单核细胞与高密度脂蛋白比值（MHR）等指标预测肌肉减少症的关键研究：开启精准防治新篇

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《Lipids in Health and Disease》：Relationship of monocyte to high-density lipoprotein ratio (MHR) and other inflammatory biomarkers with sarcopenia: a population-based study

【字体：大中小】 时间：2025年02月10日 来源：Lipids in Health and Disease 3.9

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　　为探究单核细胞与高密度脂蛋白胆固醇比值（MHR）能否预测肌肉减少症，研究人员开展了相关研究。对 10321 名美国参与者分析发现，ln 转换的 MHR、SII、NLR、NHHR 与低肌肉量正相关，且 MHR 预测肌肉减少症能力更优，为疾病预测提供新依据。

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　　在人口老龄化加剧的当下，肌肉减少症（sarcopenia）逐渐成为一个备受关注的健康问题。它可不是简单的肌肉变少，而是一种与衰老相关的全身性疾病，临床特征为骨骼肌质量减少和功能受损。这不仅会让患者变得虚弱、容易跌倒，还严重影响生活质量，降低幸福感。随着老年人口数量不断攀升，肌肉减少症的患病率也在持续增加，已然成为亟待解决的医学难题。

以往研究发现，氧化应激是肌肉减少症的主要发病机制，但肥胖程度、性激素水平、运动量和蛋白质摄入量等因素也会对其产生影响。同时，一些源自全血细胞计数（CBC）的炎症生物标志物，如全身免疫炎症指数（SII）、中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）以及非高密度脂蛋白胆固醇与高密度脂蛋白胆固醇比值（NHHR），已被证实可作为肌肉减少症的预测指标。然而，单核细胞与高密度脂蛋白胆固醇比值（MHR）这个新的与氧化应激和炎症相关的生物标志物，能否预测肌肉减少症的发生，却一直没有定论。为了填补这一空白，来自吉林大学中日联谊医院骨科的研究人员展开了深入研究。相关成果发表在《Lipids in Health and Disease》上，为肌肉减少症的预测和防治提供了重要线索。

研究人员从美国国家健康和营养检查调查（NHANES）数据库中选取了 39156 名参与者，在排除年龄小于 20 岁以及相关指标信息不明确的个体后，最终纳入 10321 人进行研究。研究中，MHR 作为暴露变量，计算公式为，同时对 MHR 进行 ln 对数转换处理。利用双能 X 线吸收法（DXA）测量四肢瘦软组织总质量，即四肢瘦体重（ALM），并根据公式计算 ALM_BMI，以此判断肌肉量高低。此外，还计算了 NLR、SII、NHHR 等指标，并将年龄、性别、种族、教育程度、吸烟状况以及多种疾病史等作为协变量纳入研究。

研究人员通过多变量逻辑回归分析，构建了三个模型来探究 ln 转换后的 MHR、SII、NLR、NHHR 等指标与低肌肉量之间的关联。同时，运用受试者工作特征曲线（ROC）和曲线下面积（AUC）评估这些指标对低肌肉量的预测效能。另外，还进行了亚组分析和交互检验，进一步验证研究结果。

在研究人群方面，本次研究的参与者中女性占 50.77%，男性占 49.23%，平均年龄 39.32±11.49 岁，平均 ln 转换后的 MHR 为 -2.72±0.99。各类疾病的患病率分别为：癌症 3.68%、中风 1.46%、冠心病 0.97%、充血性心力衰竭 1.02%、关节炎 13.93%、糖尿病 7.36%、低肌肉量 8.79%。而且，不同 MHR 四分位数组在性别、种族、教育程度等多方面存在显著差异。

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回归模型分析结果显示，在模型 1 和模型 2 中，各指标均与低肌肉量呈现显著正相关。在完全调整的模型 3 中，ln SII、ln NLR、ln NHHR、ln MHR、ln MHR + ln SII、ln MHR + ln NHHR、ln MHR + ln NLR 依然与低肌肉量正相关。这意味着 ln SII、ln NLR、ln NHHR、ln MHR 每增加一个单位，患病几率分别增加 59%、35%、49%、98%。并且，与 ln MHR 最低四分位数相比，较高四分位数与低肌肉量的优势比显著增加。

亚组分析发现，性别、种族、教育程度、吸烟、充血性心力衰竭、关节炎、中风和癌症等亚组对 MHR 与低肌肉量的关联无显著影响。但在糖尿病、冠心病和年龄亚组中存在显著差异。在年龄 < 50 岁、糖尿病和冠心病患者中，MHR 与低肌肉量的关联更强。

ROC 分析表明，ln MHR + ln SII 的 AUC 值为 0.608，高于其他指标，说明其对低肌肉量的预测价值更高，MHR 在预测低肌肉量方面比 NLR、SII、NHHR 表现更优。

综上所述，该研究首次通过横断面研究证实 MHR 与低肌肉量之间存在正相关关系。ln 转换后的 MHR、SII、NLR 和 NHHR 均与低肌肉量显著正相关，且 MHR 在预测肌肉减少症方面比其他指标更具优势。不过，研究也存在一定局限性，如无法考虑所有潜在混杂因素、多重逻辑回归分析存在局限性、未能完全阐明相关机制和因果关系等。尽管如此，该研究为肌肉减少症的预测提供了新的生物标志物，有助于临床医生更精准地评估患者发生肌肉减少症的风险，进而采取针对性的预防和治疗措施。未来研究可进一步聚焦于针对氧化应激和炎症的治疗策略，探索抑制炎症和氧化应激的药物干预方法，以防止肌肉流失，降低跌倒、虚弱和行动困难等相关风险，为肌肉减少症的防治开辟新的道路。

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