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这篇研究通过对结直肠癌（CRC）患者及对照人群的病例对照分析，提出了一个整合尿糖状态与炎症及肿瘤标志物的代谢-炎症负荷评分（Metabolic–Inflammatory Burden Score, MIBS）框架。研究发现，尿糖水平与系统性炎症标志物（如CRP）及肿瘤相关标志物（如CEA）显著正相关，且在多变量分析中，尿糖各等级（阴性、正常、微量、阳性）与CRC风险呈明确的梯度关联。研究结果揭示了尿糖作为一种常规临床指标，可反映CRC中代谢与炎症交互的特定表型，并在NHANES队列中得到外部验证，强调了其作为简易、综合性风险评估指标的潜在价值。
本研究聚焦于探讨在结直肠癌（CRC）患者中观察到的代谢失调与慢性炎症这一常见临床表型。研究背景指出，全球结直肠癌的发病率和死亡率持续处于高位，而包括2型糖尿病（T2DM）在内的代谢性疾病日益普遍。大量流行病学证据表明，糖尿病患者发生CRC的风险更高，预后更差，这促使研究者关注代谢紊乱在结直肠癌发生和发展中的作用。葡萄糖代谢、胰岛素信号和脂质稳态的改变常伴随全身性炎症反应。在CRC患者，尤其是合并糖尿病相关疾病的患者中，代谢失调与慢性低度炎症的结合是常见的临床表型。反映炎症活性的生物标志物，如C反应蛋白（CRP）和基于白细胞的指标，已被证明与结直肠癌的肿瘤特征及临床结局相关。此外，肿瘤相关标志物，如癌胚抗原（CEA）和错配修复相关蛋白（如PMS2），为肿瘤生物学和分子特征提供了补充信息。然而，尽管血糖和炎症标志物已被广泛研究，某些常规可用的代谢指标，如尿糖，在此背景下受到的关注有限。尿糖在临床实践中常规检测，反映了血糖超过肾阈值的短暂性升高，可能提示短期代谢应激。它与CRC中炎症标志物及肿瘤相关特征的关系尚未得到系统性评估。本研究旨在填补这一空白，整合尿糖与选定的炎症及分子标志物，构建一个代谢-炎症负荷评分（MIBS），并用它来描述结直肠癌横断面人群中不同尿糖类别的代谢-炎症特征。
研究设计与人群：本研究采用基于医院的横断面病例对照设计。参与者包括确诊为结直肠癌（CRC）的个体（病例）以及在同一时期接受临床评估的非CRC个体（对照）。研究流程图（）概述了参与者的纳入与排除标准。在应用资格标准和数据质量检查后，最终分析数据集共纳入1586名参与者，包括378例CRC病例和1208例非CRC对照。
暴露与结局评估：尿糖作为基线评估时医院临床实验室常规尿液分析的一部分进行测量。结果根据临床常规使用的半定量分级系统记录。尿糖被分为阴性（-）、微量（±）或阳性等级（1+及以上）。在本分析中，根据原始实验室报告格式，尿糖结果被分为四类（阴性、正常、微量、阳性），作为后续分析中的有序暴露变量，阴性组作为参考类别。结局变量是结直肠癌（CRC）状态，定义为基于医院记录中记录的临床和病理诊断。为了表征综合的代谢-炎症特征，构建了代谢-炎症负荷评分（MIBS），该评分基于尿糖以及选定的炎症和肿瘤相关标志物，包括C反应蛋白（CRP）、淋巴细胞计数、癌胚抗原（CEA）和PMS2表达。最终的MIBS值定义为从完全校正的回归模型中得出的线性预测因子（logit）。
统计分析与外部验证：采用多变量逻辑回归分析，以CRC状态（1 = CRC， 0 = 非CRC）为因变量。构建了一系列四个连续模型以评估不同变量组的增量贡献：模型1包含人口统计学和生活方式特征；模型2加入炎症指标（CRP和淋巴细胞计数）；模型3进一步加入肿瘤相关标志物（CEA和PMS2）；模型4则额外加入了尿糖类别，代表了完整的代谢-炎症负荷评分（MIBS）框架。研究还使用美国国家健康与营养调查（NHANES）2015-2018周期的数据进行外部验证。外部验证使用了一个简化模型，仅包含NHANES数据集中可获得的变量。
主要结果分析显示，总共1586名个体被纳入分析：阴性尿糖组1164人，正常组211人，微量组91人，阳性组120人。基线特征总结表明，与阴性组相比，微量和阳性组中离异个体、当前吸烟者的比例更高，结直肠息肉和高脂血症的患病率也更高。实验室结果显示，随着尿糖类别升高，CRP和CEA浓度更高，淋巴细胞计数更低。
在炎症标志物方面，如图2所示（），各尿糖组间的CRP值存在显著差异，中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）和单核细胞与淋巴细胞比值（MLR）也表现出类似的递增趋势。
关于分子标志物，图3展示了其分布情况（）。具有高Ki-67表达的个体比例在各尿糖组间相当。PMS2丢失更常见于阳性类别中。CEA水平在各组间呈递增趋势，在阳性组中值最高。
多变量逻辑回归模型预测CRC状态的结果显示，较高的CRP、较低的淋巴细胞计数、较高的CEA水平以及PMS2丢失均与CRC独立相关。值得注意的是，尿糖类别相对于阴性组显示出分级的风险增加：正常组的比值比（OR）为1.94，微量组为3.37，阳性组为9.57。这些变量的估计值如图4森林图所示（）。
模型性能评估显示，在逐步增加变量后，模型的区分度逐步提升：仅包含人口统计学和生活方式特征的模型AUC为0.54；加入炎症标志物后提升至0.67；进一步加入肿瘤相关标志物后为0.70；最终包含尿糖的完整MIBS模型AUC达到0.73。决策曲线分析表明，在临床常用的阈值概率范围内，MIBS模型具有更高的净获益。如图5所示（），完整的MIBS模型在临床上相关的阈值范围（0.1-0.3）内表现出最高的区分度和净临床效益。
在独立的外部验证中，基于NHANES数据集的简化模型得到了应用。如图6所示（），基本模型的曲线下面积（AUC）为0.762，而额外加入尿糖的模型AUC提高至0.832。根据模型估计的概率将参与者分为三个预测风险类别（<5%, 5%–10%, 和 >10%），有尿糖的参与者在中等和高风险类别中的比例更高。
研究发现，在CRC患者中，代谢-炎症特征随着尿糖类别的升高而变化。CRP每增加1 mg/L，CRC的风险增加14%；淋巴细胞计数每增加1 × 109/L，CRC的比值降低36%；CEA每增加1 ng/mL，CRC风险增加12%；PMS2丢失与CRC的比值比增加43%。最为突出的是，尿糖与CRC风险呈现清晰的梯度关系，从正常到微量再到阳性，风险逐步大幅增加。这一梯度关系提示，尿糖可能反映了该临床人群中更广泛的代谢-炎症特征。尽管加入尿糖后模型区分度的提升有限，但其常规可及性使其成为一个有吸引力的候选指标。该研究的局限性包括横断面设计无法评估时间关系，尿糖类别分布不均，可能存在未测量的混杂因素（如用药史），缺乏长期血糖指标（如HbA1c），以及医院队列的发现可能无法推广到更广泛的人群。
结论认为，这项横断面分析揭示了尿糖与结直肠癌中特定的代谢-炎症特征相关联。将尿糖整合到包含炎症和肿瘤相关标志物的复合模型中，相比于仅基于人口学、生活方式和实验室指标的模型，带来了适度的区分度改善。研究结果表明，尿糖对应着独特的代谢-炎症特征，提示尿糖可能反映了该临床人群中更广泛的代谢和炎症模式。
