引用本文： 赵彩霞, 章旭, 曹娟, 李海涛, 许琴, 印荻, 周长菊, 高永梅. 骨保护素在血管钙化和骨质疏松关系中的重要作用. 华西医学, 2014, 29(7): 1220-1223. doi: 10.7507/1002-0179.20140375 复制
越来越多研究发现骨质疏松与心血管钙化常同时存在于同一个体，并且也在终末期肾功能衰竭（ESRD）患者中得到了证实[1, 2]。2005年由肾脏病改善全球预后（KDIGO）工作组在马德里会议中首次提出慢性肾脏病矿物质和骨代谢紊乱（CKD-MBD）的定义，是描述矿物质紊乱、骨调节激素异常、各种骨病及软组织钙化的广义临床综合征。多数研究已表明维持性血液透析（MHD）患者骨密度与心血管钙化呈相反关系[1, 2]，但也有不同观点[3]。目前血管-骨对话的相关机制并未明确，由于骨保护素（OPG）基因敲除的小鼠[4]在发生骨质疏松的同时存在严重的主动脉和肾动脉的中层钙化，这提示共同的因素OPG-细胞核因子κB受体活化因子配基（RANKL）-细胞核因子κB受体活化因子（RANK）系统可能参与了骨质疏松和血管钙化的发病机制。本研究通过检测血液透析患者OPG水平、骨密度、血管钙化等指标，探讨骨密度、血管钙化和OPG三者之间的关系及OPG在血管-骨对话中的作用。
1 资料与方法
1.1 一般资料
选择2010年5月－2012年12月在我院入住的行MHD患者100例，纳入透析龄1年以上，每周透析3次，每周透析时间12～16 h者；排除合并有急、慢性感染、肿瘤、活动性自身免疫性疾病以及患先天性心脏病和心脏瓣膜病者。100例MHD患者中，男51例，女49例；年龄（60.65 ± 12.39）岁；透析龄（5.91 ± 2.46）年，收缩压（145.80 ± 17.10）mm Hg（1 mm Hg=0.133 kPa），舒张压（85.10 ± 13.45）mm Hg；原发病以慢性肾小球肾炎最为常见（30%），其次为高血压肾损害（28%）、糖尿病肾病（18%）、多囊肾（9%），其他原因占15%。
1.2 方法
1.2.1 实验室检测
受试者禁食10 h后于清晨空腹采血，均为透析前采血。常规生化指标如血糖、血脂、血常规、肝肾功能、血电解质、甲状旁腺激素等由本院生化室检测；血清OPG测定采用酶联免疫复合物法（美国R&D公司），按照试剂盒操作步骤进行检测。
1.2.2 血管钙化检测
使用Kodak Direct DR 3000 X线机对患者进行侧位腹平片、髋关节正位片、双手正位片X线检查，评价腹主动脉、髂动脉、股动脉、桡动脉、手指动脉钙化情况。X线片检测血管钙化评分参照相关文献[5]标准：两条线将骨盆X线平片分成4个部分，水平线位于股骨头切面，垂直线位于脊柱位置；双手正位片共分为4个部分，先以双手各作为1个部分，再以掌骨上方做水平线进行分隔；上腹部和下腹部以平第2-3腰椎椎间隙分界。共计10个部位，计数每个部位的钙化，有钙化记为1分，无钙化记为0分，最终共为0～10分。1～3分为轻度钙化，4～6分为中度钙化，6分以上为重度钙化。由两位有经验的放射科医师盲法阅片及评分。
1.2.3 骨密度检测
采用美国Norland公司的XR-36型双能X线骨密度仪，对患者行股骨颈的骨密度测定。根据中国原发性骨质疏松诊断标准诊断骨质状态：T值在-1.0～+2.5 s为骨量正常，-1.0～-2.5 s为骨量减少，＜-2.5 s为骨质疏松。
1.3 统计学方法
采用SPSS 11.0统计软件包进行统计学分析，计量资料以均数±标准差或中位数（四分位数）表示，两组间指标比较用t检验或者秩和检验，多组指标比较采用单因素方差分析；多因素分析采用多重线性回归分析。检验水准α=0.05。
2 结果
2.1 实验室检测结果
甘油三酯（1.70 ± 0.82）mmol/L，总胆固醇（3.95 ± 1.50）mmol/L，血钙（2.03 ± 0.32）mmol/L，血磷（2.45 ± 0.35）mmol/L，白蛋白（39.31 ± 5.42）g/L，甲状旁腺激素（39.45 ± 38.20）mmol/L。
2.2 OPG和血管钙化的关系
100例患者中血管钙化者占74%，其中轻度钙化40例（40%），中度钙化20例（20%），重度钙化14例（14%）；无钙化者26例（26%），各组OPG水平检测分别为（266.82 ± 108.07）、（339.43 ± 111.10）、（470.93 ± 157.77）、（158.75 ± 61.19）ng/L。方差分析结果表明随着血管钙化程度的增加，OPG水平逐渐增高，差异有统计学意义（P＜0.05）。
2.3 OPG和骨密度的关系
100例中骨密度正常组40例（40%），骨量减少组6例（6%），骨质疏松组54例（54%）。将后两组合并为骨密度异常组60例（60%）。两组的OPG水平分别为（209.41 ± 115.29）、（330.09 ± 143.15）ng/L，骨密度异常组的OPG水平明显高于骨密度正常组，两组比较差异有统计学意义（P＜0.05）。
2.4 血管钙化和骨密度的关系
根据血管钙化与否分组，无血管钙化组的骨密度异常检出率（23.1%）明显低于血管钙化组的骨密度异常检出率（73.0%），两组比较差异有统计学意义（χ2=19.958，P＜0.001），见表 1。
表1
无血管钙化组和血管钙化组患者骨密度异常检出率
2.5 多重线性回归分析
以骨密度数值作为因变量，把血管钙化评分、透析时间、年龄、收缩压、舒张压、血红蛋白、甘油三酯、总胆固醇、血钙、血磷、血白蛋白、甲状旁腺激素、OPG水平纳入多重线性回归方程。结果显示血管钙化评分、OPG水平、年龄是骨密度的独立影响因素，见表 2。
表2
影响骨密度的多重线性回归分析
以血管钙化评分作为因变量，把骨密度数值、OPG水平及上述指标纳入多重线性回归方程。结果显示透析时间、OPG水平、血白蛋白、骨密度是血管钙化评分的独立影响因素，见表 3。
表3
影响血管钙化评分的多重线性回归分析
3 讨论
OPG是肿瘤坏死因子受体超家族的一员[6]，又称为破骨细胞形成抑制因子，具有调节骨密度的作用。在人体内，OPG 广泛分布在肺、心、肾、胎盘、肝、胃、皮肤、脑、脊髓、甲状腺和骨骼等组织[7]。OPG-RANKL-RANK系统可以抑制成骨细胞的分化及破骨细胞的增殖，RANKL和RANK的相互作用激活核因子κB[8]，继而开始对破骨细胞分化所需的特定基因进行转录，OPG通过与RANK竞争结合RANKL，抑制RANKL-RANK的相互作用，从而防止破骨细胞的分化、增殖，抑制骨吸收。OPG基因敲除的小鼠会表现渐进加重性骨质疏松[4]，临床研究也发现OPG-RANKL-RANK系统的失衡可以导致人体骨质疏松。OPG在人群骨病中的研究较多，部分已经用于临床治疗。2001年，Bekker等[9]首次用OPG-Fc融合蛋白单次皮下注射治疗绝经后妇女骨质疏松，取得良好疗效。另有研究表明，OPG在阻止类风湿关节炎骨质破坏进展中有效[10]。在慢性肾脏病（CKD）领域，研究也表明OPG和骨代谢及骨密度之间有很大相关性。林珊等[11]研究发现MHD患者OPG和RANKL表达水平均增高，骨质疏松比例较健康人明显增加，推测可能与患者体内OPG分泌不足或存在OPG骨抵抗有关，即升高的OPG不足以对抗RANKL溶骨作用的增强，导致骨质状态的改变。本研究也显示，骨密度异常组的OPG水平显著高于骨密度正常组，与文献报道基本一致。
在近年的研究中，OPG与心血管疾病的关系越来越被重视。研究表明RANKL通过激活血管平滑肌细胞表面的RANK及上调骨形成蛋白的表达激活Wnt信号通路从而导致了血管钙化的发生[12]，OPG可以通过中和RANKL限制炎症反应，抑制钙化发生。研究发现急性冠状动脉综合征患者血清OPG水平明显高于稳定型心绞痛患者及正常对照组，而血清OPG水平与冠状动脉狭窄的严重程度和冠状动脉病变支数也存在相关性[13]。Kurnatowska等[14]对47例MHD患者进行为期30个月的随访研究中，发现最初无血管钙化的患者研究结束时仍无钙化发生，并且这部分患者体内的OPG水平一直明显低于钙化的患者，从而认为OPG可以作为ESRD患者血管钙化的一个重要预测因子。本研究发现随着血管钙化程度的加重，OPG水平逐渐增高，结合文献[15-17]报道，我们分析血管病变时OPG水平升高是机体的一种自我保护机制，以对抗动脉硬化、血管钙化及血管损伤的其他因子，但也有可能OPG是动脉粥样硬化的危险因素，血清OPG 水平增加可引起血管损伤，动脉粥样硬化，增强斑块的不稳定性及炎症反应，尚需进一步研究明确。
越来越多的研究发现骨质疏松与心血管钙化常同时存在。多数研究表明MHD患者骨密度与心血管钙化呈相反关系[1, 2]，但也有不同观点[3]。本研究显示血管钙化患者中骨密度降低的比例更高。但是血管-骨对话的相关机制并不清楚，可能原因之一是心血管钙化是骨代谢异常的元凶，因为心血管钙化影响骨骼血液循环供应进而影响骨代谢；原因之二是骨代谢异常是心血管钙化的元凶，成骨细胞可以影响脂肪组织代谢、能量消耗、胰岛素分泌等生理过程，而这些因素都对心血管功能有直接影响；原因之三就是存在共同因素导致了心血管钙化和骨代谢异常的发生，由于OPG基因敲除的小鼠在发生骨质疏松的同时存在严重的主动脉和肾动脉的中层钙化[4]，这提示共同的因素OPG-RANKL-RANK系统可能参与了骨质疏松和血管钙化的发病机制。本研究发现血管钙化评分、OPG水平、年龄是骨密度的独立影响因素，可见排除了年龄对骨密度的影响，血管钙化评分仍与骨密度有相关性；另外发现透析时间、OPG水平、血白蛋白、骨密度是血管钙化评分的独立影响因素；可见OPG既是骨密度的独立影响因素，也是血管钙化评分的独立影响因素。我们大胆推测OPG不仅是血管钙化和骨代谢异常的重要标志物，而且是极其重要的参与者。但有研究者持相反结论，Bakhireva等[18]对92例绝经期妇女的研究表明OPG及相关受体RNAKL在血管钙化和骨质疏松相关性的研究中并无明显作用。我们考虑在CKD-ESRD患者中，血管钙化和骨代谢紊乱常伴随钙磷代谢紊乱、内分泌异常、甲状旁腺激素、成纤维细胞成长因子23/Klotho（FGF-23/Klotho）及其他因素的变化，最近有研究显示FGF-23/Klotho在骨代谢和血管钙化中也有极其重要的作用[19]，并且CKD早期就可发生变化，它与OPG之间也存在相关影响[20]，可以预想除了OPG，其他因素如FGF-23/Klotho等也可能与OPG共同作用导致了血管钙化和骨质疏松的发生。
总之，本研究表明MHD患者血管钙化的同时常有骨质疏松存在，OPG在血管钙化和骨质疏松关系的发生发展过程中起了极其重要的作用。但是OPG水平升高是代偿性保护因素还是危险因素尚不明确，血管-骨的对话机制也未完全阐明，OPG在其中的具体作用尚需更多研究证实。目前通过干预措施来研究OPG在CKD发病机制中的作用尚无人报道。我们期待更多大规模的前瞻性研究阐明OPG在CKD-MBD的致病中的具体作用，以期寻找到可能延缓CKD-MBD发生发展的途径。
越来越多研究发现骨质疏松与心血管钙化常同时存在于同一个体，并且也在终末期肾功能衰竭（ESRD）患者中得到了证实[1, 2]。2005年由肾脏病改善全球预后（KDIGO）工作组在马德里会议中首次提出慢性肾脏病矿物质和骨代谢紊乱（CKD-MBD）的定义，是描述矿物质紊乱、骨调节激素异常、各种骨病及软组织钙化的广义临床综合征。多数研究已表明维持性血液透析（MHD）患者骨密度与心血管钙化呈相反关系[1, 2]，但也有不同观点[3]。目前血管-骨对话的相关机制并未明确，由于骨保护素（OPG）基因敲除的小鼠[4]在发生骨质疏松的同时存在严重的主动脉和肾动脉的中层钙化，这提示共同的因素OPG-细胞核因子κB受体活化因子配基（RANKL）-细胞核因子κB受体活化因子（RANK）系统可能参与了骨质疏松和血管钙化的发病机制。本研究通过检测血液透析患者OPG水平、骨密度、血管钙化等指标，探讨骨密度、血管钙化和OPG三者之间的关系及OPG在血管-骨对话中的作用。
1 资料与方法
1.1 一般资料
选择2010年5月－2012年12月在我院入住的行MHD患者100例，纳入透析龄1年以上，每周透析3次，每周透析时间12～16 h者；排除合并有急、慢性感染、肿瘤、活动性自身免疫性疾病以及患先天性心脏病和心脏瓣膜病者。100例MHD患者中，男51例，女49例；年龄（60.65 ± 12.39）岁；透析龄（5.91 ± 2.46）年，收缩压（145.80 ± 17.10）mm Hg（1 mm Hg=0.133 kPa），舒张压（85.10 ± 13.45）mm Hg；原发病以慢性肾小球肾炎最为常见（30%），其次为高血压肾损害（28%）、糖尿病肾病（18%）、多囊肾（9%），其他原因占15%。
1.2 方法
1.2.1 实验室检测
受试者禁食10 h后于清晨空腹采血，均为透析前采血。常规生化指标如血糖、血脂、血常规、肝肾功能、血电解质、甲状旁腺激素等由本院生化室检测；血清OPG测定采用酶联免疫复合物法（美国R&D公司），按照试剂盒操作步骤进行检测。
1.2.2 血管钙化检测
使用Kodak Direct DR 3000 X线机对患者进行侧位腹平片、髋关节正位片、双手正位片X线检查，评价腹主动脉、髂动脉、股动脉、桡动脉、手指动脉钙化情况。X线片检测血管钙化评分参照相关文献[5]标准：两条线将骨盆X线平片分成4个部分，水平线位于股骨头切面，垂直线位于脊柱位置；双手正位片共分为4个部分，先以双手各作为1个部分，再以掌骨上方做水平线进行分隔；上腹部和下腹部以平第2-3腰椎椎间隙分界。共计10个部位，计数每个部位的钙化，有钙化记为1分，无钙化记为0分，最终共为0～10分。1～3分为轻度钙化，4～6分为中度钙化，6分以上为重度钙化。由两位有经验的放射科医师盲法阅片及评分。
1.2.3 骨密度检测
采用美国Norland公司的XR-36型双能X线骨密度仪，对患者行股骨颈的骨密度测定。根据中国原发性骨质疏松诊断标准诊断骨质状态：T值在-1.0～+2.5 s为骨量正常，-1.0～-2.5 s为骨量减少，＜-2.5 s为骨质疏松。
1.3 统计学方法
采用SPSS 11.0统计软件包进行统计学分析，计量资料以均数±标准差或中位数（四分位数）表示，两组间指标比较用t检验或者秩和检验，多组指标比较采用单因素方差分析；多因素分析采用多重线性回归分析。检验水准α=0.05。
2 结果
2.1 实验室检测结果
甘油三酯（1.70 ± 0.82）mmol/L，总胆固醇（3.95 ± 1.50）mmol/L，血钙（2.03 ± 0.32）mmol/L，血磷（2.45 ± 0.35）mmol/L，白蛋白（39.31 ± 5.42）g/L，甲状旁腺激素（39.45 ± 38.20）mmol/L。
2.2 OPG和血管钙化的关系
100例患者中血管钙化者占74%，其中轻度钙化40例（40%），中度钙化20例（20%），重度钙化14例（14%）；无钙化者26例（26%），各组OPG水平检测分别为（266.82 ± 108.07）、（339.43 ± 111.10）、（470.93 ± 157.77）、（158.75 ± 61.19）ng/L。方差分析结果表明随着血管钙化程度的增加，OPG水平逐渐增高，差异有统计学意义（P＜0.05）。
2.3 OPG和骨密度的关系
100例中骨密度正常组40例（40%），骨量减少组6例（6%），骨质疏松组54例（54%）。将后两组合并为骨密度异常组60例（60%）。两组的OPG水平分别为（209.41 ± 115.29）、（330.09 ± 143.15）ng/L，骨密度异常组的OPG水平明显高于骨密度正常组，两组比较差异有统计学意义（P＜0.05）。
2.4 血管钙化和骨密度的关系
根据血管钙化与否分组，无血管钙化组的骨密度异常检出率（23.1%）明显低于血管钙化组的骨密度异常检出率（73.0%），两组比较差异有统计学意义（χ2=19.958，P＜0.001），见表 1。
表1
无血管钙化组和血管钙化组患者骨密度异常检出率
2.5 多重线性回归分析
以骨密度数值作为因变量，把血管钙化评分、透析时间、年龄、收缩压、舒张压、血红蛋白、甘油三酯、总胆固醇、血钙、血磷、血白蛋白、甲状旁腺激素、OPG水平纳入多重线性回归方程。结果显示血管钙化评分、OPG水平、年龄是骨密度的独立影响因素，见表 2。
表2
影响骨密度的多重线性回归分析
以血管钙化评分作为因变量，把骨密度数值、OPG水平及上述指标纳入多重线性回归方程。结果显示透析时间、OPG水平、血白蛋白、骨密度是血管钙化评分的独立影响因素，见表 3。
表3
影响血管钙化评分的多重线性回归分析
3 讨论
OPG是肿瘤坏死因子受体超家族的一员[6]，又称为破骨细胞形成抑制因子，具有调节骨密度的作用。在人体内，OPG 广泛分布在肺、心、肾、胎盘、肝、胃、皮肤、脑、脊髓、甲状腺和骨骼等组织[7]。OPG-RANKL-RANK系统可以抑制成骨细胞的分化及破骨细胞的增殖，RANKL和RANK的相互作用激活核因子κB[8]，继而开始对破骨细胞分化所需的特定基因进行转录，OPG通过与RANK竞争结合RANKL，抑制RANKL-RANK的相互作用，从而防止破骨细胞的分化、增殖，抑制骨吸收。OPG基因敲除的小鼠会表现渐进加重性骨质疏松[4]，临床研究也发现OPG-RANKL-RANK系统的失衡可以导致人体骨质疏松。OPG在人群骨病中的研究较多，部分已经用于临床治疗。2001年，Bekker等[9]首次用OPG-Fc融合蛋白单次皮下注射治疗绝经后妇女骨质疏松，取得良好疗效。另有研究表明，OPG在阻止类风湿关节炎骨质破坏进展中有效[10]。在慢性肾脏病（CKD）领域，研究也表明OPG和骨代谢及骨密度之间有很大相关性。林珊等[11]研究发现MHD患者OPG和RANKL表达水平均增高，骨质疏松比例较健康人明显增加，推测可能与患者体内OPG分泌不足或存在OPG骨抵抗有关，即升高的OPG不足以对抗RANKL溶骨作用的增强，导致骨质状态的改变。本研究也显示，骨密度异常组的OPG水平显著高于骨密度正常组，与文献报道基本一致。
在近年的研究中，OPG与心血管疾病的关系越来越被重视。研究表明RANKL通过激活血管平滑肌细胞表面的RANK及上调骨形成蛋白的表达激活Wnt信号通路从而导致了血管钙化的发生[12]，OPG可以通过中和RANKL限制炎症反应，抑制钙化发生。研究发现急性冠状动脉综合征患者血清OPG水平明显高于稳定型心绞痛患者及正常对照组，而血清OPG水平与冠状动脉狭窄的严重程度和冠状动脉病变支数也存在相关性[13]。Kurnatowska等[14]对47例MHD患者进行为期30个月的随访研究中，发现最初无血管钙化的患者研究结束时仍无钙化发生，并且这部分患者体内的OPG水平一直明显低于钙化的患者，从而认为OPG可以作为ESRD患者血管钙化的一个重要预测因子。本研究发现随着血管钙化程度的加重，OPG水平逐渐增高，结合文献[15-17]报道，我们分析血管病变时OPG水平升高是机体的一种自我保护机制，以对抗动脉硬化、血管钙化及血管损伤的其他因子，但也有可能OPG是动脉粥样硬化的危险因素，血清OPG 水平增加可引起血管损伤，动脉粥样硬化，增强斑块的不稳定性及炎症反应，尚需进一步研究明确。
越来越多的研究发现骨质疏松与心血管钙化常同时存在。多数研究表明MHD患者骨密度与心血管钙化呈相反关系[1, 2]，但也有不同观点[3]。本研究显示血管钙化患者中骨密度降低的比例更高。但是血管-骨对话的相关机制并不清楚，可能原因之一是心血管钙化是骨代谢异常的元凶，因为心血管钙化影响骨骼血液循环供应进而影响骨代谢；原因之二是骨代谢异常是心血管钙化的元凶，成骨细胞可以影响脂肪组织代谢、能量消耗、胰岛素分泌等生理过程，而这些因素都对心血管功能有直接影响；原因之三就是存在共同因素导致了心血管钙化和骨代谢异常的发生，由于OPG基因敲除的小鼠在发生骨质疏松的同时存在严重的主动脉和肾动脉的中层钙化[4]，这提示共同的因素OPG-RANKL-RANK系统可能参与了骨质疏松和血管钙化的发病机制。本研究发现血管钙化评分、OPG水平、年龄是骨密度的独立影响因素，可见排除了年龄对骨密度的影响，血管钙化评分仍与骨密度有相关性；另外发现透析时间、OPG水平、血白蛋白、骨密度是血管钙化评分的独立影响因素；可见OPG既是骨密度的独立影响因素，也是血管钙化评分的独立影响因素。我们大胆推测OPG不仅是血管钙化和骨代谢异常的重要标志物，而且是极其重要的参与者。但有研究者持相反结论，Bakhireva等[18]对92例绝经期妇女的研究表明OPG及相关受体RNAKL在血管钙化和骨质疏松相关性的研究中并无明显作用。我们考虑在CKD-ESRD患者中，血管钙化和骨代谢紊乱常伴随钙磷代谢紊乱、内分泌异常、甲状旁腺激素、成纤维细胞成长因子23/Klotho（FGF-23/Klotho）及其他因素的变化，最近有研究显示FGF-23/Klotho在骨代谢和血管钙化中也有极其重要的作用[19]，并且CKD早期就可发生变化，它与OPG之间也存在相关影响[20]，可以预想除了OPG，其他因素如FGF-23/Klotho等也可能与OPG共同作用导致了血管钙化和骨质疏松的发生。
总之，本研究表明MHD患者血管钙化的同时常有骨质疏松存在，OPG在血管钙化和骨质疏松关系的发生发展过程中起了极其重要的作用。但是OPG水平升高是代偿性保护因素还是危险因素尚不明确，血管-骨的对话机制也未完全阐明，OPG在其中的具体作用尚需更多研究证实。目前通过干预措施来研究OPG在CKD发病机制中的作用尚无人报道。我们期待更多大规模的前瞻性研究阐明OPG在CKD-MBD的致病中的具体作用，以期寻找到可能延缓CKD-MBD发生发展的途径。
