动脉粥样硬化是全世界死亡的主要原因。动脉粥样硬化的自然史始于儿童时期,涉及一个漫长的亚临床阶段,诊断通常发生在晚期或心血管(CV)事件之后。因此,早期预防是对抗这一流行病的最佳方法。 为了指导预防行动,临床实践指南建议通过使用基于传统CV风险因素的算法进行个人风险评估。然而,属于同一风险类别的个人之间的动脉粥样硬化量有很大差异,并且人们对使用非侵入性成像技术筛查动脉粥样硬化负担以改善CV风险评估产生了兴趣。
动脉粥样硬化是全世界死亡的主要原因。动脉粥样硬化的自然史始于儿童时期,涉及一个漫长的亚临床阶段,诊断通常发生在晚期或心血管(CV)事件之后。因此,早期预防是对抗这一流行病的最佳方法。
为了指导预防行动,临床实践指南建议通过使用基于传统CV风险因素的算法进行个人风险评估。然而,属于同一风险类别的个人之间的动脉粥样硬化量有很大差异,并且人们对使用非侵入性成像技术筛查动脉粥样硬化负担以改善CV风险评估产生了兴趣。
然而,心血管成像有时候很难获取。为了确定可以预测亚临床动脉粥样硬化的循环蛋白,来自西班牙的学者开展了一项研究,结果发表在ebiomedicine杂志上。
蛋白质组学用于分析444名来自PESA队列研究的受试者(222名影像学上有广泛的动脉粥样硬化的受试者,以及222名匹配的对照者)在两个时间点(相隔三年)的血浆进行发现,以及来自AWHS队列研究的350名受试者(175名影像学上有广泛的动脉粥样硬化的受试者,以及175名匹配的对照者)进行外部验证。在AWHS人群和ILERVAS队列研究的2999名受试者中,通过免疫比浊法进一步验证了一个选定的三蛋白小组。
在发现和验证队列中,独立于传统风险因素,PIGR、IGHA2、APOA、HPT和HEP2在两个时间点都与亚临床动脉粥样硬化相关。多变量分析提出了一个潜在的三蛋白生物标志物小组,即IGHA2、APOA和HPT三种蛋白质的联合检测可用于预测动脉粥样硬化的发生。
免疫比对证实了这三种蛋白与AWHS和ILERVAS的亚临床动脉粥样硬化的独立关联。使用这三种蛋白的机器学习模型能够预测ILERVAS中的亚临床动脉粥样硬化(AUC[95%CI]:0.73[0.70-0.74],P<1×10-99),也能够预测根据FHS 10年评分的低心血管风险个体亚群(0.71[0.69-0.73],P<1×10-69)
综上,血浆中的IGHA2、APOA和HPT水平与亚临床动脉粥样硬化有关,且不受传统风险因素的影响,为预测这种疾病提供了可能性。
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