PCSK9是急性心肌梗死后主要不良事件的预测性生物标志物
亮点
- •STEMI后PCSK9水平升高，出院时显著增高。
- •高出院PCSK9水平可预测1年MACE，与梗死面积、左心室射血分数(LVEF)或他汀类药物使用无关。
- •早期PCSK9抑制可能减少心肌梗死后炎症反应和缺血事件。
摘要
背景
前蛋白转化酶枯草杆菌蛋白酶/kexin 9型(PCSK9)调节低密度脂蛋白胆固醇(LDLc)代谢，并参与血管炎症和斑块不稳定性。其在ST段抬高型心肌梗死(STEMI)后的作用仍在研究中。
目的
评估STEMI住院期间PCSK9血浆水平的变化，并评价其与主要不良心血管事件(MACE)的关联。
方法
在这项2016-2021年进行的前瞻性单中心研究中，纳入了346名接受经皮冠状动脉介入治疗(PCI)且既往未使用PCSK9抑制剂的STEMI患者。使用ELISA在入院和出院时测量PCSK9水平。通过心脏磁共振成像在一个月时评估梗死面积和左心室射血分数(LVEF)。在12个月随访期间记录临床事件。
结果
PCSK9血浆水平从入院到48小时显著增加（中位数321.4 pg/mL，IQR [266.1-377.3]）。较高的48小时PCSK9水平（≥Q2-Q4）与增加的MACE相关（HR 9.2，95% CI 3.9-21.7，p = 0.008），包括缺血事件（HR 3.8，CI 1.05-14.0）。在多变量分析中，升高的PCSK9仍独立与MACE相关（调整HR 7.5，CI 1.02-54.8，p = 0.049）。
结论
PCSK9水平在STEMI后升高，并独立与较差的临床结局相关。PCSK9可能作为预后生物标志物和治疗靶点，以减少心肌梗死后的心血管风险。
引言
系统性炎症在急性和慢性心血管疾病中起着核心作用，如炎症生物标志物预测心力衰竭和缺血综合征的不良结局。前蛋白转化酶枯草杆菌蛋白酶/kexin 9型(PCSK9)在脂质代谢和动脉粥样硬化中至关重要，它调节肝脏低密度脂蛋白胆固醇(LDLc)受体，导致受体降解和循环LDLc水平升高。研究证实PCSK9在血管炎症和斑块不稳定性中的作用。ST段抬高型心肌梗死(STEMI)后，罪犯病变和非罪犯病变中的血管炎症和斑块不稳定性与心血管事件相关。积极降低LDLc水平对急性心肌梗死阶段有益。尽管先前研究已报道循环PCSK9水平、炎症和STEMI结局之间的关联，但STEMI急性期早期PCSK9的动力学及其预后意义尚未完全明确。我们假设PCSK9血浆水平可能成为心肌梗死(MI)后的预后生物标志物。我们的目标是评估STEMI后PCSK9血浆水平及其与临床事件的关系。
方法
2016年至2021年，我们进行了一项前瞻性单中心研究，纳入346名连续接受经皮冠状动脉介入治疗(PCI)且既往未使用PCSK9抑制剂的STEMI患者。伦理委员会（里昂Hospices Civils de Lyon，CPP Sud-Est-III）批准了该研究。在入院时和48小时后采集血液样本。使用酶联免疫吸附测定法(R&D Systems, Minneapolis, Minnesota)测量PCSK9血浆水平。心脏磁共振成像(CMR)用于评估梗死面积和左心室功能。
结果
研究人群的平均年龄为59.0 ± 12岁，81.5%为男性，53.2%表现为前壁心肌梗死。在一年随访期间，记录了27例主要不良心血管事件(MACE)（3例中风，4例死亡，13例心力衰竭住院和7例复发性心肌梗死）。PCSK9血浆水平在入院至48小时期间增加，从中位值255.3 pg/mL IQR [211.9-308.0]增加至321.4 pg/mL IQR [266.1-377.3]（p < 0.0001）（图1A）。PCSK9水平与梗死面积(IS)（r = 0.10，p = 0.14）或左心室射血分数(LVEF)无相关性。
讨论
我们的研究在STEMI队列中证明，PCSK9血浆水平在入院至48小时期间升高。升高的PCSK9水平可能与其在动脉壁炎症中的作用有关，如Hoogeveen等人在正电子发射断层扫描研究中所示。这也可能是由于他汀类药物强化治疗导致PCSK9基因上调的结果。我们发现48小时PCSK9水平与MACE相关。在我们的研究中，PCSK9水平与梗死面积或左心室功能无相关性，表明其可能是独立的预后指标。
结论
PCSK9血浆水平在STEMI入院至48小时期间显著升高，并独立与一年MACE风险增加相关。虽然我们的结果具有假设生成性，但它们为进一步研究验证PCSK9作为心肌梗死后潜在生物标志物和治疗靶点提供了理论依据。
临床问题
评估STEMI入院和出院时PCSK9血浆水平及其与临床事件的关系。
主要发现
PCSK9血浆水平在入院至出院期间增加。出院时PCSK9水平与MACE发生率相关。
作者贡献声明
Ahmad Hayek: 文章审阅与编辑，原始草稿撰写。
Simon Leboube: 方法学。
Camille Brun: 数据管理。
Florentin Moulin: 数据管理。
Julie Bastide: 形式分析。
Brahim Harbaoui: 方法学。
Nathan Mewton: 方法学。
Gabriel Bidaux: 方法学。
Claire Crola Da Silva: 方法学。
Thomas Bochaton: 方法学。
资金支持
本工作得到了里昂大学RHU MARVELOUS (ANR-16-RHUS-0009)的支持，该计划属于法国国家研究局(ANR)运营的"未来投资"计划。同时也得到了法国心脏病学会(FFC)的支持。
利益冲突声明
无利益冲突需披露。
致谢
作者感谢临床研究中心（Yvonne Varillon, William Abrard, Ghoulem Tabdjoun, Camille Amaz和Charles de Bourguignon）、NeuroBiotec（Nathalie Dufay, Guillaume Fiard）、Regine Cartier、Cyril Prieur和Gilles Rioufol为本研究数据收集和管理所做的工作。我们还要感谢Murielle Robert的帮助。
参考文献
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（有更多参考文献可在该文章的全文版本中查看）
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