《The Egyptian Journal of Bronchology》：Association between NPAR and asthma–COPD overlap: a nonlinear analysis of NHANES data
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本研究针对哮喘-慢性阻塞性肺疾病重叠综合征（Asthma-COPD Overlap, ACO）临床识别和风险评估的难题，通过分析美国国家健康与营养检查调查（NHANES）2015-2018年的数据，系统探讨了新型炎症营养指标——中性粒细胞百分比-白蛋白比值（Neutrophil-Percentage-to-Albumin Ratio, NPAR）与ACO的关联。研究发现，较高的NPAR指数是ACO患病的独立风险因素，且两者呈非线性关系，拐点为13.23，超过此阈值后风险显著增加。该成果揭示了NPAR作为评估ACO风险的新型、便捷生物标志物的潜力，为疾病的早期识别提供了新思路。
在呼吸系统疾病领域，哮喘和慢性阻塞性肺疾病（Chronic Obstructive Pulmonary Disease, COPD）是两种主要的慢性疾病，但临床上有一部分患者会同时表现出两者的特征，这种情况被定义为哮喘-慢性阻塞性肺疾病重叠综合征（Asthma-COPD Overlap, ACO）。ACO患者通常症状更重，急性加重更频繁，生活质量也更差，给临床诊断和治疗带来了巨大挑战。然而，目前对于ACO的病理机制认识仍不充分，也缺乏简单有效的生物标志物来帮助识别高风险人群。传统的炎症标志物如C反应蛋白等，虽然有一定价值，但特异性有限。近年来，一种结合了免疫炎症和营养状态的新型复合指标——中性粒细胞百分比-白蛋白比值（Neutrophil-Percentage-to-Albumin Ratio, NPAR）逐渐受到关注。NPAR由中性粒细胞百分比除以血清白蛋白计算得出，能同时反映系统炎症水平（中性粒细胞升高）和营养状况（白蛋白降低）。已有研究发现NPAR与心血管疾病、代谢综合征等多种慢性病的预后相关，甚至在COPD患者中能预测死亡率。但NPAR与ACO之间究竟是否存在关联？这种关联是线性的还是存在特定规律？这些问题尚未有明确答案。为了解决这一知识空白，一项发表在《The Egyptian Journal of Bronchology》上的研究，利用大型国家级健康数据库的数据，对NPAR与ACO的关系进行了深入探索。
为了探究NPAR与ACO的关联，研究人员主要采用了以下几种关键技术方法：
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研究设计与数据来源：本研究为一项横断面观察性研究，数据来源于美国国家健康与营养检查调查（NHANES）2015-2018周期的数据。研究对象限定为45岁及以上的成年人。
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ACO定义与NPAR计算：ACO的诊断基于问卷访谈，由参与者自我报告曾被医疗专业人员同时告知患有哮喘和COPD。NPAR的计算公式为：中性粒细胞百分比（%）× 100 / 血清白蛋白（g/dL）。
- 3.
统计分析方法：研究采用了加权分析以代表美国人口。首先通过多变量逻辑回归模型（分三个调整水平）评估NPAR与ACO的关联。为探索非线性关系，使用了平滑曲线拟合和两段式线性回归模型来识别潜在的阈值效应。此外，还进行了亚组分析以探讨不同人群（如年龄、教育水平、饮酒状态）中的异质性。
研究结果
1. 参与者基线特征
研究最终纳入了2,611名参与者，中位年龄为62岁，ACO患病率为2.45%。不同特征（如性别、年龄、饮酒状况、是否患有高血压或糖尿病等）的参与者之间，NPAR指数存在显著差异。
2. 比较ACO患者与健康对照（HCs）的NPAR指数
与健康对照组相比，ACO患者的NPAR值显著更高（p < 0.001）。这一发现在不同年龄组和不同嗜酸性粒细胞水平的ACO患者亚组中保持一致。
3. NPAR指数与ACO的相关性分析
在完全调整了多种混杂因素的模型（Model III）中，NPAR每增加100个单位，与ACO患病风险增加1.7%相关（OR = 1.017， 95% CI: 1.001–1.033， p = 0.040）。与NPAR最低四分位数相比，处于最高四分位数的参与者患ACO的风险增加了2.7%（OR = 1.027， 95% CI: 1.006–1.033， p = 0.013）。
4. 限制性立方样条（RCS）曲线与阈值效应分析
分析显示NPAR与ACO之间存在非线性关系。阈值效应分析发现了一个拐点，位于NPAR = 13.23。当NPAR低于13.23时，其与ACO的关联无统计学意义（OR = 1.006， 95% CI: 0.978–1.034， p = 0.682）。然而，当NPAR高于13.23时，NPAR每增加1个单位，与ACO患病风险增加2.6%相关（OR = 1.026， 95% CI: 1.014–1.039， p < 0.001）。
5. 亚组分析
亚组分析表明，NPAR与ACO的关联在不同人群中存在异质性。这种关联在45-59岁和60-79岁年龄组、每月饮酒1-5杯者和从不饮酒者、以及教育水平为9年级以下和上过大学或拥有副学士学位的参与者中更为显著。
结论与讨论
本研究发现，较高的NPAR指数与ACO患病风险增加独立相关，且这种关联呈现非线性特征，在NPAR超过13.23后风险显著上升。这提示NPAR可能作为一种新型的生物标志物，用于临床评估ACO风险。
在讨论中，作者深入分析了这一发现的潜在生物学机制。COPD的炎症以中性粒细胞、巨噬细胞和CD8+T细胞为主导，而哮喘则以嗜酸性粒细胞、肥大细胞和Th2淋巴细胞介导的炎症为特征。ACO则兼具两者特点，表现为混合型炎症细胞浸润。NPAR同时涵盖了中性粒细胞（炎症）和白蛋白（营养与免疫调节）信息，因此可能更全面地反映ACO背后复杂的系统炎症和免疫失衡状态。本研究结果与之前一些关于其他炎症指标（如CALLY指数、ALI）与ACO风险负相关的研究有所不同，作者认为这可能源于研究人群、生物标志物定义和测量时机、以及未被测量的混杂因素差异。然而，NPAR与肺功能下降、认知障碍、心血管疾病等多种不良结局的正向关联已在其他研究中得到证实，这支持了NPAR作为系统性炎症通用指标的属性。
本研究的发现具有重要的临床意义。首先，NPAR作为一项易于从常规血检中计算的指标，为ACO的早期识别和风险评估提供了一个便捷、低成本的新工具。临床医生可以关注NPAR水平，特别是当其超过13.23时，应警惕患者可能存在ACO风险，从而进行更深入的评估和干预。其次，研究揭示的阈值效应为精准评估风险提供了可能的具体界值。此外，亚组分析提示年龄、饮酒、教育水平等因素可能调节NPAR与ACO的关系，这意味着在临床解读NPAR值时需考虑患者的个体特征。
当然，研究也存在一些局限性，包括横断面设计无法确定因果关系、ACO诊断依赖于自我报告缺乏肺功能等客观验证、以及结论主要基于美国人群需在其他人群中验证等。未来需要纵向研究来确认NPAR的动态变化是否能预测ACO的发生发展，并探索通过干预降低NPAR是否有助于改善临床结局。
总之，这项研究首次在大样本人群中系统揭示了NPAR与ACO之间的非线性正相关关系，确立了NPAR作为ACO潜在风险生物标志物的价值。它不仅深化了对ACO炎症病理机制的理解，也为临床实践提供了一种实用的风险评估新思路，有助于推动ACO的早期发现和个体化管理。
