回顾性队列研究:基线血脂水平与重症肌无力患者病情恶化风险的相关性

文摘   2024-09-27 20:44   山东  

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关键词:MG;血脂异常;Lp(a);非线性关联Heliyon

重症肌无力(MG)是一种影响神经肌肉传递的慢性自身免疫性疾病,其主要临床表现为波动性的肌无力,严重影响患者的日常活动和生活质量。MG的发病机制涉及针对神经肌肉接头的自身抗体,特别是针对乙酰胆碱受体(AChR)的抗体,这些抗体的存在导致肌肉收缩功能受损【1】


血脂异常(Dyslipidemia)是心血管疾病的已知风险因素,其特征是血浆脂质水平异常,并且与多种疾病如糖尿病、神经退行性疾病和自身免疫状况有关,但其与MG预后之间的联系尚不清楚。血脂异常可能通过改变免疫细胞的功能和数量、调节炎症介质的产生和释放,以及破坏免疫调节因子的正常功能,从而影响MG的病程。例如,血脂异常可能导致免疫细胞如巨噬细胞和T细胞的活化,增加自身免疫反应,加剧MG的病理过程。此外,血脂异常也可能通过影响血管内皮功能和促进炎症因子的产生,间接影响MG的预后【2】。


2024年8月22日,Yifan Zhang 研究者们在期刊 Heliyon 上发表了题为 Association between baseline lipid profile and risk of worsening in patients with myasthenia gravis: A retrospective cohort study 的研究论文【3】。本研究旨在探讨基线血脂水平与MG恶化风险之间的相关性。

研究结果表明,除了脂蛋白(a)[Lp(a)]与重症肌无力恶化相关外,大多数血脂参数与MG的临床过程和严重程度变化无关。


(如需原文,请加微信healsana获取,备注20240822Heliyon

主要研究内容和结果

🔷  血脂水平与MG恶化风险的关联

通过单变量和多变量逻辑回归分析,研究发现在1年的观察期内,MG恶化风险与多种血脂指标(包括甘油三酯、总胆固醇、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白、载脂蛋白A1、载脂蛋白B)之间没有显著关联。


🔷  Lp(a)与MG恶化的非线性关系
研究发现,Lp(a)的水平与MG恶化风险之间存在非线性关系。在4.06(相当于58 nmol/L)的拐点处,Lp(a)水平与MG恶化风险呈正相关。具体来说,在拐点左侧(7.7–58 nmol/L),Lp(a)水平与MG恶化风险显著相关,相对风险(RR)为6.06,而拐点右侧(58–1544 nmol/L)则没有显著相关性,RR为0.86。

🔷  Lp(a)水平对MG预后的潜在影响
研究表明,在7.7–58 nmol/L的基线Lp(a)水平范围内,Lp(a)水平的升高与MG恶化风险增加相关。然而,当Lp(a)水平超过这个范围时,这种正相关关系不再成立,表明Lp(a)对MG恶化风险的影响可能存在饱和效应。

🔷  敏感性分析
研究还进行了敏感性分析,排除了使用降脂药物的患者,以及考虑了不同诊断标准对结果的影响。这些分析的结果与总体研究结果一致,表明研究结论具有较高的稳健性。

综上所述,除了Lp(a)之外,大多数血脂参数与MG的临床过程和严重程度变化无关。这些发现为理解血脂异常在MG预后中的作用提供了新的见解,并可能有助于开发针对MG患者的个性化治疗策略。

图1. 研究流程图


图2. Lp(a)与1年MG恶化风险的平滑曲线拟合图


编者按:
临床意义和科研启发:

本研究揭示了Lp(a)水平与重症肌无力(MG)病情恶化之间的非线性关系,特别是发现在特定浓度范围内,Lp(a)水平的升高与MG患者病情恶化的风险显著增加有关。这一发现为临床医生提供了新的视角,提示在MG患者的管理中,应考虑监测和控制Lp(a)水平,尤其是对于基线Lp(a)水平处于7.7至58 nmol/L范围内的患者,可能需要更加关注其病情变化和血脂管理

此外,该研究也启示未来的科研工作,需要进一步探索血脂异常在MG以及其他自身免疫性疾病中的作用机制,以及如何通过调节血脂水平来改善这些疾病的预后。这可能有助于开发新的治疗策略,如针对血脂异常的干预措施,以减少MG患者病情恶化的风险,并改善他们的生活质量。未来的研究还应考虑进行多中心、前瞻性的临床试验,以验证这些初步发现,并探索血脂水平与MG预后的因果关系。


期待更多类似高质量研究,给患者带来更优的临床诊疗策略。

原文链接:
【1】E. Ciafaloni, Myasthenia gravis and congenital myasthenic syndromes, Continuum 25 (2019) 1767–1784.
【2】P.S. Gu, K.W. Su, K.W. Yeh, J.L. Huang, F.S. Lo, C.Y. Chiu, Metabolomics analysis reveals molecular signatures of metabolic complexity in children with hypercholesterolemia, Nutrients 15 (2023) 1726.
【3】https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e36737

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作者:Amber Wang,编辑:Jessica,微信号:Healsanq。助理:ChatGPT
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