块、点状钙化和餐巾环征。具有上述两种或两种以上特征的冠状动脉斑块被定义为CT高危斑块¹⁷。

5. 统计学分析

分类数据以频数和百分比［%］表示，采用卡方检验进行分析，并通过行×列表卡方分割法进行组间进一步比较（校正后P = 0.0167）。采用 Kolmogorov-Smirnov 检验评估定量数据的正态性。符合正态分布的定量数据以均值 ± 标准差（SD）表示，组间统计学差异采用方差分析（ANOVA）进行检验。不符合正态分布的定量数据以中位数和四分位间距［M (Q1, Q3)］表示，多组间比较采用 Kruskal-Wallis 检验。采用单因素与多因素二元 Logistic 回归分析，识别与 CT 高危斑块相关的独立危险因素。统计分析使用 SPSS 26.0 软件完成。<0.05 的 P 值被认为具有统计学意义。

6. HGI 与血管周围脂肪衰减指数的线性回归分析

采用多变量线性回归分析评估HGI（连续变量）与血管周围脂肪衰减指数（LAD-FAI和LCX-FAI）之间的关联，校正因素与主要分析中相同。

7. 使用 HGI 四分位数进行敏感性分析

为评估研究结果的稳健性，将 HGI 按四分位数分组，并采用多变量逻辑回归重新评估其与 CT 高危斑块的关联性，校正因素与主要分析中相同。

8. 亚组与交互作用分析

根据年龄、性别和血糖控制水平，采用多变量逻辑回归进行亚组分析，调整因素与主要分析中的协变量相同，但排除分层变量本身。通过检验高血糖指数（HGI）与各分层变量之间的交互项，评估效应修饰作用。

9. 限制性立方样条分析

为了探讨HGI与结局之间可能存在的剂量-反应关系及非线性关系，将HGI作为连续变量进行限制性立方样条（RCS）分析。对于冠状动脉计算机断层扫描高危斑块，采用RCS逻辑回归模型；而对于LAD-FAI，则采用RCS线性回归模型。所有模型均针对与主要分析中相同的协变量进行校正。通过Wald检验评估总体关联性及非线性成分。

结果

糖化血红蛋白与空腹血糖的相关性

患者糖化血红蛋白（HbA1c）与空腹血糖（FPG）测量值之间存在线性关系，回归方程为：预测 HbA1c = 0.28 × FPG + 5.75，其中 r = 0.508，P < 0.001（图3）。

不同组间临床基线数据与脂肪变性指数（FAI）的比较

H1、H2 和 H3 组的 HGI 值分别为 -1.29（-1.71，-1.09）、-0.28（-0.67，0.04）和 1.39（0.92，2.52）。三组之间的 LAD-FAI 和 LCX-FAI 差异具有统计学意义（P<0.05）；然而，在临床基线指标或 RCA-FAI 方面，三组之间的差异均无统计学意义（P>0.05）。不同组别的临床基线数据及 FAI 汇总见

讨论

本研究发现，随着血糖变异性指数（HGI）水平的升高，钙化和非钙化斑块的体积及其所占比例均增加。同时，冠状动脉粥样硬化斑块中CT高危特征（低衰减斑块）的发生率及其所占比例也随HGI水平的升高而增加。对三条主要冠状动脉的脂肪衰减指数（FAI）测量结果显示，左前降支（LAD-FAI）和左回旋支（LCX-FAI）的FAI值也随HGI水平的升高而上升。在调整其他协变量后，HGI和LAD-FAI是CT高危斑块发生的独立危险因素。这些结果共同表明，HGI与冠状动脉炎症及斑块不稳定性密切相关。

Hempe 等人¹⁸于2002年首次提出糖化血红蛋白指数（HGI）的概念，通过检测128名1型糖尿病（T1DM）患儿的平均血糖（MBG）和糖化血红蛋白（HbA1c）水平，旨在量化除MBG外其他因素对HbA1c的影响。在过去的二十年中，大量研究探讨了HGI的临床应用，HGI已被确立为代谢和炎症性疾病的一个独立预测因子^19,20。然而，目前尚不确定...

材料

本文使用的材料清单

姓名	公司	目录编号	评论
商用工作站	Shukun Technology	冠状动脉CT成像AI辅助诊断系统	用于冠状动脉粥样硬化斑块的定量分析。
计算机断层扫描系统	GE Healthcare	Revolution CT（256层）	用于冠状动脉CT血管造影（CCTA）检查。扫描参数：探测器准直160 × 0.5 mm，机架旋转速度0.28秒/圈，层厚0.625 mm。
非离子型对比剂	Bayer Health-care	Ultravist 370	静脉注射对比剂。剂量为每公斤体重0.8 mL，注射速率为5 mL/秒，随后以相同速率注入20 mL生理盐水冲管。
统计学软件	IBM	SPSS 26.0	用于所有统计分析，包括方差分析（ANOVA）、卡方检验和逻辑回归分析。
血管分析软件	Deepwise Corporation	DW-CACTAS	用于自动勾画冠状动脉周围脂肪组织并计算脂肪衰减指数（FAI）。由对患者信息设盲的放射科医生操作。