在最近发表在该杂志上的一项研究中 自然心血管研究研究人员开发并验证了一种基于生物标志物的新型预测模型来评估即将发生的首次心肌梗塞。 为了训练和测试该模型，他们从病例队列联盟中收集了蛋白质和代谢物数据，该联盟由来自 6 项先前欧洲研究的 2,018 名个体组成。 在分析的 800 多种蛋白质和 1,000 多种代谢物中，发现 48 种和 43 种与短期即将发生的心肌梗死 (IMI) 风险相关。 他们的研究结果表明，他们的模型能够很好地区分有 IMI 风险的患者和没有 IMI 风险的患者，使用现成的临床变量，并在预防和准备 IMI 方面做出了最大的努力。
信： 即将发生心肌梗塞的标志物。 图片来源：非洲工作室/Shutterstock
心肌梗死及其预测的困难
心肌梗塞 (MI) 是一种严重且通常致命的心血管疾病，由流向心肌部分的血流减少或完全停止引起。 心肌梗死俗称“心脏病”，它仍然是全球非传染性死亡的主要原因。
尽管几十年来的研究一直专注于预防心肌梗死，但遗憾的是，大多数风险预防方法无法解释心肌梗死致病变量的动态性质，从而严重阻碍了旨在识别高风险即将发生心肌梗死 (IMI) 患者的努力。 已知随机创伤事件（例如失去亲人或癌症诊断）会大大增加 IMI 风险。 尽管如此，它们仍然很难预测，主要是因为每个人对这些变量的反应不同。
因此，旨在识别 IMI 生物标志物的大规模人群研究对于预测和预防这种疾病至关重要。 生物标志物（循环生物标志物）可以提供可靠且可量化的数据来源，虽然过去曾对其进行过研究，但大多数研究使用小样本队列和有限的随访期，从而降低了可靠性并导致结果混杂。
“长期对无症状危险因素进行一级预防成本高昂，即使进行二级预防，患者和提供者的积极性也很有限。 基于 IMI 生物标志物的短期风险预测可能会影响预防，因为了解接下来几个月内首次心肌梗死的风险增加可能会促使患者和医生考虑预防策略。”
关于该研究
本研究是基于这样的假设进行的：循环生物标志物可以作为心肌梗死发生前数月的关键但动态的生物过程的代表。 这将为患者和临床医生提供充足的机会来实施缓解策略并为 IMI 做好准备。
该研究的数据来自一项名为“即将发生的心肌梗死（MIMI）的标志”的嵌套病例队列研究。 该研究包括生物库血液（250 μl 血浆）以及来自属于生物库和生物分子研究基础设施-大型前瞻性队列 (BBMRI-LPC) 合作的六个欧洲研究人群的相关人口统计和医疗数据。 在这项研究中，有心血管疾病临床病史的患者被排除在外，整理后的样本量为 2,018 名参与者。
感兴趣的结果是基线采血后六个月内发生 IMI（特别是急性心肌梗塞）。 所有纳入的样品均分别使用 Olink 邻近延伸测定和超高效液相色谱-串联质谱 (UPLC-MS/MS) 进行蛋白质和代谢物表征。
对于模型训练和测试，样本特异性蛋白质、代谢物和生物标志物信息被分为发现数据集 (70%) 和验证数据集 (30%)，随机化并重复 100 次，以增强有效样本量。 IMI 风险评估是使用加权分层 Cox 比例风险回归模型进行的。 经过测试，最小绝对收缩和选择算子 (LASSO) 回归模型和随机森林机器学习 (ML) 模型无法识别能够改善风险预测的生物标志物。
研究结果
在该研究纳入的 2,018 人中，420 人在基线采血后六个月内出现 IMI 并被视为病例，而其余 1,598 人被视为亚队列代表。 对保存的血浆样本的蛋白质和代谢物分析显示了 817 种蛋白质和 1,025 种代谢物。 结合人口统计学和临床病史，队列之间的 16 个临床变量得到了协调。
模型训练和随后的验证揭示了与 IMI 风险相关的 48 种蛋白质、43 种代谢物和 3 个临床因素（变量：性别、年龄和收缩压）。 在调整年龄和性别的回归模型时，脑钠肽 (BNP) 成为 IMI 风险最强的决定因素。
“BNP 是唯一在内部验证中具有暗示性关联的生物标志物，在 100 个随机分组中的 22 个中通过了正式的复制标准。 相比之下，干细胞因子 (SCF) 和白细胞介素 6 (IL-6) 等相关性支持较弱的生物标志物，仅在 100 个随机分组中的 5 或 4 次中复制。”
为了确定动态生物标志物水平的致病变量，将患者的 BNP 值与其冠状动脉钙化评分 (CACS) 进行比较。 CACS 测试测量冠状动脉壁上钙沉积的程度，值越高，IMI 风险越高。 令人惊讶的是，在校正人口变量后，没有观察到 BNP 和 CACS 之间的关联。
令人鼓舞的是，本研究期间开发的临床风险预测模型的内部验证 C 指数达到 0.78，突显其区分首例 IMI 病例和低风险至无风险非病例的能力。 当使用英国 (UK) Biobank 的外部验证数据集时，该分数进一步提高至 0.82。
结论
“在目前的研究中，在多个模型中，没有已知心血管疾病的个体中较高的 BNP 水平与 6 个月内首次心肌梗塞的较高风险相关。 心肌细胞响应菌株 8 产生 BNP，NT-proBNP 测量是心力衰竭临床治疗的支柱，但不用于诊断心肌梗塞。”
本研究使用迄今为止最大的队列来识别循环生物标志物，这些生物标志物可以预测没有心血管疾病临床病史的患者的 IMI。 他们对 2,018 个血浆样本的分析揭示了 817 种蛋白质和 1,025 种代谢物，其中 48 种和 43 种与 IMI 相关。 根据年龄和性别调整的 Cox 回归模型显示，BNP 是 IMI 预测的最佳生物标志物。
令人鼓舞的是，使用上述数据训练的新算法能够以 0.78 至 0.82 的 C 指数区分 IMI 病例和非病例，使其成为迄今为止最好的 IMI 预测模型，也是激励患者和临床医生进行初级治疗的理想基础。对高危人群进行预防。
2024-02-14 23:49:00
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