急性心肌梗死诊断进展:传统生物标志物、新兴工具及非侵入性采样技术Advances in Acute Myocardial Infarction (AMI) Diagnostics: Classical Biomarkers, Emerging Tools, and the Rise of Non-Invasive Sampling | Journal of Cardiovascular Translational Research

环球医讯 / 心脑血管来源:link.springer.com马来西亚 - 英语2025-08-28 00:19:53 - 阅读时长4分钟 - 1979字
本文系统综述了急性心肌梗死诊断生物标志物的最新进展,重点分析了心脏肌钙蛋白的局限性,提出包括非编码RNA、无细胞DNA、外泌体等新型生物标志物,并探讨唾液尿液等非侵入性样本的临床应用潜力。研究显示多标志物策略和非侵入性生物标志物临床验证将改善早期诊断和治疗决策。
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急性心肌梗死诊断进展:传统生物标志物、新兴工具及非侵入性采样技术

摘要

急性心肌梗死仍是全球致死率最高的疾病之一,亟需改进诊断方法。虽然心脏肌钙蛋白是现行金标准,但其在早期检测和合并症患者的可靠性有限。本文系统评估了传统AMI生物标志物,重点介绍了非编码RNA、无细胞DNA、外泌体、蛋白质和代谢物等新型候选标志物。同时探讨了唾液和尿液等非侵入性样本的早期检测潜力。通过分析生物标志物发现和检测技术的最新进展,为AMI诊断方法演变提供全面综述。识别可在非侵入性样本中检测的高灵敏度和特异性生物标志物对改善早期诊断和指导及时治疗具有重要临床意义。未来研究应聚焦多标志物策略、患者特异性诊断阈值及新型非侵入性生物标志物的临床验证。

引言

心血管疾病(CVD)每年导致全球约1860万人死亡,其中急性心肌梗死(AMI)占比显著[1-3]。传统生物标志物如心脏肌钙蛋白(cTns)虽被广泛使用,但存在早期检测窗口期短、受肾功能干扰等局限性[4-6]。新一代生物标志物开发及高灵敏度检测技术的应用,为改善AMI诊断带来新机遇[7-9]。

传统生物标志物的局限性

心脏肌钙蛋白(cTns)

cTns是目前AMI诊断的金标准,具有高心肌特异性。但研究显示其在症状出现后3-4小时才可检测到,对早期检测敏感性不足[10-13]。此外,慢性肾病等合并症可能导致基线升高,造成诊断混淆[14-16]。检测方法的标准化和分析干扰(如异嗜性抗体)也影响结果准确性[17-20]。

肌酸激酶同工酶(CK-MB)

CK-MB曾作为主要标志物使用,但其诊断窗口期较短且对心肌特异性较低,易受骨骼肌损伤影响[21-24]。研究显示其对非ST段抬高型心肌梗死(NSTEMI)诊断价值有限[25-27]。

肌红蛋白

肌红蛋白虽具有早期释放优势(症状出现后1-2小时升高),但特异性不足,需与其他骨骼肌损伤标志物联合应用[28-31]。其在肾功能不全患者中清除率降低,可能导致假阳性[32-35]。

新兴生物标志物

非编码RNA

研究显示特定miRNA(如miR-1、miR-133a)具有心肌特异性,在症状出现后1小时内即可检测到[36-39]。环状RNA(circRNA)如circMACF1通过调控miR-500b-5p轴线发挥心脏保护作用[40-42]。长链非编码RNA如H19、LIPCAR与左室重构相关,具有预后评估价值[43-45]。

无细胞DNA(cfDNA)

cfDNA浓度在AMI后显著升高,其片段组蛋白修饰特征可反映心肌细胞死亡[46-49]。最新研究显示cfDNA甲基化模式可用于区分心源性和非心源性胸痛患者[50-52]。检测技术的改进(如Alu序列定量PCR)提升了检测灵敏度[53-55]。

外泌体生物标志物

外泌体携带miRNA、蛋白质等分子,可反映心肌损伤动态。如外泌体miR-17-3p通过调控TIMP3改善再灌注损伤[56-58]。尿液中外泌体代谢组分析显示TMAO水平与AMI严重程度相关[59-61]。

非侵入性采样技术

唾液生物标志物

研究证实唾液中miR-1和miR-133a与血清水平高度相关(r=0.87),可作为非侵入性诊断工具[62-65]。NT-proBNP在唾液中的检测(LOD=0.2pg/mL)已进入临床验证阶段[66-68]。

尿液生物标志物

尿液TMAO浓度(中位数18.4μmol/L)可预测冠心病风险(HR=1.34),其检测结合代谢组学分析可提升诊断特异性[69-72]。尿液exosomal miR-486-5p对AMI的诊断AUC达0.89[73-75]。

检测技术进展

高敏检测平台

数字PCR技术可将cfDNA检测灵敏度提升至0.1拷贝/μL[76-78]。表面增强拉曼光谱(SERS)结合磁分离技术,实现miRNA单分子级别检测[79-81]。

多标志物联合模型

基于cTnI、GPBB和H-FABP的联合诊断模型可将NSTEMI诊断准确率提升至91.2%[82-84]。深度学习辅助的多组学标志物整合模型正进入临床验证阶段[85-87]。

未来方向

个体化诊断阈值

基于机器学习建立的年龄/性别特异性参考范围可减少约23%的假阳性结果[88-90]。肾功能校正算法可提升cTnT检测特异性(从89%至94%)[91-93]。

临床验证研究

目前3项大型临床试验(N=1,243)正在验证外泌体miR-122-5p的诊断效能(AUC=0.92)[94-96]。多中心研究显示无创样本cfDNA检测在0/1小时算法中的排除效能达88%[97-99]。

结论

AMI诊断生物标志物正经历从侵入性到非侵入性的范式转变。新一代生物标志物结合机器学习辅助的多组学分析,有望实现更早诊断和更准确的风险分层。需要大规模临床试验验证非侵入性标志物的诊断效能,推动精准心脏医学的发展。

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