代谢相关脂肪性肝病患者冠心病风险预测列线图模型的构建与验证

　　本研究构建并验证了一个基于性别、脂蛋白(a)、白细胞计数、甘油三酯-葡萄糖指数（TyG）和血浆致动脉硬化指数（AIP）的列线图模型，用于预测代谢相关脂肪性肝病（MAFLD）患者并发冠心病（CHD）的风险。模型在训练集和验证集中曲线下面积（AUC）分别达0.860和0.843，校准曲线和决策曲线分析（DCA）均显示良好性能，为MAFLD患者心血管风险的早期分层干预提供了实用工具。

　　

引言

代谢相关脂肪性肝病（MAFLD）是一种与营养过剩和胰岛素抵抗（IR）相关的慢性代谢性肝病，在欧美及中国等发达地区发病率持续上升，预计将取代病毒性肝炎成为最主要的慢性肝病。冠心病（CHD）作为最常见的心血管疾病（CVD），是全球慢性病死亡的首要原因，其病理核心是动脉粥样硬化斑块形成，涉及炎症反应、氧化应激、糖脂代谢紊乱及内皮功能障碍等多种机制。近年研究表明，IR在冠脉斑块形成和重塑中起关键作用，且独立于年龄、吸烟、遗传易感性等传统危险因素。

MAFLD的存在与严重程度与CVD风险增加密切相关，CVD亦是MAFLD患者的主要死因。两者共享多种危险因素，除传统指标外，IR和血脂异常尤为重要。甘油三酯-葡萄糖指数（TyG指数）是IR的可靠替代标志物，近年已被确定为CHD的独立预测因子。血浆致动脉硬化指数（AIP）结合甘油三酯（TG）与高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C），能更精确反映血脂异常致病性，并与MAFLD风险正相关。此外，脂蛋白(a)（Lp(a)）作为常规血脂标志物，也被认为是心血管风险的关键预测因子。

中国MAFLD患者数量庞大、遗传易感性强、年轻化趋势明显，且缺乏简便诊疗工具。本研究旨在筛选易获取的实验室指标，构建有效实用的预测模型，以早期识别和干预中国MAFLD患者的CHD风险。

材料与方法

研究纳入2019年12月至2024年12月期间在青岛大学附属医院接受冠状动脉造影的MAFLD患者456例，最终394例符合标准。纳入标准包括：超声诊断肝脂肪变，且至少存在1项心血管危险因素（肥胖、高血压、糖尿病、高甘油三酯血症或低HDL-C）。排除标准包括：过量饮酒史、病毒性肝炎、肝毒性药物使用、抗血小板或降脂治疗史、血运重建史、其他心脏疾病、恶性肿瘤、自身免疫病、急慢性感染或严重脑血管病。CHD诊断依据Judkins法，冠脉狭窄≥50%即为确诊。

患者按7:3随机分为训练集（277例）和验证集（117例）。训练集进一步分为单纯MAFLD组（57例）和MAFLD合并CHD组（220例）。收集人口学、实验室及计算指标数据，包括体重指数（BMI）、中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）、系统免疫炎症指数（SII）、预后营养指数（PNI）、TyG指数、肝脂肪变指数（HSI）和AIP等。

统计分析使用R（v4.3.3）和SPSS（v27.0.0）。连续变量符合正态分布者以均数±标准差表示，组间比较采用t检验；非正态分布者以中位数（四分位距）表示，采用Mann-Whitney U检验；分类变量采用卡方检验。通过LASSO回归筛选CHD危险因素，多因素Logistic回归确定独立预测因子，并构建列线图。采用受试者工作特征（ROC）曲线、校准曲线和决策曲线分析（DCA）评估模型性能。

结果

训练集与验证集基线特征无显著差异。训练集中，MAFLD+CHD组男性比例显著高于单纯MAFLD组（P<0.05），两组在高血压、糖尿病、吸烟史上无差异。MAFLD+CHD组HbA1c、Scr、CysC、WBC、中性粒细胞计数、淋巴细胞计数、TyG指数和AIP均显著升高（P<0.05）。

LASSO回归分析显示，性别、Lp(a)、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、WBC、TyG指数和AIP与CHD风险相关。多因素Logistic回归进一步确认性别、Lp(a)、WBC、TyG指数和AIP为MAFLD患者CHD的独立危险因素。

基于上述5因子构建列线图，各变量赋予点值，总分对应CHD发生概率。总分>60分时风险>50%，>88分时风险>95%。模型在训练集和验证集中的AUC分别为0.860（95%CI：0.807–0.913）和0.843（95%CI：0.757–0.929），显示优异区分能力。校准曲线显示预测概率与观测事件率高度一致，Hosmer-Lemeshow检验提示模型拟合良好（训练集P=0.808，验证集P=0.630）。DCA表明，当阈值概率>30%时，列线图提供更高的临床净收益。

讨论

本研究基于常规实验室参数构建的列线图能有效预测MAFLD患者CHD风险，模型性能优异且易于临床推广。MAFLD患者心血管死亡率较普通人群高约50%，且疾病进程隐匿，该模型为早期识别高危个体提供了实用工具。

从机制角度，该研究揭示了MAFLD与CHD的多通路交集：

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  代谢失衡：TyG指数和AIP与CHD风险的关联支持IR在疾病发生中的核心作用；

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  炎症反应：WBC升高反映系统性低度炎症，支持其用于心血管风险分层；

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  脂质异常：Lp(a)的纳入增强了对动脉粥样硬化的风险评估，凸显个性化监测需求。

研究优势在于采用新MAFLD诊断标准，整合肝、心血管及代谢标志物，模型性能（AUC=0.860）优于传统指标（如FIB-4指数）或超声模型（AUC=0.68–0.80），且验证集AUC=0.843表明强泛化能力。

局限包括缺乏病理分级、回顾性设计可能引入混杂、单中心数据限制外推。未来需多中心前瞻性队列结合组学数据（如microRNA、蛋白质组）优化分层。Lp(a)非 routine 检测参数，需探索更常规替代指标。

临床意义体现在三方面：

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  一级预防：早期识别高危个体；

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  治疗监测：动态评估标志物指导治疗；

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  成本效益：利用常规指标降低基层应用门槛。

  随着Lp(a)靶向药物（如pelacarsen）进入III期试验，该模型有望助力精准治疗分层。

结论

本列线图整合代谢紊乱、炎症和脂质异常指标，为MAFLD患者CHD风险分层提供了可靠工具，深化了对MAFLD–CVD共病的理解，并为早期干预预防心血管事件奠定了基础。