健康个体血清和血浆中NfL和GFAP水平与年龄、性别和BMI的相关性研究

本研究旨在健康个体中比较血清和血浆中的NfL和GFAP水平，并考量年龄、性别和BMI的影响。通过科罗拉多州社区活动和老年诊所招募13–85岁健康志愿者，使用Quanterix SR-X Simoa®平台检测配对血清和EDTA血浆样本，采用对数线性模型分析年龄、BMI和性别的影响。研究表明健康人群 NfL、GFAP 与年龄高度相关，血清和血浆检测一致性良好，并提供在线计算器，可获取经年龄、性别、BMI 校正的参考估计值及血清/血浆转换值。

研究背景
神经丝轻链（NfL）和胶质纤维酸性蛋白（GFAP）是多发性硬化等自身免疫性神经系统疾病的重要血液生物标志物，NfL 反映轴突损伤，GFAP 提示胶质细胞损伤或小胶质细胞激活。这些标志物存在临床应用难点：仅具备机制特异性，无疾病特异性，多种神经系统疾病均可使其升高，还受年龄、BMI、肾功能、糖化血红蛋白等人口统计学及生理因素影响；既往健康对照参考范围研究存在年龄跨度宽泛、便利抽样、筛查不充分等问题，普适性有限；另外血清、血浆混用加大解读难度，尽管NfL、GFAP的血清‑血浆个体内相关性高，但绝对值存在差异，二者不能互换，目前尚无转换方法，不利于不同研究横向对比。本研究前瞻性在社区活动和老年诊所中招募青少年至老年人受试者，旨在经筛查的健康对照者中测量配对血清和血浆NfL及GFAP，量化年龄、性别和BMI的影响，建立参考估计值，并描述血清-血浆关系以支持跨研究解读。

实验方法
研究设计与参与者
本研究为横断面研究，从科罗拉多州社区活动及老年诊所招募13–85岁健康志愿者。排除标准包括：自身免疫/神经系统疾病史、糖尿病、恶性肿瘤、癫痫、严重脑外伤/卒中及MS家族史等。共纳入143人（女性63.6%，年龄16.4–85.9岁），采集人口学、身高体重及配对血清和EDTA血浆样本。

生物标志物分析
使用Quanterix SR-X Simoa平台及Neuro 4-Plex B™ Advantage试剂盒（血浆）和Neuro 2-Plex B™ Advantage试剂盒（血清）分别检测血浆和血清中NfL与GFAP浓度。样本严格冷链运输，-80°C保存，按标准曲线计算浓度。

统计分析
对浓度进行自然对数转换，采用对数线性模型分析年龄、性别、BMI的影响，GFAP采用分段模型。Spearman相关评估血清-血浆一致性。基于模型构建在线计算器提供年龄/BMI/性别校正的参考值及血清-血浆转换公式。

实验结果
1.神经丝轻链（NfL）
血浆NfL范围从16-19岁年龄组的2.48 pg/mL到80-85岁年龄组的19.55 pg/mL，调整BMI和性别后，血浆NfL每年增加2.96%，按性别分层结果相似（图3）。血浆NfL每单位BMI下降1.70%，调整年龄和BMI后的男女比为1.14（表3）。

图3. 17至85岁人群血浆中NfL和GFAP值经对数转换后的标准曲线

表3. 年龄、性别和BMI对血浆NfL和GFAP的影响

血清NfL范围从16-19岁年龄组的3.34 pg/mL到80-85岁年龄组的21.85 pg/mL，调整BMI和性别后，血清NfL每年增加2.90%，按性别分层结果相似（图4）。血清NfL每单位BMI下降1.88%，调整后的男女比为1.089（表4）。

图4. 7至85岁人群血清中NfL和GFAP值经对数转换后的标准曲线

表4. 年龄、性别和BMI对血清NfL和GFAP的影响

2.GFAP
血浆GFAP范围从16-19岁年龄组的49.99 pg/mL到80-85岁年龄组的121.77 pg/mL。诊断分析支持以30岁为节点的分段年龄模型：≤30岁时，GFAP每年下降2.28%；≥30岁时，GFAP每年增加2.34%（图3）。BMI效应不显著，调整后的血浆GFAP在性别间无显著差异（表3）。

血清GFAP范围从16-19岁年龄组的54.11 pg/mL到80-85岁年龄组的154.47 pg/mL。采用相同的分段模型：≤30岁时，GFAP每年下降2.71%；≥30岁时，GFAP每年增加2.69%（图4）。BMI效应不显著，调整后的血清GFAP在男性中较低（表4）。

3.年龄及其他因素的影响
年龄是两种生物标志物在所有样本类型中最主要的预测因素。NfL在血浆和血清中均随年龄增加。GFAP呈非线性关系：30岁前水平轻度下降，此后上升，与分段模型推断一致（表3和表4）。

较高的BMI与较低的NfL浓度相关，但按性别分层分析显示，这些关联的估计强度和统计显著性存在差异。GFAP也呈现相似的反向趋势，但BMI效应未达统计学显著性（表3和表4）。

4. 血浆-血清相关性
图5和图6显示，血浆和血清中NfL及GFAP水平在对数尺度上呈近似线性关联。拟合的线性回归公式如下：
预测 LN[NfL 血清 (pg/mL)] = 0.35589 + 0.86145 * LN[NfL 血浆 (pg/mL)]
预测 LN[GFAP 血清 (pg/mL)] = 0.26540 + 0.94948 * LN[GFAP 血浆 (pg/mL)]
预测 LN[NfL 血浆 (pg/mL)] = -0.11519 + 0.98814 * LN[NfL 血清 (pg/mL)]
预测 LN[GFAP 血浆 (pg/mL)] = 0.88732 + 0.76813 * LN[GFAP 血清 (pg/mL)]

预测值是给定另一方测量值条件下LN[血清]或LN[血浆]的期望值。预测的LN[血清]或LN[血浆]可经自然指数（e）转换回原始尺度。对数和指数是一一对应的单调变换。转换预测限于观测数据范围，超出该范围不建议进行近似估算。可接受的转换输入范围见表2。

图5 血浆与血清NfL水平之间的相关性

图6 血浆与血清GFAP水平之间的相关性

5.在线工具
作者提供了一个在线计算器（年龄= 17-85岁；BMI = 17-44；性别女/男），可返回基于拟合模型的几何均数估计值和95%预测区间：

该工具使研究人员能够生成与年龄、BMI和性别匹配的样本特异性（血清/血浆）NfL和GFAP参考值，并比较血浆和血清间的期望值。作者还提供将血浆浓度转换为血清浓度及反向转换的算法，并附有估计值的95% Scheffé同时置信带。

结论
研究结果表明，在健康人群中，神经丝轻链（NfL）和胶质纤维酸性蛋白（GFAP）水平均与年龄高度相关，血清与血浆检测结果具备良好一致性。本研究开发了在线计算器，可输出经过年龄、性别、BMI 校正的生物标志物参考估算值，同时提供血清‑血浆之间的换算参数。该工具能够帮助科研及临床人员解读不同基质来源的 NfL、GFAP 检测结果，弥补目前健康人群参考区间以及样本基质转换方法的缺失，助力跨研究的数据对比分析。