Correlations of serum glucose-dependent insulin releasing peptide and fibroblast growth factor-23 levels with abnormal postpartum glucose metabolism in patients with gestational diabetes mellitus
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摘要:目的
探讨妊娠期糖尿病(GDM)患者血清葡萄糖依赖性促胰岛素释放肽(GIP)、成纤维细胞生长因子-23(FGF23)水平与产后糖代谢异常的关系。
方法选取82例确诊GDM患者为研究对象, 并采集静脉血检测血清GIP、FGF23水平。产后12周采用75 g葡萄糖耐量试验(OGTT)评估患者糖代谢状态，并根据结果将GDM患者分为糖代谢正常组66例和糖代谢异常组16例。采用多因素Logistic回归模型分析影响GDM患者产后糖代谢异常的因素; 采用受试者工作特征(ROC)曲线分析血清GIP、FGF23预测GDM患者产后糖代谢异常的价值。
结果糖代谢异常组血清GIP水平低于糖代谢正常组, FGF23水平高于糖代谢正常组，差异有统计学意义(P < 0.01)。孕前高体质量指数(BMI)、高FGF23是GDM患者产后糖代谢异常的危险因素(P < 0.05), 高GIP是保护因素(P < 0.05)。GIP、FGF23、孕前BMI预测GDM患者产后糖代谢异常的曲线下面积(AUC)分别为0.717、0.625、0.699, GIP、FGF23、孕前BMI联合预测GDM患者产后糖代谢异常的AUC为0.890, 高于GIP、FGF23、孕前BMI单独预测价值(P < 0.05)。
结论GDM产后糖代谢紊乱患者血清GIP水平降低, FGF23水平增高，且与产后糖代谢异常有关。血清GIP和FGF23可预测GDM患者产后糖代谢异常风险。
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关键词:
- 妊娠期糖尿病 /
- 葡萄糖依赖性促胰岛素释放肽 /
- 成纤维细胞生长因子-23 /
- 产后糖代谢异常
Abstract:ObjectiveTo explore the correlations of serum glucose-dependent insulin releasing peptide (GIP) and fibroblast growth factor-23 (FGF23) levels with abnormal postpartum glucose metabolism in patients with gestational diabetes mellitus (GDM).
MethodsA total of 82 patients with GDM were selected as research objects, and they were conducted with venous blood collection for detection of serum GIP and FGF23 levels. At 12 weeks after delivery, the 75 g oral glucose tolerance test (OGTT) was used to evaluate glucose metabolism status, and the GDM patients were divided into normal glucose metabolism group (n=66) and abnormal glucose metabolism group (n=16) according to the result of OGTT. Multivariate Logistic regression model was used to analyze the factors affecting abnormal postpartum glucose metabolism in GDM patients; the receiver operating characteristic (ROC) curve was used to analyze the values of serum GIP and FGF23 in predicting abnormal postpartum glucose metabolism in GDM patients.
ResultsThe serum GIP level in the abnormal glucose metabolism group was significantly lower than that in the normal glucose metabolism group, while the FGF23 level was significantly higher than that in the normal glucose metabolism group (P < 0.05). High pre-pregnancy body mass index (BMI) and high FGF23 were the risk factors for abnormal postpartum glucose metabolism in GDM patients, while high GIP was a protective factor (P < 0.05). The values of area under the curve (AUC) of GIP, FGF23 and pre-pregnancy BMI in predicting abnormal postpartum glucose metabolism in GDM patients were 0.717, 0.625 and 0.699 respectively, and the AUC of GIP combined with FGF23 and pre-pregnancy BMI in predicting abnormal postpartum glucose metabolism in GDM patients was 0.890, which was significantly higher than that of GIP, pre-pregnancy BMI or FGF23 alone (P < 0.05).
ConclusionIn GDM patients with abnormal postpartum glucose metabolism, serum GIP level reduces while FGF23 level increases, and these two indexes are related to abnormal postpartum glucose metabolism. Serum GIP and FGF23 can predict the risk of abnormal postpartum glucose metabolism in GDM patients.
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脓毒症是由严重感染引起的全身炎症反应综合征，其特征是感染灶产生的毒力因子进入血液循环，引发的全身炎症反应[1]。这些炎症反应进一步导致器官功能障碍，其中急性肺损伤(ALI)是最严重的并发症之一，其特点是肺组织受损导致肺功能急剧下降，诊治不及时可能进一步发展为急性呼吸窘迫综合征[2]。研究[2]表明, ALI的发病与炎性因子释放和损伤程度密切相关。炎性因子，特别是肿瘤坏死因子-α(TNF-α)、白细胞介素-6(IL-6)和白细胞介素-1(IL-1)等，在脓毒症患者中起到重要的调节作用，可以刺激炎症细胞增殖和迁移，导致肺泡壁的炎症浸润和肺水肿形成[3]。目前，ALI的早期诊断和预后评估仍然是一个临床难题。因此，寻找新的生物标志物和分子指标对早期诊断、预测疾病进展和评估预后具有重要意义。
微小RNA(miRNA)可通过抑制靶基因的转录、调控蛋白翻译等方式发挥调控作用。研究[4]发现, miRNA在炎症反应中起到重要作用。miR-499a-5p是miR-499家族中的一员，已被发现参与多种生物过程，包括心脏疾病和肿瘤的进展[5]。但关于miR-499a-5p在脓毒症所致ALI中的作用及其与病情、预后的相关研究较少。生物信息学预测发现，成纤维细胞生长因子9(FGF9)存在与miR-499a-5p相互作用的结合位点。FGF9是一种与炎症相关的生长因子，已被证实在多种炎性疾病中起到重要调节作用[6]。本研究探讨血清miR-499a-5p和FGF9的表达与ALI患者(脓毒症所致)炎性因子、病情和预后的关系，旨在为该病的检测、治疗提供新思路和理论依据。
1. 资料与方法
1.1 一般资料
选取2020年1月—2023年1月住院接受诊治的151例脓毒症患者为研究对象，年龄49~77岁。收集患者年龄、性别、体质量指数(BMI)、体温、氧合指数、急性生理学与慢性健康状况评分系统Ⅱ(APACHEⅡ)评分以及IL-1、IL-6、TNF-α、C反应蛋白(CRP)水平。根据ALI的发生情况分为脓毒症并发ALI组(68例)和一般脓毒症组(83例)。根据氧合指数，将脓毒症并发ALI患者分为轻症组(23例)、中症组(26例)和重症组(19例)。以脓毒症并发ALI患者诊治28 d内的生存情况，分为预后良好组(43例)和预后不良组(25例)。另外，选择同期体检健康者151例为健康组。
纳入标准: ①患者均符合《中国脓毒症/脓毒性休克急诊治疗指南(2018)》[7]中关于脓毒症的诊治标准者; ② ALI患者根据2017年Kigali[8]修订的柏林定义判定; ③患者年龄>18岁且资料齐全。排除标准: ①由肺部手术、腐蚀性气体和溺水等情况造成的ALI者; ②病毒性疾病者; ③经临床确诊的肺癌、慢性阻塞性肺疾病、支气管哮喘、肺纤维化等肺部疾病者; ④自身免疫疾病、血液系统疾病者。患者均知情并签署同意书。研究获得本院伦理委员会批准(审批编号LL20200016)。
1.2 方法
1.2.1 样品采集
采集脓毒症患者入院时及健康者体检时空腹静脉血样5 mL, 于无菌试管静置30 min后, 1 000 r/min离心20 min, 存于-80 ℃冰箱待测。
1.2.2 实时荧光定量聚合酶链反应(qRT-PCR)检测miR-499a-5p水平
待测样以Trizol试剂(上海源叶生物科技有限公司)提取总RNA，逆转录合成cDNA(逆转录试剂盒由北京天根生物有限公司提供)，内参为 U6 , 引物由Primer-BLAST网站设计，由南京金斯瑞生物科技公司合成，引物序列见表 1。以cDNA为模板，通过LightCycler 480Ⅱ型qRT-PCR仪(美国ABI公司)检测血清miR-499a-5p水平，各样品重复3次，以2-△△Ct法计算目的基因miR-499a-5p的相对表达量。
表 1 qRT-PCR引物序列基因 上游引物5′-3′ 下游引物5′-3′ miR-499a-5p AGTTGGCTCACGGTTCTTTCAA ATCGCCATGGCCCGCATGTCGG U6 GCTTCGGCAGCACATATACTAAAAT CGCTTCACGAATTTGCGTGTCAT 1.2.3 酶联免疫吸附试验(ELISA)检测FGF9及炎症因子水平
人FGF9、IL-1、IL-6、TNF-α、CRP的ELISA试剂盒均购自合肥莱尔生物科技有限公司，酶标仪(型号: Varioskan LUX)购买于赛默飞世尔科技(中国)。严格按照说明书操作配置标准液，在酶标仪450 nm处测定各样品的吸光度值，并绘制回归线带入吸光度值计算血清FGF9及各炎症因子水平。
1.3 统计学分析
采用SPSS 25.0软件进行数据处理，计量资料均符合正态分布，以(x±s)表示，组间比较采用独立样本t检验，多组间比较采用单因素方差分析，进一步两两比较采用SNK-q检验，计数资料以[n(%)]表示，采用χ2检验。采用Pearson法分别分析血清miR-499a-5p、FGF9与炎性因子的相关性, miR-499a-5p与FGF9间的相关性。采用受试者工作特征(ROC)曲线分析miR-499a-5p、FGF9对脓毒症并发ALI患者预后的预测效能。P < 0.05为差异有统计学意义。
2. 结果
2.1 脓毒症并发ALI组、一般脓毒症组与健康组临床资料比较
脓毒症并发ALI组、一般脓毒症组与健康组年龄、性别、BMI和体温比较，差异无统计学意义(P>0.05), APACHEⅡ评分、miR-499a-5p、FGF9、IL-1、IL-6、TNF-α、CRP比较，差异有统计学意义(P < 0.05), 见表 2。
表 2 3组间临床资料比较(x±s)指标 脓毒症并发ALI组(n=68) 一般脓毒症组(n=83) 健康组(n=151) 年龄/岁 50.34±7.18 50.17±8.12 49.22±5.25 性别 男 37 44 73 女 31 39 78 BMI/(kg/m2) 22.37±2.36 22.48±2.04 22.42±1.75 体温/℃ 37.97±2.28 37.52±4.16 36.84±4.35 APACHEⅡ评分/分 16.78±2.36# 13.65±1.87 — 氧合指数/mmHg 212.77±21.68# 334.28±29.82 — miR-499a-5p 0.87±0.07*# 1.15±0.14* 1.29±0.13 FGF9/(pg/mL) 137.38±14.22*# 147.58±18.19* 160.84±19.91 IL-1/(pg/mL) 23.77±3.19*# 17.84±2.57* 10.95±1.52 IL-6/(pg/mL) 16.14±2.13*# 10.87±1.65* 7.87±0.91 TNF-α/(ng/L) 17.31±2.09*# 13.18±1.44* 8.79±1.02 CRP/(mg/L) 26.49±3.78*# 20.74±3.52* 10.88±2.06 BMI: 体质量指数; APACHEⅡ: 急性生理学与慢性健康状况评分系统Ⅱ; FGF9: 成纤维细胞生长因子9; IL-1: 白细胞介素-1; IL-6: 白细胞介素-6; TNF-α: 肿瘤坏死因子-α; CRP: C反应蛋白。
1 mmHg=0.133 322 kPa。
与健康组比较, * P < 0.05; 与一般脓毒症组比较, #P < 0.05。2.2 血清miR-499a-5p、FGF9及炎性因子在不同病情程度患者中的表达水平
轻症组、中症组、重症组患者miR-499a-5p和FGF9水平依次降低，而炎症因子IL-1、IL-6、TNF-α、CRP水平依次升高，差异有统计学意义(P < 0.05), 见表 3。
表 3 不同病情程度患者的miR-499a-5p、FGF9及炎性因子水平比较(x±s)指标 轻症组(n=23) 中症组(n=26) 重症组(n=19) miR-499a-5p 1.06±0.12 0.83±0.06* 0.71±0.06*# FGF9/(pg/mL) 169.67±15.58 134.09±13.37* 102.81±10.19*# IL-1/(pg/mL) 18.84±2.12 24.53±2.54* 28.69±3.07*# IL-6/(pg/mL) 12.12±1.83 16.77±2.05* 20.15±2.47*# TNF-α/(ng/L) 13.47±1.16 17.14±1.37* 22.19±2.39*# CRP/(mg/L) 16.18±2.04 27.62±2.83* 37.41±3.42*# FGF9: 成纤维细胞生长因子9; IL-1: 白细胞介素-1; IL-6: 白细胞介素-6; TNF-α: 肿瘤坏死因子-α; CRP: C反应蛋白。
与轻症组比较, * P < 0.05; 与中症组比较, #P < 0.05。2.3 血清miR-499a-5p、FGF9及炎性因子在不同预后患者中的表达水平
与预后良好组相比，预后不良组的miR-499a-5p、FGF9降低，炎症因子IL-1、IL-6、TNF-α、CRP水平升高，差异有统计学意义(P < 0.05), 见表 4。
表 4 不同预后患者的miR-499a-5p、FGF9及炎性因子水平比较(x±s)指标 预后良好组(n=43) 预后不良组(n=25) miR-499a-5p 1.01±0.17 0.62±0.08* FGF9/(pg/mL) 151.67±19.17 112.81±14.34* IL-1/(pg/mL) 20.58±2.35 29.29±3.62* IL-6/(pg/mL) 12.65±1.91 22.15±2.54* TNF-α/(ng/L) 12.06±1.34 26.35±2.91* CRP/(mg/L) 19.45±1.71 38.59±4.48* FGF9: 成纤维细胞生长因子9; IL-1: 白细胞介素-1; IL-6: 白细胞介素-6; TNF-α: 肿瘤坏死因子-α; CRP: C反应蛋白。
与预后良好组比较, * P < 0.05。2.4 脓毒症并发ALI组的miR-499a-5p、FGF9与炎症因子的相关性
采用Pearson法分析ALI组miR-499a-5p、FGF9与炎症因子的相关性，结果显示，miR-499a-5p、FGF9与炎症因子IL-1、IL-6、TNF-α和CRP水平呈负相关(P < 0.05), 见表 5。
表 5 脓毒症并发ALI组miR-499a-5p、FGF9与炎症因子的相关性指标 miR-499a-5p FGF9/(pg/mL) r P r P IL-1/(pg/mL) -0.463 0.013 -0.537 0.006 IL-6/(pg/mL) -0.619 <0.001 -0.552 <0.001 TNF-α/(ng/L) -0.438 0.021 -0.484 0.017 CRP/(mg/L) -0.514 0.005 -0.510 0.008 FGF9: 成纤维细胞生长因子9; IL-1: 白细胞介素-1; IL-6: 白细胞介素-6; TNF-α: 肿瘤坏死因子-α; CRP: C反应蛋白。 2.5 miR-499a-5p靶向FGF9的生物信息学分析
根据TargetScanHuman网站预测结果, miR-499a-5p与FGF9可能存在靶向关系，见图 1。
2.6 脓毒症并发ALI组miR-499a-5p、FGF9的相关性
经Pearson相关分析，脓毒症并发ALI组血清miR-499a-5p与FGF9表达呈正相关(r=0.447, P < 0.05), 见图 2。
2.7 血清miR-499a-5p、FGF9水平对脓毒症并发ALI患者预后的预测价值
miR-499a-5p、FGF9联合预测脓毒症并发ALI患者预后的曲线下面积(AUC)大于单独预测(Z二者联合-miR-499a-5p=2.864、Z二者联合-FGF9=2.126, P=0.004、0.034), 见表 6、图 3。
表 6 血清miR-499a-5p、FGF9对脓毒症并发ALI患者预后的预测价值变量 AUC 截断值 95%CI 灵敏度 特异度 Youden指数 miR-499a-5p 0.787 0.87 0.671~0.877 0.760 0.721 0.481 FGF9 0.809 130.11 pg/mL 0.696~0.894 0.720 0.860 0.581 二者联合 0.949 — 0.867~0.988 0.960 0.814 0.774 FGF9: 成纤维细胞生长因子9; AUC: 曲线下面积。 3. 讨论
脓毒症导致的ALI是脓毒症并发症中最常见的一种，其是导致患者病死率偏高的重要原因[9-12]。研究[13-15]显示，炎性因子在脓毒症相关ALI中发挥重要作用，当机体炎症调控因子失衡，患者往往会病情恶化，器官功能持续性下降，最终危及生命。近年来，脓毒症和ALI的治疗方法不断改进，但其预后仍然堪忧。因此，寻找敏感度且特异性高的生物标志物对早期诊治ALI至关重要。
miRNA在多种生理和病理过程中发挥调控作用，参与细胞增殖、分化、凋亡[16]。miRNA已被证实在多种疾病中具有调控作用，如心肌梗死和肾脏损伤[17]。miR-499a-5p已被证实在脓毒症及炎症反应中起到调控作用[18]。大鼠实验[19]证明，miR-499a-5p可靶向负调控质金属蛋白酶-16, 减轻炎症，进而减轻肺损伤。在CHEN Y L等[20]研究中，肺炎患者外周血中miR-499a-5p表达下调，炎性细胞因子表达异常增高，提示两者可能具有相关性。目前, miR-499a-5p是否与脓毒症所致ALI有关尚不明确。本研究比较脓毒症并发ALI组患者与一般脓毒症组患者的血清miR-499a-5p水平发现, miR-499a-5p水平下调，提示其可能参与了脓毒症导致的ALI发病过程。同时，本研究观察到炎症因子(IL-1、IL-6、TNF-α和CRP)水平在轻症组、中症组和重症组中呈递增趋势，而miR-499a-5p表达水平随疾病的严重程度增高而呈逐渐递减趋势，这表明miR-499a-5p可能在ALI的发展与抗炎机制有关。进一步相关性分析证实, miR-499a-5p与炎症因子表达均呈负相关，表明其可能通过抑制炎症信号通路来减轻病程。此外，预后不良组中的miR-499a-5p的表达水平显著降低，而炎症因子水平显著升高，这提示miR-499a-5p下调可能与疾病恶化、预后不良有关。ROC分析结果显示, miR-499a-5p预测脓毒症导致的ALI预后的效能较高，提示血清miR-499a-5p可作为预测脓毒症并发ALI患者预后的辅助检测指标。
本研究通过生物信息学预测到FGF9与miR-499a-5p存在相互作用的结合位点。既往研究[21]表明, FGF9是一种具有广泛生物学功能的多肽生长因子，可参与多种生物过程，主要作为细胞发育和组织修复的信号分子，其表达或突变与多种疾病相关。研究[22]发现, FGF9通过促进黏着斑激酶(FAK)、蛋白激酶B(AKT)和细胞外信号调节激酶(ERK)信号传导可显著诱导肺癌细胞中的细胞增殖。研究[23]发现, FGF9表达下调促进了细胞脂质积累, FGF9通过自分泌方式调节肝脂代谢来缓解脂肪肝表型。此外, FGF9还和机体的炎症相关。研究[6]结果显示, FGF9可通过调节磷酸肌醇3激酶(PI3K)/AKT信号通路的激活来减轻机体炎症。研究[24]表明, FGF9可调节长非编码RNA NEAT1缓解溃疡性结肠炎的炎症。但FGF9在脓毒症相关ALI中的研究较少。本研究中，与一般脓毒症组相比，脓毒症并发ALI组的FGF9水平下调，提示FGF9与脓毒症导致ALI的发生可能存在相关性。同时，发现FGF9的表达水平随着病情严重程度递减，与炎症因子表达趋势相反，这表明FGF9可能与ALI病情严重程度及炎症反应机制有关。进一步通过相关性分析证实, FGF9与炎症因子之间均呈负相关。此外, FGF9在预后不良组中显著下降，提示FGF9的下调可能与患者的预后情况相关。ROC曲线预测脓毒症并发ALI患者的预后情况表明, FGF9具有成为预测脓毒症并发ALI患者预后的辅助指标的潜力。
本研究还对脓毒症并发ALI患者的血清miR-499a-5p与FGF9的相关性进行了分析，发现两者间具有正相关性，这也提示两者间可能存在靶向关系，在脓毒症与ALI的发病机制中起到协同作用。本研究结果显示，与miR-499a-5p、FGF9单独预测相比，两者联合预测具有更高的AUC和灵敏度。这表明两者联合应用可以提高预测模型的诊断效能，可为临床评估脓毒症并发ALI患者的病程和预后提供新的生物学标志物，以及为疾病的早期诊断和治疗提供依据。但本研究存在一些限制：首先，样本容量相对较小，可能影响结果的稳定性；其次，本研究仅分析了患者入院时miR-499a-5p、FGF9的表达水平，未能进一步探究二者动态水平变化，后续将扩大样本量，深入分析二者作用机制。
综上所述, miR-499a-5p、FGF9水平与脓毒症所致ALI患者的炎性因子水平和预后相关。miR-499a-5p和FGF9或可作为潜在生物标志物用于脓毒症并发ALI的预后评估。
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表 1 糖代谢正常组与糖代谢异常组基线资料比较(x±s)[n(%)]
基线资料 分类 糖代谢异常组(n=16) 糖代谢正常组(n=66) t/χ2 P 年龄/岁 30.65±5.19 29.72±4.98 0.665 0.508 体质量指数/(kg/m2) 孕前 24.65±1.65 23.06±1.27 4.228 < 0.001 产后 23.21±1.02 23.09±1.13 0.387 0.700 收缩压/mmHg 126.35±13.65 125.04±12.74 0.364 0.717 舒张压/mmHg 76.35±9.29 75.04±9.38 0.502 0.617 糖尿病家族史 有 5(31.25) 19(28.79) 0.038 0.846 无 11(68.75) 47(71.21) 孕次/次 2.35±0.43 2.26±0.39 0.812 0.419 产次/次 1.02±0.28 0.96±0.24 0.868 0.388 使用胰岛素治疗 是 7(43.75) 23(34.85) 0.440 0.507 否 9(56.25) 43(65.15) 新生儿体质量/g 3 302.35±236.59 3 298.15±241.07 0.063 0.950 产后喂养方式 母乳喂养 4(25.00) 42(63.64) 7.806 0.005 人工喂养 12(75.00) 24(36.36) 空腹血糖/(mmol/L) 6.95±1.03 5.12±0.69 8.581 < 0.001 糖负荷后1 h血糖/(mmol/L) 9.42±2.16 9.26±2.03 0.279 0.781 糖负荷后2 h血糖/(mmol/L) 9.02±2.07 7.12±0.43 6.982 < 0.001 空腹胰岛素/(mmol/L) 15.12±2.35 14.06±2.19 1.713 0.091 总胆固醇/(mmol/L) 5.12±0.53 5.09±0.49 0.216 0.829 低密度脂蛋白胆固醇/(mmol/L) 3.16±0.42 3.10±0.37 0.567 0.572 甘油三酯/(mmol/L) 1.96±0.35 1.95±0.42 0.088 0.930 高密度脂蛋白胆固醇/(mmol/L) 2.05±0.37 2.10±0.39 0.464 0.644 
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表 2 糖代谢正常组与糖代谢异常组血清GIP、FGF23水平比较(x±s)
组别 n GIP/(pg/mL) FGF23/(ng/L) 糖代谢异常组 16 76.35±21.07** 102.35±26.09** 糖代谢正常组 66 132.54±32.46 45.35±12.17 GIP: 葡萄糖依赖性促胰岛素释放肽;
FGF23: 成纤维细胞生长因子-23。
与糖代谢正常组比较, * * P < 0.01。
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表 3 GDM患者产后糖代谢异常的危险因素
因素 β SE Wald χ2 OR(95%CI) P 常数项 6.352 2.468 6.624 — 0.012 孕前BMI 1.057 0.342 9.552 2.878(1.472~5.626) < 0.001 GIP -0.421 0.163 6.671 0.656(0.477~0.903) 0.010 FGF23 0.651 0.217 9.000 1.917(1.253~2.933) < 0.001
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表 4 GIP、FGF23、孕前BMI预测GDM患者产后糖代谢异常的价值
因素 AUC(95%CI) 临界值 灵敏度/% 特异度/% 约登指数 GIP 0.717(0.607~0.811) 101.35 pg/mL 68.75 72.73 0.414 8 FGF23 0.625(0.511~0.730) 72.94 ng/L 62.50 69.70 0.322 0 孕前BMI 0.699(0.588~0.795) 23.51 kg/m2 75.00 68.18 0.431 8 联合 0.890(0.802~0.949) — 93.75 83.33 0.770 8
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