西藏不同海拔地區人群紅細胞代謝相關血清學指標分析

劉治娟，鄒雨桐，馬超超，劉小星，澤吉普赤，田麗萍，李洪雷，侯立安，王丹晨，龐金榮，羊紅燕，邱 玲

1西藏自治區人民醫院檢驗科，拉薩 850000 2中國醫學科學院 北京協和醫學院 北京協和醫院檢驗科 疑難重癥及罕見病國家重點實驗室，北京 100730 3西藏阿里地區人民醫院檢驗科，西藏 阿里 859000 4西藏日喀則市桑孜珠區人民醫院檢驗科，西藏 日喀則 847000 5西藏林芝地區婦幼醫院檢驗科，西藏 林芝 860000

西藏地區平均海拔高于4000 m，其獨特的自然環境導致長期居住在此地區的居民多項生理生化指標與平原地區居民存在明顯差異[1- 2]。為適應低氧環境，其中骨髓造血活躍、紅細胞生成速率增加、外周血紅細胞明顯增多現象最為顯著[3-4]。紅細胞增多可導致血液黏稠度增加、微循環障礙、血栓形成，進一步引起睡眠障礙和臟器損傷[5]，是常見的高原地區疾病；同時由于營養狀況存在差異，貧血發生率亦不少見[6]。既往雖有文獻報道高海拔地區人群紅細胞生理性伴鐵代謝相關指標出現顯著變化[7]，但缺乏對西藏地區人群紅細胞、血紅蛋白(hemoglobin,HGB)合成相關鐵代謝及葉酸(folic acid，FA)、維生素B12(vitamin B12，Vit B12)等營養指標的全面報道，尤其按海拔、性別、年齡等進行分層分析的系統數據。西藏地區紅細胞代謝指標與平原地區的潛在差異，可能導致參考區間誤用，相關疾病誤診、治療效果評估存在偏差。本研究旨在調查西藏3個典型海拔地區人群紅細胞代謝相關指標水平變化，包括血清鐵(serum iron，SI)、未飽和鐵結合力(unsaturated iron binding capacity，UIBC)、轉鐵蛋白(transferrin，TRF)、鐵蛋白(ferritin，FER)、轉鐵蛋白飽和度(transferrin saturation，TSAT)及FA、Vit B12，并建立適用于西藏地區人群的特異參考區間。

1 對象與方法

1.1 研究對象

2016年9月—2018年8月，采用整群抽樣法隨機抽取西藏不同海拔地區常住人群為研究對象，對其進行問卷調查，依據行業標準[8]，每組納入研究人群數量不低于120例。依據>500 m的海拔差，選擇西藏阿里地區(海拔Ⅰ，海拔4298～4352 m)、拉薩市和日喀則市(海拔Ⅱ，海拔3670～3835 m)以及林芝市(海拔Ⅲ，海拔約2900 m)3個海拔地區進行受試者招募，招募的受試者應覆蓋城郊居民。

納入標準：(1)在本地居住12個月以上；(2)自覺身體健康、無主要器官/系統嚴重疾病。

排除標準：(1)年齡、性別信息不完整或年齡<19歲者；(2)非藏族居民；(3)有近6個月內住院史和4周內患病史者；(4)C反應蛋白>本地區人群97.5百分位數的個體；(5)校正后仍為貧血者。根據中華人民共和國衛生行業標準，成年男性HGB水平<130 g/L或成年女性HGB<115 g/L診斷為貧血[8]。根據《世界衛生組織貧血診斷指南(2011年版)》內容，當海拔>1000 m時，需根據海拔高度調整HGB水平：海拔為2500～3000 m時，HGB調整指數為-13 g/L；海拔為3500～4000 m時，HGB調整指數為-27 g/L；海拔為4000～4500 m時，HGB調整指數為-35 g/L[9]。

本研究已通過西藏自治區人民醫院倫理委員會(審批號：ME-TBHP- 2017- 020- 021)和北京協和醫院倫理委員會審批(審批號：S-K530)。研究對象均已簽署知情同意書。

1.2 研究方法

1.2.1 標本處理及檢測

受試者均完成問卷調查、體格檢查，并留取空腹血液、尿液樣本。標本采集與處理方法同既往報道[10]。采用希森美康XN/XT血液分析儀進行全血細胞計數測定，包括紅細胞計數、HBG、紅細胞比容(hematocrit，HCT)、平均紅細胞體積(mean corpuscular volume，MCV)。采用Beckman AU5800全自動生化分析儀及其配套試劑進行生化檢測，包括白蛋白(albumin，Alb)、谷丙轉氨酶(alanine aminotrans-ferase，ALT)、總膽固醇(total cholesterol，TC)、甘油三酯(triglyceride，TG)、葡萄糖(glucose，GLU)、SI、UIBC、TRF。采用羅氏E601自動分析儀及其配套試劑檢測FER、FA、Vit B12等，并計算TSAT。

1.2.2 質量控制

(1)所有標本采集、處理和檢測人員均經統一培訓，并考核通過。(2)全血細胞計數在采樣6 h內完成檢測；血清標本在采樣30 min內完成離心、分裝與凍存，經有嚴格溫控的冷鏈運輸系統運送至北京協和醫院檢驗科進行集中測定。(3)全血細胞計數儀在每個地點安裝后均進行校準。(4)所有檢測項目在每個批次檢測前、后均實施兩個水平的質控，質控合格后方可進行檢測。

1.3 統計學處理

采用SPSS 25.0軟件及R 4.0.5軟件中的方差成分分析包(1.4.3版本)進行統計學分析。年齡、收縮壓、體質量指數、SI、TRF、TSAT等符合正態分布，以均數±標準差表示，組間比較采用方差分析；ALT、TG、UIBC、FER、FA、VitB12不符合正態分布，以中位數(四分位數)表示，組間比較采用非參數檢驗。采用多元線性回歸計算不同指標的標化回歸系數，在分析時分別設定女性、19～29歲年齡組及海拔Ⅲ為參考組；通過分析方差成分計算標準差比值(standard deviation ratio，SDR)，以SDR>0.5為參考區間分組的依據[11]。采用Tukey法剔除離群值，即剔除低于25百分位數-1.5×四分位間距和高于75百分位數+1.5×四分位間距的數值。本研究采用轉換參數法建立參考區間，即參考區間上下限為均數±1.96倍標準差，若數據不滿足正態分布，則采用Box-Cox轉換后計算參考區間，計算完成后再次變換為原來的度量刻度。雙側檢驗，P<0.05為差異具有統計學意義。

2 結果

2.1 一般資料

共1128例符合納入和排除標準的藏族人群入選本研究(圖1)。經Tukey法進行SI、UIBC、TRF、TSAT、FER、FA、Vit B12離群值剔除，最終937例用于藏族人群紅細胞代謝相關血清學指標參考區間的建立。

圖 1 研究對象入選流程圖

1128例藏族人群，除年齡(P=0.309)外，體質量指數、收縮壓、紅細胞計數、Alb、ALT、TG、TC、GLU、HBG、校正的HBG、HCT、MCV在不同性別間均顯示出統計學差異(P均≤0.001)，且均為男性高于女性。除男性ALT(P=0.136)和TG(P=0.075)外，其余指標在不同海拔地區間均有顯著差異(P均<0.001)。年齡、體質量指數、收縮壓均隨海拔升高而逐漸降低，RBC、HBG隨海拔升高而逐漸升高，其余指標未呈現出隨海拔升高而逐漸升高或降低的趨勢，其中Alb、TC、TG、MCV以海拔Ⅱ人群最高(P均<0.001)，ALT(P=0.012)、GLU(P<0.001)以海拔Ⅱ人群最低(表1)。

表1 1128例藏族人群一般資料比較

2.2 藏族人群紅細胞代謝相關血清學指標亞組分析

如圖2所示，除Vit B12(P=0.230)在不同性別，SI(P=0.925)、TSAT(P=0.240)和FA(P=0.694)在不同年齡組，FA(P=0.106)在不同海拔地區間無顯著性差異外，其余指標在不同性別/年齡/海拔間的差異均有統計學意義。男性SI、TSAT、FER水平顯著高于女性，TRF、FA、UIBC低于女性(P均<0.001)。TRF(P<0.001)和UIBC(P=0.002)隨人群年齡增長而逐漸降低，FER(P<0.001)隨人群年齡增長而逐漸升高，Vit B12未呈現此特征，以30～39歲年齡組人群最高(P=0.001)。SI、TAST、FER和Vit B12隨海拔升高而逐漸升高，TRF、UIBC在海拔Ⅱ人群中最高，海拔Ⅲ人群最低(P均<0.001)。

圖 2 不同性別、年齡、海拔藏族人群紅細胞代謝相關血清學指標分布

2.3 紅細胞代謝相關血清學指標特異參考區間的建立

多元線性回歸與方差成分分析結果顯示，TRF、FA建立參考區間時，無須考慮性別、年齡及海拔的影響，SI、TSAT和UIBC需考慮針對性別進行分組，FER需同時考慮根據性別和海拔進行分組，Vit B12雖需根據海拔進行分組，但其受飲食影響較明顯，因此本研究在建立參考區間時未對其進行分組(表2)。

基于方差成分分析結果和參考區間轉換參數法建立原則，本研究計算了各指標參考區間的上限與下限(90%置信區間)，見表3。男性SI、TSAT和FER的參考區間整體高于女性，且FER的區間寬度明顯寬于女性，UIBC的參考區間則整體低于女性。此外，FER的參考區間基于海拔地區進行分組，經進一步比較發現海拔Ⅰ與海拔Ⅱ人群FER的參考區間無明顯差異，但區間整體高于并寬于海拔Ⅲ，因此，將海拔Ⅰ與海拔Ⅱ人群的FER參考區間合并。

表 2 多元線性回歸與方差成分分析

表 3 西藏不同海拔地區人群紅細胞代謝相關血清學指標特異參考區間

3 討論

本研究首次全面評估了西藏3個典型海拔地區人群的紅細胞代謝相關血清學指標特征，發現不同指標隨性別、年齡及海拔變化而呈不同的變化趨勢，并基于其變化趨勢建立適用于西藏地區人群紅細胞代謝相關血清學指標的特異參考區間。

為適應不同海拔地區的生活，機體會對多種代謝指標進行調整，導致生活在高海拔地區居民的多項生理指標與平原地區人群存在差異。本研究顯示，海拔Ⅰ人群的紅細胞、HBG顯著高于海拔Ⅱ，且海拔Ⅱ顯著高于海拔Ⅲ，即呈現出隨海拔升高而升高的趨勢，與既往研究報道相符[12]。其原因是隨海拔的升高，環境中含氧量降低，機體對紅細胞的需求量增加，從而引起紅細胞和HBG代償性升高。與此同時，機體對鐵的需求量及鐵代謝率均增加，以參與合成HGB，表現為高海拔地區SI和FER水平更高。本研究海拔Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ人群SI分別為22.2、20.7、18.9 μmol/L，FER分別為234.8、205.5、121.8 μg/L，呈現隨海拔升高而升高的趨勢，進一步驗證上述結果。但TRF、UIBC未呈現此變化趨勢，表現為海拔Ⅱ人群最高(41.7 μmol/L)，提示TRF、UIBC可能還受其他因素的影響。本研究檢測到的海拔Ⅱ男性人群FER平均水平與既往報道基本相符(528.6 μg/L比498.4 μg/L)[13]，但顯著高于生活在相同海拔的安第斯山居民(167.1 μg/L)，提示FER可能受種族、飲食習慣的影響，或與不同研究采用的檢測系統不同有關[14]。

本研究結果顯示，海拔Ⅰ和Ⅱ男性人群中FER升高(>1000 μg/L)的比率顯著高于女性(9.4%比2.6%)，可能與男性更易合并代謝綜合征[7]或男性飲酒較多有關。在排除活動性炎癥、腫瘤、酗酒等因素影響后，FER>1000 μg/L提示鐵過載，鐵過載可導致重要臟器如心臟、肝臟結構損害和功能障礙[15]，因此，需密切關注高海拔地區男性人群的FER健康狀況。

FA是DNA合成過程中的重要輔酶，缺乏FA可導致紅細胞成熟受阻、惡性貧血。Vit B12參與體內FA代謝和甲基轉換，其缺乏可能導致DNA合成障礙，影響紅細胞成熟[16]。本研究結果顯示，3個海拔地區人群的Vit B12隨海拔升高而升高，但FA無顯著差異。此外，本研究檢測的西藏地區人群FA均值明顯低于廣西地區人群(4.29 μg/L 比 9.48 μg/L)[17]，可能與西藏地區居民飲食結構較單一，多食青稞、牛羊肉，對綠葉蔬菜攝入較少有關[18]，提示西藏地區應加強居民飲食結構多元化宣教，密切關注該地區人群尤其是孕期女性的FA水平變化。

鑒于西藏地區居民紅細胞代謝相關指標呈生理性增高或降低的現象，需建立針對此類人群各代謝指標的參考區間，以評估其是否存在代謝異常。與中華人民共和國衛生行業標準WS/T 404.6[19]和WS/T 404.9[20]相比，本研究建立的西藏地區居民SI的參考區間分布更寬(男性：10.6～41.1 μmol/L 比 10.6～36.7 μmol/L，女性：4.5～35.6 μmol/L 比 7.8～32.2 μmol/L)；TRF的參考區間下限更低(1.90 g/L 比 2.0 g/L)，上限無顯著差異(3.64 g/L 比 3.6 g/L)。與貝克曼廠商標定的參考區間相比，本研究建立的SI(女性：4.5～35.6 μmol/L比 9.0～30.4 μmol/L；男性：10.6～41.1 μmol/L比11.6～31.3 μmol/L)、UIBC(17.7～76.0 μmol/L 比 27.8～63.6 μmol/L)、TRF(1.90～3.64 g/L 比2.0～3.6 g/L)、TSAT(7.1%～64.6% 比 25%～50%)參考區間更寬，提示其可能存在較大的個體差異。此外，本研究建立的FER參考區間上限的置信區間寬度明顯大于0.2倍參考區間寬度，提示該指標的人群異質性較大，所建立的FER參考區間穩定性較差。

本研究局限性：西藏地區具有人群稀少、分散和流動性強等特點，標準化隨機整群抽樣難以展開，本研究整群選取3個海拔地區的人群進行研究，代表性如何需進一步驗證。

綜上，西藏不同海拔地區人群紅細胞代謝相關指標存在性別/年齡/海拔差異，與平原地區居民亦存在不同，應針對西藏地區特點建立其人群特異參考區間。

作者貢獻：劉治娟、鄒雨桐主要負責文章撰寫；馬超超主要負責統計分析；劉小星、澤吉普赤、田麗萍、李洪雷、侯立安、王丹晨、龐金榮和羊紅燕主要負責志愿者招募與樣本檢測；邱玲主要負責研究設計并指導修改。

利益沖突：無