汪運生，戴 武，張 繼，連 虎，夏金翔，章 秋，葉 軍，曹永紅，章 容，劉 燕，張?zhí)K皖，鄒玲玲，匡 蕾，葉 帥，邢時妹，史爾蘭

胱抑素C(Cystatin C,CysC)是一種半胱氨酸蛋白酶抑制劑，是非糖基化的單鏈蛋白，分子量為13.3 kDa，由有核細胞產(chǎn)生，合成后不久被分泌。研究[1]證實血清CysC是評估早期糖尿病腎病敏感的血清標志物。有報道[2]血清CysC在糖耐量異常階段表達水平升高，對糖尿病的發(fā)病風險有一定預測價值，小鼠動物實驗[3]證實其有促進胰島素抵抗發(fā)生的作用。有研究[4]發(fā)現(xiàn)肝臟組織脂肪的積聚與胰島素抵抗存在密切聯(lián)系，而且它是反映胰島素抵抗嚴重程度的一項較佳的生物標志物[5]，亦可預測T2DM的發(fā)病風險[6]。肝臟脂肪沉積和血清CysC與胰島素抵抗之間存在密切聯(lián)系，且都對糖尿病的發(fā)病風險有一定預測價值。然而，目前關于CysC和量化的肝臟脂肪含量(hepatic fat content，HFC)與胰島素抵抗之間關系報道甚少，該研究采用無創(chuàng)定量診斷HFC的金標準氫質(zhì)子磁共振波譜法(hydrogen proton magnetic resonance spectroscopy，1H-MRS)[7]，比較不同糖耐量人群HFC和血清CysC與胰島素抵抗的關系。

1 材料與方法

1.1 病例資料研究以2016年6月～2018年8月于安徽醫(yī)科大學附屬合肥醫(yī)院(合肥市第二人民醫(yī)院)內(nèi)分泌科門診及住院的患者篩選為研究對象，通過口服75 g葡萄糖耐量試驗或100 g饅頭餐試驗來明確糖代謝狀態(tài)，診斷標準依據(jù)1999年世界衛(wèi)生組織關于糖尿病的診斷標準。242例患者共分為三組，141例新診斷2型糖尿病患者(newly diagnosed type 2 diabetes mellitus,NT2DM)組，其中女性69例，男性72例；48例糖尿病前期(prediabetes mellitus,PDM)組，其中女性23例，男性25例；53例糖耐量正常對照(normal control,NC)組，其中女性25例，男性28例。本研究經(jīng)合肥市第二人民醫(yī)院倫理委員會批準，研究對象均簽署知情同意書。所有受試者無明顯肝、腎功能障礙[丙氨酸氨基轉(zhuǎn)移酶(alanine amiotransferase，ALT)或天門冬氨酸氨基轉(zhuǎn)移酶(aspartate aminotransferase，AST)低于正常范圍上限的2倍,或者血肌酐(creatine，Cr)水平<150 μmol/L,或者血膽紅素低于正常范圍上限的2倍]。排除標準：有過量飲酒史,酒精量女性>70 g/周;男性>140 g/周；有以下任何一項肝病史者：病毒性肝炎、酒精性肝病、自身免疫性肝病、肝細胞癌、肝硬化和遺傳性肝病等；近3個月服用保肝藥或可造成肝臟脂肪沉積的藥物。

1.2 一般資料收集與分析詳細記錄受試者的個人史、既往史、用藥史及家族史等。所有受試者隔夜禁食空腹至少8 h以上,于次日清晨測量身高、體質(zhì)量、腰圍、臀圍、收縮壓(systolic blood pressure，SBP)和舒張壓(diastolic blood pressure，DBP)，計算腰臀比(waist hip ratio,WHR)=腰圍/臀圍和體質(zhì)量指數(shù)(body mass index，BMI)=體質(zhì)量/身高2(kg/m2)。

1.3 生化指標檢測采集受試者空腹靜脈血，并測定生化指標。使用日本日立7600型自動生化分析儀檢測ALT、AST、γ-谷氨酰轉(zhuǎn)移酶(γ-glutamyl transpeptadase，γ-GGT)、Cr、尿酸(uric acid，UA)、總膽固醇(total cholesterol，TC)、高密度脂蛋白膽固醇(high density lipoprotein cholestrol, HDL-C)、低密度脂蛋白膽固醇(low density lipoprotein cholestrol, LDL-C)、極低密度脂蛋白膽固醇(very low density lipoprotein cholestrol,VLDL-C)和甘油三酯(triglyceride，TG)。

采集糖耐量試驗的空腹和120 min靜脈血，己糖激酶法測定空腹血糖(fasting plasma glucose，F(xiàn)PG)和2 h血糖(2-hour plasma glucose,2hPG)。使用美國貝克曼庫爾特800分析系統(tǒng)的化學發(fā)光法檢測胰島素。應用免疫比濁法(北京利德曼公司利德曼胱抑素C測定試劑盒)測定血清CysC的濃度。使用穩(wěn)態(tài)模型的胰島素抵抗指數(shù)(homeostasis model assessment of insulin resistance index,HOMA-IR)=[空腹胰島素(μU/ml)×空腹血糖(mmol/L)/22.5]評估胰島素抵抗。

1.41H-MRS測定HFC1H-MRS測定HFC操作流程如下，采用GE3.0T 超導磁共振，1H-MRS定位像選擇T2WI橫、矢、冠狀位，一般肝臟右后葉及右前葉上段選為感興趣區(qū)間(20 mm×20 mm×20 mm)。采用單體素分辨波譜(PRESS)序列，使用呼吸門控方式完成掃描，并使用GE SAGE分析軟件進行數(shù)據(jù)處理。組織內(nèi)的相對濃度的計算是通過水峰和脂肪峰的峰下面積來獲取。HFC(%)=脂肪峰下面積/(脂肪峰下面積+水峰下面積)×100%[7]。

2 結(jié)果

2.1 不同糖代謝人群的臨床特征各組人群臨床特征見表1。三組間BMI、WHR、SBP、DBP、UA、ALT、GGT、TC、TG、HDL-C、LDL-C、VLDL-C、FPG、2hPG、HOMA-IR和HFC三組間差異有統(tǒng)計學意義(P<0.05)。HFC和HOMA-IR于NC組、PDM組和NT2DM組間依次升高(P<0.012 5)。與NC組相比，PDM組和NT2DM組CysC水平升高(P<0.001)。三組間血清CysC水平差異有統(tǒng)計學意義(P<0.001)，具體見表1。

2.2 HFC四分位分組血清CysC水平的變化依據(jù)HFC四分位數(shù)分布進行分組，由低至高分為Q1(HFC<5.89%)、Q2(5.89%≤HFC<11.62%)、Q3(11.62%≤HFC<16.26%)、Q4(HFC≥16.26%)四組，四組間FPG、2hPG、血清CysC水平和HOMA-IR差異有統(tǒng)計學意義(P<0.05)；與Q1組相比，Q3、Q4組CysC水平和HOMA-IR升高(P<0.008 3)。Q4組HOMA-IR高于Q2組(P<0.008 3)，具體見表2。

2.3 血清CysC水平與臨床特征和HOMA-IR以及HFC的相關性分析相關性分析顯示，血清CysC水平與BMI(r=0.417)、WHR(r=0.446)、SBP(r=0.308)、DBP(r=0.191)、2hPG(r=0.140)、Cr(r=0.410)、ALT(r=0.438)、GGT(r=0.234)、TG(r=0.400)、TC(r=0.388)、LDL-C(r=0.361)、HDL-C(r=-0.239)、VLDL-C(r=0.260)、HOMA-IR(r=0.237)和HFC(r=0.206)均相關(均P<0.05)。

2.4 HFC與臨床特征和HOMA-IR的相關性分析相關性分析顯示，HFC與年齡(r=0.141)、BMI(r=0.520)、WHR(r=0.569)、SBP(r=0.304)、DBP(r=0.275)、FPG(r=0.597)、2hPG(r=0.562)、UA(r=0.310)、ALT(r=0.374)、GGT(r=0.211)、TG(r=0.346)、TC(r=0.482)、HDL-C(r=-0.196)、LDL-C(r=0.416)、VLDL-C(r=0.227)和HOMA-IR(r=0.451)均相關(P<0.05)。

2.5 HOMA-IR與臨床特征的相關性分析相關性分析顯示，HOMA-IR與BMI(r=0.502)、WHR(r=0.387)、SBP(r=0.274)、DBP(r=0.365)、FPG(r=0.430)、2hPG(r=0.387)、TG(r=0.412)、TC(r=0.272)、HDL-C(r=-0.257)、LDL-C(r=0.236)和VLDL-C(r=0.163)均相關(P<0.05)。

表1 研究對象臨床特征

與PDM組相比：*P<0.012 5；與NC組相比：#P<0.012 5

表2 HFC四分位分組與胰島素抵抗和

與11.62%≤HFC<16.26%組相比，*P<0.008 3;與HFC≥16.26%組相比，#P<0.008 3

2.6 HFC的多元線性回歸分析以HFC為因變量，多種危險因素(包括BMI、WHR、SBP、DBP、FPG、2hPG、TG、TC、HDL-C、LDL-C、VLDL-C、CysC、UA、ALT和GGT)為自變量，建立多元線性回歸模型，WHR、FPG、TC和CysC進入最后的回歸方程(P<0.05)，見表3。

2.7 HOMA-IR的多元線性回歸分析以HOMA-IR為應變量，多種危險因素(包括BMI、WHR、SBP、DBP、FPG、2hPG、TG、TC、HDL-C、LDL-C、VLDL-C、CysC和HFC)為自變量，建立多元線性回歸模型，BMI、DBP、FPG、CysC和HFC進入最后的回歸方程(P<0.05)，見表4。

3 討論

一項對2 033例受試者的美國全國健康和營養(yǎng)檢查研究[8]結(jié)果表明血清CysC水平升高與糖尿病前期有相關性，是預測血糖升高的最強的生物標記物之一。另一項對韓國1 599例人群的隨訪研究[9]結(jié)果表明升高的CysC水平與糖尿病患病率的增加呈現(xiàn)明顯相關性。最新的研究[2]亦提示CysC水平可以被認為是糖尿病發(fā)病風險有用的生物標志物。本研究結(jié)果與之前的研究結(jié)論相類似。因此，早期檢測血清CysC水平，既能預測糖尿病的早期腎功能不全，又能提示潛在的T2DM的發(fā)病風險。

表3 多元線性回歸分析HFC的預測因素

表4 多元線性回歸分析HOMA-IR的預測因素

胰島素抵抗是一種復雜的代謝紊亂，肝臟內(nèi)質(zhì)網(wǎng)應激途徑的激活、先天免疫途徑和異位組織脂肪的沉積等均與胰島素抵抗的發(fā)病機制有關，以上三方面又通過脂肪合成、脂肪酸攝取和能量消耗變化進而影響脂質(zhì)代謝產(chǎn)物在異位組織的積聚，從而導致胰島素信號傳導受損和胰島素抵抗發(fā)生[10]。Ozcan et al[11-12]從正反兩方面發(fā)現(xiàn)肝臟內(nèi)質(zhì)網(wǎng)應激途徑的激活是引起肝臟脂肪沉積和肝臟胰島素抵抗的原因，并導致高胰島素血癥和血糖升高，減輕肝臟內(nèi)質(zhì)網(wǎng)應激壓力，可減弱胰島素抵抗和肝臟脂肪沉積的嚴重程度，并降低血糖。因此多數(shù)學者們認為胰島素抵抗的關鍵和核心就是肝臟脂肪聚積[5]。

Uruska et al[13]在T1DM的研究中首次發(fā)現(xiàn)血清CysC與胰島素抵抗有關。有研究[14]證實CysC可損害海馬神經(jīng)元的胰島素信號通路，引起胰島素抵抗發(fā)生，并促進神經(jīng)系統(tǒng)認知功能障礙。其后一項T2DM的基礎實驗[3]首次發(fā)現(xiàn)CysC可促使肝臟內(nèi)質(zhì)網(wǎng)應激途徑的激活，并直接損害肝臟細胞的胰島素信號通路，誘導胰島素抵抗的發(fā)生[4]。

目前臨床研究中僅有Murai et al[15]觀察到心臟外膜脂肪含量與CysC之間有較強關聯(lián)性，提示血清CysC可能在心臟外膜脂肪沉積中起關鍵作用。還未有學者報道血清CysC與HFC以及胰島素抵抗之間的關系。本研究當HFC升高11.62%及以上時，CysC水平升高，多元線性回歸分析結(jié)果表明CysC是HFC的影響因子，HFC和CysC亦是胰島素抵抗HOMA-IR的影響因子，因此推測CysC可能通過肝臟脂肪沉積參與胰島素抵抗發(fā)生發(fā)展，可能是一項潛在的判斷HFC的血清學指標。

本研究尚存在不足之處。首先，該研究是一項橫斷面研究，缺乏明確的時間關系，HFC、CysC與胰島素抵抗三者之間的關系無法明確。其次，本研究的樣本來自同一漢族人群，對研究結(jié)果的普遍性適用有一定影響。因此，需要大樣本多種族縱向隊列研究來揭示CysC和HFC在胰島素抵抗發(fā)病機制中的價值?？傊?，不同糖代謝人群中血清Cys C的變化以及與HFC和胰島素抵抗的關系提示它在T2DM的發(fā)病機制中發(fā)揮一定的作用。