摘要:目的" 采用SPECT影像技術(shù)探索糖尿病視網(wǎng)膜病變(DR)與糖尿病腎?。―KD)的相關(guān)性。方法" 回顧性分析2022年3月-2023年4月就診于資陽市中心醫(yī)院明確診斷為2型糖尿?。═2DM)視網(wǎng)膜病變患者250例,按照世界衛(wèi)生組織制定的DR分期標準進行分組,分為無明顯DR(Non-DR)組、輕度NPDR組、中度NPDR組、重度NPDR組和PDR組,共5組,每組50例。其中男115例(230眼),女135例(270眼),均采用99m Tc-DTPA 核素腎動態(tài)顯像技術(shù)測定腎小球濾過率(GFR)。比較不同DR分組中TG、TC、HDL-C、LDL-C、HbA1c、Scr、BUN、UAlb、ACR、mALb、GFR水平,以及無明顯DR、輕度NPDR、中度NPDR、重度NPDR和PDR組中DKD發(fā)病率。結(jié)果" 與無明顯DR組比較,輕、中、重度NPDR和PDR組HbA1c、TG、TC、LDL-C、Scr、BUN、UAlb和ACR水平逐漸升高,HDL-C、GFR逐漸降低(P<0.05)。Logistic回歸分析顯示, DR與Scr、BUN、UAlb、ACR和GFR顯著相關(guān)(P<0.05);DR患者中,DKD的總體發(fā)病率為43.24%,與無明顯DR比較,輕、中、重度NPDR和PDR組的DKD發(fā)病率逐漸增加(P<0.05)。腎動態(tài)SPECT成像技術(shù)分析顯示,與無明顯DR比較,輕、中、重度NPDR和PDR組的腎區(qū)面積、腎臟深度逐漸增大,血液灌注率、吸收率及GFR逐漸降低(P<0.05),各組峰值時間比較,差異無統(tǒng)計學意義(P>0.05)。結(jié)論" 在DR患者中早期采用SPECT成像技術(shù)進行腎病篩查,可早期、無創(chuàng)篩查出DKD,及時采取干預措施,將有效延緩DKD的發(fā)展,提高糖尿病患者的生存質(zhì)量。
關(guān)鍵詞:SPECT;2型糖尿病;糖尿病性視網(wǎng)膜病變;糖尿病腎病
中圖分類號:R587.2;R774.1;R445.3" " " " " " " " " " " 文獻標識碼:A" " " " " " " " " " " DOI:10.3969/j.issn.1006-1959.2024.05.018
文章編號:1006-1959(2024)05-0108-05
Correlation Between Diabetic Retinopathy and Diabetic Nephropathy by SPECT Imaging Technique
LI Ying1,2,3,LI Tao2,3,WANG Xiao4,TANG Juan5,WANG Da-qing1,2
(1.Department of Ophthalmology,the Affiliated Hospital of North Sichuan Medical University,Nanchong 637000,Sichuan,China;
2.Department of Ophthalmology,Ziyang Central Hospital,Ziyang 641300,Sichuan,China;
3.Key Laboratory of Ophthalmology,Ziyang Central Hospital,Ziyang 641300,Sichuan,China;
4.Department of Otolaryngology-Head and Neck Surgery,Ziyang Central Hospital,Ziyang 641300,Sichuan,China;
5.Department of Endocrinology,Ziyang Central Hospital,Ziyang 641300,Sichuan China)
Abstract:Objective" To explore the correlation between diabetic retinopathy (DR) and diabetic kidney disease (DKD) by SPECT imaging.Methods" A retrospective analysis of 250 patients with type 2 diabetic (T2DM)" retinopathydiagnosed in Ziyang Central Hospital from March 2022 to April 2023 was performed. According to the DR staging criteria established by the World Health Organization, the patients were divided into five groups: non-DR (Non-DR) group, mild NPDR group, moderate NPDR group, severe NPDR group and PDR group, with 50 patients in each group. Glomerular filtration rate (GFR) was measured by 99m Tc-DTPA renal dynamic imaging in 115 males (230 eyes) and 135 females (270 eyes). The levels of TG, TC, HDL-C, LDL-C, HbA1c, Scr, BUN, UAlb, ACR, mALb and GFR in different DR groups were compared, as well as the incidence of DKD in non-DR, mild NPDR, moderate NPDR, severe NPDR and PDR groups.Results" Compared with non-DR group, the levels of HbA1c, TG, TC, LDL-C, Scr, BUN, UAlb and ACR in mild, moderate and severe NPDR and PDR groups increased gradually, while HDL-C and GFR decreased gradually (Plt;0.05). Logistic regression analysis showed that DR was significantly correlated with Scr, BUN, UAlb, ACR and GFR (Plt;0.05). In DR patients, the overall incidence of DKD was 43.24%. Compared with non-DR, the incidence of DKD in mild, moderate, severe NPDR and PDR groups increased gradually (Plt;0.05). The analysis of renal dynamic SPECT imaging technology showed that compared with no obvious DR, the renal area and renal depth of mild, moderate, severe NPDR and PDR groups gradually increased, and the blood perfusion rate, absorption rate and GFR gradually decreased (Plt;0.05). There was no significant difference in peak time among the groups (Pgt;0.05).Conclusion" In DR patients, early use of SPECT imaging technology for kidney disease screening can early and non-invasively screen out DKD. Timely intervention measures will effectively delay the development of DKD and improve the quality of life of diabetic patients.
Key words:SPECT;Type 2 diabetic mellitus;Diabetic retinopathy;Diabetic nephropathy
世界衛(wèi)生組織2023年調(diào)研報告顯示,目前全球有4.63億糖尿病患者,并預測到2045年將有7億糖尿病患者,目前已經(jīng)成為嚴重影響人類生存質(zhì)量的公共衛(wèi)生問題[1,2]。糖尿病患者往往由于血糖水平控制不佳,導致全身多處微血管出現(xiàn)病變,其中糖尿病視網(wǎng)膜病變(diabetic retinopathy,DR)和糖尿病腎病(diabetic kidney disease,DKD)是最嚴重的兩種微血管并發(fā)癥[3,4]。DR在致盲性視網(wǎng)膜血管疾病中占居首位,是成年人失明的主要原因之一;而DKD早已是發(fā)達國家和地區(qū)終末期腎?。╡nd-stage renal disease,ESRD)的首要原因,且DKD患病率隨糖尿病患病率的顯著增長亦成比例增長[5,6]。視網(wǎng)膜血管是全身唯一肉眼可見的血管部位。DR通過散瞳檢查眼底即可進行診斷,操作方法簡單,安全性高,醫(yī)療費用低[7]。然而DKD的診斷卻復雜很多,除需要觀察蛋白尿或腎小球濾過率外,還必須進行腎臟穿刺病理檢查來明確是DKD或者糖尿病合并其他腎?。╪on-diabetic kidney disease,NDKD),因此診斷DKD復雜,風險大,醫(yī)療費用高[8,9]。SPECT影像技術(shù)是借助于單光子核素標記藥物來實現(xiàn)體內(nèi)功能和代謝顯像的儀器,是核醫(yī)學影像的基本儀器之一;相比于腎臟穿刺,可動態(tài)顯示腎病血流灌注量和腎小球濾過率的變化情況,具有無創(chuàng)、安全性高等優(yōu)勢[10,11]。本研究旨在通過收集250例DR患者相關(guān)臨床數(shù)據(jù),分析患者相關(guān)腎臟指標,并利用SPECT影像技術(shù)進行腎臟動態(tài)顯影,從而評估DR與DKD的相關(guān)性。
1資料與方法
1.1一般資料" 選取從2022年3月-2023年4月就診于資陽市中心醫(yī)院明確診斷為T2DM患者250例,按照世界衛(wèi)生組織制定的DR分期標準分為5組,無明顯DR(Non-DR)、輕度NPDR組、中度NPDR組、重度NPDR組和PDR組各50例。其中男115例(230眼),女135例(270眼);年齡36~73歲,平均年齡(54.28±18.27)歲。所有眼部數(shù)據(jù)均采集雙眼,取平均值。本研究嚴格遵守資陽市中心醫(yī)院倫理委員會關(guān)于《ECT成像技術(shù)在評估糖尿病性視網(wǎng)膜病變與心血管病變和糖尿病腎病的相關(guān)性研究》的倫理批件要求,所有患者均簽署關(guān)于該研究相關(guān)的知情同意書,患者在整個實驗過程中充分知曉風險并隨時享有退出的權(quán)利。納入標準:初次就診于我院的糖尿病患者,未進行DR和DKD相關(guān)治療。排除標準:圓錐角膜及疑似圓錐角膜、角膜營養(yǎng)不良、青光眼、急性腎損傷、1型糖尿病、糖尿病酮癥酸中毒、急性高血糖癥狀(伴有重度酮尿)、急性感染、既往腎臟病史。
1.2方法
1.2.1血指標檢測" 抽取患者空腹靜脈血液,采用全自動生化儀(盛信康,SK6000,中國)分析患者空腹血糖(FPG)、甘油三酯(TG)、總膽固醇(TC)、高密度脂蛋白膽固醇(HDL-C)、低密度脂蛋白(LDL-C)、糖化血紅蛋白(HbA1c),使用自動生化分析儀評估血肌酐(Scr)和血尿素氮(BUN)水平,并進一步分析24 h尿白蛋白(UAlb)、尿白蛋白/肌酐(ACR)、微量白蛋白水平、尿肌酐。
1.2.2 SPECT檢查" 受檢者飲水500 ml,排空膀胱,取仰臥位,探頭視野包括雙腎及膀胱。將注射器置于距離探頭30 cm的檢查床固定位置。采用“彈丸”式靜脈注射顯像劑99mTc-DTPA靜脈注射,每次80 kBq/10 kg,最大注射體積不超過1.0 ml(北京原子高科有限公司提供,放化純>95%,劑量185 MBq),用單光子發(fā)射型電子計算機斷層掃描儀(北京通用電氣華倫醫(yī)療設(shè)備有限公司,產(chǎn)品標準:YZB/國 0136-2003)進行動態(tài)顯像掃描,啟動采集程序進行動態(tài)采集并計算GFR。糖尿病腎病的診斷標準見表1。
1.3觀察指標" 比較不同DR分組中TG、TC、HDL-C、LDL-C、HbA1c、Scr、BUN、UAlb、ACR、mALb、GFR水平,以及無明顯DR組、輕度NPDR組、中度NPDR組、重度NPDR組和PDR組中DKD發(fā)病率。
1.4統(tǒng)計學方法" 采用SPSS 20.0進行統(tǒng)計分析,采用Losictic回顧分析對DR和DKD進行相關(guān)性分析;計量資料用(x±s)表示,對于偏態(tài)分布資料,采用中位數(shù)表示。對于正態(tài)分布資料,采用方差分析檢驗,方差不齊時采用秩和檢驗。P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。
2結(jié)果
2.1 不同DR分期患者血液指標比較" 與無明顯DR組比較,輕、中、重度NPDR組和PDR組HbA1c、TG、TC、LDL-C、Scr、BUN、UAlb和ACR水平逐漸升高,HDL-C、GFR逐漸降低,差異有統(tǒng)計學意義(P<0.05),見表2。
2.2 DR病變相關(guān)腎臟功能危險因素的Logistic回歸分析" Logistic回歸分析顯示,DR與Scr、BUN、UAlb、ACR和GFR顯著相關(guān)(P<0.05);Scr、BUN、UAlb、ACR和GFR是DR的獨立危險因素,見表3。
2.3不同DR病變程度患者DKD異常率分析" DR患者中,DKD的總體發(fā)病率為43.24%,與無明顯DR組比較,輕、中、重度NPDR組和PDR組的DKD發(fā)病率逐漸增加(P<0.05),見表4。
2.4 SPECT影像參數(shù)分析" 腎動態(tài)SPECT成像技術(shù)分析,與無明顯DR組比較,輕、中、重度NPDR組和PDR組的腎區(qū)面積、腎臟深度逐漸增大,血液灌注率、吸收率及GFR逐漸降低(P<0.05);各組峰值時間比較,差異無統(tǒng)計學意義(P>0.05),見表5。
3討論
DKD早期往往不易被察覺,病理上僅表現(xiàn)為腎小球體積增大、腎小球高靜水壓、高灌注、高濾過等現(xiàn)象,若不及時采取干預措施,將導致腎臟出現(xiàn)不可逆性損傷,最終導致ESRD的發(fā)生[12]。因此,如何早期在糖尿病患者中篩查出DKD,對有效控制糖尿病的發(fā)展具有重要意義。
DR與DKD均為糖尿病導致的最常見的微血管病變類型,兩者具有相同的微血管病變發(fā)病機制,如晚期糖基化終產(chǎn)物和多元醇途徑[13,14]。DR的主要病理變化是基底膜增厚、微血管瘤形成、內(nèi)皮細胞增殖、血視網(wǎng)膜屏障破裂、毛細血管阻塞和新生血管形成[15-17]。DR的眼底主要為微血管瘤、視網(wǎng)膜前出血、玻璃體積血等表現(xiàn),患者往往可以通過散瞳行眼底檢查即可觀察視網(wǎng)膜血管病變嚴重程度[18-20]。
本研究顯示,與無明顯DR組相比,輕度NPDR、中度NPDR組、重度NPDR組和PDR組的HbA1c、TG、TC、LDL-C、Scr、BUN、UAlb和ACR水平逐漸升高,在PDR組達到最高值,然而HDL-C和GFR的變化與上述趨勢相反。DR病變相關(guān)腎臟功能危險因素的Logistic回歸分析顯示,Scr、BUN、UAlb、ACR和GFR是DR的獨立危險因素,同時本研究顯示隨著DR病變程度的加重,腎功能指標Scr、BUN、UAlb和ACR水平逐漸升高,GFR逐漸降低,結(jié)果提示伴隨著DR患者病情的加重,糖尿病患者的腎臟病變進一步加重。進一步通過對DKD進行分期研究,結(jié)果顯示在DR患者中,DKD的總體發(fā)病率為43.24%,且DKD的發(fā)病率隨DR分期的加重而逐漸增加。本研究采用無創(chuàng)安全的ECT成像技術(shù)對不同病變程度的DR患者進行腎血流灌注成像,結(jié)果發(fā)現(xiàn)隨著DR的加重,腎血流灌注和腎實質(zhì)圖像減少,腎實質(zhì)的出現(xiàn)和消退延遲。其中GFR和/或ERPF值降低;腎圖A段減少;B段增長緩慢,具有峰值時間延遲;并且C段緩慢減小。相比于腎臟穿刺技術(shù),SPECT成像技術(shù)具有無創(chuàng)、安全、可重復性等優(yōu)勢,早期即可對糖尿病患者進行腎臟血流情況檢查,并進一步計算GFR,評估患者腎臟功能,及時采取干預措施。Barrett EJ等[21]研究顯示,血脂及血糖的異??梢鸹颊哐赫扯仍黾?,縮小血管通道,從而導致更多的膽固醇留在血管壁,進一步導致血管壁受損,降低血管彈性,并誘發(fā)全身性血管病。此外,HbA1c的增加進一步加速了DR和DN中微血管疾病的發(fā)展,并通過血流動力學、多元醇途徑和其他效應在視網(wǎng)膜病變和腎病的發(fā)生中發(fā)揮重要作用,這表明長期高HbA1c是DR和DN發(fā)病機制中的一個重要因素。本研究進一步從不同DR病變程度患者DN異常率角度分析,結(jié)果提示DN的發(fā)病率隨DR的加重而逐漸增加,并且SPECT成像進一步從影像學角度證實了該觀點。因此,如何在早期DR患者中進行有效的DKD患者篩查,對于改善患者生存質(zhì)量具有重要意義。
綜上所述,早期采用SPECT成像技術(shù)在DR患者腎功能檢測中的應用具有無創(chuàng)性、安全性和高通用性的優(yōu)點,該技術(shù)可以早期有效篩查DKD患者,及時采取干預措施,延緩DKD的發(fā)展,提高糖尿病患者的長期生活質(zhì)量。
參考文獻:
[1]Otto T,Diesing J,Borchert J.Age-dependent prevalence of type 2 diabetes,cardiovascular risk profiles,and use of diabetes drugs in Germany using health claims data[J].Diabetes Obes Metab,2022,24(10):127-134.
[2]Awad SF,Al-Mawali A,Al-Lawati JA.Forecasting the type 2 diabetes mellitus epidemic and the role of key risk factors in Oman up to 2050:Mathematical modeling analyses[J].J Diabetes Investig,2021,12(7):1162-1174.
[3]Wong TY,Sabanayagam C.Strategies to tackle the global burden of diabetic retinopathy:from epidemiology to artificial intelligence[J].Ophthalmologica,2020,243(1):9-20.
[4]中華醫(yī)學會內(nèi)分泌學分會.中國成人糖尿病腎臟病臨床診斷的專家共識[J].中華內(nèi)分泌代謝雜志,2015,31(5):379-385.
[5]Ko GJ,Obi Y,Tortorici AR,et al.Dietary protein intake and chronic kidney disease[J].Curr Opin Clin Nutr Metab Care,2017,20(1):77-85.
[6]Wright JA,Cavanaugh KL.Dietary sodium in chronic kidney disease:a comprehensive approach[J].Semin Dial,2010,23(4):415-421.
[7]Begum T,Rahman A,Nomani D.Diagnostic Accuracy of Detecting Diabetic Retinopathy by Using Digital Fundus Photographs in the Peripheral Health Facilities of Bangladesh: Validation Study[J].MIR Public Health Surveill,2021,7(3):82-89.
[8]楊雄,高偉,邱萬勝,等.白蛋白球蛋白比值對慢性腎臟病患者預后判斷的價值研究[J].陜西醫(yī)學雜志,2020,49(6):728-731.
[9]吳忠璟,陳亞鳳,高芳虹.糖尿病腎病患者血清 miR-135b 水平檢測與疾病預后的相關(guān)性研究[J].現(xiàn)代檢驗醫(yī)學雜志,2018,33(3):88-91.
[10]張雯,陳艷,房曉楠,等.99Tcm-DTPA 腎動態(tài)顯像 Gates 法測定心臟移植患者腎小球濾過率的準確性探討[J].中華核醫(yī)學與分子影像雜志,2020,40(7):406-410.
[11]米彥霞,任媛,楊淑英,等.腎顯像時腎外異常組織攝取99Tcm-DTPA-二乙三胺五醋酸顯像劑臨床意義[J].中國藥物與臨床,2018,18(1):37-38.
[12]金美芳,蔡明翠.妊娠合并糖尿病腎病血清 BUN 和 Scr檢測的意義[J].中國婦幼健康研究,2018,29(6):748-751.
[13]Gunasekaran K,Pitchai R,Chaitanya GK.A Deep Learning Framework for Earlier Prediction of Diabetic Retinopathy from Fundus Photographs[J].Biomed Res Int,2022,5(12):316-322.
[14]Ha M,Choi SY, Park YH.Diabetic Nephropathy in Type 2 Diabetic Retinopathy Requiring Panretinal Photocoagulation[J].Korean J Ophthalmol,2019;33(1):46-53.
[15]Lind M,Pivodic A,Svensson AM.HbA1c level as a risk factor for retinopathy and nephropathy in children and adults with type 1 diabetes:Swedish population based cohort study[J].BMJ,2019,12(4):36-42.
[16]Gunasekaran K,Pitchai R,Chaitanya GK.A Deep Learning Framework for Earlier Prediction of Diabetic Retinopathy from Fundus Photographs[J].Biomed Res Int,2022,5(12):316-322.
[17]Alex SA.Nayahi J,Jesu Vedha Shine H.Gopirekha.Deep convolutional neural network for diabetes mellitus prediction[J].Neural Computing amp; Applications,2022,34(2):1319-1327.
[18]Dolgyras P,Lazaridis A,Anyfanti P.Microcirculation dynamics in systemic vasculitis: evidence of impaired microvascular response regardless of cardiovascular risk factors[J].Rheumatology (Oxford),2022,17(12):124-128.
[19]呂望晗.楊文軍針藥并用治療糖尿病視網(wǎng)膜病變驗案[J]. 實用中醫(yī)藥雜志,2017,33(10):1213-1214.
[20]Groote TC,Williams G,Au EH,et al.Immunosuppressive treatment for primary membranous nephropathy in adults with nephrotic syndrome[J].Cochrane Database Syst Rev,2021,11(11):132-145.
[21]Barrett EJ,Liu Z,Khamaisi M,et al.Diabetic Microvascular Disease: An Endocrine Society Scientific Statement[J].J Clin Endocrinol Metab,2017,102(12):4343-4410.
收稿日期:2023-08-08;修回日期:2023-09-11
編輯/肖婷婷