血糖變異系數與非增殖型糖尿病視網膜病變患者黃斑區(qū)形態(tài)和微循環(huán)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(fā)癥，其是一種血管性疾病，以微血管病變?yōu)橹饕卣鳎瑖乐赜绊懟颊咭暪δ?。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(fā)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(fā)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(chuàng)的優(yōu)勢，其可顯示微血管結構以及形態(tài)，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(tài)。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(fā)癥的發(fā)生發(fā)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(fā)生發(fā)展，但臨床上關于T2DM患者的FPG-CV與NPDR患者黃斑區(qū)形態(tài)和微循環(huán)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(qū)形態(tài)和微循環(huán)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(huán)系統(tǒng)的全身系統(tǒng)性疾?。?8)活動性眼前節(jié)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(yī)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(yī)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(guī)相關指標?；颊吡舫科鸷蟮?或3次小便中段尿，采用化學發(fā)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?；颊哌B續(xù)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(qū)掃描，選擇Angiography 3mm×3mm掃描模式，范圍是黃斑區(qū)3mm×3mm部位，盡量避免眨眼和頭部移動，通過配套軟件和系統(tǒng)分析圖像結果?；颊呤軝z眼測量指標包括：黃斑中心凹無血管區(qū)(foveal avascular zone, FAZ)面積和周長、黃斑區(qū)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(qū)形態(tài)和微循環(huán)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(qū)形態(tài)和微循環(huán)比較

2.3多因素Logistic回歸分析以NPDR發(fā)病為因變量，以上述分析中兩組差異具有統(tǒng)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(fā)病的危險因素(P<0.05)，見表3、4和圖1。

圖1 影響NPDR發(fā)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(fā)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(jié)點數，當隱含層節(jié)點數為5時(圖2)，交叉驗證的均方根誤差最小，并以NPDR發(fā)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(jié)點數。

圖3 BP神經網絡模型。

2.5模型評價

2.5.1模型區(qū)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(qū)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(tǒng)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(qū)形態(tài)和微循環(huán)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(qū)形態(tài)和微循環(huán)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(fā)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(yōu)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(qū)微循環(huán)以及形態(tài)學改變，以明確NPDR患者的臨床特征，進一步分析黃斑區(qū)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(yè)大學電氣工程學院利用中央地方共建項目經費及與企業(yè)合作，新建及改造了一批測控專業(yè)實驗室，包括集散控制實驗室、西門子工業(yè)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(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目、各種科技競賽項目等實踐環(huán)節(jié)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(chuàng)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(fā)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(fā)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(fā)生發(fā)展風險。(3)DM常與血脂代謝異常一起發(fā)生發(fā)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(fā)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(fā)生發(fā)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(fā)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(jié)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(fā)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(fā)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(fā)生血流動力學改變。

BP神經網絡模型隱含層節(jié)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(qū)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(fā)病的危險因素。隨著NPDR患者FPG-CV的升高，黃斑區(qū)形態(tài)和微循環(huán)各指標發(fā)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。