进展 | 不同体重患者预测心衰风险的NT-proBNP临界值不同

发布时间：2021-07-29 21:54:13来源：心在线

*仅供医学专业人士参考

NT-proBNP被广泛用于慢性心力衰竭患者的风险分层，与疾病的严重程度和不良预后相关。多种心脏或非心脏的因素都会影响NT-proBNP水平。既往对非心脏因素的研究发现，无论是健康人还是心衰患者，体重指数(BMI)与NT-proBNP水平呈负相关。

肥胖是包括高血压、冠心病在内多种心血管疾病的共同危险因素，但在心衰患者中存在一个有趣的“肥胖悖论”：BMI较高的心衰患者死亡率较低，尤其是那些非缺血性病因的患者。

近期，JACC心衰子刊发表了一项研究，旨在不同左心室射血分数(LVEF)的慢性心力衰竭患者中评价体重指数（BMI）对NT-proBNP水平与预后关系的影响，分析了“肥胖悖论”这一有趣现象。

研究方法

本研究入选人群来自BIOS（心力衰竭门诊研究中的生物标志物联盟），仅入选了12763名研究登记时体重指数（BMI）数据可用的患者。

根据目前的分类方法，将患者分为：体重不足(BMI<18.5kg/m2)；正常体重(BMI18.5-24.9kg/m2)；超重(BMI25-29.9kg/m2)；轻度肥胖(BMI30-34.9kg/m2)；中度肥胖(BMI35-39.9kg/m2)和重度肥胖(BMI＞40kg/m2)。

根据最新的欧洲指南，患者被分为射血分数减低的心衰(LVEF<40%)、射血分数中间值的心衰(LVEF=40%-49%)和射血分数保留的心衰(LVEF≥50%)。

本研究分别对全因死亡和心源性死亡(包括心力衰竭进展或急性心肌梗死引起的心脏性猝死和死亡)为主要和次要终点的随访数据进行检索。

研究方法

基线数据：BIOS队列研究共包括15681名患者，其中2918名患者因BMI数据缺失而被本研究排除。最终共纳入了12763名患者。这些患者根据BMI分层的特征见表１。

表1.研究人群的一般特征及BMI分层的特征比较

研究患者中有6744人（53%）患有缺血性心力衰竭，4131名患者（32%）NYHAIII级-IV级。

所有患者平均BMI为27±5kg／ｍ2，比例最多的是40%的超重患者（n=5176），其次是正常体重（n=4299[33%]）、轻度肥胖（n=2157[17%]）、中度肥胖（n=612[5%]）、重度肥胖（n=314[3%]）和体重不足（n=205[2%]）。

所有BMI分类的患者中，射血分数减低的心衰均是最常见的诊断，而射血分数保留的心衰（LVEF＞50%）在肥胖患者中明显比正常体重患者更常见。

大多数患者（82%）正在接受口服利尿剂治疗，并且在LVEF或BMI分层中没有观察到利尿剂使用的显著差异。

BMI与NT-proBNP：在整个研究中，NT-proBNP的中位数为1252ng/Ｌ（492-2915ng/Ｌ）。NT-proBNP的水平随着BMI的增加而降低。

与正常体重患者相比，体重不足患者的NT-proBNP水平明显更高，超重、轻度肥胖、中度肥胖和重度肥胖患者的NT-proBNP值较低。（见图1）

与男性相比，女性的NT-proBNP值更高。在对其他可能的混杂因素进行校正后，BMI也与NT-proBNP独立相关。

图1.根据BMI分层的不同NT-proBNP水平

BMI与预后：在中位时间42个月的随访期间，共有3498名患者（２７％）报告了全因死亡事件，其中2145名为心源性死亡（17%）。体重不足患者的全因死亡率最高，其次是正常体重（29%）、超重（24%）、轻度肥胖（20%）、重度肥胖（20%）和中度肥胖（19%）患者。同样，心源性死亡的发生率在体重不足的患者（27%）中更高，其次是正常体重（19%）、超重（16%）、轻度肥胖（14%）、中度肥胖（12%）和重度肥胖（12%）患者。

根据BMI分层的死亡率预测因子和再分类分析：在多因素Cox回归分析中，除了极度肥胖患者，其余体重不足、正常体重、超重、轻度肥胖、中度肥胖患者较高的NT－proBNP水平均与较高的全因死亡风险相关，与性别、LVEF和其他协变量无关。在竞争风险回归中，NT－proBNP水平较高与体重不足、正常体重、超重、轻度肥胖、中度肥胖患者更大的心脏死亡风险独立相关，而严重肥胖患者则没有此种联系。（见图2）

图２.NT-proBNP作为5年全因死亡或5年心脏死亡的独立预测因子

通过BMI分层进行心衰风险预测的最佳NT-proBNP临界值：表4列出了通过BMI分层进行风险预测的最佳NT-proBNP临界值，NT-proBNP预测5年内全因死亡的最佳临界值在低体重组（3785ng/L）比正常体重组（2193ng/L）高73%，相反，超重、轻度肥胖、中度肥胖和重度肥胖患者与正常体重患者相比临界值分别下降了30%（1554ng/L）、52%（1045ng/L）、66%（755ng/L）、60%（879ng/L）。（见表４）

表４.通过BMI分层进行心衰风险预测的最佳NT-proBNP临界值

尽管在所有BMI分类中，女性的NT-proBNP临界值比男性高约30%,但无论男性还是女性，BMI的增加都与较低的NT-proBNP最佳风险预测临界值有关。（见表5）

表５.男性与女性通过BMI分层进行心衰风险预测的最佳NT-proBNP临界值

将5年心源性死亡作为次要终点，以及将1年全因死亡或心源性死亡作为终点事件时，均观察到类似的结果。

图3N-末端B型利钠肽前体与体重指数类别的全因死亡风险

讨论

在一项大型慢性心力衰竭国际队列研究中，NT-proBNP水平与BMI呈负相关，独立于几个可能的混杂因素。此外，NT-proBNP在临床模型的基础上改进了几乎所有BMI分层的心衰风险预测情况。最后，在生存分析中，NT-proBNP风险预测的最佳临界值受BMI显著影响，且女性高于男性。

与之前的研究一致，随着BMI指数的增加，NT-proBNP的水平降低。心脏和非心脏因素都可能影响NT-proBNP的水平，包括年龄、心力衰竭病因和心脏收缩功能等。虽然正常体重患者年龄通常较大、LVEF较低、缺血性心肌病患病率较高，但在BMI较高的患者中，其他可能增加利钠肽浓度的混杂因素（如心房颤动、体循环高血压和糖尿病）实际上更为普遍。

以高循环容量和肾小球高滤过率为特征的肥胖相关肾脏改变可能会增强利钠肽的清除，因此，与低体重个体相比，肥胖患者表现出较好的肾功能，并且eGFR与NT-proBNP呈负相关。虽然利钠肽清除率提高的假说可以解释这一发现，但很难从机制上支持本假说，因为NT-proBNP和BNP（通过不同机制清除）都受到BMI指数增加的影响。因此，NT-proBNP的释放减少可能起到更关键的作用，心外膜脂肪会降低心室跨壁压力，从而减少肥胖个体的利钠肽分泌。还有一个主要假设是，肥胖患者一般雄激素浓度（通常与较高的肥胖症相关）可能抑制BNP基因的表达，从而导致循环BNP或NT-proBNP浓度较低。

在普通人群中，女性NT-proBNP水平明显高于男性，BMI和利钠肽之间可能存在性别交互作用。事实上，在多因素校正模型中，随着BMI的增加，女性的NT-proBNP水平低于男性。而仅在女性中，腹型肥胖与较低NT-proBNP水平相关。

身体素质对利钠肽的作用最近受到关注，更高的NT-proBNP水平与特征是内脏和肝脏脂肪更少，骨骼肌质量更低的肥胖相关。男性和女性之间雄激素浓度的潜在作用或许是这一发现的潜在中介。

BMI是否会影响慢性心力衰竭患者NT-proBNP评估预后能力的可靠性仍有争议。在Frankenstein等人的一项研究中，NT-proBNP是所选取的3个BMI亚组（20-24.9kg/m2，25-29.9kg/m2，≥30kg/m2）中收缩期心衰患者全因死亡率的独立预测因子。但相反，在最近对PARADIGM-HF（ARNI和ACEI确定对全球心力衰竭死亡率和发病率影响的前瞻性比较）试验的亚分析中，NT－proBNP和主要结果（心血管原因死亡或首次住院的综合结果）之间的关系与我们的发现相似，可以假设，其他未知因素可能会损害NT-proBNP在肥胖个体中的预测价值。然而，本研究结果显示，尽管NT-proBNP的预后意义减弱，但在不同BMI分层的心力衰竭患者中，除了最严重的肥胖患者之外，它的预后意义保持不变。

研究局限性

BMI和其他临床变量仅在招募时进行评估，因此随访期间任何可能的变化都不能考虑在内。此外，BMI没有提供关于肥胖、营养不良的信息，也没有区分与水肿/充血相关的体重增加。纳入研究的全部人群，虽然仅由慢性心力衰竭患者组成，但却是由特征略有不同的不同队列组合而成，女性仅占研究人群的25%。因此，生存分析不足以对极端BMI类别中NT－proBNP的预后作用进行性别特异性分析。

研究结论

慢性心力衰竭患者血清中NT-proBNP水平与ＢＭＩ呈负相关，与包括性别在内其他可能的混杂因素无关。NT-proBNP在BMI＞40kg/m2时保持其独立的预后价值，在超重和肥胖患者中具有较低的临界值。考虑到肥胖在普通人群和心力衰竭患者中的患病率不断增加，在具有不同ＢＭＩ的患者中检测NT-proBNP的预后价值具有重要的临床相关性，应该设计未来人群研究和临床试验的登记标准，而不是有时采用NT-proBNP的任意BMI校正因子。

来源：

VergaroG,GentileF,MeemsLMG,AimoA,JanuzziJLJr,RichardsAM,LamCSP,LatiniR,StaszewskyL,AnandIS,CohnJN,UelandT,GullestadL,AukrustP,Brunner-LaRoccaHP,Bayes-GenisA,LupónJ,YoshihisaA,TakeishiY,EgstrupM,GustafssonI,GagginHK,EggersKM,HuberK,GambleGD,LingLH,LeongKTG,YeoPSD,OngHY,JaufeerallyF,NgTP,TroughtonR,DoughtyRN,DevlinG,LundM,GiannoniA,PassinoC,deBoerRA,EmdinM.NT-proBNPforRiskPredictioninHeartFailure:IdentificationofOptimalCutoffsAcrossBodyMassIndexCategories.JACCHeartFail.2021Jun29:S2213-1779(21)00271-7.doi:10.1016/j.jchf.2021.05.014.Epubaheadofprint.PMID:34246607.

作者：王学思北京安贞医院

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