《Frontiers in Nutrition》：Association of the advanced lung cancer inflammation index and controlling nutritional status score with atrial fibrillation in COPD patients: a multicenter cross-sectional study
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本综述通过多中心横断面研究，首次系统揭示慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者中，晚期肺癌炎症指数（ALI）与控制营养状况（CONUT）评分与心房颤动（AF）患病率的独立关联。研究证实低ALI（≤14.93）和高CONUT（>4分）可协同识别AF高风险人群（OR=2.420），其组合模型显著提升风险分层能力（AUC=0.842，NRI=0.273）。该发现为COPD患者AF早期筛查提供了基于炎症-营养不良轴的可量化生物标志物组合。
引言
慢性阻塞性肺疾病（COPD）是一种全球流行的慢性呼吸系统疾病，影响超过4亿人，是全球第三大死亡原因。COPD不仅表现为肺部病变，更是一种全身性疾病，与严重的心血管并发症密切相关，其中心房颤动（AF）因高患病率及与卒中、心力衰竭和全因死亡率风险增加显著相关而备受关注。COPD患者发生AF的风险是普通人群的2.23倍，且患病率持续上升，早期识别高危患者是当务之急。COPD与AF的病理生理联系涉及多因素，其中系统性炎症和营养不良是两个关键且相互关联的介质。系统性炎症通过氧化应激、自主神经功能障碍和心房结构重构直接促进AF发生，而营养不良（约25-50%的COPD患者存在）可通过加剧炎症和损害免疫功能形成恶性循环。传统的单一维度生物标志物（如C反应蛋白CRP或白蛋白）难以全面反映COPD中炎症-营养不良轴的复杂相互作用。晚期肺癌炎症指数（ALI，整合了中性粒细胞-淋巴细胞比值NLR、体重指数BMI和血清白蛋白）和控制营养状况（CONUT）评分（基于白蛋白、总胆固醇和淋巴细胞计数）是能同时反映炎症和营养状态的复合指标，在肿瘤学和心脏病学中已显示出优于单一标志物的预后价值，但其在COPD患者AF风险评估中的价值尚未被系统探讨。
方法
本研究是一项回顾性、多中心、横断面研究，严格遵循STROBE指南，并获伦理委员会批准。数据来源于温州医科大学附属第一医院和衢州市人民医院电子病历系统。研究连续筛查了2021年5月至2024年5月期间住院的COPD患者。最终纳入1510名患者，其中425名（28.15%）患有AF。AF诊断依据欧洲心脏病学会（ESC）指南，需心电图或24小时动态心电图证据。ALI计算公式为：ALI = BMI (kg/m2) × 血清白蛋白 (g/dL) / NLR。CONUT评分根据白蛋白、总胆固醇和淋巴细胞计数进行评分。通过多变量逻辑回归、限制性立方样条（RCS）、联合分组分析评估ALI和CONUT与AF的独立及联合关联。使用受试者工作特征曲线下面积（AUC）、净重分类改善指数（NRI）、综合判别改善指数（IDI）和决策曲线分析（DCA）评估模型性能。
结果
基线特征： 与高ALI组相比，低ALI组患者年龄更大，BMI、左心室射血分数（LVEF）、红细胞（RBC）、血小板（PLT）、淋巴细胞（L）、白蛋白（ALB）、尿酸（UA）、总胆固醇（TC）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）水平较低，而白细胞（WBC）、中性粒细胞（N）、天冬氨酸氨基转移酶（AST）、血尿素氮（BUN）水平较高，且心力衰竭、脑血管疾病、肺动脉高压患病率更高，AF比例显著更高。高CONUT组患者也表现出更差的营养和炎症指标，以及更高的AF患病率。AF患者ALI值显著更低，CONUT评分显著更高，且主要集中在“低ALI + 高CONUT”亚组（38.35% vs. 18.06%）。
ALI和CONUT与AF的关联： 多变量逻辑回归分析显示，在校正年龄、性别、BMI、吸烟史、饮酒史、支气管哮喘、心力衰竭、高血压、冠状动脉疾病、脑血管疾病、肺动脉高血压、RBC、PLT、ALB、BUN、UA、LVEF等混杂因素后，ALI每增加1个单位，AF odds降低1.5%（OR = 0.985, 95% CI: 0.978–0.993）；CONUT评分每增加1分，AF odds增加22.7%（OR = 1.227, 95% CI: 1.133–1.330）。低ALI（OR = 0.505）和高CONUT（OR = 1.724）作为分类变量均与AF风险显著相关，且存在剂量反应关系。
非线性关联与阈值效应： RCS分析显示ALI与AF风险呈L型非线性关系，拐点为16.09。低于此值时，AF风险随ALI降低而急剧上升；高于此值时，风险趋于平稳。CONUT评分与AF风险则呈线性正相关。
联合关联： 联合分析显示，与“高ALI + 低CONUT”参考组相比，“低ALI + 高CONUT”组患者AF odds最高（OR = 2.420, 95% CI: 1.721–3.403），且趋势检验显著。
判别性能与增量价值： 在基线模型（AUC = 0.835）基础上同时加入ALI和CONUT评分，组合模型AUC显著提升至0.842（p = 0.031），并伴有显著的重新分类改善（NRI = 0.273, p < 0.001）和综合判别改善（IDI = 0.0150, p < 0.001）。DCA显示组合模型在广泛的阈值概率范围内具有更高的临床净收益。
亚组与敏感性分析： 亚组分析显示低ALI和高CONUT与AF风险的关联在按年龄、性别、BMI、吸烟、饮酒、心力衰竭、高血压、糖尿病、冠状动脉疾病分层的亚组中一致。但在肺动脉高压亚组中存在显著的交互作用，提示在该亚群中关联减弱。敏感性分析排除特定患者或采用不同分组方法后，结果保持稳健。
讨论
本研究首次在COPD人群中证实了复合炎症营养指标ALI和CONUT与AF患病率的独立关联。ALI的L型关系提示存在风险临界点，而CONUT的线性关系表明风险随营养恶化持续增加。两者联合能最佳识别高危患者，支持炎症-营养不良恶性循环在COPD相关AF发病中的核心作用。其病理机制涉及炎症介导的心房结构重构、电生理紊乱、氧化应激、自主神经失衡，以及营养不良相关的心房水肿、肌肉萎缩、电解质紊乱等。值得注意的是，AF患者并未表现出更低的BMI，甚至单因素分析中较高BMI与AF风险增加相关，凸显了BMI的局限性以及ALI等复合指标在识别伴有肌肉减少的肥胖等复杂状态方面的优势。研究局限性包括横断面设计无法推断因果关系、医院为基础的患者可能代表更重症群体、未能系统调整COPD严重程度指标（如FEV1）、急性疾病状态对生物标志物的潜在影响以及未测量的混杂因素（如体力活动、饮食）。
结论
在COPD患者中，较低的ALI和较高的CONUT评分与较高的AF患病率独立相关。这些易于获取的复合指标，尤其是联合使用时，有助于识别AF风险增加的患者，从而优先进行进一步评估。未来需要前瞻性和干预性研究来验证这些发现，并探讨改善炎症和营养状态是否能降低COPD患者的AF风险。
