血糖變異系數與非增殖型糖尿病視網膜病變患者黃斑區形態和微循環的關系

付淑穎，董艷敏

0 引言

糖尿病視網膜病變[1-2](diabetic retinopathy, DR)是糖尿病(diabetic mellitus, DM)患者最常見的眼部并發癥，其是一種血管性疾病，以微血管病變為主要特征，嚴重影響患者視功能。DR分為非增殖和增殖型，其中非增殖型糖尿病視網膜病變(nonproliferative diabetic retinopathy, NPDR)一般患者癥狀較輕，多表現為微血管瘤、出現輕微出血及滲出、黃斑水腫等，當血管出現閉塞，會促進血管內皮生長因子的釋放，從而導致新生血管的形成[3-4]。新生血管形成后即NPDR發展到了增殖型糖尿病性視網膜病變(proliferative diabetic retinopathy, PDR)，此時病情較嚴重，很可能造成患者玻璃體或視網膜出血，甚至視網膜脫離。因此，早診斷、早干預對預防NPDR進一步發展為PDR十分重要。光學相干斷層掃描血管成像[5-6](optical coherence tomography angiography, OCTA)技術具有快速、無創的優勢，其可顯示微血管結構以及形態，提供高分辨率的3D圖像。目前，OCTA已被廣泛應用于青光眼、黃斑變性等領域。血糖變異性(glucose variability, GV)是一種量化指標，其可描述血糖反復波動的變化狀態。目前，描述GV的指標很多，其中空腹血糖變異系數[7](fasting plasma glucose coefficient of variation, FPG-CV)指2d及以上患者空腹血糖(fasting plasma glucose, FPG)標準差與均數的比值，該指標重復性高，可減小血糖水平差異對GV的影響。相關研究表明[8]，在2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus, T2DM)患者微血管并發癥的發生發展中，FPG-CV起到重要作用，是一個獨立影響因素。由此可知，FPG-CV影響著DR的發生發展，但臨床上關于T2DM患者的FPG-CV與NPDR患者黃斑區形態和微循環關系的研究較少。故本研究回顧性分析2018-02/2022-06我院收治的82例82眼NPDR患者的臨床資料，探究FPG-CV與NPDR患者黃斑區形態和微循環的關系，以期為臨床從患者FPG波動方面控制和治療NPDR提供新依據和思路，現將結果報道如下。

1 對象和方法

1.1對象回顧性分析2018-02/2022-06我院收治的T2DM患者164例164眼(雙眼患者隨機選擇1眼)為研究對象，根據患者是否存在視網膜病變將其分為NPDR組和糖尿病無視網膜病變(non-diabetic retinopathy, NDR)組，其中NPDR組82例82眼，男45例，女37例，年齡42～75(平均55.37±3.16)歲；NDR組82例82眼，男49例，女33例，年齡40～73(平均52.61±3.09)歲。納入標準：(1)符合T2DM診斷標準[9]；(2)NPDR組患者均符合NPDR診斷標準[10]；(3)臨床資料完整。排除標準：(1)PDR；(2)既往接受過任何眼內手術；(3)視網膜脈絡膜病變由非DM引起；(4)患有視神經病變；(5)青光眼；(6)屈光間質混濁影響眼底觀察；(7)患有可能影響微循環系統的全身系統性疾病；(8)活動性眼前節炎癥；(9)眼外傷及除DR外的其他眼病者。本研究經鄭州大學第一附屬醫院倫理委員會審批，患者及其家屬均簽署知情同意書。

1.2方法

1.2.1一般資料收集確定研究對象后，對患者均進行一般資料與數據的收集，包括年齡、性別、糖尿病病程、體質量指數(body mass index, BMI)、高血壓病史、吸煙史以及飲酒史。

1.2.2實驗室指標檢查方法入院后，收集所有患者晨起空腹靜脈血，檢測包括糖化血紅蛋白(HbA1c)、總膽固醇(total cholesterol, TC)、甘油三酯(triglyceride, TG)、白細胞(white blood cell, WBC)、紅細胞(red blood cell, RBC)、血紅蛋白(hemoglobin, Hb)、血小板(platelet, PLT)、凝血酶原時間(prothrombin time, PT)、活化部分凝血酶原時間(activated partial thromboplastin time, APTT)。采用Ultra2親和層析高壓液相HbA1c檢測儀(PRIMUS)和高壓液相色譜分析法測定HbA1c，試劑盒由上海澳普生物醫藥有限公司提供。全自動生化儀(OLYMPUS-2077)測定生化相關指標。全自動血細胞分析儀(XT1800i)測定血常規相關指標。患者留晨起后第2或3次小便中段尿，采用化學發光法測定尿微量白蛋白(microalbuminuria, MALB)；晨起，除第1次小便，于尿桶(已添加防腐劑)中留小便至24h，檢測24h尿蛋白。患者連續3d采用葡萄糖脫氫酶法檢測空腹血糖FPG，血糖儀和配套采血針及血糖試紙，計算FPG-CV=3d血糖標準差/3d血糖均數(%)。

1.2.3OCTA檢查方法所有患者行視力(LogMAR)、眼壓、眼軸檢查后，進行OCTA檢查。取坐位，調整眼位至適當位置，采用Spectralis OCT進行視網膜黃斑區掃描，選擇Angiography 3mm×3mm掃描模式，范圍是黃斑區3mm×3mm部位，盡量避免眨眼和頭部移動，通過配套軟件和系統分析圖像結果。患者受檢眼測量指標包括：黃斑中心凹無血管區(foveal avascular zone, FAZ)面積和周長、黃斑區3mm×3mm淺層毛細血管叢(superficial capillary plexus, SCP)和深層毛細血管叢(deep capillary plexus, DCP)的血流密度(vessel density, VD)、黃斑總體積、黃斑中心凹下脈絡膜厚度(subfoveal choroidal thickness, SFCT)、黃斑中心凹神經視網膜厚度(central retinal thickness, CRT)、視網膜神經纖維層(retinal nerve fiber layer, RNFL)厚度。

2 結果

2.1兩組研究對象基本資料比較兩組患者的年齡、糖尿病病程、視力、HbA1c、TG、Hb、PT、APTT、MALB、24h尿蛋白以及FPG-CV均差異顯著(P<0.05)。兩組患者的性別、BMI、眼別、眼壓、眼軸、吸煙史、飲酒史、高血壓史、TC、WBC、RBC以及PLT均無顯著差異(P>0.05)，見表1。

表1 兩組研究對象基本資料比較

2.2兩組研究對象黃斑區形態和微循環比較與NDR組相比，NPDR組患者的SCP-VD、DCP-VD以及SFCT均顯著下降(P<0.001)，FAZ面積、CRT以及黃斑總體積均顯著增加(P<0.001)。兩組FAZ周長以及RNFL厚度均無顯著差異(P>0.05)，見表2。

表2 兩組研究對象黃斑區形態和微循環比較

2.3多因素Logistic回歸分析以NPDR發病為因變量，以上述分析中兩組差異具有統計學意義(P<0.05)的指標為自變量，進行多因素Logistic回歸分析，結果顯示，病程≥7.2a、HbA1c≥7.7%、TG≥1.9mmol/L、MALB≥24.5mg/L、FPG-CV≥9.8%、SCP-VD<27.6%、DCP-VD<47.7%、FAZ面積≥0.38mm2、CRT≥197.7μm以及SFCT<227.7μm均為NPDR發病的危險因素(P<0.05)，見表3、4和圖1。

圖1 影響NPDR發病的多因素Logistic回歸分析森林圖。

表3 多因素Logistic回歸分析賦值表

2.4BP神經網絡模型的構建將上述影響NPDR發病的危險因素作為輸入層納入BP神經網絡模型，采用反復叉驗證確定隱含層節點數，當隱含層節點數為5時(圖2)，交叉驗證的均方根誤差最小，并以NPDR發病情況作為輸出層，構建BP神經網絡模型，見圖3。

圖2 交叉驗證確定隱含層節點數。

圖3 BP神經網絡模型。

2.5模型評價

2.5.1模型區分度評價采用Bootstrap自抽樣法進行內部驗證，該預測模型C-index計算結果為0.796(95%CI：0.714～0.878)，ROC曲線下面積為0.841(95%CI：0.703～0.979)，表明該預測模型的區分度尚可，見圖4。

圖4 模型的ROC曲線。

2.5.2模型校準度評價繪制預測模型的校準曲線，結果顯示模型的預測概率曲線與參考概率擬合度良好，Hosmer-Lemeshow檢驗結果差異無統計學意義(P>0.05)，表明該預測模型的準確度較高，見圖5。

圖5 預測模型的校準曲線。

表4 多因素Logistic回歸分析

2.5.3模型有效性評價預測模型的臨床決策曲線閾值概率在0.01～0.94，凈獲益率>0，表明其有效性較好，安全可靠，實用性強，見圖6。

圖6 預測模型的臨床決策曲線。

2.6FPG-CV與黃斑區形態和微循環的相關性分析FPG-CV與SCP-VD、DCP-VD以及SFCT呈負相關(均P<0.001)，與FAZ面積以及CRT呈正相關(均P<0.001)，見表5和圖7。

圖7 Pearson相關性分析。

表5 FPG-CV與黃斑區形態和微循環的相關性分析

3 討論

DM[11]是一種代謝性疾病，臨床表現為血糖升高。長期高血糖，很可能造成機體各組織，尤其是腎、眼、心臟等慢性損害以及臟器功能減退甚至衰竭，其中DR是最常見的一種眼部并發癥。在許多國家，DR是視力減退和失明的主要原因[12-13]。對于評估DR程度以及治療，目前OCTA應用最多，在臨床應用中，其具有非常重要的價值和優勢。本研究利用OCTA對所納入研究的T2DM患者進行檢查，觀察黃斑區微循環以及形態學改變，以明確NPDR患者的臨床特征，進一步分析黃斑區這些改變與FPG-CV的關系。

引進外部資源，共建實驗室 近三年，遼寧工業大學電氣工程學院利用中央地方共建項目經費及與企業合作，新建及改造了一批測控專業實驗室，包括集散控制實驗室、西門子工業自動化技術實驗室、DSP應用技術實驗室、單片機技術實驗室、傳感器實驗室、測控電路實驗室等。依托上述實驗室，滿足各種實訓項目、大學生創新創業項目、各種科技競賽項目等實踐環節需求；先后增開S7-300、DSP應用技術等各類實驗項目80余項，使得綜合性、設計性和創新性實驗比例提高到40%。

本研究分析結果顯示，病程≥7.2a、HbA1c≥7.7%、TG≥1.9mmol/L、MALB≥24.5mg/L、FPG-CV≥9.8%、SCP-VD<27.6%、DCP-VD<47.7%、FAZ面積≥0.38mm2、CRT≥197.7μm以及SFCT<227.7μm均為NPDR發病的危險因素：(1)眾多研究和指南中明確表示[14]，DM病程是DR發病的危險因素，本研究再次確認這一點，雖然病程無法進行人為干預，但其可以提醒我們時刻關注這些危險因素，做到及時篩查和診療，這對于DR患者尤為重要。(2)Hb非酶促糖基化反應的早期會產生HbA1c，其可反饋DM患者近3mo血糖平均水平。高HbA1c會導致血管壁硬化并使通透性增加，從而造成視網膜供血供氧不足；另外，其還會減弱Hb的攜氧能力，增加DR發生發展風險。(3)DM常與血脂代謝異常一起發生發展，其也是一種代謝性疾病。相關研究表明[15]，脂質代謝在DM并發癥中具有十分重要的作用。脂代謝異常會增加血液黏稠度，視網膜組織供血供氧不足。同時，高TG會促使形成微血栓，破壞視網膜屏障，導致視網膜水腫。(4)MALB是一種低分子量蛋白。既往研究表明[16]，MALB與DR的發生發展密切相關。(5)FPG-CV對于DR存在一定程度的影響，但目前該機制尚無定論，這可能是由于當機體GV升高時，視網膜周細胞凋亡，導致內皮細胞紊亂加劇，進而引起氧化應激等一系列反應，造成血管功能出現障礙，導致DM微血管病變；T2DM患者血糖波動會使眼部血流加快，導致脈絡膜血管內皮損傷，視網膜組織供血和供氧不足。Zhao等[17]的研究結果表明，T2DM患者高FPG-CV水平與其視網膜病變和全因死亡風險呈正相關性。(6)DM患者微血管長期病變導致DR發病，視網膜內血管包含SCP和DCP兩種不同的毛細血管叢，其中前者位于神經纖維和神經節細胞層，而后者位于內核層和外叢狀層的外緣。本研究結果顯示，NPDR患者的SCP和DCP的VD均較NDR患者下降。趙芳等[14]的研究結果表明，SCP(除去大血管)以及DCP的VD下降均是DR發病的危險因素。(7)FAZ位于黃斑中心，其是黃斑缺血的敏感指標。由于毛細血管脫落以及黃斑血管重塑導致了FAZ增大。(8)血-視網膜屏障受損后，會導致視網膜內積液從而引發CRT的變化。高血糖會干擾血-視網膜屏障，最終導致CRT增厚。楊怡等[18]的研究結果表明，CRT會隨DM病程以及血糖的增加而逐漸升高。(9)早期DR患者SFCT變薄的機制目前尚不明確，可能是由于病情的不斷加重，脈絡膜血管組織損害逐漸加重甚至壞死，而脈絡膜主要由血管構成，因此導致其厚度變薄。高血糖會引起的患者神經內分泌紊亂，導致眼部脈絡膜發生血流動力學改變。

BP神經網絡模型隱含層節點數為5，ROC曲線、校準曲線和臨床決策曲線顯示該預測模型的區分度、準確性和有效性均較好。Pearson相關性分析結果顯示，FPG-CV與SCP-VD、DCP-VD以及SFCT呈負相關；FPG-CV與FAZ面積以及CRT呈正相關。隨著NPDR患者的FPG-CV逐漸升高，提示患者病情進展，導致SCP-VD、DCP-VD以及SFCT下降，而FAZ面積以及CRT增加。

綜上所述，病程≥7.2a、HbA1c≥7.7%、TG≥1.9mmol/L、MALB≥24.5mg/L、FPG-CV≥9.8%、SCP-VD<27.6%、DCP-VD<47.7%、FAZ面積≥0.38mm2、CRT≥197.7μm以及SFCT<227.7μm均為NPDR發病的危險因素。隨著NPDR患者FPG-CV的升高，黃斑區形態和微循環各指標發生改變。FPG-CV與SCP-VD、DCP-VD以及SFCT呈負相關，與FAZ面積以及CRT呈正相關。因此，臨床上要重視患者FPG-CV的變化，預防NPDR進展為PDR。本研究以期為臨床從患者FPG波動方面控制和治療NPDR提供新依據和思路。由于本研究未進行病情隨訪,因此還需進一步縱向觀察研究證實及結合患者的生化指標。