宝藤生物与襄阳市第一人民医院和上海交通大学医学院附属瑞金医院合作，通过对急性缺血性卒中(AIS)患者和健康人群的颈动脉内中膜厚度（IMT）、低密度脂蛋白（LDL）亚分型以及血脂参数进行监测，揭示了小而密低密度脂蛋白胆固醇（sdLDL-C，即LDL3-7）是IMT的一个独立风险因素，并构建了基于多因素的预测模型，有助于从无症状人群中筛选出AIS高危患者。该研究成果《Association between carotid intima mediathickness and small dense low-densitylipoprotein cholesterol in acute ischaemicstroke》发表在Lipids in Health and Disease杂志上。

研究背景

急性缺血性卒中（AIS）是一种常见的神经系统疾病，由于不同程度的缺血和缺氧，导致患者发生多种脑部疾病。AIS多发于老年患者中，具有较高的致残致死率。一些研究表明，发生在脑循环中的动脉粥样硬化会导致血管直径的减小，从而引发缺血性心血管疾病（CVD）和AIS的发生和发展。用来评估动脉粥样硬化的生物标志物通常包括内中膜厚度（IMT）和颈动脉斑块。一项针对亚洲队列的研究显示，IMT与脑卒中等脑血管事件的高风险密切相关。此外，血脂异常也是动脉粥样硬化的主要危险因素之一。研究表明，小而密低密度脂蛋白胆固醇（sdLDL-C）的水平与AIS的高患病风险、严重程度以及预后有关，提示了sdLDL-C水平在神经系统疾病患者中的重要性。然而，尚不清楚sdLDL-C和IMT在AIS中的关系，以及sdLDL-C是否在动脉粥样硬化的早期发挥了重要的作用。

研究目的

评估AIS患者和非AIS对照组的血脂参数和脂蛋白亚分型，以分析sdLDL-C、IMT与AIS患病风险的相关性，并构建AIS风险预测模型，用以发现AIS高危人群。

研究方法

本研究于2016年11月至2019年2月之间入组了368例AIS患者及165名非AIS受试者作为对照。入院后由自动分析仪检测血脂参数，并用Lipoprint LDL系统检测脂蛋白亚分型。IMT则是由高分辨率超声检测完成评估的。用于评估AIS风险的模型公式为

该模型得出的预测数据在文中用ROC曲线和AUC面积进行了展示。

主要研究结果

临床特征与AIS的相关性

如图1所示，sdLDL-C(r=0.29,P<0.001)、斑块（r=0.21,P<0.001）、葡萄糖（r=0.14,P=0.001），IMT厚度（r=0.13,P=0.002）以及高血压（r=0.12,P=0.003）与AIS呈正相关。

图1 临床风险因素和AIS风险的皮尔森相关性分析

sdLDL-C是IMT的独立风险因素

如图2所示，IMT与sdLDL-C和TC水平呈正相关。用多变量逻辑回归模型计算OR值后发现sdLDL-C和TC是IMT的风险因素；并且校准年龄、性别、糖尿病、吸烟、饮酒等因素后，发现sdLDL-C是IMT的一个独立风险因素。

图2 IMT和其他临床因素的皮尔森相关性分析

基于多因素建立逻辑回归模型，预测AIS患病风险

分别用IMT、sdLDL-C、LDL-C和non-HDL-C绘制了ROC曲线。如图3所示，IMT的预测能力比其他一些脂质标志物要好（AUC=0.564），而sdLDL-C的预测效果更佳(AUC=0.644)。利用IMT联合sdLDL-C构建的逻辑回归分析模型得到的ROC曲线如图4所示，AUC为0.86，远高于上述单个因素的预测能力。

图3 IMT和脂质标志物对AIS风险的预测能力

图4 本研究构建的预测人群AIS风险的模型

总结

颈动脉内中膜厚度的增加是检测早期血管壁损伤的标志物之一，对于动脉粥样硬化的发生和发展有着重要的影响。这项研究的结果表明，sdLDL-C和TC是IMT的风险因素，并且sdLDL-C是一个独立的风险因素。同时，构建了一个预测模型来辅助AIS的临床识别。总而言之，控制sdLDL-C的水平在维持正常IMT，减少斑块形成以及动脉粥样硬化和卒中的早期预防上起到了重要的作用。

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