《CNS Neuroscience & Therapeutics》：Preoperative Metabolic Predictors of Granulation Subtypes in Somatotroph Tumors: A Multicenter Retrospective Cohort Study
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本研究首次提出甘油三酯-尿酸（TG–UA）指数可作为术前区分稀疏颗粒型（SGST）与致密颗粒型（DGST）生长激素腺瘤的新型无创生物标志物。通过多中心回顾性分析发现，SGST患者具有更高TG–UA指数、生长激素（GH）及胰岛素样生长因子1（IGF-1）水平，且肿瘤体积更大。该指数整合了脂代谢与嘌呤代谢紊乱特征，为个体化术前分层提供了临床实用工具。
引言
垂体神经内分泌肿瘤（PitNETs）是鞍区常见肿瘤，其中生长激素腺瘤是导致成人肢端肥大症和儿童巨人症的主要病因。根据细胞角蛋白染色模式，生长激素腺瘤可进一步分为稀疏颗粒型（SGST）和致密颗粒型（DGST），其中SGST更具侵袭性且对药物治疗反应较差。目前亚型分类依赖术后免疫组化，亟需可靠的术前无创生物标志物。
生长激素（GH）过量通过激活GH/胰岛素样生长因子1（IGF-1）轴引起代谢紊乱，导致血清甘油三酯（TG）和尿酸（UA）水平升高。本研究首次提出复合指标TG–UA指数（计算公式为ln[TG×1000/UA]），用于术前区分SGST与DGST亚型。
研究方法
本研究为多中心回顾性队列研究，纳入三家医院230例经病理确诊的生长激素腺瘤患者。通过免疫组化染色（CAM5.2抗体）判定颗粒亚型，采用多变量逻辑回归、广义相加模型（GAM）和机器学习算法分析TG、UA及TG–UA指数与亚型的关联。
结果分析
患者特征对比：SGST组TG水平（1.5 vs. 1.3 mmol/L）、GH（15.2 vs. 9.0 μg/L）、IGF-1（504.0 vs. 479.0 μg/L）及TG–UA指数（1.6 vs. 1.3）均显著高于DGST组，且肿瘤最大径和体积更大（p<0.05）。
回归模型验证：多因素调整后，TG–UA指数仍是SGST的独立预测因子（OR=1.514，p=0.014），而单独TG或UA的预测效力较弱。GAM分析显示TG与TG–UA指数存在非线性关联（p<0.05）。
预测模型性能：基于TG–UA指数、IGF-1和肿瘤最大横径构建的预测模型，在训练集和外部验证集中的AUC分别为0.70和0.57，与联合使用TG和UA的模型性能无显著差异（p=0.108）。
讨论与展望
TG–UA指数整合了GH过量导致的脂代谢与嘌呤代谢异常，反映了SGST特有的代谢表型。其预测效能与多指标模型相当，但更具临床操作性。研究局限性包括回顾性设计、样本来源单一缺乏长期随访数据。未来需在前瞻性多民族队列中验证该指数，并探索其与影像组学、分子标志物的整合价值。
结论
TG–UA指数是一种简便、低成本的术前无创生物标志物，可有效预测生长激素腺瘤的颗粒亚型，为手术决策和个体化治疗提供新依据。
