研究背景
缺血性心脏病（IHD）在发病模式、症状负担和疾病进展方面具有显著异质性。本研究提出通过无监督聚类分析识别具有临床意义的多病共存亚组。
研究方法
纳入2004-2016年间接受冠状动脉造影（CAG）或冠状动脉CT血管成像（CCTA）的IHD患者，以首次检查日期为基线。通过丹麦国家患者登记处、国家处方登记处和医院实验室数据库获取健康记录，利用哥本哈根医院生物样本库获取遗传数据。基于3046个基线前诊断代码，应用马尔可夫聚类算法进行患者分组，并通过Cox回归模型和富集分析评估各亚组的临床结局特征。
研究结果
在72,249例IHD患者中（平均年龄63.9岁，男性63.1%）识别出31个亚组（C1-31，67,136例）。与对照组比较：
- 7个亚组（9,590例）显示新发缺血事件风险显著升高或降低（5组升高，2组降低）
- 18个亚组（35,982例）存在非IHD死亡风险差异（12组升高，6组降低）
- 23个亚组具有全因死亡风险差异
研究发现13个亚组富集心血管或炎症疾病，24项实验室指标分布存在显著差异，15个亚组（48.4%）遗传风险评分升高。
研究结论
基于疾病谱的无监督聚类可稳健地将IHD患者分为具有不同临床特征和结局的亚组。该方法为心血管多病共存的系统性研究提供了新范式，有助于实现精准医疗。
研究创新
- 数据规模：分析丹麦全国性队列的72,249例IHD患者的完整疾病史数据
- 算法应用：首次将马尔可夫聚类算法系统应用于心血管疾病亚组划分
- 多维度验证：结合实验室指标（25项）、药物数据（处方记录）和遗传风险评分（14个性状）进行交叉验证
- 临床关联：建立亚组与新发缺血事件、非IHD死亡和全因死亡风险的定量关联
局限性
- 部分患者缺乏实验室和遗传数据
- 未考虑既往疾病时间顺序
- 研究人群以高加索人为主
- 无法纳入无症状IHD患者
- 临床编码可能存在系统偏差
研究意义
本研究揭示了IHD患者多病共存模式与临床结局的复杂关联，为心血管疾病的精准分型提供了数据驱动的方法论框架。通过识别具有不同风险特征的患者亚组，有望优化临床试验设计，指导个性化治疗决策。
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