系統性免疫炎癥指數對急性缺血性卒中后抑郁的預測價值

羅冬，李國梁，溫慧軍，王軍文

目的 探索系統性免疫炎癥指數（systemic immune-inflammatory index，SII）與卒中后抑郁（post-stroke depression，PSD）的關系及SII對PSD的預測價值。

方法 連續納入2019年2月—2021年2月在寶雞市中心醫院神經內科住院治療的缺血性卒中患者，進行回顧性分析。根據發病30 d后HAMD-17評分分為PSD組和非PSD組。比較兩組患者人口學特點、影像資料、臨床基線數據、SII等信息，采用多因素logistic回歸分析法來研究SII與PSD的關系。

結果 本研究共納入307例患者，其中PSD組103例，非PSD組204例。PSD組患者的SII明顯高于非PSD組[518.89×109/L（478.20×109/L～559.12×109/L）vs. 448.15×109/L（407.88×109/L～490.16×109/L），P＜0.001]。PSD組患者HAMD-17評分與SII呈正相關（r=0.364，P＜0.001）。多因素l o g i s t i c分析提示S I I增高是P S D發病的獨立性危險因素（中間三分位數：OR 1.770，95%CI 1.325～2.364，P=0.003；較高三分位數：OR 2.472，95%CI 1.747～3.469，P=0.001）。ROC分析顯示，SII預測PSD對應的AUC為0.765（95%CI 0.709～0.820，P＜0.001），SII預測PSD的最佳臨界值為478.18×109/L，此時敏感度為75.7%，特異度為67.6%。

結論 SII增高可能是PSD的獨立性危險因素，對PSD有潛在的預測價值。

卒中是常見的高致殘率、高致死率的疾病，給患者家庭和社會造成巨大的經濟負擔[1]。卒中后抑郁（post-stroke depression，PSD）是急性缺血性卒中（acute ischemic stroke，AIS）常見的嚴重后遺癥之一，缺血性卒中比其他類型卒中更容易合并抑郁[2]。PSD嚴重影響卒中患者的認知功能、執行功能以及神經功能康復，導致患者生活質量下降[3]，更重要的是其與卒中患者死亡率增加有密切關系[4]。因此臨床工作中早期識別PSD對卒中康復至關重要。

近年來，神經炎癥反應已成為PSD病理生理機制研究的熱點。系統性免疫炎癥指數（systemic immune-inflammatory index，SII）是一種由中性粒細胞、淋巴細胞和血小板計數構成的新型炎癥生物標志物[5]。雖然目前SII預測心血管疾病、感染、炎癥性疾病、腫瘤等的臨床結局和預后廣受關注，且有研究表明SII是預測AIS患者靜脈溶栓后3個月臨床預后的有效指標[6-9]，但目前仍缺乏SII在PSD領域的相關研究。本研究在AIS患者中探索SII水平是否與PSD發生相關，以及SII對臨床早期診斷PSD的預測作用。

1 資料和方法

1.1 研究對象 連續納入2019年2月—2021年2月在寶雞市中心醫院神經內科接受治療的缺血性卒中的患者。納入標準：①年齡在18～80歲；②發病3 d內且首次診斷為AIS，診斷標準符合《中國急性缺血性腦卒中診治指南2018》[10]；③經CT、MRI檢查有明確腦梗死病灶。排除標準：①卒中前診斷為抑郁、抑郁癥狀或既往有其他精神病史；②既往診斷為卒中認知功能障礙、癡呆、帕金森病或其他神經系統疾??；③嚴重失語、構音障礙、聽力障礙或意識水平下降；④病情危重，預期壽命不到1個月（生命體征不平穩、嚴重意識障礙、發病時NIHSS評分≥25分、mRS評分≥5分）；⑤有慢性炎癥性疾病、腫瘤、血液系統疾病，有嚴重心臟、呼吸、肝臟、腎臟疾??；⑥隨訪中失訪、退出或死亡。

1.2 臨床資料收集 收集納入患者的人口學資料，包括年齡、性別、教育水平（接受教育年限：文盲0年、小學≤6年、初中7～9年、高中或以上＞9年）、BMI；血管危險因素，包括高血壓、糖尿病、高脂血癥、冠心病、心房顫動、吸煙史[11]（日吸煙量≥1支，連續吸煙時長＞1年或者戒煙時間短于1年）；入院后24 h內行影像學檢查（頭顱CT或MRI），記錄患者腦梗死主要病灶的部位，包括額葉、顳葉、頂葉、枕葉、基底節區、腦干、小腦（若病灶累及多部位，以梗死范圍最大的腦區為主）；根據TOAST分型記錄患者腦梗死病因學分類[12]；由專業神經內科醫師評估患者入院后24 h內NIHSS評分。發病30 d后，所有患者來神經內科門診復診并進行隨訪，由通過專業培訓的醫師評估患者神經功能恢復情況（mRS）和患者抑郁情況（HAMD-17）[13]。

1.3 實驗室檢查及系統性免疫炎癥指數計算 采集患者入院次日清晨（05：00～08：00）空腹血液樣本，進行血常規及其他實驗室檢查，收集并提取血常規檢測結果中的中性粒細胞計數、淋巴細胞計數、血小板計數。SII計算公式為：SII＝血小板計數×中性粒細胞計數/淋巴細胞計數[5]。

1.4 卒中后抑郁診斷及分組 AIS 發病30 d后隨訪納入患者，利用HAMD-17 進行精神心理評估。PSD 診斷標準參考《精神障礙診斷與統計手冊》第五版，將HAMD-17 評分＞7 分的患者納入PSD 組[14]。

1.5 統計學分析 采用SPSS 22.0 軟件進行統計學處理，計量資料首先進行Kolmogorov-Smirnov 正態性檢驗，符合正態分布的計量資料以表示，組間比較采用獨立樣本t檢驗；非正態分布的計量資料用M（P25～P75）表示，組間比較采用Mann-WhitneyU檢驗。計數資料以頻數和率（%）表示，組間比較采用χ2檢驗。PSD 患者HAMD-17 評分與SII 關系采用Spearman 相關分析（r＞0 為正相關，r＜0為負相關，越接近1 或-1 相關性越強）。二元多因素logistic 回歸分析用于PSD 的相關因素分析（以是否發展為PSD 為因變量，SII 作為自變量，其他單因素分析中P＜0.05 的變量納入回歸模型作為校正變量），計算OR與95%CI。ROC 曲線用于分析SII 對PSD 的預測價值。以P＜0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 人口學特征和基線臨床資料比較 本研究共納入307 例AIS 患者，病例篩選流程見圖1。發病1 個月后進行隨訪，最終103 例患者納入PSD 組，204 例患者納入非PSD 組，PSD 發病率為33.6%。PSD 組和非PSD 組相比，年齡、BMI、血管危險因素、TOAST 分型、腦梗死部位、中性粒細胞計數、淋巴細胞計數、血小板計數差異均無統計學意義。PSD 組患者女性比例和受教育年限高于非PSD 組（均P＜0.05）。PSD 組患者入院24 h 內NIHSS 評分高于非PSD 組；PSD 組患者發病30 d 后mRS 評分差異有統計學意義（均P＜0.001）（表1）。

表1 納入患者人口學特征和基線臨床資料比較Table 1 Comparison of demographic characteristics and baseline clinical data of included patients

圖1 納入患者篩選流程Figure 1 Flow chart for patients’ selection

2.2 PSD患者SII與HAMD-17 評分相關性 PSD 患者SII 與AIS 發病后30 d的HAMD-17評分值呈正相關，r=0.364（95%CI0.184～0.520，P＜0.001），差異有統計學意義（圖2）。

圖2 PSD患者SII與HAMD-17評分相關分析Figure 2 Correlation analysis of SII and HAMD-17 scores in PSD patients

2.3 SII對PSD的預測價值 根據SII值的三分位數，將納入的AIS患者分為3個亞組，即較低三分位數組（SII＜441.22×109/L），中間三分位數組（441.22×109/L～500.95×109/L），較高三分位數組（SII＞500.95×109/L）。以是否發生PSD為因變量，SII為自變量，較低三分位數組為參照。logistic回歸結果提示，SII的中間三分位數組、較高三分位數組為PSD的獨立危險因素（均P＜0.001）。校正年齡、性別、受教育年限等因素后，SII的中間三分位數組、較高三分位數組仍是PSD的獨立危險因素（均P=0.001）（表2）。除模型1中考慮混雜因素外，繼續校正NIHSS評分、mRS評分等因素，SII的中間三分位數組、較高三分位數組仍是PSD的獨立危險因素（P=0.003，P=0.001）（表2）。ROC結果提示，SII對PSD有潛在預測價值，AUC為0.765（95%CI0.709～0.821，P＜0.001）。SII的最佳預測臨界值為478.18×109/L，此時敏感度為75.7%，特異度為67.6%（圖3）。

表2 SII與PSD相關性的logistic回歸分析Table 2 Logistic regression analysis of correlation between SII and PSD

圖3 SII預測PSD的ROC曲線Figure 3 ROC curves of SII predicting PSD

3 討論

PSD可增加卒中的致殘率和死亡率，可能與卒中不良預后有關[3-4]。本研究中觀察到33.6%的AIS患者發病30 d后診斷為PSD，與之前研究中的PSD發病率基本一致[15-16]。此外，本研究發現與非PSD組相比，PSD組患者腦梗死程度更嚴重，主要表現為入院24 h內NIHSS評分、發病30 d后mRS評分更高，提示PSD組患者的神經功能恢復情況更差，這也與既往研究結果相符[17]。大樣本研究和薈萃分析發現抑郁癥發病存在明顯性別差異[18]。本研究發現PSD組中女性比例（58.3%）明顯高于非PSD組（43.1%），提示女性可能是PSD的一個危險因素。本研究結果與Filipi等[19]研究一致：教育水平對抑郁癥狀及特征有影響，本研究中PSD組的受教育年限中位數為9年，高于非PSD組，提示較高教育水平與卒中患者發展為PSD有潛在聯系。

炎癥反應參與AIS病理生理過程[20]。同時，炎癥反應與炎癥因子在PSD的病理機制中發揮重要作用，IL-1β、IL-6、TNFα、干擾素γ、細胞黏附分子1 等炎癥促進因子，通過加重炎癥反應影響下丘腦-垂體-腎上腺軸，減少腦源性神經生長因子（brain-derived neurotrophic factor，BDNF），進而增加神經細胞毒性作用，導致PSD發生[21-23]。而IL-10、轉化生長因子-β等炎癥抑制因子則通過免疫調節，減輕機體炎癥反應，可能降低PSD的發生風險[23-24]。腦梗死后局灶神經元缺血缺氧壞死，產生局部炎癥反應導致血腦屏障損害，外周血白細胞通過受損血腦屏障浸潤到梗死的大腦區域[25-26]。中性粒細胞在AIS后數小時內浸潤至缺血部位，并在24～48 h達到峰值，中性粒細胞活化多可釋放多種細胞因子，如MMP-9、趨化因子、蛋白水解酶、氧自由基等，這些炎性介質進一步加重興奮性細胞毒性及炎癥級聯反應[27-28]。血小板通過改變細胞表面P-選擇素和CD40的表達，直接與循環中白細胞相互作用，形成血小板-白細胞聚合體并激活固有免疫反應[29]?；罨难“遽尫胖旅茴w粒、5-羥色胺（5-hydroxytryptamine，5-HT）、金屬蛋白和其他炎癥因子，可負性影響BDNF和BDNF受體的磷酸化和表達[30-31]。通過以上機制，血小板在PSD發病機制中發揮重要作用。淋巴細胞也參與AIS后的炎癥反應，既往研究中淋巴細胞在AIS中的作用機制頗受爭議，不同亞型對AIS的特殊作用不同。CD4+、CD8+T細胞和γδT細胞通過產生干擾素-γ和IL-17等炎癥因子加重炎癥反應，自然殺傷細胞募集于缺血的腦組織可直接導致神經元死亡[32]，調節性T細胞分泌IL-10，通過Janus激酶/信號傳導器和轉錄激活因子級聯信號通路、磷脂酰肌醇-3-激酶信號通路和絲裂原活化蛋白激酶信號通路發揮神經保護作用[33]。

既往研究發現，中性粒細胞計數/淋巴細胞計數增高、血小板計數/淋巴細胞計數增高與PSD相關，并可作為PSD的對立預測因素[34-35]。SII在中性粒細胞計數/淋巴細胞計數的計算公式基礎上加入了血小板計數，可更合理、更全面地評價炎癥反應。SII增高一般表明患者的炎癥反應增強，免疫反應降低。本研究首次報道SII與AIS患者1個月后發生PSD的關系。PSD組患者的SII高于非PSD組患者，相對于較低的SII，中高水平的SII為AIS患者發生PSD的獨立危險因素。本研究ROC分析結果表明，SII對PSD具有一定的預測價值。綜上所述，SII可能是預測PSD的一種簡單且有效的生物標志物，可能有助于臨床早期識別和診斷PSD。

本研究仍存在一些不足：僅通過收集AIS患者入院時血常規檢查結果計算SII，隨著時間推移，AIS患者血細胞特點可能變化，因此后期研究可動態觀察SII與PSD關系；本研究為單中心回顧性研究，樣本量相對較小，因此本文結論仍需要更多大規模、多中心的前瞻性研究進一步驗證。

利益沖突所有作者均聲明不存在利益沖突。