医学-血脂异常剩留风险、炎症与动脉粥样硬化_廖玉华

2022血脂异常与动脉粥样硬化关系（全文）动脉粥样硬化及随之引起的动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）是影响人类健康及导致人口死亡的首要病因。

血脂异常特别是低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）水平升高被视为ASCVD的致病性危险因素。

近几十年来，人类对血脂异常与动脉粥样硬化发生与发展的关系及其机制进行了广泛而深入的研究，取得了长足的进步。

但由于动脉粥样硬化是一种多因性疾病，涉及到基因、环境、代谢等多种因素，尽管人类就该疾病进行了卓有成效的探索，但人们对ASCVD的病因学方面的认识仍显不足[1]。

新近大量基础与临床研究结果提示，动脉粥样硬化的发生尚与诸多新的危险因子有关，本文综合新文献，特就血脂异常与ASCVD关系的现代认识小结如下，以飨读者。

1 LDL-C与炎症“融合”是动脉粥样硬化发生的基本条件众所周知，LDL-C作为ASCVD血脂干预的首要靶标已为人们所熟知，循证医学证据也推动LDL-C靶点不断下调。

但新近研究表明，炎症在动脉粥样硬化发生、发展和演变过程中起着必不可少的关键作用，炎症与LDL-C共同存在，即所谓的“融合”是动脉粥样硬化发生的必备条件[2]。

事实上，既往大量的研究表明，在冠心病的不同临床表型中，炎症与其发生和发展的所有阶段有关，且参与了ASCVD不同表现形式的发生与发展，包括急性冠状动脉综合征（ACS）、稳定型心绞痛、变异型心绞痛、心脏X综合征、冠状动脉钙化、无再流现象、慢血流综合征、冠状动脉瘤样扩张、冠心病介入治疗并发症等均有炎症机制参与[3-4]。

“融合”理论的核心内容包含胆固醇是动脉粥样硬化的致病因子，炎症也是，缺一不可。

只有在二者共存的临床背景下，动脉粥样硬化才能启动与发展[2]。

炎症不仅可部分替代（supplant）或降级（demote）脂质危险因素，炎症反应尚可激活一系列的信号通路，将脂类和其它传统动脉粥样硬化危险因素“融合”起来，如动脉粥样硬化患者富含甘油三酯（TG）的残余脂蛋白水平与C-反应蛋白（CRP）密切相关。

收稿日期:2009203226作者简介:吕崇山(1966-),浙江东阳人,厦门大学医学院副教授,研究方向为中西医结合治疗心血管病学。

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血脂异常是导致动脉粥样硬化的主要因素之一血脂异常是导致动脉粥样硬化的主要因素之一，引起或加速冠心病、高血压、糖尿病、脑卒中等疾病的进程，严重威胁人类健康。

2011ESC/EAS指南提出，高危/极高危高胆固醇血症患者的LDL-C目标值应更低，疗效不佳时单纯加大单药剂量疗效有限、副作用增加，将不同作用机制的降脂药物联合应用是大势所趋，1+1能否大于2？看葆至能复方制剂（依折麦布/辛伐他汀）的临床数据！2011ESC/EAS指南：对于高危/极高危患者，LDL-C治疗目标应更严格2011年6月28日，欧洲心脏病学会（ESC）和欧洲动脉粥样硬化学会（EAS）携手发布了欧洲首个血脂异常管理指南。

该指南汲取了当前多项循证医学研究的成果，取消了“血脂合适范围”的描述，更加强调根据危险分层指导治疗策略，建议采用SCORE系统将心血管风险分为极高危、高危、中危或低危，并以此指导治疗策略的制定；明确地进一步下调了各危险程度患者的LDL-C目标值，对于高危/极高危患者，LDL-C治疗目标应更严格；对于极高危患者，目标值为LDL-C<1.8mmol/L(70 mg/dL)和/或下降>50%。

>>查看更多我国血脂异常控制现状与指南建议相差甚远第二次中国临床血脂控制状况多中心协作研究进行的调查显示，按照2007年《中国成人血脂异常防治指南》推荐的LDL-C目标值，总达标率为50%，低危、中危、高危和极高危组达标率分别为91%、77%、49%和38%。

总之，危险分层越高者，达标率越低，如何提高高危和极高危患者的胆固醇治疗达标率应是今后临床工作的重点。

为提高我国血脂达标率，专家提出几大对策，包括关注生活方式改变、合理选择药物剂量、联合应用调脂药物等。

VS辛伐他汀：依折麦布/辛伐他汀抑制胆固醇吸收及合成疗效更优该研究探讨了不同剂量的依折麦布/辛伐他汀与辛伐他汀对患者LDL-C及其它脂蛋白的影响。

结果显示不同剂量依折麦布/辛伐他汀较辛伐他汀更有效降低患者血浆中LDL-C水平，LDL-C达标的患者比例高于辛伐他汀组，并改善总胆固醇、甘油三酯、Apo B、HDL-C等指标，具有良好的安全性。

血脂异常与炎症在动脉粥样硬化进展过程中的作用（全文）一、动脉粥样硬化概念动脉粥样硬化是一种与脂质代谢障碍有关的，以动脉内膜脂质沉着、粥样斑块形成、纤维组织增生、管壁硬化为特征的全身性疾病。

动脉粥样硬化性心血管病包括：急性冠脉综合征、心肌梗死、稳定或不稳定心绞痛、冠状动脉血管重建术、动脉粥样硬化源性的卒中或TIA、外周动脉疾病或血管重建术。

二、血脂、炎症在动脉粥样硬化中的作用1.血脂异常在动脉粥样硬化中的作用血脂异常是动脉粥样硬化性心血管病重要的危险因素。

临床上血脂检测的基本项目为总胆固醇（TC）、甘油三酯（TG）、LDL－C和HDL－C。

其他血脂项目如Apo A1、Apo B、Lp(a) 的临床应用价值也日益受到关注。

低密度脂蛋白（LDL）及其他含有载脂蛋白B（Apo B）脂蛋白胆固醇在动脉壁内的蓄积可诱发复杂的炎性反应，是导致动脉粥样硬化斑块形成的始动环节。

血浆含Apo B脂蛋白主要为LDL，个体LDL－胆固醇（LDL－C）水平越高，暴露于异常LDL－C水平时间越长，罹患动脉粥样硬化性心血管病（ASCVD）的风险越高。

脂蛋白a［Lp(a)］与LDL颗粒一样可在动脉壁内发生蓄积，增加ASCVD事件风险。

高密度脂蛋白胆固醇（HDL－C）水平与ASCVD的发病存在明显相关性，HDL－C水平降低的人群，ASCVD的发病风险增高。

动脉粥样硬化性心血管病调脂治疗靶点：非HDL－C即总胆固醇（TC）减去HDL－C，能较好地反映机体含Apo B脂蛋白的总负荷，已被很多指南采纳作为调脂治疗的靶目标之一。

本专家建议推荐LDL－C为调脂治疗主要靶标，非－HDL－C为调脂治疗次要靶标。

在保证LDL－C达标的前提下，力争将非－HDL－C控制于目标值范围「尤其TG水平在2.3~5.6 mmol/L（200~500 mg/dl）时」。

若TG水平严重升高≥5.6 mmol/L（500 mg/dl）时，为降低急性胰腺炎风险，首选降低TG药物。

颈动脉粥样硬化与血脂水平的相关性分析刘春香;丁海娟;吕婷;陈淑玲;许婵华【摘要】Objective To study the relationship between carotid atherosclerosis and the level of lipids in physical examinationpopulation .Methods We examined bilateral carotids and analyzed the relationship between ca-rotid atherosclerosis and the level of serum total cholesterol (TC),triglycerides(TG),high-density lipoprotein choles-terol( HDL-C) ,low-density lipoprotein cholesterol ( LDL-C) in 2892 physical examination persons by color Doppler ul-trasound.Results In the carotid atherosclerosis group ,the lipid level was higher than that in the control group ( P<0.01).Among different ages,comparisons in lipid levels between carotid atherosclerosis group and control group:in carotid atherosclerosis group ,LDL-C in 30~79 years group,TC in 30~59 years group,TG in 40~59 years group were higher than those in the control group (P<0.05);HDL-C in 40~49 years group was lower than that in control group(P<0.01).The differences of constituent ratio between carotid atherosclerosis group and the control group were significant different in serum lipids (P<001).Conclusions There are some correlations between carotid atheroscle-rosis and lipid level in physical examination persons .%目的研究颈动脉粥样硬化与血脂水平之间的关系。

血脂异常及颈动脉超声对动脉粥样硬化的预测作用研究【摘要】本研究旨在探讨血脂异常与动脉粥样硬化的关系，并评估颈动脉超声在预测动脉粥样硬化风险中的作用。

通过对患有血脂异常的患者进行颈动脉超声检查和血脂指标监测，研究结果显示血脂异常与动脉粥样硬化存在明显相关性。

颈动脉超声在疾病预测中具有较高的准确性和敏感性。

结合血脂异常和颈动脉超声可以更有效地预测动脉粥样硬化风险，为临床诊断和治疗提供重要依据。

该研究结果具有重要的临床意义，未来需要进一步开展大规模临床研究，以完善预测模型并提高动脉粥样硬化的诊断与预防水平。

【关键词】血脂异常, 颈动脉超声, 动脉粥样硬化, 预测作用, 研究方法, 研究结果, 讨论, 结论, 临床意义, 展望1. 引言1.1 背景介绍血脂异常是指血液中脂质代谢紊乱导致的一种情况，包括胆固醇、甘油三酯等脂质成分的异常升高或降低。

血脂异常是动脉粥样硬化的重要危险因素之一，它可以促进动脉内皮细胞的损伤，导致血管的炎症和斑块形成。

动脉粥样硬化是一种慢性疾病，常见于中老年人，严重影响心血管健康。

根据世界卫生组织的统计数据，动脉粥样硬化是心脑血管疾病中的首要死因。

血脂异常与动脉粥样硬化之间存在密切的关系，通过调控血脂的水平可以降低患动脉粥样硬化的风险。

研究血脂异常与动脉粥样硬化的关系，对于预防和治疗心血管疾病具有重要意义。

本研究旨在探讨血脂异常对动脉粥样硬化的影响，并结合颈动脉超声技术，探讨其在预测动脉粥样硬化中的作用。

通过研究血脂异常与颈动脉超声联合应用的效果，为临床提供更准确的预测动脉粥样硬化风险的方法，并为改善心血管疾病的防治策略提供依据。

1.2 研究目的本研究旨在探讨血脂异常与颈动脉超声在预测动脉粥样硬化发生风险中的作用，以建立一种有效的预测模型。

通过对患有血脂异常的个体进行颈动脉超声检查，分析其颈动脉内膜-中膜厚度、斑块情况、血流参数等指标，与动脉粥样硬化的临床表现及影响因素进行关联分析，探讨其预测价值及临床意义。

血脂异常及颈动脉超声对动脉粥样硬化的预测作用研究【摘要】本研究旨在探讨血脂异常对动脉粥样硬化的影响以及颈动脉超声检查在动脉粥样硬化预测中的作用。

通过对患者进行研究方法中的相关检查和分析，我们得出了一些有意义的研究结果。

颈动脉超声检查在预测动脉粥样硬化时具有很高的准确性和可靠性。

研究结论表明，血脂异常和颈动脉超声可以作为动脉粥样硬化的重要预测指标。

未来，我们希望进一步完善研究方法，提高预测的准确性，并为临床治疗提供更多有效的指导。

本研究对于预防和治疗动脉粥样硬化具有积极的意义和指导作用。

【关键词】血脂异常、颈动脉超声、动脉粥样硬化、预测作用、研究背景、研究目的、研究意义、研究方法、研究结果、讨论、结论、未来展望、研究结论总结1. 引言1.1 研究背景动脉粥样硬化是一种常见的动脉疾病，随着生活方式的改变和生活水平的提高，其发病率逐渐增加。

血脂异常是导致动脉粥样硬化发生的重要危险因素之一。

高胆固醇、高甘油三酯和低密度脂蛋白胆固醇水平的增加都可能促进动脉粥样硬化的形成。

了解血脂异常对动脉粥样硬化的影响，具有重要的临床意义。

颈动脉超声检查被广泛应用于动脉粥样硬化的诊断和评估中。

它具有无创、准确、重复性好等优点，是一种非常有价值的检查手段。

通过观察颈动脉的内膜增厚、斑块形态和血流情况等指标，可以预测动脉粥样硬化的发生和发展趋势。

本研究旨在探讨血脂异常及颈动脉超声对动脉粥样硬化的预测作用，为临床提供更准确、有效的预防和治疗策略。

通过对这些关键指标的深入研究，有望揭示动脉粥样硬化发生机制，并为进一步疾病防治提供理论依据。

1.2 研究目的本研究旨在探讨血脂异常与动脉粥样硬化之间的关系，以及颈动脉超声在动脉粥样硬化预测中的作用，进一步探讨其对临床诊断和治疗的指导意义。

通过分析大量的临床数据和检测结果，我们希望能够深入了解血脂异常和颈动脉超声与动脉粥样硬化发生发展的关联，为早期预防和干预提供科学依据。

通过对血脂异常及颈动脉超声预测动脉粥样硬化的作用进行研究，为临床医生提供更准确、更可靠的诊断和治疗方案，为患者提供更好的健康管理和疾病预防服务。

富含甘油三酯脂蛋白及残粒与动脉粥样硬化性心血管疾病的关系研究进展刘芳，李兴升重庆医科大学附属第二医院老年医学科，重庆400000摘要：目前动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）仍是世界疾病负担的主要原因，而血脂异常是动脉粥样硬化发生、发展的重要危险因素。

富含甘油三酯脂蛋白（TRL）及残粒可通过参与泡沫细胞形成、诱发炎症状态、促进血栓形成等机制，促进动脉粥样硬化斑块的形成；TRL、残粒水平及其变异性的升高与ASCVD发生风险增加密切相关；以甘油三酯为标志物的新型降脂药物可显著降低TRL及残粒水平，并且减少主要不良心血管事件的发生。

关键词：动脉粥样硬化性心血管疾病；富含甘油三酯脂蛋白；脂蛋白残粒doi：10.3969/j.issn.1002-266X.2024.04.027中图分类号：R714.252 文献标志码：A 文章编号：1002-266X（2024）04-0110-05近年动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）的预防和治疗取得了进步，但其仍是全球死亡和致残的主要原因。

高脂血症是导致ASCVD发生和发展的重要原因，目前以低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）为靶点的他汀类、依折麦布、前蛋白转化酶枯草溶菌素9/kexin9型抑制剂等降脂药物可显著改善ASCVD 患者的预后；但研究发现，即使将LDL-C降到指南推荐水平，并且将吸烟、血压、血糖等影响因素控制良通信作者：李兴升（E-mail： ptlxs@）［13］WANG J， HU X. Convolutional neural networks with gated recur‐rent connections［J］.IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell，2021，44（7）：3421-3435.［14］ESTEVA A， KUPREL B， NOVOA R A， et al. Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks［J］.Nature， 2017，542（7639）：115-118.［15］SU J R， LI Z， SHAO X J， et al. Impact of a real-time automatic quality control system on colorectal polyp and adenoma detection：a prospective randomized controlled study （with videos）［J］. Gas‐trointest Endosc， 2020，91（2）：415-424.［16］尹爱桃，陆永萍，赵易凡，等.卷积神经网络诊断甲状腺结节的应用［J］.中国医学影像学杂志，2022，30（12）：1212-1217，1223.［17］ZHAO S， WANG S， PAN P， et al. Magnitude， risk factors， and factors associated with adenoma miss rate of tandem colonoscopy：a systematic review and meta-analysis［J］.Gastroenterology，2019，156（6）：1661-1674.［18］NAZARIAN S， GLOVER B， ASHRAFIAN H， et al. Diagnostic accuracy of artificial intelligence and computer-aided diagnosisfor the detection and characterization of colorectal polyps： system‐atic review and meta-analysis［J］. J Med Internet Res， 2021，23（7）：e27370.［19］REPICI A，SPADACCINI M，ANTONELLI G，et al.Artificial intelligence and colonoscopy experience：lessons from two ran‐domised trials［J］. Gut， 2022，71（4）：757-765.［20］KUDO S E， ICHIMASA K， VILLARD B， et al. Artificial intelli‐gence system to determine risk of T1 colorectal cancer metastasis tolymph node［J］. Gastroenterology， 2021，160（4）：1075-1084.e2.［21］SONG J H， HONG Y， KIM E R， et al. Utility of artificial intelli‐gence with deep learning of hematoxylin and eosin-stained wholeslide images to predict lymph node metastasis in T1 colorectalcancer using endoscopically resected specimens；prediction oflymph node metastasis in T1 colorectal cancer［J］. J Gastroenterol，2022，57（9）：654-666.［22］LUI T K L， GUO C G， LEUNG W K. Accuracy of artificial intel‐ligence on histology prediction and detection of colorectal polyps：a systematic review and meta-analysis［J］.Gastrointest Endosc，2020，92（1）：11-22.e6.［23］WALLACE M B， SHARMA P， BHANDARI P， et al. Impact of artificial intelligence on miss rate of colorectal neoplasia［J］. Gas‐troenterology， 2022，163（1）：295-304.e5.［24］ACS B，RANTALAINEN M，HARTMAN J.Artificial intelli‐gence as the next step towards precision pathology［J］.J InternMed， 2020，288（1）：62-81.［25］KOO J C，KE Q，HUM Y C，et al.Non-annotated renal histo‐pathological image analysis with deep ensemble learning［J］.Quant Imaging Med Surg， 2023，13（9）：5902-5920.［26］ILIE M， BENZAQUEN J， TOURNIAIRE P， et al. Deep learning facilitates distinguishing histologic subtypes of pulmonary neuro‐endocrine tumors on digital whole-slide images［J］.Cancers （Basel）， 2022，14（7）：1740.（收稿日期：2023-11-01）开放科学（资源服务）标识码（OSID）110好的情况下，ASCVD患者10年心血管复发风险仍然大于10%［1］。