背景：精子DNA碎片化指数(DFI)日益用于评估男性生殖健康，但其与常规精液参数、计算机辅助精液分析(CASA)运动学指标及系统性生物标志物的关联在临床实践中尚未被充分阐明。方法：研究共纳入1679份精液检查记录，采用Spearman秩相关评估DFI与各生物标志物的相关性，通过自然三次样条模型拟合非线性关联，并基于多变量逻辑回归构建预测模型。结果：DFI呈右偏分布，随年龄增长而升高，禁欲时长分层间的差异较小。常规精液参数与CASA运动学指标均与DFI呈负相关，包括前向运动力(PR)及多项运动学描述参数；精液白细胞与DFI呈正相关且存在非线性模式，白蛋白则表现出最强的系统性负向关联信号。预测模型中，模型区分度良好，受试者工作特征曲线下面积(AUC)为0.783，校准性能优异，布里尔分数(Brier score)为0.080，期望校准误差(ECE)为0.015，且精液白细胞的关联在不同高DFI阈值下保持一致。结论：在临床常规实践中，DFI随年龄升高，与精液运动力及CASA运动学指标呈负相关；精液白细胞与白蛋白是与精子DNA碎片化稳定相关的生物标志物，且存在非线性暴露-反应模式；探索性多变量模型对高DFI识别的内部交叉验证表现良好，临床应用前仍需外部验证。
这篇发表于《Frontiers in Endocrinology》的研究，针对当前男性不育诊疗中常规精液分析的局限性展开。世界卫生组织虽推荐将精子DNA完整性检测作为补充评估手段，但精子DNA碎片化指数(DFI)与多维度生物标志物的综合关联仍不明确——现有研究缺乏对系统性炎症代谢指标、精液参数、计算机辅助精液分析(CASA)运动学指标及精液白细胞的统一分析框架，且DFI的非线性关联特征及风险预测模型尚未得到充分验证。在此背景下，研究人员旨在通过整合多域生物标志物，阐明DFI的分布特征与关联规律，开发可内部验证的高DFI风险评估框架，以提升DFI的临床解读价值。
研究基于中国湖州市妇幼保健院生殖中心2022年1月3日至2024年12月31日的连续临床数据，为回顾性观察设计，分析单位为单次精液检查记录，共纳入1679份含DFI检测的精液检查记录。关键技术方法包括：采用Spearman秩相关分析多变量关联，通过自然三次样条模型（设置4个 knots位于暴露分布的5%、35%、65%、95%百分位数）拟合非线性暴露-反应关系；构建两个嵌套的多变量线性回归模型（分别调整年龄+禁欲天数、年龄+禁欲天数+精液量+精液pH）分析连续DFI的影响因素；基于15项预测因子构建多变量逻辑回归模型，以DFI≥30%定义高DFI，通过5折分层交叉验证（固定随机种子2026）评估模型性能，采用布里尔分数(Brier score)与期望校准误差(ECE)量化校准度；并通过替换高DFI阈值（20%、25%、30%、35%）开展稳健性检验。所有统计分析均采用预设变量与缺失数据处理策略，系统性炎症代谢指标仅纳入数据完整的子集分析。
研究结果分为以下部分：
3.1 研究人群与分析样本：队列中位禁欲时长为3(3–5)天，中位精液量3.2(2.3–4.2)mL，中位精液pH7.4(7.4–7.4)；按主定义(DFI≥30%)的高DFI患病率为10.9%，精液参数与CASA指标数据完整性高于系统性生物标志物。
3.2 精子DNA碎片化分布与高碎片化患病率：DFI呈右偏分布，均值14.60±11.49，中位数13.50%(IQR 8.18–21.28)，5%百分位4.17、95%百分位38.90；年龄分层显示DFI随年龄升高且分布离散度增大，<30岁组高DFI患病率7.0%，45–49岁组达45.5%，≥50岁组为48.4%；禁欲时长分层差异较小，2–3天组、4–5天组、6–7天组高DFI患病率分别为10.3%、11.6%、11.2%。
3.3 炎症与代谢标志物与DFI的相关性：白蛋白与DFI呈最强负相关(r=-0.205，n=418，FDR校正q<0.001)，空腹血糖、甘油三酯、血小板淋巴细胞比值(PLR)、单核细胞计数、血小板计数的关联均未通过多重检验校正。
3.4 精液参数与CASA运动学参数与DFI的相关性：常规精液参数中，前向运动力(PR)(r=-0.390)、总活力(r=-0.370)、正常形态率(r=-0.249)与DFI呈显著负相关，精液白细胞(r=0.210)呈显著正相关；CASA指标中，平均路径速度(VAP)(r=-0.369)、鞭打频率(BCF)(r=-0.357)、曲线速度(VCL)(r=-0.357)、直线速度(VSL)(r=-0.352)、直线性(STR)(r=-0.350)、侧摆幅度(ALH)(r=-0.341)均与DFI呈中度负相关，均通过FDR校正。
3.5 关键生物标志物的非线性暴露-反应关系：白蛋白与DFI呈单调负相关，关联梯度随白蛋白升高逐渐趋缓；精液白细胞的关联呈饱和模式，低暴露区间斜率陡峭，中高暴露区间趋于平缓；中性粒细胞计数、淋巴细胞计数等其他炎症指标的非线性关系更弱。
3.6 多变量模型预测性能与稳健性检验：多变量线性回归显示，精液白细胞与DFI的正向关联、白蛋白的负向关联在两个嵌套模型中保持稳定；预测模型的5折交叉验证AUC为0.783(95%CI 0.743–0.820)，校准曲线贴合对角线，Brier score 0.080、ECE 0.015；精液白细胞与高DFI的关联在不同阈值下均保持正向，OR值随阈值升高从1.1(20%阈值)升至1.3(35%阈值)。
讨论部分指出，精液白细胞可能通过反映生殖道炎症微环境介导氧化应激，进而导致精子DNA损伤，其非线性模式提示低暴露区间的关联更强，但无法推断生物学阈值；白蛋白作为系统性营养与抗氧化状态标志物，其负向关联符合氧化应激损伤的理论框架；DFI与年龄、精液活力的关联与既往研究一致，验证了结果的可靠性。研究优势在于大样本真实世界数据、多域生物标志物整合分析及多层统计验证，局限性包括回顾性设计的未测量混杂、单中心数据的外部适用性限制及分析单位为单次检查而非个体纵向变化。
研究结论明确：DFI随年龄升高且与精液运动力及CASA指标负相关；精液白细胞与白蛋白是DFI的稳定关联标志物，存在非线性暴露-反应模式；内部验证的多变量模型对高DFI识别性能良好，临床应用前需进一步外部验证。该研究为常规临床场景中通过易获取的生物标志物辅助评估精子DNA完整性提供了实证依据。
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