特定疾病状态下脂蛋白(a)颗粒浓度和质量浓度检测结果相关性分析

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特定疾病状态下脂蛋白(a)颗粒浓度和质量浓度检测结果相关性分析

更新时间：2023/8/16 15:13:52　浏览次数：8104

摘要

目的　

分析特定疾病状态下脂蛋白(a)[Lp(a)]质量浓度和颗粒浓度检测结果的相关性。

方法

选取2018年9月—2019年8月复旦大学附属中山医院住院患者581例，其中男406例、女175例，年龄(63.59±14.52)岁，按照疾病类型分为冠心病组(133例)、肝癌组(76例)、糖尿病组(192例)和慢性肾脏病组(180例)。以同期体检健康者200名为健康对照组，其中男125名、女75名，年龄(61.84±5.50)岁。检测所有研究对象Lp(a)颗粒浓度和质量浓度。采用Spearman相关分析评价各组Lp(a)颗粒浓度和质量浓度的相关性；比较各组Lp(a)颗粒浓度和质量浓度阳性率差异；采用Passing-Bablok回归分析和Bland-Altman偏移分析评估各组通过颗粒浓度转换的质量浓度和直接检测得到的质量浓度的一致性。

结果

各组Lp(a)颗粒浓度和质量浓度相关性较好(r=0.948 7，P<0.05)，其中冠心病组Lp(a)颗粒浓度和质量浓度相关性最高(r=0.976 3，P<0.05)，肝癌组相关性最低(r=0.863 2，P<0.05)。糖尿病组、慢性肾脏病组Lp(a)颗粒浓度和质量浓度阳性率差异有统计学意义(P<0.05)，健康对照组、肝癌组、冠心病组Lp(a)颗粒浓度和质量浓度阳性率差异无统计学意义(P>0.05)。各组通过Lp(a)颗粒浓度转换的质量浓度与直接检测得到的Lp(a)质量浓度的95%一致性界限均>1/2允许总误差。

结论

Lp(a)颗粒浓度和质量浓度有一定的相关性。特定疾病(冠心病、肝癌、糖尿病、慢性肾脏病)患者和健康对照者Lp(a)颗粒浓度和质量浓度阳性率差异不同。通过Lp(a)颗粒浓度转换的质量浓度与直接检测得到的Lp(a)质量浓度的差异超过了临床可接受范围，在临床实践中不建议将Lp(a)颗粒浓度和质量浓度进行转换。

关键词

脂蛋白(a)；颗粒浓度；质量浓度；相关性

《中国心血管健康与疾病报告2021》指出：心血管疾病(cardiovascular disease，CVD)的发病率仍持续增高，2019 年，我国农村和城市人群CVD死亡例数分别占总死亡例数的46.74%和44.26%，每 5 例死亡者中就有2例死于CVD。脂蛋白(a)[lipoprotein(a)，Lp(a)]是CVD的重要预示因子，其水平升高是发生CVD的独立危险因素。血清Lp(a)含量主要与遗传因素有关，基本不受性别、年龄、体重和大多数降胆固醇药物的影响。人类2岁时，LPA基因已完全表达，Lp(a)浓度通常在5岁时达到成人水平，但也可能逐渐增加直至成年。有研究发现，健康人群Lp(a)水平呈明显偏态分布。

Lp(a)在肝脏合成，由载脂蛋白(apolipoprotein，apo)B100与apo(a)结合而成。不同个体apo(a)的蛋白结构差异较大，因此有分子大小不同的2种apo(a)。当血浆Lp(a)质量浓度相同时，小分子亚型Lp(a)的颗粒浓度实际高于大分子亚型Lp(a)的颗粒浓度。LPA基因具有复杂性，导致个体间Lp(a)水平差异较大。

2019年，欧洲心脏病学会(European Society of Cardiology，ESC)和欧洲动脉粥样硬化学会(European Atherosclerosis Society，EAS)发布的血脂异常管理指南推荐至少检测1次血清Lp(a)水平，并将Lp(a)>180 mg/dL(>430 nmol/L)作为动脉粥样硬化性心血管疾病(arteriosclerotic cardiovascular disease，ASCVD)的高风险因素。同年，美国心脏病学会(American College of Cardiology，ACC)和美国心脏协会(American Heart Association，AHA)发布的心血管疾病预防指南将Lp(a)>50 mg/dL(>125 nmol/L)作为有早发ASCVD家族史患者的风险增强因素。《中国成人血脂异常防治指南(2016年修订版)》指出，在排除各种应激性升高的情况下，Lp(a)是 ASCVD 的独立危险因素，以300 mg/L为切点，高于此水平者，患冠心病的风险明显增加。

临床实验室既往检测Lp(a)多使用质量浓度结果，但个体间Lp(a)分子大小差异较大，质量浓度和颗粒浓度无法进行简单换算。有学者认为颗粒浓度预测CVD风险的价值更大。有研究发现，在慢性肾脏病患者中，血清Lp(a)质量浓度检测存在明显的高估偏差。质量浓度和颗粒浓度间的高估或低估偏差主要是由Lp(a)分子的多态性造成的。有研究结果显示，Lp(a)蛋白分子中KⅣ-2结构的数量越多，肝脏合成的速度越慢，肝脏疾病患者Lp(a)的颗粒浓度和质量浓度受疾病影响的程度不同。本研究旨在比较特定疾病(冠心病、肝癌、糖尿病、慢性肾脏病)患者与健康对照者Lp(a)质量浓度与颗粒浓度的相关性，并对Lp(a)通过颗粒浓度转换的质量浓度和直接检测的质量浓度进行一致性评价。

1　材料和方法

1.1　研究对象

选取2018年9月—2019年8月复旦大学附属中山医院住院患者581例，其中男406例、女175例，年龄(63.59±14.52)岁。另选取同期复旦大学附属中山医院体检健康者200名(健康对照组)，其中男125名、女75名，年龄(61.84±5.50)岁。经B超、心电图、临床各项检查和血糖、肝功能、肾功能等相关指标检测排除肝脏疾病、肾脏疾病、冠心病、肿瘤、糖尿病等病史和疾病。根据临床疾病诊断、实验室检验结果、影像学检查结果将581例住院患者分为冠心病组、肝癌组、糖尿病组、慢性肾脏病组。各疾病组患者均无其他3种疾病，各疾病组纳入者不重复入组。排除服用干扰 Lp(a)代谢药物和临床资料不完整患者。

1.1.1　冠心病组

共133例，其中男103例、女30例，年龄(62.48±11.10)岁。通过冠状动脉造影确认冠状动脉管腔狭窄>50%。排除肝癌等恶性肿瘤、糖尿病、慢性肾脏病、中度或重度瓣膜疾病、急性和慢性感染、严重手术相关并发症、预期寿命<1个月的严重合并症患者。

1.1.2　肝癌组

共76例，其中男58例、女18例，年龄(54.64±12.84)岁，符合《原发性肝癌诊疗指南(2022年版)》的诊断标准：具有典型肝癌影像学特征的肝脏占位性病变、血清甲胎蛋白水平异常等。排除冠心病、糖尿病、慢性肾脏病、胃肠道肿瘤和胆、胰及其他系统恶性肿瘤患者。

1.1.3　糖尿病组

共192例，其中男136例、女56例，年龄(63.54±12.05)岁，符合《中国2型糖尿病防治指南(2020年版)》的诊断标准:空腹血糖≥7.0 mmol/L或糖负荷2 h血糖≥11.1mmol/L，以糖化血红蛋白(glycated hemoglobin A1c，HbA1c)≥6.5%为补充诊断标准。排除冠心病、肝癌等恶性肿瘤、慢性肾脏病、妊娠糖尿病、甲状腺疾病、严重感染、急性疾病患者。

1.1.4 慢性肾脏病组

共180例，其中男109例、女71例，年龄(68.24±17.68)岁，符合文献诊断标准：肾脏结构或功能异常的肾损伤病程超过3个月，即估算肾小球滤过率(estimatedglomerular filtration rate，eGFR)降低(eGFR<60 mL/min·1.73 m2)，如多囊肾、肾动脉狭窄、肾小球病变、肾脏血管疾病。根据2009年慢性肾脏疾病流行合作研究所(Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration，CKD-EPI)公式计算eGFR。排除冠心病、肝癌等恶性肿瘤、糖尿病、急性肾功能不全、严重并发症患者。

1.2　方法

1.2.1　标本采集和处理

采集所有研究对象空腹12 h的清晨肘静脉血5 mL，加入内含惰性分离胶、促凝剂的真空采血管中，以3 500×g离心10 min，分离血清，-80 °C保存待检。

1.2.2　相关指标检测

采用瑞士罗氏公司的cobas c702全自动生化分析仪和配套试剂检测Lp(a)颗粒浓度(nmol/L)，检测方法为乳胶增强免疫比浊法，参考区间上限为75 nmol/L，根据试剂说明书提供的转换因子，可将颗粒浓度转换为质量浓度，计算公式为：mg/L=(nmol/L+3.83)×4.587(新公式，2020年6月及以后)；mg/L=nmol/L×4.167(旧公式，2020年6月前)。采用日本日立公司7600全自动生化分析仪和德国德赛公司 Lp(a)诊断试剂检测Lp(a)质量浓度(mg/L)，检测方法为免疫比浊法，参考区间上限为300 mg/L。总胆固醇(total cholesterol，TC)、三酰甘油(triglyceride，TG)、高密度脂蛋白胆固醇(high-density lipoprotein cholesterol，HDL-C)、低密度脂蛋白胆固醇(low-density lipoprotein cholesterol，LDL-C)和肌酐(creatinine，Cr)的检测方法为酶法，高敏C反应蛋白(high-sensitivity C-reactive protein，hs-CRP)的检测方法为免疫比浊法，均采用cobas c702全自动生化分析仪和配套试剂进行检测。apo A1、apo B采用德国德赛公司试剂检测，apo E采用日本积水公司试剂检测，检测方法均为免疫透射比浊法，检测仪器为7600全自动生化分析仪。采用美国伯乐公司VariantIITurbo血红蛋白测试系统和配套试剂检测HbA1c，检测方法为离子交换高效液相色谱法。

1.3　统计学

采用SPSS 22.0软件进行统计学分析。正态分布的计量资料以x̅±s表示，多组间比较采用方差分。非正态分布的计量资料以中位数(M)[四分位数(P25，P75)]表示，组间比较采用Kruskal-Wallis检验。采用Spearman相关分析评价年龄、性别与Lp(a)浓度的相关性。采用Passing-Bablok回归分析和Bland-Altman偏移分析评估各组Lp(a)直接检测得到的质量浓度与通过颗粒浓度转换的质量浓度的一致性。以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1　各组基本临床资料比较

各组年龄、性别和实验室相关检测指标差异均有统计学意义(P<0.05)。见表1。
Spearman相关分析结果显示，年龄、性别与Lp(a)颗粒浓度或质量浓度均无相关性(P>0.05)。见表2。

2.2　各组Lp(a)质量浓度与颗粒浓度的相关性

各组Lp(a)颗粒浓度与质量浓度检测结果的相关性较好。健康对照组Lp(a)颗粒浓度与质量浓度相关性最高(r=0.994 8，P<0.05)。疾病组中，颗粒浓度和质量浓度相关性最高的是冠心病组(r=0.976 3，P<0.05)，相关性最低的是肝癌组(r=0.863 2，P<0.05)。见表3。

2.3　各组Lp(a)颗粒浓度和质量浓度阳性率比较

健康对照组、冠心病组、肝癌组Lp(a)颗粒浓度、质量浓度阳性率差异无统计学意义(P>0.05)，慢性肾脏病组和糖尿病组Lp(a)颗粒浓度、质量浓度的阳性率差异有统计学意义(P<0.05)。见图1。

2.4　各组 Lp(a)质量浓度检测结果与转换结果的一致性

Passing-Bablok回归分析和Bland-Altman偏移分析结果显示，采用不同公式，各组的转换差异不同，各疾病组经新公式转换后的差异小于采用旧公式转换后的差异。各疾病组2种方法得到的质量浓度间的回归方程斜率的95%可信区间均不包含理论值。Bland-Altman相对偏移分析结果显示，不同亚组间2种方法得到的质量浓度的95%一致性界限均超过了1/2允许总误差。见图2~图6。

3　讨论

使用何种方法检测Lp(a)和用何种单位计量Lp(a)浓度一直是临床实验室面临的难题。不同方法Lp(a)检测结果的差异与apo(a)的结构和KIV重复序列的多态性有关。理想情况下，针对apo(a)中独特非重复表位的单克隆抗体能识别每个Lp(a)颗粒，可使用颗粒浓度(nmol/L)作为计量单位。但在实际工作中，由于制备这种抗体较为困难，很多检测方法使用的是识别不同表位的多克隆抗体，因此可能产生小分子亚型结果偏低或大分子亚型结果偏高的风险。2012年，瑞士罗氏公司用5份可溯源至SRM 2B参考物质和参考方法的新鲜人血清作为一级校准品和商品化校准品的溯源，一定程度上消除了apo(a)多态性对检测结果的影响，确定了与参考方法具有可比性的Lp(a)检测方法，并以nmol/L作为计量单位。

检测Lp(a)质量浓度是基于颗粒完整质量，包括脂类、蛋白质和碳水化合物。然而，apo(a)分子具有高度多态性，是富含碳水化合物的蛋白质，在个体内或个体间的颗粒大小变异很大，导致Lp(a)分子大小存在较大差异。质量浓度检测所赋值的校准品是基于Lp(a)的总质量，包括apo(a)、apo B和脂质，以mg/L为计量单位，目前这类校准品无法溯源至任何已确立的参考物质和参考方法，不同品牌试剂(mg/L)所用的抗体识别的Lp(a)表位不同，导致检测结果存在差异。目前，多数Lp(a)试剂检测的均是质量浓度，与瑞士罗氏公司Lp(a)试剂基于颗粒浓度检测不同。本研究分析了特定疾病人群和健康对照人群基于2种计量单位(mg/L和nmol/L)的Lp(a)试剂盒检测结果的相关性和阳性率，并分析了根据新、旧2种公式将颗粒浓度转换为质量浓度的适用性，以评估特定疾病人群和健康人群2种方法Lp(a)检测结果的差异。

本研究选取冠心病、肝癌、糖尿病、慢性肾脏病患者和健康对照者，统计不同人群2种方法Lp(a)检测结果的相关性和阳性率，结果显示，Lp(a)与年龄和性别均无相关性；健康对照组2种方法Lp(a)检测结果的相关性最高；各疾病组相关性由高到低依次为是冠心病组、慢性肾脏病组、糖尿病组、肝癌组。本研究发现，慢性肾脏病组质量浓度阳性率和颗粒浓度阳性率差异最为显著，与印中鹏等的研究结果类似。此外，本研究糖尿病组Lp(a)质量浓度阳性率显著高于颗粒浓度阳性率，冠心病组、肝癌组和健康对照组Lp(a)颗粒浓度阳性率和质量浓度阳性率差异无统计学意义(P>0.05)。检测血清Lp(a)水平时，apo(a)的多态性会使样本中的Lp(a)分子大小很难与校准品中的Lp(a)分子大小完全相同，如果样本中的Lp(a)分子颗粒大于校准品Lp(a)分子颗粒，样本的Lp(a)水平会被高估，反之则会被低估。目前，多数商品化Lp(a)质量浓度检测试剂盒的校准品常选用较高浓度，即以小颗粒Lp(a)分子为主，这就使得现行Lp(a)质量浓度检测结果容易出现高估偏差。慢性肾脏病患者尿apo(a)排泄减少，Lp(a)分解代谢降低，排泄延迟；同时，低白蛋白血症和炎症等因素会促进肝脏生成大颗粒的Lp(a)分子，使质量浓度检测结果偏高。糖尿病患者血糖水平较正常值高，在久坐或长时间卧位后，血糖代谢速度减缓，同时，多余的糖原转换为脂质储存于体内，以较大颗粒Lp(a)分子为主，会导致质量浓度被高估。本研究结果显示，冠心病组Lp(a)质量浓度较除慢性肾脏病组外的其他组高。丹麦哥本哈根市心脏研究机构的研究结果表明，Lp(a)浓度为50~290 mg/L的女性发生心血管疾病的风险是Lp(a)<50 mg/L女性的1.1倍；300~840 mg/L的女性，这一风险增至1.7倍；850~1190 mg/L的女性风险增至2.6倍；≥1 200 mg/L的女性，这一风险会增至3.6倍，男性的相关结果与女性结果类似。除健康对照组外，本研究冠心病组的2种方法Lp(a)检测结果差异最小，质量浓度与颗粒浓度相关性最高，颗粒浓度和质量浓度阳性率差异也并不显著，反映出冠心病患者Lp(a)分子颗粒相对较小。本研究中，肝癌组 Lp(a)质量浓度和颗粒浓度阳性率差异不明显，这可能与肝癌患者肝功能受损，而肝脏是Lp(a)生物合成的唯一器官，导致 Lp(a)生成减少有关。此外，由于KIV-2结构的数量与肝脏的生产速率呈负相关，而肝癌患者可能因细胞内加工时间和较大亚型的细胞内降解时间的延长，KIV-2结构数量增多，使Lp(a)亚型较大，也会使Lp(a)浓度相对较低。

瑞士罗氏公司依据2019年的一项研究于2020年6月更新了颗粒浓度和质量浓度的转换公式。本研究比较了各组新、旧公式转换的质量浓度和对应的直接检测得到的质量浓度，发现旧公式的质量浓度转换结果明显低于直接检测结果，有质量浓度检测结果越低，转换差异越高的趋势。由于转换公式在一定程度上忽略了apo(a)的Kringle结构域具有多态性，会进一步增大检测误差。而低浓度Lp(a)分子以大颗粒为主，质量浓度与颗粒浓度结果差异明显，质量浓度直接检测结果与转换结果同样差异明显。使用新公式后，各疾病组质量浓度转换结果低于直接检测结果的程度有所降低，但差异仍较显著。健康对照组新公式转换效果与疾病组不同，整体高于直接检测结果。原因可能是本研究的健康对照人群Lp(a)浓度相对较低，分子的多态性与疾病组不同，因此转换差异程度不同。欧洲心血管协会2022年发布的共识明确表示不推荐使用颗粒浓度和质量浓度之间的转换系数，建议厂商应确保检测方法不受apo(a)亚型的影响，提供可靠的转换系数。转换公式只是一种“最佳猜测”，目前还没有研究来评估LDL-C和Lp(a)在高度异质性和可变的脂质成分中可能有多大程度的差异。

综上所述，Lp(a)颗粒浓度与质量浓度存在一定的相关性。特定疾病(冠心病、肝癌、糖尿病、慢性肾脏病)患者和健康对照者Lp(a)颗粒浓度与质量浓度阳性率差异程度不同。通过Lp(a)颗粒浓度转换的质量浓度与直接检测得到的质量浓度之间的差异程度超过了临床可接受范围，在临床实践中不建议将Lp(a)颗粒浓度和质量浓度进行转换。

参考文献（略）

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