血清MHR、NLR及PLR与原发性高血压相关性研究

The Correlation between Serum MHR, NLR, and PLR with Essential Hypertension

摘要: 目的：探讨在原发性高血压患者中，单核细胞绝对值与高密度脂蛋白胆固醇比值(MHR)、中性粒细胞绝对值与淋巴细胞绝对值比值(NLR)及血小板计数与淋巴细胞绝对值的比值(PLR)是否可以预测患病风险。方法：选择了2024年1月1日至2024年3月31日期间在内蒙古自治区人民医院就诊的120名原发性高血压患者作为实验组，同时选取了我院就诊的30例患者为对照组。通过比较两组的一般指标及血清学指标，利用Spearman相关性分析、单因素和多因素Logistic回归分析评估NLR、MHR、PLR与原发性高血压之间的相关性，并绘制了受试者操作特征曲线(ROC)以预测患病风险。结果：实验组在白细胞计数、中性粒细胞绝对值、红细胞计数、血红蛋白含量、血小板计数、甘油三酯、总胆固醇、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白胆固醇、NLR、MHR等指标均值高于对照组(P < 0.05)。而红细胞计数、血红蛋白含量、血小板计数、白细胞计数、中性粒细胞绝对值、甘油三酯、总胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、NLR和MHR与原发性高血压均呈正相关关系。通过对单因素和多因素Logistic回归分析表明，MHR及NLR均为原发性高血压发病的独立危险因素。MHR与NLR预测原发性高血压曲线下面积(AUC)分别达到0.755和0.652，两者联合预测AUC为0.813，灵敏度75.0%，特异度83.0%。结论：MHR联合NLR作为新型炎症指标，可用于原发性高血压患病风险的预测。

Abstract: Objective: To investigate whether the ratio of monocyte to high-density lipoprotein cholesterol, neutrophil to lymphocyte, and platelet count to lymphocyte can predict the risk of disease in patients with essential hypertension. Method: A total of 120 patients with primary hypertension who visited the People’s Hospital of Inner Mongolia Autonomous Region from January 1, 2024, to March 31, 2024, were selected as the experimental group, while the control group included 30 healthy patients admitted during the same period. A comparison of the general information and blood test results was conducted for both groups. The relationship between the variables (NLR, MHR, PLR and essential hypertension) was assessed using Spearman correlation analysis, as well as univariate and multivariate logistic regression analysis. Receiver operating characteristic curves were used to predict the risk of hypertension. Results: The experimental group exhibited significantly elevated levels of white blood cells, absolute neutrophils, red blood cells, hemoglobin, platelets, triglycerides, total cholesterol, high-density lipoprotein cholesterol, low-density lipoprotein cholesterol, NLR, and MHR compared to the control group (P < 0.05). Elevated levels of red blood cells, hemoglobin, platelets, white blood cells, absolute neutrophils, triglycerides, total cholesterol, low-density lipoprotein cholesterol, NLR, MHR, and PLR were all found to be associated with consistent high blood pressure. Further analysis using logistic regression revealed that MHR and NLR were identified as significant independent risk factors for hypertension. The area under the curve (AUC) for MHR and NLR in predicting essential hypertension risk were 0.755 and 0.652, respectively. When combined, The area under the curve (AUC) increased to 0.813, with a sensitivity of 75% and a specificity of 83%. Conclusion: This suggests that the combination of MHR and NLR could serve as a novel inflammatory indicator for forecasting hypertension risk.

1. 引言

《中国心血管健康与疾病报告2023》摘要显示，据统计，目前我国心血管疾病的患病人数约3.3亿，其中原发性高血压患者人数约2.45亿。在2020~2022年31个省关于中国居民心血管病及其危险因素监测项目抽样调查结果显示，成年男性高血压的患病率均高于女性。并且随着年龄的增长，高血压的患病率逐渐增高。在全国范围内的多项研究中显示，我国的高血压知晓率、治疗率和控制率逐渐呈上升趋势[1] [2]。所以说对于高血压患者而言，早期识别是否患有高血压、合理的降压以及高血压并发症的防治和减少至关重要。

近年来有研究表明，高血压的发生机制不仅与神经–体液调节、肾素–血管紧张素–醛固酮系统、内皮细胞的损伤相关外，还与炎症反应和氧化应激有关。系统免疫炎症指数是一类在临床医学中用来评估炎症状态的生物标志物，包括不同种类细胞数量的比值、相关炎症细胞和炎症相关蛋白，能够全面反映机体炎症状态[3]。本研究所关注的三个新型炎症标志物：单核细胞绝对值与高密度脂蛋白胆固醇比值(monocytes to high density lipoprotein cholesterol ratio, MHR)、中性粒细胞绝对值与淋巴细胞绝对值比值(neutrophil to lymphocyte ratio, NLR)以及血小板计数与淋巴细胞绝对值比值(platelet to lymphocyte ratio, PLR)。这些指标因其易于获得、可重复检测而备受关注。本文旨在研究关于MHR、NLR、PLR与原发性高血压患者的患病风险的相关性，以期为原发性高血压的预防和风险评估提供方向。

2. 资料与方法

2.1. 研究对象

选择2024年1月1日到2024年3月31日就诊于内蒙古自治区人民医院的原发性高血压的患者120例为实验组，同期就诊于我院的健康患者30例为对照组。

2.1.1. 实验组纳入标准

(1) 符合《中国高血压防治指南(2024年修改版)》的患者，收缩压 ≥ 140 mmHg和(或)舒张压 ≥ 90 mmHg；(2) 年龄 ≥ 18周岁；(3) 患者入院临床数据完整；(4) 患者自愿签署知情同意书；(5) 患者配合度高。

排除标准：(1) 排除继发性高血压患者；(2) 排除合并其他疾病的患者，如脑血管疾病、糖尿病等；(3) 排除恶性肿瘤患者；(4) 排除3个月的手术史。

2.1.2. 对照组纳入标准

(1) 就诊于本院健康患者收缩压 < 140 mmHg和(或)舒张压 < 90 mmHg；(2) 年龄 ≥ 18周岁；(3) 患者基本信息完整；(4) 患者自愿签署知情同意书；(5) 患者配合度高。

排除标准：(1) 排除高血压患者；(2) 排除合并其他慢性疾病的患者，如脑血管疾病、糖尿病等；(3) 排除恶性肿瘤患者；(4) 排除3个月的手术史。

2.2. 研究方法

2.2.1. 临床资料

记录患者基线信息，例如性别、年龄，饮酒史，吸烟史等。

2.2.2. 血清学指标

采集患者晨起空腹采集静脉血，并通过罗氏全自动生化分析仪检测了一系列血常规和血脂相关指标，包括红细胞计数(red blood cell count, RBC)、白细胞计数(white blood cell count, WBC)、中性粒细胞绝对值(neutrophil differential count, NEUT)、淋巴细胞绝对值(lymphocyte, LYM)、单核细胞绝对值(monocyte, MONO)、血红蛋白含量(hemoglobin, HB)、血小板计数(platelet count, PLT)以及甘油三酯(triglyceride, TG)、总胆固醇(total cholesterol, TC)、低密度脂蛋白胆固醇(low density lipoprotein cholesterol, LDL-C)、高密度脂蛋白胆固醇(high-density lipoprotein cholesterol, HDL-C)。并且计算出中性粒细胞绝对值与淋巴细胞比值(NLR)、单核细胞绝对值与高密度脂蛋白胆固醇比值(MHR)以及血小板计数与淋巴细胞绝对值比值(PLR)。

2.3. 统计学方法

本研究使用SPSS 27.0软件进行统计学分析。对于符合正态分布采用的计量资料，采用均数 ± 标准差($\overline{x}\pm s$ )进行表示，并使用独立样本t检验比较两组间差异。对于不符合正态分布的计量资料，采用中位数(四分位数间距) [M(Q1, Q3)]来表示，并采用独立样本秩和检验进行组间比较。对于计数资料，采用例数(百分率) [(n%)]表示，并运用卡方检验来分析组间差异。此外，采用Spearman相关系数(r_s)来评估不同指标之间的相关性，为进一步识别原发性高血压的独立危险因素，需进行单因素和多因素Logistic回归分析，并构建受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curves, ROC)以确定相关指标的最佳临界值。在本研究中，以P < 0.05被认为具有统计学意义。

3. 结果

3.1. 两组患者一般指标和血清学指标分析

本研究共包含150名患者，其中实验组120例，对照组30例。其中实验组平均年龄66岁，对照组平均年龄62岁，最小年龄44岁，最大年龄85岁。男性93人，女性57人，其中实验组男性70人，女性50人；对照组男性23人，女性50人。在WBC、NEUT、RBC、HB、PLT、NLR、MHR、TG、TC、HDL-C、LDL-C指标上，实验组均值大于对照组，差异有统计学意义(P < 0.05)。见表1。

Table 1. Analysis of general and serological indicators in two groups of patients

表1. 两组患者一般指标和血清学指标分析

	对照组(n = 30)	实验组(n = 120)	Z/t/χ^2	P
年龄(岁)	62 (58.75, 67)	66 (59.72)	−1.956	0.050
性别[n(%)]
男	23 (76.67)	70 (58.33)	3.424	0.064
女	7 (23.33)	50 (41.67)
吸烟史	6 (20.00)	31 (25.83)	0.439	0.507
饮酒史	16 (53.3)	51 (42.5)	1.140	0.286
红细胞计数	4.46 ± 0.39	4.76 ± 0.53	−2.976	0.021^*
血红蛋白含量	142.27 ± 11.16	155.60 ± 10.04	−6.36	0.001^*
血小板计数	206.90 ± 58.52	229.49 ± 45.62	−2.286	0.024^*
白细胞计数	6.56 ± 1.56	7.31 ± 1.60	−2.328	0.001^*
中性粒细胞绝对值	3.76 (2.59, 4.73)	4.86 (4.39, 5.18)	−4.252	0.001^*
单核细胞绝对值	0.41 (0.34, 0.56)	0.41 (0.32, 0.51)	−8.13	0.416
淋巴细胞绝对值	1.97 ± 0.89	1.85 ± 0.65	0.81	0.419
甘油三酯	0.7 (0.36, 1.28)	6.68 (5.61, 7.87)	−8.43	0.001^*
总胆固醇	2.63 (1.88, 4.10)	4.09 (3.22, 5.29)	−4.529	0.001^*
高密度脂蛋白胆固醇	1.64 (1.32, 2.14)	1.10 (1.0, 1.3)	−5.747	0.001^*
低密度脂蛋白胆固醇	1.65 (1.28, 2.65)	5.83 (5.38, 6.33)	−8.46	0.001^*
NLR	2.11 (1.07, 3.01)	2.69 (2.13, 3.54)	−2.56	0.01^*
MHR	0.26 (1.96, 0.32)	0.44 (0.28, 0.72)	−4.31	0.001^*
PLR	100 (69.26, 184.14)	122.32 (98.40, 175.77)	−1.58	0.114

注：^*P < 0.05，差异有统计学意义。

3.2. 原发性高血压影响因素的Spearman相关性分析

TG、LDL-C与原发性高血压之间存在显著的正相关关系(P < 0.05)，而RBC、HB、WBC、PLT、NEUT、TC、NLR、MHR指标与原发性高血压之间的存在弱相关关系。HDL-C与原发性高血压存在显著负相关关系(P < 0.05)，见表2。

Table 2. Spearman correlation analysis of influencing factors of primary hypertension

表2. 原发性高血压影响因素的Spearman相关性分析

指标	相关系数rs	P
红细胞计数	0.247	0.002^*
血红蛋白含量	0.429	0.001^*
血小板计数	0.191	0.019^*
白细胞计数	0.189	0.02^*
中性粒细胞绝对值	0.348	0.001^*
甘油三酯	0.691	0.001^*
总胆固醇	0.371	0.001^*
高密度脂蛋白胆固醇	−4.71	0.001^*
低密度脂蛋白胆固醇	0.693	0.001^*
NLR	0.21	0.01^*
MHR	0.353	0.001^*

注：^*P < 0.05，差异有统计学意义。

3.3. NLR、MHR、PLR影响因素的Pearson相关性分析

将NLR、MHR、PLR分别与各指标进行Pearson相关性分析，结果发现实验组中NLR与TG、LDL-C、NOMO、LYM呈显著负相关(P < 0.05)；MHR与WBC、TG、NOMO呈显著正相关(P < 0.05)，与HDL-C呈显著负相关(P < 0.05)；PLR与HB、PLT、年龄呈显著正相关(P < 0.05)，与TG、LDL-C、NOMO、LYM呈显著负相关(P < 0.05)。对照组中NLR与WBC、NEUT呈显著正相关(P < 0.05)；MHR与NOMO、饮酒史呈显著正相关(P < 0.05)，与HB、HDL-C呈显著负相关(P < 0.05)；PLR与PLT、HDL-C呈显著正相关(P < 0.05)，与LYM呈显著负相关(P < 0.05)。见表3。

Table 3. Pearson correlation analysis of influencing factors of NLR, MHR, and PLR

表3. NLR、MHR、PLR影响因素的Pearson相关性分析

指标		对照组			实验组
		NLR	MHR	PLR	NLR	MHR	PLR
红细胞计数	r	0.102	−0.344	0.138	0.05	0.05	−0.158
	P	0.59	0.062	0.466	0.59	0.585	0.084
血红蛋白含量	r	0.1	−0.378	−0.234	0.133	−0.054	0.271
	P	0.598	0.039^*	0.214	0.148	0.558	0.003^*
血小板计数	r	0.127	−0.004	0.484	0.03	0.061	0.481
	P	0.505	0.982	0.007^*	0.741	0.506	0.001^*
白细胞计数	r	0.421	−0.049	0.029	−0.138	0.235	−0.08
	P	0.02^*	0.797	0.878	0.134	0.01^*	0.385
甘油三脂	r	0.264	0.014	−0.034	−0.348	0.184	−0.322
	P	0.159	0.94	0.857	0.001^*	0.044^*	0.001^*
总胆固醇	r	0.071	0.018	0.248	−0.034	0.138	−0.024
	P	0.711	0.927	0.186	0.711	0.132	0.795
高密度脂蛋白胆固醇	r	0.155	−0.564	0.367	0.027	−0.368	−0.05
	P	0.412	0.001^*	0.046^*	0.77	0.001^*	0.585
低密度脂蛋白胆固醇	r	0.313	−0.289	0.244	−0.858	0.133	−0.78
	P	0.092	0.122	0.194	0.001^*	0.148	0.001^*
中性粒细胞绝对值	r	0.797	−0.19	0.133	0.047	0.094	−0.214
	P	0.001^*	0.313	0.484	0.612	0.305	0.019
单核细胞绝对值	r	−0.123	0.597	0.174	−0.197	0.682	−0.199
	P	0.517	0.001^*	0.358	0.031^*	0.001^*	0.029^*
淋巴细胞绝对值	r	−0.606	0.209	−0.842	−0.930	0.142	−0.853
	P	0.001^*	0.268	0.001^*	0.001^*	0.122	0.001^*
性别	r	−0.068	−0.027	0.096	0.053	−0.095	0.215
	P	0.72	0.886	0.615	0.568	0.3	0.18
饮酒史	r	−0.111	0.404	−0.289	0.015	−0.081	−0.058
	P	0.56	0.027^*	0.122	0.868	0.382	0.529
吸烟史	r	−0.019	0.069	−0.224	−0.124	0.138	−0.244
	P	0.919	0.715	0.234	0.178	0.133	0.7
年龄	r	−0.045	0.017	0.217	0.141	−0.049	0.210
	P	0.814	0.929	0.249	0.124	0.598	0.22

注：^*P < 0.05，差异有统计学意义。

3.4. 原发性高血压危险因素的Logistic回归分析

以是否患原发性高血压疾病为因变量，将表2中有统计学意义(P < 0.05)的指标为自变量，分别进行单因素和多因素Logistic回归分析。单因素回归分析的结果显示，WBC、NEUT、RBC、HB、PLT、NLR、MHR、TG、TC、HDL-C、LDL-C均与原发性高血压的患病风险相关。多因素回归分析得到的结果显示，矫正性别和年龄后，结果显示MHR和NLR是患原发性高血压的独立危险因素，NRL增高患原发性高血压的概率增加2.027倍，MHR增高患原发性高血压的概率增加9.419倍，男性患原发性高血压的概率增加3.021倍，见表4。

Table 4. Logistic regression analysis of risk factors for primary hypertension

表4. 原发性高血压危险因素的Logistic回归分析

指标	单因素Logistic			变量	多因素Logistic
	OR	95%CI	P		OR	95%CI	P
红细胞计数	3.487	1.463~8.311	0.005^*	NLR	2.027	1.252~3.28	0.004^*
血红蛋白含量	1.126	1.074~1.181	0.05^*	MHR	9.419	2.283~21.164	0.01^*
血小板计数	1.01	1.001~1.02	0.026^*	年龄	1.039	0.982~1.099	0.181
白细胞计数	1.388	1.045~1.843	0.023^*	性别	3.021	1.038~8.787	0.042^*
中性粒细胞绝对值	3.057	1.807~5.172	0.01^*
甘油三酯	8.816	2.877~27.099	0.01^*
总胆固醇	2.381	1.558~3.639	0.01^*
高密度脂蛋白胆固醇	0.029	0.008~0.114	0.01^*
低密度脂蛋白胆固醇	9.9	1.23~18.225	0.01^*
NLR	1.776	1.159~2.722	0.008^*
MHR	19.6	10.115~38.08	0.01^*

注：^*P < 0.05，差异有统计学意义。

3.5. NLR、MHR对原发性高血压患者患病风险的预测

ROC曲线结果显示：MHR、NLR预测原发性高血压患者患病风险的曲线下面积(The area under the curve, AUC)分别为0.755、0.652，两者联合预测的AUC为0.813，灵敏度75.0%，特异度83.0%。如图1，表5。

Table 5. Prediction of disease risk in patients with primary hypertension by MHR and NLR

表5. MHR、NLR对原发性高血压患者患病风险的预测

	截断值	ROC AUC	95%CI	P	灵敏度	特异度	约登指数
MHR	0.399	0.755	0.675~0.835	0.01	59.2%	90%	0.492
NLR	1.975	0.652	0.526~0.777	0.01	82.5%	50%	0.325
联合预测	0.768	0.813	0.733~0.893	0.01	75.0%	83.0%	0.583

注：^*P < 0.05，差异有统计学意义。

Figure 1. MHR and NLR predict the risk of primary hypertension

图1. MHR、NLR及联合预测对高血压高危人群预测价值

4. 讨论

原发性高血压是一种慢性低水平炎症反应性疾病。以往的大量研究表明，原发性高血压患者体内存在低水平炎症反应，机体会促进氧化应激的发生，二者共同作用于全身大血管及微血管系统，引起血管运动功能障碍，破坏血管内皮细胞，进一步形成动脉粥样硬化，导致血管弹性、容受性降低，血压升高[3] [4]。在炎症过程中，中性粒细胞、巨噬细胞等炎症细胞的数量会显著增加，它们在血管周围聚集，并通过释放炎症因子和细胞因子，如干扰素、白细胞介素和活性氧，来激化炎症反应。与此同时，体内的抗炎水平下降，使炎症反应与抗炎反应之间的失衡被打破，进一步加剧血管组织的损伤[5]-[8]。

一项针对33,021名中国成年人原发性高血压患者的横断面研究发现，外周血中的白细胞计数与原发性高血压风险之间存在显著的相关性。因此，该研究得出结论，WBC水平可以作为一个独立预测因子，用于评估原发性高血压的风险。NEUT作为炎症细胞其水平也会升高，故NLR相应升高。而MHR作为一种新型的炎性标志物，整合了机体炎症状态及抗炎能力，其被证实与多种心血管疾病相关[7]-[9]。

PLR被定义为血小板计数与高密度脂蛋白胆固醇的比值，已被证实与高血压患病风险呈负相关。换言之，PLR与高血压患病风险成反比，而PLT与高血压患病风险成正比。此外，过高的HDL-C水平会引起人群死亡率升高[10]。然而，本研究只证明了实验组PLT均值大于对照组，而对照组的HDL-L均值高于实验组，并未证明PLT与原发性高血压患病风险的相关性。这种结论可能与个体间的差异性相关。也可能是由于样本数量的限制，特别是本研究仅纳入了住院患者。因此，需要大量数据的研究来进一步的验证和加强本研究的结论。

近年来，人们对新型炎症标志物的认识不断深化，这些标志物在评估心血管风险方面的应用日益广泛，为更精准地预测心血管疾病的风险提供了新的视角[11]。本研究通过比较实验组与对照组患者的一般指标与血清学指标，表明在WBC、NEUT、NLR、MHR方面实验组均值大于对照组，故提示炎性反应与心血管疾病的发生密切相关。既往研究已经表明，NLR和MHR都是高血压疾病的独立影响因素，但NLR联合MHR对于心血管病的预测价值尚未有研究[12]。本研究通过ROC曲线分析显示，MHR对于原发性高血压疾病患病风险预测AUC为0.755，NLR的AUC为0.652，而MHR联合NLR预测AUC为0.813，表明在原发性高血压疾病的诊治与管理中MHR或者NLR并不能单独预测原发性高血压患病风险，而将MHR和NLR联合作为新型炎症指标，可用于原发性高血压患病风险的预测，这对早期原发性高血压疾病的及时诊治及管理具有重要意义。

5. 结论

MHR联合NLR作为新型炎症指标可用于原发性高血压患病风险的预测。

声 明

该病例报道已获得病人的知情同意。

NOTES

^*通讯作者。