Correlation between serum oxidative stress indicators and cognitive dysfunction in patients with sleep disorders accompanied by anxiety and depression
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摘要:目的
分析伴有焦虑及抑郁的睡眠障碍人群血清氧化应激指标与认知功能障碍的相关性。
方法选取2021年4月—2023年4月本院收治的196例伴焦虑及抑郁的睡眠障碍患者为研究对象, 检测其氧化应激指标如血清丙二醛(MDA)、总超氧化物歧化酶(T-SOD)、白细胞介素-6(IL-6)、γ-谷氨酰转移酶(γ-GGT)水平。采用蒙特利尔认知评估量表(MoCA)评价患者的认知功能，依据MoCA评分将其分为合并认知功能障碍组(n=80)和未合并认知功能障碍组(n=116)。采用Pearson相关性分析探讨血清MDA、T-SOD、IL-6、γ-GGT水平与匹兹堡睡眠质量指数(PQSI)评分的相关性; 采用Spearman秩相关性分析探讨血清MDA、T-SOD、IL-6、γ-GGT水平与伴有焦虑及抑郁的睡眠障碍患者认知功能障碍的相关性; 采用受试者工作特征(ROC)曲线评价血清MDA、T-SOD、IL-6、γ-GGT对伴有焦虑及抑郁的睡眠障碍患者认知功能障碍的评估价值。
结果合并认知功能障碍组血清MDA、IL-6、γ-GGT、PQSI评分高于未合并认知功能障碍组, T-SOD水平低于未合并认知功能障碍组，差异有统计学意义(P < 0.05)。Pearson相关性分析结果显示，血清MDA、IL-6、γ-GGT水平与PQSI评分呈正相关(r=0.128、r=0.317、r=0.261, P=0.037、P < 0.001、P < 0.001), 血清T-SOD水平与PQSI评分呈负相关(r=-0.145, P=0.021)。Spearman秩相关性分析结果显示，血清MDA、IL-6、γ-GGT水平与认知功能障碍的发生呈正相关(r=0.322、0.554、0.441, P均 < 0.001), 血清T-SOD水平与认知功能障碍的发生呈负相关(r=-0.330, P < 0.001)。ROC曲线分析结果显示，血清MDA、T-SOD、IL-6、γ-GGT单独及联合评估伴有焦虑及抑郁的睡眠障碍患者合并认知功能障碍的AUC依次为0.689、0.694、0.825、0.759、0.955, 截断值依次为9.6 mmol/L、71.6 U/L、5.2 μg/L、48.8 U/L, 灵敏度依次为50.00%、77.50%、71.25%、73.75%、91.25%, 特异度依次为84.48%、62.93%、81.90%、70.69%、88.79%。
结论伴焦虑及抑郁的睡眠障碍患者的认知功能障碍与血清MDA、T-SOD、IL-6及γ-GGT密切相关，早期测定上述指标可为认知功能障碍的临床评估提供参考。
Abstract:ObjectiveTo analyze the correlation between serum oxidative stress indicators and cognitive dysfunction in patients with sleep disorders accompanied by anxiety and depression.
MethodsA total of 196 patients with sleep disorders accompanied by anxiety and depression in the hospital from April 2021 to April 2023 were selected as research objects, and serum malondialdehyde (MDA), total superoxide dismutase (T-SOD), interleukin-6 (IL-6) and γ-glutamyltransferase (γ-GGT) levels were measured in all the patients. Montreal Cognitive Assessment Scale (MoCA) was used to evaluate patients' cognitive function, and based on MoCA score, they were divided into cognitive dysfunction group (n=80) and non-cognitive dysfunction group (n=116). Pearson correlation analysis was used to explore the correlations of serum MDA, T-SOD, IL-6 and γ-GGT levels with Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI) score. Spearman rank correlation analysis was used to explore the correlations of serum MDA, T-SOD, IL-6 and γ-GGT levels with cognitive dysfunction in patients with sleep disorders accompanied by anxiety and depression. Receiver operating characteristic (ROC) curve was used to evaluate the values of serum MDA, T-SOD, IL-6 and γ-GGT in assessing cognitive dysfunction in patients with sleep disorders accompanied by anxiety and depression.
ResultsSerum MDA, IL-6 and γ-GGT levels as well as PSQI score were significantly higher in the cognitive dysfunction group than those in the non-cognitive dysfunction group, while the T-SOD level was significantly lower in the cognitive dysfunction group (P < 0.05). Pearson correlation analysis results showed that serum MDA, IL-6 and γ-GGT levels were positively correlated with PSQI score (r=0.128, r=0.317, r=0.261, P=0.037, P < 0.001, P < 0.001, respectively), while serum T-SOD level was negatively correlated with PSQI score (r=-0.145, P=0.021). Spearman rank correlation analysis results showed that serum MDA, IL-6 and γ-GGT levels were positively correlated with the occurrence of cognitive dysfunction (r=0.322, 0.554, 0.441, P < 0.001), while serum T-SOD level was negatively correlated with the occurrence of cognitive dysfunction (r=-0.330, P < 0.001). ROC curve analysis results showed that the areas under the curve (AUCs) for the individual and combined assessment of serum MDA, T-SOD, IL-6 and γ-GGT in patients with sleep disorders accompanied by anxiety and depression for cognitive dysfunction were 0.689, 0.694, 0.825, 0.759 and 0.955 respectively, with cut-off values of 9.6 mmol/L, 71.6 U/L, 5.2 μg/L and 48.8 U/L, sensitivities of 50.00%, 77.50%, 71.25%, 73.75% and 91.25% respectively, and specificities of 84.48%, 62.93%, 81.90%, 70.69% and 88.79% respectively.
ConclusionCognitive dysfunction in patients with sleep disorders accompanied by anxiety and depression is closely related to serum MDA, T-SOD, IL-6 and γ-GGT, and early measurement of these indicators can provide a reference for the clinical assessment of cognitive dysfunction.
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乳腺癌是女性常见的恶性肿瘤之一，其发生与发展涉及多种生物学过程[1]。近年来，随着针对肿瘤免疫微环境相关研究的不断深入，中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)、血小板与淋巴细胞比值(PLR)以及淋巴细胞与单核细胞比值(LMR)等外周血炎症免疫相关指标在乳腺癌中的潜在作用逐渐受到重视，这些指标不仅反映宿主对肿瘤的免疫反应状态，还可能成为预测乳腺癌临床病理特征和预后的新生物标志物[2-3]。外周血作为直接反映机体内环境变化的窗口，可通过检测血清炎症免疫相关指标揭示乳腺癌患者免疫状态，且指标变化也在一定程度上影响肿瘤生长、侵袭和转移[4]。本研究系统性分析乳腺癌患者外周血炎症免疫相关指标与临床病理特征及预后的相关性，旨在为乳腺癌免疫治疗和预后评估提供新思路和方法。
1. 资料与方法
1.1 一般资料
采取横断面研究法将2018年12月—2020年6月北京市通州区妇幼保健院乳腺外科收治的144例女性乳腺癌患者纳入肿瘤组，年龄25~82岁，平均(53.54±12.11)岁，病变为左侧75例，右侧69例。将44例乳腺非典型增生患者纳入癌前病变组，年龄24~79岁，平均(54.48±12.06)岁，病变为左侧23例，右侧21例。将131例乳腺增生患者纳入乳腺增生组，年龄25~80岁，平均(53.15±11.9)岁，病变为左侧66例，右侧65例。3组一般资料比较，差异无统计学意义(P>0.05)。本研究通过医院伦理委员会审批(2023-TZFY-007-01)。纳入标准: ①年龄33~82岁者; ②满足乳腺癌诊断标准者; ③对本研究知晓，并自愿加入者。排除标准: ①有主要脏器疾病者; ②有全身免疫性疾病者; ③合并血液病者; ④有凝血功能障碍者; ⑤患有传染病者; ⑥有精神疾病者; ⑦患有其他癌症者; ⑧依从性差者。
1.2 方法
3组均行NLR、PLR、LMR检测。晨起空腹采集肘部静脉血5 mL, 3000 r/min离心5 min, 取上清液，使用MINDRAY全自动血液分析仪(BC5390、BC7500迈瑞公司，中国)测定中性粒细胞、淋巴细胞、血小板、单核细胞计数，计算NLR、PLR、LMR。收集肿瘤组患者临床资料，包括年龄(< 45岁/≥45岁)、绝经情况(未绝经/已绝经)、病变侧位(左侧/右侧)、肿瘤直径(< 2 cm/≥2 cm)、癌症类型(原位癌/浸润癌)、分化程度(高分化/中分化/低分化)、淋巴结(无转移/转移)、雌激素受体(ER)(阴性/阳性)、孕激素受体(PR)(阴性/阳性)、人表皮生长因子受体2(HER-2)(阴性/阳性)、增殖细胞核抗原(Ki-67)(≤20%/>20%)。对肿瘤组患者随访3年，进行预后评估，复发转移患者纳入预后不良组，其余患者纳入预后良好组。
1.3 观察指标
① 比较3组NLR、PLR、LMR水平。②比较肿瘤组患者不同临床病理特征情况下的NLR、PLR、LMR水平。③比较肿瘤组不同NLR、PLR、LMR水平下的预后情况。④采用Logistic回归分析探讨NLR、PLR、LMR水平与预后的相关性。
1.4 统计学方法
采用SPSS 23.0软件对数据进行处理。计数资料以[n(%)]表示，行χ2检验; 计量资料以(x±s)表示，组间比较行t检验，多组比较采用单因素方差分析; P < 0.05为差异有统计学意义。
2. 结果
2.1 3组NLR、PLR、LMR水平比较
肿瘤组NLR高于癌前病变组及乳腺增生组, PLR高于乳腺增生组, LMR低于乳腺增生组，差异有统计学意义(P < 0.05); 癌前病变组的NLR与PLR高于乳腺增生组，而LMR则低于乳腺增生组，差异均有统计学意义(P < 0.05), 见表 1。
表 1 3组NLR、PLR、LMR水平比较(x±s)组别 n NLR PLR LMR 肿瘤组 144 2.12±0.57 133.21±27.32 5.05±1.04 癌前病变组 44 1.92±0.44* 132.11±25.17 4.95±1.19 乳腺增生组 131 1.80±0.35*# 120.75±20.06*# 5.38±1.00*# NLR: 中性粒细胞与淋巴细胞比值; PLR: 血小板与淋巴细胞比值; LMR: 淋巴细胞与单核细胞比值。与肿瘤组比较, *P < 0.05; 与癌前病变组比较, #P < 0.05。 2.2 肿瘤组患者不同临床病理特征情况下的NLR、PLR、LMR水平比较
不同临床病理特征患者的NLR水平比较，差异均无统计学意义(P>0.05)。不同年龄、病变侧位、肿瘤直径、癌症类型、分化程度、淋巴结转移、ER、PR、HER-2患者的PLR水平比较，差异均无统计学意义(P>0.05); 不同绝经情况、Ki-67患者的PLR水平比较，差异均有统计学意义(P < 0.05)。不同绝经情况患者的LMR水平比较，差异有统计学意义(P < 0.05), 见表 2。
表 2 肿瘤组不同临床病理特征患者NLR、PLR、LMR比较(x±s)临床病理特征 分类 NLR t/F P PLR t/F P LMR t/F P 年龄 < 45岁(n=34) 2.10±0.58 0.457 0.648 132.46±27.53 0.537 0.592 5.14±1.02 0.635 0.526 ≥45岁(n=110) 2.15±0.55 135.34±27.28 5.01±1.05 绝经情况 未绝经(n=52) 2.10±0.57 0.635 0.526 138.33±27.68 2.705 0.007 4.00±1.02 6.113 < 0.001 已绝经(n=92) 2.16±0.53 125.73±26.37 5.13±1.09 病变侧位 左侧(n=75) 2.11±0.56 0.313 0.754 133.16±27.29 0.020 0.984 5.02±1.06 0.346 0.730 右侧(n=69) 2.14±0.59 133.25±27.36 5.08±1.02 肿瘤直径 < 2cm(n=78) 2.08±0.52 1.320 0.188 132.52±27.25 0.241 0.809 5.18±1.00 1.227 0.221 ≥2cm(n=66) 2.20±0.57 133.63±27.84 4.97±1.05 癌症类型 原位癌(n=34) 2.03±0.53 1.807 0.072 132.52±27.34 0.234 0.815 5.27±1.14 1.785 0.076 浸润癌(n=110) 2.24±0.61 133.78±27.47 4.90±1.03 分化程度 高分化(n=48) 1.99±0.48 1.592 0.207 127.34±26.23 1.700 0.186 5.34±1.17 1.313 0.272 中分化(n=66) 2.10±0.55 131.58±26.94 5.10±1.06 低分化(n=30) 2.21±0.59 138.83±27.31 4.95±1.00 淋巴结转移 无转移(n=108) 2.05±0.53 1.143 0.254 131.79±27.04 0.490 0.624 5.09±1.02 0.302 0.763 转移(n=36) 2.17±0.59 134.36±27.89 5.03±1.07 ER 阴性(n=35) 2.07±0.55 0.787 0.432 132.04±27.22 0.417 0.677 5.11±1.03 0.496 0.620 阳性(n=109) 2.16±0.60 134.29±27.95 5.01±1.04 PR 阴性(n=45) 2.09±0.53 0.583 0.560 132.57±27.16 0.255 0.799 5.10±1.09 0.374 0.709 阳性(n=99) 2.15±0.59 133.84±27.94 5.03±1.02 HER-2 阴性(n=93) 2.05±0.52 1.280 0.202 131.79±26.55 0.477 0.633 5.25±1.07 1.805 0.073 阳性(n=51) 2.17±0.57 134.04±27.93 4.92±1.01 Ki-67 ≤20%(n=65) 2.08±0.54 0.833 0.406 126.47±27.11 2.348 0.020 5.13±1.06 0.930 0.353 >20%(n=79) 2.16±0.60 137.34±28.08 4.97±1.00 ER: 雌激素受体; PR: 孕激素受体; HER-2: 人表皮生长因子受体2。 2.3 肿瘤组不同NLR、PLR、LMR水平患者预后情况比较
根据NLR、PLR、LMR水平不同，将肿瘤组患者分为低NLR组(< 2.12, 67例)、高NLR组(≥2.12, 77例)，低PLR组(< 133.21, 65例)、高PLR组(≥133.21, 79例)，低LMR组(< 5.05, 80例)、高LMR组(≥5.05, 64例)。随访3年，肿瘤组患者预后不良5例，预后良好139例。低NLR组与高NLR组、低PLR组与高PLR组、低LMR组与高LMR组的预后不良率比较，差异均有统计学意义(P < 0.05), 见表 3。
表 3 肿瘤组不同NLR、PLR、LMR水平患者预后情况比较[n(%)]组别 n 预后不良(n=5) 预后良好(n=139) χ2 P 低NLR组 67 0 67(100.00) 4.507 0.034 高NLR组 77 5(6.49) 72(93.51) 低PLR组 65 0 65(100.00) 4.262 0.039 高PLR组 79 5(6.33) 74(93.67) 低LMR组 80 5(6.25) 75(93.75) 4.144 0.042 高LMR组 64 0 64(100.00) 2.4 NLR、PLR、LMR水平与预后的相关性
以肿瘤组患者预后不良为因变量，以NLR、PLR、LMR水平为自变量，赋值为1=升高、0=降低进行Logistic回归分析。结果显示, NLR升高、PLR升高是肿瘤患者预后不良的危险因素，而LMR升高是保护因素，见表 4。
表 4 影响患者预后的Logistic回归分析变量名 β SE Wald P OR 95%CI NLR升高 0.638 0.389 6.363 0.001 1.747 1.323~2.368 PLR升高 0.692 0.403 6.914 0.005 1.830 1.285~2.292 LMR升高 -0.119 0.735 5.285 0.011 0.592 0.245~0.893 3. 讨论
乳腺癌与外周血炎症免疫存在密切联系[5]。炎症反应可促进受损组织修复和损伤部位的细胞增殖，帮助机体抵抗外来病原体，但过度炎症反应会促进肿瘤进展[6-7]。NLR反映了机体内炎症状态和免疫功能的状态[8]。乳腺癌患者NLR通常较高，高NLR与乳腺癌的恶性程度和预后不良相关。潘婉婉等[9]研究发现，完全缓解组NLR值低于无缓解组，表明NLR较低的患者对新辅助化疗响应更好。PLR也是一个炎症和免疫状态的指标，乳腺癌患者的PLR越高，提示预后越差[10-11]。LMR可反映机体免疫系统状态, LMR越高表明免疫系统对肿瘤的免疫反应越强，这与乳腺癌的高分化程度相关，因为高分化肿瘤通常对免疫治疗响应更佳[12]。
本研究结果显示, 3组NLR、PLR、LMR水平存在明显差异，揭示了不同病理状态下免疫应答的复杂性，提示NLR、PLR、LMR作为乳腺疾病进展和诊断的生物标志物可能具有一定潜在价值，这可能与不同疾病状态下免疫系统的激活和调节机制有关。乳腺癌组NLR和PLR最高，乳腺增生组最低，乳腺增生组LMR最高，提示随着疾病进展，机体炎症状态和免疫功能失衡程度加剧[13]。肿瘤组NLR和PLR的升高，反映了肿瘤相关炎症反应和血小板活化，而LMR的降低，表明淋巴细胞在肿瘤微环境中的消耗或功能障碍。本研究结果显示，不同绝经状态、Ki-67表达水平患者的PLR水平存在显著差异，可能与绝经后女性体内激素水平变化影响血小板和淋巴细胞分布及活性有关。Ki-67可评估细胞增殖活性，其高表达通常与肿瘤高增殖率和不良预后相关，故Ki-67水平较高的患者炎症状态更明显，免疫失衡更严重，导致PLR水平升高[14-16]。不同绝经情况患者的LMR水平比较，差异有统计学意义(P < 0.05), 可能与绝经后女性激素水平变化影响淋巴细胞和单核细胞分布及活性有关。
肿瘤组患者预后评估结果显示，预后不良5例，预后良好139例，提示当前治疗策略在大多数患者中取得良好效果，但乳腺癌进展仍具有复杂性，需持续治疗与监测。高NLR组、高PLR组、低LMR组患者预后不良率较高，揭示了较高的NLR、PLR和较低的LMR可能导致预后较差。分析原因在于NLR和PLR的升高反映了机体对肿瘤的炎症反应增强，从而促进肿瘤生长和转移，增加复发、转移与死亡风险; NLR升高和PLR升高也表明机体免疫应答失衡，导致机体对肿瘤的免疫监视和清除能力下降，从而增加病死率[17]。LMR降低表明淋巴细胞数量减少。淋巴细胞是机体免疫系统的重要组成部分，数量减少会导致机体对肿瘤的免疫监视和清除能力下降[18-20]。此外，LMR降低也与单核细胞数量增加有关。单核细胞在肿瘤微环境中具有促进肿瘤生长和转移的作用，进一步增加患者死亡风险[21]。Logistic回归分析结果显示, NLR升高、PLR升高是肿瘤组患者预后不良的危险因素, LMR升高是保护因素，与王慧等[22]报道基本一致。此研究结果进一步证实了NLR、PLR、LMR与患者预后的关系。
综上所述，乳腺癌患者外周血炎症免疫相关指标存在异常变化, NLR升高、PLR升高是预后不良的危险因素, LMR升高是保护因素。本研究存在样本量少、随访时间短的不足，可能导致研究数据偏倚。因此，后续研究有待增加样本量、延长随访时间，开展更全面、系统的分析，以提高研究结果的准确性与可靠性。
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表 1 2组一般资料比较(x±s)[n(%)]
一般资料 分类 合并认知功能障碍组(n=80) 未合并认知功能障碍组(n=116) t/χ2 P 年龄/岁 54.35±7.48 55.22±7.43 0.803 0.443 性别 男 37(46.25) 50(43.10) 0.190 0.663 女 43(53.75) 66(56.90) 睡眠障碍病程/年 3.27±0.69 3.48±0.92 1.732 0.049 合并糖尿病 是 25(31.25) 32(27.59) 0.308 0.579 否 55(68.75) 84(72.41) 合并高血压 是 29(36.25) 38(32.76) 0.257 0.613 否 51(63.75) 78(67.24) 受教育程度 高中以上 39(48.75) 52(44.83) 0.293 0.588 高中及以下 41(51.25) 64(55.17) 合并冠心病 是 27(33.75) 34(29.31) 0.435 0.509 否 53(66.25) 82(70.69) 饮酒 是 35(43.75) 44(37.93) 0.666 0.414 否 45(56.25) 72(62.07) 吸烟 是 34(42.50) 42(36.21) 0.790 0.374 否 46(57.50) 74(63.79) MDA/(mmol/L) 9.34±2.41 7.86±1.86 4.846 < 0.001 T-SOD/(U/L) 67.27±7.85 73.33±10.25 4.461 < 0.001 IL-6/(μg/L) 5.86±1.37 4.29±1.15 8.682 < 0.001 γ-GGT/(U/L) 52.31±5.62 46.07±7.58 6.268 < 0.001 PQSI评分/分 13.42±2.56 10.23±2.77 8.171 < 0.001 MDA: 丙二醛; T-SOD: 总超氧化物歧化酶; IL-6: 白细胞介素-6; γ-GGT: γ-谷氨酰转移酶; PQSI: 匹兹堡睡眠质量指数。 
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表 2 血清氧化应激指标对伴有焦虑及抑郁的睡眠障碍患者合并认知功能障碍的评估价值
变量 AUC SE P 95%CI 截断值 灵敏度/% 特异度/% 约登指数 MDA 0.689 0.040 < 0.001 0.619~0.753 9.6 mmol/L 50.00 84.48 0.345 T-SOD 0.694 0.038 < 0.001 0.624~0.758 71.6 U/L 77.50 62.93 0.404 IL-6 0.825 0.031 < 0.001 0.765~0.876 5.2 μg/L 71.25 81.90 0.532 γ-GGT 0.759 0.034 < 0.001 0.693~0.817 48.8 U/L 73.75 70.69 0.444 联合预测 0.955 0.012 < 0.001 0.915~0.979 — 91.25 88.79 0.800 MDA: 丙二醛; T-SOD: 总超氧化物歧化酶; IL-6: 白细胞介素-6; γ-GGT: γ-谷氨酰转移酶。
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