心臟和心血管系統一區：代謝組學預測早期成年人心血管疾病發生

前言

心血管疾病（CVD）

早期、持續暴露於高心臟代謝風險（如血脂異常、血糖異常、高血壓）會導致中年及以上的CVD大多心血管疾病風險在40歲個體逐漸顯現。然而，大多數關於CVD的研究都集中在老年人身上，對年輕人群CVD的風險預測和分子發病機制的研究卻十分匱乏，本篇將對早期診斷和預防干預措施方法的制定有重要的臨床意義。

由密歇根大學

Murthy教授

課題組在醫學一區，心臟和心血管系統一區

Circulation期刊

發表的題為

“Comprehensive metabolic phenotyping refines cardiovascular risk in young adults ”

（IF：39。918）的研究成果，作者首先對2330名年輕成年人（黑人和白人）佇列利用

代謝組學

研究機體代謝輪廓的動態變化，結合不良CVD表型（心肌功能，心肺適應性，血管鈣化等），揭示早期成年人與CVD疾病相關的機體代謝紊亂分子特徵；然後採用彈性網路，PCA和Cox迴歸等統計學習演算法建立CVD疾病代謝物風險得分；最後透過弗雷明漢心臟研究的1898名大佇列進一步驗證上述結果。

探究了心血管與代謝組之間的關係與機理，描繪了心血管代謝組圖譜，為心血管疾病的早期阻斷提供了理論依據。

研究思路

研究方法

1. 實驗方法

使用迴歸方法（包括彈性淨PCA）計算代謝物和每個心血管表型之間的關聯，將其組織為主要成分PCs，並根據CARDIA和FHS的結果進行迴歸。

2.代謝譜分析

LC-MS代謝組學

進行心臟內代謝物的譜分析。

3.大佇列進一步驗證

研究結論

1. 代謝物表型關聯和通路分析——確定年輕人的代謝功能障礙特徵

首先對2330名黑人和白人進行

代謝組學分析

，透過線性迴歸模型分析CVD表型（包括心衰，血管和心肺適應性）與代謝/脂質分子之間的相關性，並且透過年齡，性別和種族對計算結果進行校正。結果表明：與亞臨床CVD表型相關的幾種代謝物在機制上與內皮功能障礙、胰島素抵抗、氧化應激等不良表型的產生密切相關。計算機網路方法發現了CVD模型系統中涉及的心肌和血管重塑的典型途徑，包括腦源性神經營養因子訊號、NO/cGMP途徑、腎素-血管緊張素-醛固酮系統、維生素D、MAPK訊號，以及透過甲基CpG結合蛋白-2（MECP2）訊號傳導的轉錄調節等都在早期有顯著的變化。

圖1 | 成年早期的代謝物與心血管現象有關

2.年輕人心血管差異代謝物與脂質分子和CVD表型的關聯分析

相對於極性代謝物，脂質代謝物之間的分子資訊具有更大的相關性，特定代謝物組可能與心肌和血管表型有不同的關聯。研究者使用彈性網路迴歸結合PCA的分析方法，挖掘與CVD不良表型相關的代謝物及其互作關係，以及透過主成分得分來判斷代謝物對於心衰和血管表型引數的影響，以便建立CVD風險得分模型。

基於PCA的心肌和血管評分發現心衰和血管不良表型具有不同類別的差異代謝物，並且跨越多種機制途徑和結果的代謝產物，包括肝脂肪變性、

腸道微生物代謝

（胡蘆巴鹼、馬尿酸鹽和肉桂醯甘氨酸），長壽和氧化應激（牛磺酸）、有氧代謝效率（泛酸）、一氧化氮調節、膠原蛋白代謝（羥脯氨酸）以及與血管損傷和炎症有關的各種其他代謝產物。結果辨明，較高的血管和心肌健康評分分別與較好的血管和心臟表型相關。在男性人群中血管相關代謝物得分較低，而在黑人人群中心衰相關代謝物得分較低。

圖2| 成年早期心肌和血管健康的差異代謝物

3.與心血管症狀相關的代謝物風險預測和生存曲線分析

在具有臨床危險因素、代謝評分及其相互作用的模型中，30歲和40歲中測量的血管健康和心肌健康與臨床CVD相關。心肌和血管健康的代謝評分最低的個體患CVD的風險最高。透過多變數生存曲線分別進行代謝物血管得分、心衰得分以及基於兩者綜合得分的血管-心衰的分析，另外1898名參與者的驗證佇列中，基於前期44個差異代謝物的血管得分、心衰得分和綜合得分進行生存曲線分析，發現研究結果高度一致。利用代謝物得分可以有效進行CVD不良事件或死亡時間的預期風險的預測。

圖3 | 年輕人的代謝性心肌和血管健康與長期心血管風險相關

研究結論

年輕人心肌和血管健康的代謝特徵明確了與CVD相關的已知/新的代謝功能障礙途徑。應將代謝健康的精確測量納入風險分層，以在CVD的早期階段阻斷CVD。

代謝組學（包括脂質組學）

是發現心血管生物標誌物，進行早期預測和風險評估的有力工具。

本文首先對2330名黑人和白人進行

代謝組學和脂質分子表達

，建立二者之間的相關性，隨後透過統計學演算法和權重得分模型建立，進行CVD不良事件或死亡時間的預期風險的預測。最後運用大佇列巖本進一步驗證，該文在深度研究和評估疾病的發生關係上是一個較典範的文章。

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（代謝組學、脂質組學）

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