基于聯合模型的谷丙和谷草轉氨酶動態變化與代謝綜合征的關聯研究

孫宏鴿　劉啟貴　王曉蓉　李　孟　范永君　劉　穎　宋桂榮△

【提　要】　目的　利用聯合模型(Joint模型)探討血清谷丙轉氨酶(ALT)和谷草轉氨酶(AST)的動態變化對代謝綜合征(MS)發生的影響,為MS的預防控制提供新思路和新依據。方法　收集2010年至2016年間至少連續2次在大連市某醫院體檢中心進行健康體檢人群的體檢信息,用R 3.2.3軟件建立Joint模型,分析ALT和AST的動態變化對MS發生的影響。結果　本研究最終有4491名健康體檢者納入分析。聯合模型結果顯示,ALT的縱向變化影響MS的發生,ALT對數值每縱向增加一個單位,發生MS的危險性增加3.6255倍(95%CI=2.7210～4.8312);而AST在縱向水平的變化對MS的影響沒有顯著性。結論　健康人群血清ALT在縱向水平的增加能夠使MS的發病風險升高,即使是在正常范圍內的增加(≤40U/L),也會增加MS的發病風險,而AST對MS的影響還有待于進一步研究。

代謝綜合征(metabolic syndrome,MS)是一組集中心性肥胖、高血壓、高血糖和血脂紊亂等慢性疾病于一身的臨床綜合性病征[1]。一些學者認為,非酒精性脂肪肝(non-alcoholic fatty liver disease,NAFLD)與MS的發生密切相關[2]。NAFLD雖然不是MS的組分,但卻是MS存在時肝臟的病理表現[3]。谷丙轉氨酶(alanine aminotransferase,ALT)和谷草轉氨酶(aspartate aminotransferase,AST)是常見的NAFLD檢測指標[4],ALT和AST水平的升高亦與MS之間存在一定聯系[5-6]。

目前,國內外有很多關于ALT和AST與MS發生風險關系的流行病學研究,但多數為橫斷面研究[7-8],即使是隊列研究,也只采用了傳統的統計分析方法揭示基線ALT和AST水平與MS發生風險的相關性[9-10],并未考慮到個體指標水平隨時間的波動變化。本研究基于健康體檢人群的縱向體檢數據,充分考慮個體肝轉氨酶水平隨時間的動態變化及個體縱向數據間的相關性和隨機效應,利用聯合模型(Joint模型)準確分析肝轉氨酶的水平及動態變化與MS發病風險的關聯,為有效進行健康管理、預防或延緩MS的發生提供科學依據。

對象與方法

1.對象

本資料來源于2010年至2016年大連市某醫院體檢中心的健康體檢人群。研究對象納入標準:2010年至2016年間至少2次參加體檢者。研究對象剔除標準:⑴血壓、血脂、肝功等各指標有缺失項;⑵首次體檢時有高血壓、糖尿病、心腦血管疾病以及肝臟疾病和(或)服用降壓、降糖、降脂藥物進行治療者,或依據國際糖尿病聯盟(International Diabetes Federation,IDF)聯合其他組織發布的MS聯合聲明診斷為MS者;⑶體檢隨訪期間出現肝癌、慢性病毒性肝炎、自身免疫性肝炎、藥物引起的肝臟疾病者;⑷隨訪體檢前有大量飲酒史者。

體檢隨訪期間發生MS者,終止隨訪,并剔除隨訪終止以后的數據。

2.MS的診斷標準

根據2009年IDF和美國心臟協會(American Heart Association,AHA)/國立心肺和血液研究所(National Heart,Lung and Blood Institute,NHLBI)等就MS的診斷標準頒布的聯合聲明[11],具備以下5項組成成分中的3項或3項以上者即可診斷為 MS:⑴血壓升高:收縮壓/舒張壓≥130/85mmHg,或已診斷為高血壓并接受治療;⑵高甘油三酯血癥(triglyceride,TG):TG≥1.7mmol/L(150mg/dL),或已經進行針對此項血脂異常的治療;⑶低高密度脂蛋白膽固醇(high density lipoprotein cholesterol,HDL-C)血癥:男性HDL-C<1.0 mmol/L(40 mg/dL),女性<1.30 mmol/L(50mg/dL),或已經進行針對此項血脂異常的治療;⑷空腹血糖(fasting plasma glucose,FPG)升高:FPG≥5.6mmol/L(100mg/dL),或已接受降糖治療或胰島素治療;⑸腹型肥胖:根據腰圍診斷,不同國家、地區和種族有各自特定的數值。本研究由于健康體檢項目的限制,并未測量腰圍,而是用與腰圍密切相關的體質指數(body mass index,BMI)替代[12-13],其臨界值參照中華醫學會糖尿病學分會于2004年頒布的MS診斷標準中的BMI臨界值(≥25.0kg/m2)[14]。

3.Joint模型

Joint[15-16]模型將多水平模型與一般Cox模型通過關聯系數聯合起來,既可分析基線數據對生存危險函數的影響,又可分析隨時間變化的縱向數據對生存危險函數的影響。為滿足模型擬合對稱分布的要求,對ALT、AST進行對數轉換后得其對數值ln(ALT)、ln(AST),建立的模型如下:

yij表示ln(ALT)或ln(AST),i為個體序號,j為隨訪時間點,mi(t)表示yij試圖近似的真實度量值,εij表示隨機誤差,滿足εij～N(0,σ2)。時間表示每一次體檢與第一次體檢的時間間隔;年齡表示所有研究對象第一次體檢時的基線年齡與其中位數的差值;性別:1代表男性,0代表女性;“×”表示交互作用。b0～b6為方程的固定效應,b0表示截距,b1～b6分別表示自變量的平均變化情況,u0i和u1i分別表示截距b0和時間斜率b1的隨機效應。h(t,x)表示具有協變量x的個體在t時刻的風險函數;Mi(t)表示mi在t時刻之前的歷史,xi表示hi(t)的基本自變量;h0(t)表示基線風險函數,表示所有x都取值為0時的個體在t時刻的瞬時風險率或死亡率;β1和β2分別表示年齡和性別的回歸系數,α為多水平模型與Cox模型之間的聯合系數,表示mi(t)變化對hi(t)的影響。

4.統計學分析方法

用SPSS 17.0進行數據的基本描述,采用R 3.2.3軟件建立Joint模型,P<0.05為有統計學意義。

結　　果

1.一般情況

根據納入標準,本研究初始共收集10858例體檢者的體檢數據,根據剔除標準,最終符合要求的研究對象有4491例,其中男性1497例(33.33%),女性2994例(66.67%)。基線年齡19～80歲,基線中位年齡37歲。隨訪期間,MS的累積發病率為18.55%,其中男性30.39%,女性12.63%。

2.未發生MS組與發生MS組的ALT和AST水平基本描述

直觀來看,從基線到各次隨訪,MS組的ALT、AST平均水平及指標異常率均高于非MS組(P>0.05)。在隨訪期間,MS組的ALT平均水平隨著隨訪次數的增加呈現先增大后減小的趨勢,AST的平均水平則呈現先減小后增大的趨勢;而非MS組的ALT、AST平均水平在隨訪期間相對穩定。

表1　2010-2016年未發生MS組和發生MS組ALT、AST水平及異常率(U/L)

*:表中數字為M(P25,P75);指標異常表示ALT或AST>40U/L

3.Joint模型

(1)ln(ALT)的Joint模型結果

由ln(ALT)建立的Joint模型中,縱向多水平模型部分最終引入的變量有隨訪時間、年齡、性別、年齡×性別、性別×時間,同時考慮了截距與時間斜率的隨機效應;Cox生存模型部分引入的一般變量有年齡和性別。

表2　ln(ALT)的動態變化與MS發病關系的聯合模型結果

*:AIC=15630.06

由表2可知,在生存模型部分,年齡和性別有統計學意義(P<0.05),表明年齡和性別對MS的發生有影響。年齡每增加一歲,發生MS的危險性增加1.0158倍(95%CI= 1.0099～1.0218),而男性發生MS的危險性是女性的1.9735倍(95%CI=1.6705～2.3315)。聯合系數α有統計學意義(P<0.05),表明ln(ALT)每縱向增加一個單位,發生MS的危險性就增加3.6255倍(95%CI=2.7210～4.8312)。

Joint模型結果反映了ln(ALT)的縱向變化與MS的發生之間存在很強的關聯,表3解釋了在特定ALT基線水平下,ALT縱向增加不同量值發生MS的危險度。

表3　特定的ALT基線水平下,個體不同的ALT增長量所對應的MS的相對危險度估計值

由表3可見,當α在Joint模型中取值為1.2880,ALT基線取值分別為5、10、30和40U/L時,ALT每縱向增加3個單位,發生MS的危險度則相應增加1.8319、1.4020、1.1306和1.0976倍。因此,當ALT縱向增加相同單位時,ALT基線水平越低者,發生MS的危險性越高。當ALT縱向增加一定比例時,無論ALT基線水平如何,發生MS的危險性都是相同的。而當ALT縱向增加不同比例時,如分別增加其基線值的20%、50%和80%,基線取值為3U/L,那么發生MS的危險性則相應增加1.2647、1.6858和2.1320倍。也就是說,無論個體具有什么樣的基線水平,當ALT縱向增加一定單位或比例時,發生MS的危險性都是增加的,且縱向增加比例越大,發生MS的危險性也越大。

(2)ln(AST)的Joint模型分析結果

由ln(AST)建立的聯合模型中,縱向多水平模型部分最終引入的變量有年齡、性別、年齡×性別、時間×年齡,同時考慮了截距與時間斜率的隨機效應;Cox生存模型部分引入的變量有年齡和性別。

由表4可見,在生存模型部分,年齡、性別有統計學意義(P<0.05),表明年齡、性別對MS的發生有影響。基線年齡每增加一歲,發生MS的危險性增加1.0170倍(95%CI= 1.0109～1.0233),而男性發生MS的危險性是女性的2.9011倍(95%CI= 2.4719～3.4045)。聯合系數α沒有統計學意義(P>0.05),表明在此模型中暫時未發現ln(AST)在縱向水平的增加對MS的影響。

表4　ln(AST)的動態變化與MS發病關系的聯合模型結果

*:AIC=7307.385

討　　論

研究表明,血清ALT水平升高導致MS的發生可能是因為ALT水平的升高使氨基酸的轉氨作用增大并生成大量谷氨酸鹽,后者在病理生理上能夠引起高血糖和2型糖尿病的發生[17]。也有研究認為,血清ALT水平的升高反映了肝臟脂肪的沉積,從而導致與胰島素抵抗密切相關的炎癥反應[18]。一項meta分析顯示,當ALT升高5U/L時,發生MS的危險性就增加1.13(95%CI=1.11～1.16)倍[19]。Kunutsor[20]等人對納入了29815名研究對象的系統綜述研究發現,血清ALT水平每升高5U/L,MS的發病風險相應升高14%。這些結論都是基于橫斷面研究,從群體的角度揭示了血清ALT水平高的個體相對于低的個體發生MS的危險性,而沒有充分考慮與分析同一個體ALT水平的動態變化以及這種變化對MS發生的影響。

Joint模型是一類新型的共享參數模型,它可以分析縱向指標的變化和時間-終點變量之間的關聯性,模型充分考慮了縱向指標的測量誤差、信息缺失和個體差異所導致的隨機效應等問題,能更高效地利用數據信息,更準確地揭示體檢指標的動態變化與疾病等結局發生的關聯性[16]。

本研究是首次利用Joint模型探討血清ALT和AST的動態變化與MS關系的研究。本研究Joint模型結果顯示,ALT的對數值每縱向增加一個單位,發生MS的危險性則相應增加3.6255倍,其強調的是無論個體具有什么樣的ALT基線水平,即使其在正常范圍內,只要其ALT在縱向水平增加一定單位或比例時,發生MS的危險性均是增加的。當個體ALT水平呈現縱向增長趨勢時,提示機體可能已經發生了早期的代謝紊亂或脂質在肝臟沉積,這將會增加發生MS的危險性。至于未能發現AST與MS的因果關系,我們猜想:(1)血清AST本身不是反映肝臟生理功能的特異性指標,其篩查MS的敏感性可能要比ALT低[21];(2)可能是由于本研究隨訪時間短,中位隨訪時間僅為2年,不能很好地揭示AST的縱向變化對MS的影響。

本次研究結果提示,在健康管理中,不能只關注每次體檢的指標狀態,同時更應該關注ALT指標連續多年的動態變化趨勢,即使是未超出正常值范圍的逐年連續升高,也提示我們應該警惕肝臟代謝紊亂以及MS的發生,指導個體采取相應措施,保持這些指標的穩定,從而降低MS的發病風險,有效預防MS的發生。而AST與MS的關系,我們在今后的研究中還有待于進一步驗證。