9分生信——基于代謝組的生物標志物預測

欄目:最新研究動態(tài) 發(fā)布時間:2022-05-24
本研究發(fā)現(xiàn),在合并 DM 和 CAD 的患者中,新的代謝組學生物標志物和基于代謝組學的預測模型可以用來預測臨床結果和評估 CAD 的復雜性......


糖尿?。?/span>DM)和冠狀動脈疾病(CAD)構成相互關聯(lián)的臨床實體。生物標志物分析成為 DM CAD 早期診斷和風險分層的有前途的工具。然而,評估新型代謝組學生物標志物在 CAD DM 共存中的預測能力的研究很少。本研究發(fā)現(xiàn),在合并 DM CAD 的患者中,新的代謝組學生物標志物和基于代謝組學的預測模型可以用來預測臨床結果和評估 CAD 的復雜性,從而將個性化醫(yī)療整合到常規(guī)臨床實踐中。本文于20225月發(fā)表在《Cardiovascular DiabetologyIF9.951期刊上。

 

技術路線:

 

主要實驗結果:

1、臨床樣本的基礎特征

在參加 CorLipid 試驗的 1,024 名患者中,707 名(69.8%)被排除在外,目前的分析涉及 316 名(30.2%DM 患者。在納入研究的患者中,176(55.7%)患者因ACS行冠脈造影[62(19.6%)患者因ST段抬高型心肌梗死(STEMI)59例(18.7%)患者因Non-ST段抬高型心肌梗死(NSTEMI),55(17.4%)因不穩(wěn)定型心絞痛],140(44.3%)患者因CCS。本研究中包括的患者的基線人口統(tǒng)計學、臨床和實驗室特征由表1中急性或慢性冠狀動脈綜合征的存在顯示。

2 總結了 ACS CCS 患者之間所有測量的新型生物標志物的比較。

 

2、臨床預后

在中位 2 年的隨訪期(IQR=0.7 年)后,316 名研究參與者中有 36 名(11.4%)死亡。 在死亡中,30 人(86.7%)歸因于 CV 原因。 69 (21.8%) 患者死于主要復合結局。其中包括7次重大出血事件,3次心肌梗死,4次中風,30CV相關住院治療和11次重復非計劃的冠狀動脈血運重建手術。單變量分析顯示,酰基肉堿比值C4/C18:2、載脂蛋白b、HsTnT和糖化血紅蛋白與冠心病患者復合主要結局的高風險相關。

這些生物標志物隨后被納入多變量Cox回歸模型,同時納入臨床相關的基線協(xié)變量,這些基線協(xié)變量總是顯著的。根據(jù)多變量分析,較高水平的酰基肉堿比C4/C18:2,apoB,心力衰竭史,和ACS是MACCE/重復血運重建/心血管住院發(fā)生率更高的獨立預測因素(圖1)。根據(jù)開發(fā)的模型預測 CAD 患者主要結果的 ROC 分析如圖 2 所示AUC: 0.76, 95% CI 0.60-0.87。

1來自多變量Cox回歸模型的重要參數(shù)用于預測主要預后

 

2 ROC分析創(chuàng)建的多變量 Cox 回歸模型對 CAD DM 患者發(fā)生不良臨床結果的預測能力。

 

CAD 復雜性而言,單變量線性回歸分析表明,較高水平的?;鈮A C4、?;鈮A比值 C4/C18:2 和神經(jīng)酰胺比值 C24:1/C24:0、年齡>65 歲,心衰史,都和較高的 SYNTAX 評分顯著相關,而較高的 ApoA1 水平與降低的 SYNTAX 評分相關。開發(fā)的多變量回歸模型,如圖3所示,神經(jīng)酰胺比率 C24:1/C24:0、?;鈮A比率 C4/C18:2、外周動脈疾病史和年齡>65 歲與 SYNTAX 獨立且呈正相關 得分,而 ApoA1 獨立預測 SYNTAX 得分下降。為預測 CAD 復雜性的模型集執(zhí)行的 ROC 分析如圖 4 所示,AUC0.71;95% CI 0.60 0.83

3由多變量線性回歸模型導出的顯著參數(shù)用于預測冠狀動脈疾病的復雜性

 

4 ROC分析創(chuàng)建的多變量線性回歸模型預測 CAD DM 患者冠狀動脈疾病復雜性的預測能力

 

總之,在接受接診或擇期冠狀動脈造影的CAD合并DM患者中,apoB水平升高和?;鈮A比值 C4/C18:2增加是是更常見的不良臨床結果的獨立預測因素。此外,酰基肉堿比值 C4/C18:2 以及神經(jīng)酰胺比值 C24:1/C24:0 與高復雜性 CAD 相關,而較高水平的 apoA1 與較低的 SYNTAX 評分相關。因此,代謝組學表型和新的基于代謝組學的生物標志物可以用來預測臨床結果和評估CAD 的復雜性,從而促進糖尿病患者的個性化風險分層和臨床決策制定。然而,仍需要更大規(guī)模的試驗來確認這些結果并在不同的糖尿病人群中驗證它們。

 

參考文獻:

Karagiannidis Efstratios., Moysidis Dimitrios V., Papazoglou Andreas S., Panteris Eleftherios., Deda Olga., Stalikas Nikolaos., Sofidis Georgios., Kartas Anastasios., Bekiaridou Alexandra., Giannakoulas George., Gika Helen., Theodoridis George., Sianos Georgios.(2022). Prognostic significance of metabolomic biomarkers in patients with diabetes mellitus and coronary artery disease. Cardiovasc Diabetol, 21(1), 70. doi:10.1186/s12933-022-01494-9