基于血漿DPP4活性構建預測模型評估初次PCI術后STEMI患者2年MACEs事件的發生風險*

馬晶 劉佳 白光英 劉筱 李玉華

(新疆維吾爾自治區人民醫院急救中心，新疆 烏魯木齊 830001)

急性ST段抬高型心肌梗死(ST-segment elevation myocardial infarction，STEMI)是冠心病中一種非常嚴重的類型，目前已成為全球主要的死亡原因與經濟負擔[1]。早期的經皮冠狀動脈介入治療(Percutaneous coronary intervention，PCI)可顯著提高STEMI患者的生存率，降低STEMI相關并發癥的發生率與復發性心梗的發生率[2]。二肽基肽酶4(Dipeptidyl peptidase 4，DPP4)是一種細胞表面蛋白，可裂解第二位至最后一位含有l-脯氨酸或l-丙氨酸的氨基末端二肽[3]。DPP4可使增量代謝激素家族的成員(胰高血糖素樣肽-1)失活，從而使其參與葡萄糖代謝調控[4]。DPP4在心肌細胞和內皮細胞表面的廣泛表達，以及它作為信號傳導和結合蛋白的非酶功能，表明其在心血管調節中具有一定的功能[5]。大量研究指出，DPP4抑制劑在心肌梗死過程中可發揮保護作用，DPP4的基因破壞或化學抑制可改善動物心肌梗死模型缺血/再灌注損傷后的心臟功能恢復，還可改善糖尿病患者急性心肌梗死后的左室舒張功能[5-6]。DPP4以可溶性形式存在于血漿之中，在血漿中它被認為是從內皮細胞膜上脫落的并保持一定的酶活性[7-8]。血漿DPP4活性升高可預測亞臨床和新發的動脈粥樣硬化事件[9]。此外，既往的研究發現與僅出現胸痛或不穩定型心絞痛的患者相比，心肌梗死患者的血漿DPP4活性顯著降低，并且與STEMI患者的住院期間無復流和主要出血事件密切相關，而無復流和主要出血事件與院內和長期預后惡化獨立相關[10]。大量研究表明，血漿DPP4活性是診斷和評估STEMI的一個極具前景的生物標記物[11-12]。然而，目前的預測模型尚未將血漿DPP4活性納入預測方程。因此，在本研究中，試圖基于血漿DPP4活性開發并驗證一個風險預測模型，用于預測初次PCI術后STEMI患者2年主要心血管不良事件(Major adverse cardiovascular events，MACEs)的發生風險。

1 對象與方法

1.1 研究對象 本研究為一項回顧性隊列研究，將2015年1月～2017年12月在新疆維吾爾自治區人民醫院急救中心住院并接受PCI治療的STEMI患者554例納入本研究。采用簡單隨機法按3∶1的比例分為建模隊列(n=415)和驗證隊列(n=139)。納入標準：①患者年齡≥18歲。②符合STEMI的診斷標準。③基線資料、住院信息完整。④患者及家屬知情并簽署知情同意書。⑤初次接受PCI手術。排除標準：①心臟瓣膜病、惡性腫瘤、慢性風濕免疫性疾病、嚴重的肝功能不全和終末期腎病。②正在服用DPP4抑制劑或GLP-1類似物的患者。③失訪。④既往接受過PCI術或者冠狀動脈旁路移植術。該研究經醫院倫理委員會審查批準，符合《赫爾辛基宣言》。

1.2 數據收集與結局事件 從新疆維吾爾自治區人民醫院的電子醫療記錄系統中收集了所有符合納入標準患者的人口統計學資料和臨床數據，包括年齡、性別、體重指數、既往史(高血壓病史、糖尿病病史等)和生命體征(血壓、心率等)。本研究的主要結局為MACEs事件：心源性死亡、非致命性心肌梗死、心力衰竭或卒中[13]。結局狀態、日期和病因從隨訪門診、再次入院患者的住院臨床診療記錄中獲得或通過電話訪談獲得。

1.3 生化檢測 所有STEMI患者均于入院后第1天早晨采集血樣。血漿樣品在-80℃下冷凍保存，直到進一步分析解凍使用?？崭寡?FBG)、總膽固醇(TC)、低密度脂蛋白(LDL)、高密度脂蛋白(HDL)、甘油三酯(TG)、腦鈉肽(BNP)、肌酐(Cr)、肌酸激脢(CK-MB)、谷丙轉氨酶(ALT)、谷草轉氨酶(AST)、谷酰轉肽酶(GGT)等指標使用自動生化分析儀(Cobas?，德國羅氏)測量。通過測量DPP4從合成底物H-Gly-Pro-pNa(L1880，Bachem，瑞士)中裂解對硝基苯胺(pNa)的速率，測定EDTA處理的血漿樣品中DPP4的活性。將5 μL血漿樣品加入到150 μL含有1 mM H-Gly-Pro-pNa的50 mM tris-HCl中。DPP4的活性以每分鐘每升(U/L)的pNa裂解量表示。

2 結果

2.1 研究隊列的臨床特征 共納入554例患者，其中建模隊列為415名患者(74.9%)，驗證隊列為139名患者(25.1%)。建模隊列中有59例(14.2%)初次PCI術后STEMI患者2年內出現MACEs；驗證隊列中有19例(13.7%)初次PCI術后STEMI患者2年內出現MACEs。建模與驗證兩隊列的基線資料及初次PCI術后STEMI患者2年內出現MACEs的發生率間差異無統計學意義(P>0.05)。建模和驗證隊列之間的基線資料見表1。

表1 建模隊列與驗證隊列的基線資料

2.2 多因素Cox回歸分析結果 多因素回歸分析結果顯示，年齡、男性、Killip分級、血漿DPP4活性、糖尿病、吸煙史是初次PCI術后STEMI患者2年內出現MACEs的獨立風險因素(P<0.05)，見表2。

表2 建模隊列中多因素Cox回歸分析結果

2.3 初次PCI術后STEMI患者2年內出現MACEs風險的預測模型 根據多因素Cox回歸分析結果，繪出初次PCI術后STEMI患者2年內出現MACEs風險的預測模型，見圖1。

圖1 STEMI患者2年內出現MACEs風險的預測模型

2.4 模型預測性能評估 在建模隊列中包含血漿DPP4活性的模型AUC值為0.853(95%CI：0.832～0.874)(圖2A)；驗證隊列中包含血漿DPP4活性的模型AUC值為0.831(95%CI：0.803～0.859)(圖2B)。而排除血漿DPP4活性后，在建模隊列中的模型AUC值為0.779(95%CI：0.759～0.799)(圖2C)；驗證隊列中模型AUC值為0.745(95%CI：0.706～0.784)(圖2D)。采用Delong檢驗比較分析顯示，無論在建模隊列還是驗證隊列，添加血漿DPP4活性這一指標對于模型的預測性能均有顯著提升(P<0.05)。

圖2 ROC曲線分析

2.5 Hosmer-Lemeshow檢驗與校準曲線 為進一步檢驗列線圖模型的預測穩定性，故采用Hosmer-Lemeshow檢驗并繪制校準圖?；诟鶕ｊ犃?圖3A)和驗證隊列(圖3B)的校準圖顯示，該預測模型校準曲線與標準曲線均極為接近。Hosmer-Lemeshow檢驗結果提示建模隊列與驗證隊列中預測情況與實際情況均不存在顯著差異(P>0.05)。

圖3 校準曲線分析

3 討論

在本研究中，我們團隊基于血漿DPP4活性與一些常見的指標構建了一個簡單、易用的列線圖模型來預測初次PCI術后STEMI患者2年MACEs事件的發生風險。該預測模型是基于554例初次PCI術后STEMI患者入院及隨訪信息所構建的，并且在驗證隊列中被證實具有良好的鑒別性能和校準能力。在我們所構建的預測模型中包括了年齡、男性、Killip分級、血漿DPP4活性、糖尿病病史和吸煙史等6個變量作為主要預測因子。這些預測因子很容易在入院初期從病歷系統和血清生化測量結果獲得，所以便于臨床醫生的使用與進行早期的MACEs事件的風險評估。本研究遵循嚴格的納入和排除標準，使所有患者的入組流程合理、簡化，不同患者具有較好的同質性，研究數據具有較好的可比性。因此，本研究中所提出的列線圖模型可作為臨床實踐中一個具有潛在應用價值的工具，為初次PCI術后的STEMI患者提供長達2年的MACEs事件發生概率風險咨詢，并可給予高風險患者提供早期的、預防性的治療指導措施。

本研究模型中包含的大多數變量與以前的STEMI患者相關MACEs風險預測模型中的變量相似。既往的大量研究證實年齡、男性、Killip分級、糖尿病病史和吸煙史均為STEMI患者發生MACEs風險的獨立危險因素[15-16]。在我們的列線圖中，吸煙的STEMI患者發生MACEs的風險比從不吸煙者高。大量流行病學研究證實，吸煙不僅與STEMI的發生密切相關，而且還與STEMI所導致的MACEs風險增加有關，并且這種風險隨著每日吸煙量的增加而呈劑量依賴性的增加[17-18]。在本研究中，年齡、性別與STEMI所導致的MACEs風險密切相關，這一點得到了先前研究的支持。2017年全球疾病負擔研究結果顯示，中國STEMI發病率、STEMI相關死亡率與年齡、性別密切相關，男性年齡標準化發病率上升0.92%，女性上升0.69%[19]。與非糖尿病患者相比，糖尿病患者STEMI的發病率高出至少2倍以上。同樣STEMI相關死亡風險也高出2～4倍，且梗死面積更大[20]。

血漿DPP4活性被認為是心血管疾病的潛在預后標志物[21]。在心力衰竭患者中，較高的血漿DPP4活性與惡化的心血管結局密切相關[22]。此外，血漿DPP4活性還可以預測健康人群中的動脈粥樣硬化事件[23]。有研究指出，抑制DPP4基因產物下調血漿DPP4活性，可以顯著降低心肌梗死后心臟功能障礙和不良重構事件的發生率，間接的降低心肌梗死后的患者的死亡風險[24]。DPP4基因的表達可能以GLP-1依賴的方式影響STEMI患者的MACEs事件發生概率[25]。生物活性GLP-1在其N端被DPP4蛋白降解，抑制血漿DPP4活性可增加活性GLP-1的表達，而GLP-1對心肌缺血再灌注損傷具有較強的保護作用[26]。此外，DPP4蛋白還有其他參與缺血性心臟病的底物反應，如基質細胞衍生因子-1α、神經肽Y和P物質。這些底物的血漿水平與心肌梗死后的不良事件均密切相關[27]。

本研究對所提出的列線圖預測模型進行了預測性能的比較研究，以評價預防性治療策略的效果。結果表明，本研究所提出的列線圖預測模型具有較好的預測性能，適合于初次PCI術后STEMI患者。然而，這項研究有幾個潛在的局限性。首先，所有參與者都來自中國西北地區的一家三甲醫院，其結果可能不適用于其他國家或地區。第二，所包含的變量并沒有完全覆蓋初次PCI術后的STEMI患者MACEs事件發生的所有相關危險因素，因此模型的預測能力較為有限。第三，本研究以回顧性隊列研究為基礎，排除了數據不完整的個體，這可能導致選擇性偏差。因此，需要進行前瞻性研究來進一步驗證我們的結果。第四，本研究是在現有數據庫的基礎上進行的分析，雖然調整了許多混雜因素，但數據庫中尚未包括一些重要變量，如體力活動、飲食因素和治療情況。因此，這些殘余混雜因素對結果的潛在影響不容忽視。第五，本研究所包含的指標沒有進行動態監測，這可能會在一定程度上影響本預測模型的準確性。

4 結論

本研究結合年齡、男性、Killip分級、血漿DPP4活性、糖尿病病史和吸煙史等因素，構建了一個全新的列線圖，具有較好的準確性，有助于臨床醫生對初次PCI術后STEMI患者的2年MACEs風險進行評估，也有助于臨床醫生及時采取更有針對性的醫療干預措施。