Az aterogén plazmaindex a metabolikus szindrómás betegek kardiovaszkuláris eseményeinek független kockázatjelzője

Vizsgálati háttér, célkitűzés​

A kardiovaszkuláris betegségek világszerte vezető haláloknak számítanak, különösen Európában, ahol évente több mint négy millió halálesetért felelősek, miközben a metabolikus szindróma (MetS) prevalenciája a globális obesitas- és 2-es típusú diabétesz‑járvánnyal párhuzamosan növekszik. A MetS‑hez közel kétszeres kardiovaszkuláris és kardiovaszkuláris mortalitási kockázat társul, ezért a finomabb rizikóstratifikáció kulcskérdés ebben a betegcsoportban.​

Az aterogén plazmaindex olyan lipidparaméter, amely a hipertrigliceridaemia, az alacsony HDL‑C és a kis, denz LDL‑részecskék arányát tükrözi, és korábbi vizsgálatok szerint erős CVD‑prediktor a teljes populációban és koronáriabetegségben. Ugyanakkor eddig nem volt egyértelmű, hogy MetS‑ben az AIP milyen mértékben és milyen mintázatban kapcsolódik a major adverse cardiovascular events (MACE) előfordulásához, illetve javítja‑e a korszerű 10 éves rizikó‑egyenletek teljesítményét.​

Módszerek: nagy, prospektív MetS‑kohorsz az UK Biobankból

​A szerzők az UK Biobank 500 000 fős prospektív kohorszából az IDF/AHA–NHLBI 2005‑ös kritériumai alapján azonosított 153 294 metabolikus szindrómás résztvevő közül 131 736 beteget vontak be, akiknél a kiinduláskor nem szerepelt MACE az anamnézisben, és rendelkezésre állt HDL‑C az AIP‑számításhoz. A MetS‑t legalább három komponens (centrális obesitas, emelkedett triglicerid, alacsony HDL‑C, emelkedett vérnyomás, hyperglykaemia HbA1c ≥ 39 mmol/mol vagy antidiabetikus kezelés) teljesülése alapján definiálták.​

Az AIP‑et log₁₀(TG/HDL−C) formulával számolták (mmol/l egységek), majd kvartilisekbe sorolták (Q1: −0,808–0,101; Q4: 0,410–1,398). A primer kimenet MACE volt, amely az első akut myocardialis infarktus (AMI; ICD‑10 I21, I23), stroke (I60–I64), instabil angina (I20), szívelégtelenség miatti hospitalizáció (I50) vagy kardiovaszkuláris halál bekövetkeztét foglalta magában, másodlagos végpontként az egyes komponenseket külön is elemezték.​

Az eseménymentes túlélést Kaplan–Meier görbékkel és log‑rank teszttel hasonlították össze, míg az AIP és a végpontok közti kapcsolatot többváltozós Cox‑modellben vizsgálták, három lépcsőzetesen bővített modellel (demográfiai, szociodemográfiai, majd életmódbeli és klinikai/laboratóriumi kovariánsokkal történő igazítás). A lehetséges nemlineáris összefüggéseket restricted cubic spline (RCS) modellekkel mérték fel, az AIC alapján választott optimális csomópont‑számmal, és U/J‑alakú görbéket kerestek.​

Eredmények: MACE, AMI és UA kockázatának emelkedése​

A medián 13,4 éves követés alatt 19 140 beteg (14,5%) szenvedett el MACE‑et, az incidenciaráta 11,66/1000 személy‑év volt. A Kaplan–Meier görbék alapján a legmagasabb AIP‑kvartilis (Q4) minden időpontban magasabb kumulatív MACE‑kockázattal járt, mint az alacsonyabb kvartilisek (log‑rank P < 0,001).​

A teljesen igazított modellben minden egy szórásnyi AIP‑emelkedés 7%-kal magasabb MACE‑kockázattal társult (HR 1,07; 95% CI 1,05–1,08), míg a Q3 és Q4 kvartilisekben a referencia Q1‑hez képest 9%, illetve 18% relatív kockázatemelkedés mutatkozott (HR Q3 vs. Q1: 1,09; HR Q4 vs. Q1: 1,18; mindkettő P < 0,001).​

Az AMI tekintetében a kockázatnövekedés markánsabb volt: minden 1 SD AIP‑növekedés 16%-os AMI‑kockázat‑emelkedéssel járt (HR 1,16; 95% CI 1,12–1,19), és a Q4 kvartilisben 48%-kal magasabb volt az infarktus kockázata, mint a legalacsonyabb AIP‑csoportban (HR 1,48; 95% CI 1,35–1,61). Az instabil angina incidenciája hasonló irányban emelkedett, 1 SD AIP‑emelkedés mellett 16%-os kockázatnövekedéssel (HR 1,16; 95% CI 1,13–1,19), és Q4‑ben 45%-kal magasabb relatív kockázattal (HR 1,45; 95% CI 1,36–1,56).​

Ezzel szemben stroke, kardiovaszkuláris halál és szívelégtelenség esetén az AIP és az eseménykockázat kapcsolata a teljesen igazított modellekben nem bizonyult statisztikailag szignifikánsnak (HR ≈ 1,0; P > 0,05), noha a nyers Kaplan–Meier görbék HF esetében ellentétes irányú trendet mutattak (Q1‑ben volt a legmagasabb kumulatív HF‑rizikó).​

Nemlineáris, U‑ és J‑alakú összefüggések​

A restricted cubic spline elemzés a MetS‑populációban U‑alakú kapcsolatot tárt fel az AIP és a MACE, AMI, szívelégtelenség, illetve kardiovaszkuláris halál kockázata között, míg az instabil angina esetében J‑alakú görbét azonosított. A nemlinearitás mind MACE, mind AMI, UA, HF és CV‑halál esetén szignifikáns volt (P a nemlinearitásra < 0,05), stroke esetében viszont lineáris, de gyenge, nem szignifikáns összefüggés mutatkozott.​

A szerzők értelmezése szerint a magas AIP a remnant lipoproteinekben gazdag, apoB‑tartalmú részecskék felszaporodását, a HDL‑mediált protektív mechanizmusok (reverz koleszterintranszport, antioxidáns, gyulladáscsökkentő hatás) gyengülését, valamint inzulinrezisztenciával, oxidatív stresszel és krónikus gyulladással terhelt állapotot tükröz, amely kedvez a plakkprogressziónak és destabilizációnak. Az AIP extrém alacsony értékei viszont olyan katabolikus vagy „magas HDL‑paradoxon” fenotípusokat jelezhetnek, ahol a HDL‑C magas, de funkcionálisan károsodott, így a kockázat nem feltétlenül csökken.​

AIP hozzáadott értéke a 10 éves rizikóbecslésben​

Az AIP bevonása az AHA PREVENT (2023/2024) és az ESC SCORE2 (2021) 10 éves kardiovaszkuláris kockázatbecslő egyenletekbe szignifikánsan, bár kis mértékben javította a diszkriminációs képességet. A PREVENT esetében a C‑index 0,6592‑ről 0,6621‑re emelkedett (ΔC‑index 0,0029; 95% CI 0,0022–0,0037), míg SCORE2‑ben 0,6514‑ről 0,6545‑re (ΔC‑index 0,0031; 95% CI 0,0023–0,0040).​

A kategóriafüggetlen net reclassification index (NRI) mindkét modellben mintegy 0,09 körüli értéket mutatott, az integrált diszkriminációjavulás (IDI) pedig 0,0009 volt, ami szerény, de statisztikailag szignifikáns újrabesorolási előnyt jelez. A 5 és 10%-os 10 éves rizikóhatárok mentén számított kategóriás NRI‑k szintén javulást mutattak, ami arra utal, hogy az AIP segíthet a MetS‑betegek finomabb kockázati rétegzésében.​

Alcsoport‑ és érzékenységi vizsgálatok​

A nemek, életkor, dohányzás, alkoholfogyasztás, fizikai aktivitás, iskolázottság és jövedelmi szint szerinti alcsoport‑elemzésekben az AIP és a MACE/AMI/UA közti pozitív összefüggés döntően konzisztens maradt, néhány interakcióval. Fizikai aktivitás szerint a MACE‑re gyakorolt hatás erősebbnek bizonyult a magasabb aktivitási szinteken, míg az AMI‑kockázatot a jövedelmi kategóriák differenciálták.​

Külön elemzésekben kizárták a korai (2 éven belüli) eseményeket, a lipidcsökkentő, vérnyomáscsökkentő és inzulinkezelésben részesülőket, illetve Fine–Gray versengő rizikómodellt alkalmaztak a halál figyelembevételével; ezekben az AIP és MACE, AMI, UA kapcsolata fennmaradt, a görbék U/J‑alakja lényegében változatlan maradt. A MetS HbA1c‑ és FPG‑alapú definíciói között magas egyezés igazolódott, és a MetS‑státusz 5 éves MACE‑kockázattal vett kapcsolata ezekben is hasonló maradt.​

Klinikai üzenetek, korlátok​

A szerzők következtetése szerint metabolikus szindrómában az emelkedett AIP önállóan, nemlineáris (U/J‑alakú) mintázatban társul a MACE, azon belül különösen az AMI és az instabil angina kockázatával, miközben a stroke‑, HF‑ és kardiovaszkuláris mortalitási kimenetekben a MetS összetett patofiziológiája mellett az AIP jelzése háttérbe szorulhat. Mivel az AIP rutinszerűen mért lipidparaméterekből, alacsony költséggel számítható, a MetS‑betegek rizikóstratifikációjának kiegészítő eszközeként alkalmazható, különösen a magasabb AIP‑tartományba eső betegek azonosítására.​

A vizsgálat megfigyeléses jellege, az egyidőpontú, baseline AIP‑mérés, a stroke‑altípusok differenciálásának hiánya, a döntően fehér UK Biobank‑populáció, valamint a gyógyszeres kezelés lehetséges reziduális torzító hatása azonban korlátozza az oksági következtetések levonását és az eredmények általánosíthatóságát. A szerzők jövőbeli, etnikailag diverz populációkat és intervenciós megközelítést igénylő vizsgálatok szükségességét hangsúlyozzák, amelyek tisztázhatják, hogy az AIP célzott csökkentése mérsékelheti‑e a klinikai események incidenciáját.​

Hu Y, Li W, Nie J, et al. Association between the atherogenic index of plasma and major adverse cardiovascular events in individuals with metabolic syndrome: findings from the UK Biobank. Cardiovascular Diabetology. 2025;24:444. doi:10.1186/s12933‑025‑03010‑1.​