一项结合基因组学、血脂和炎症生物标志物的四管齐下心血管风险评估方法，在中年时期进行检测，可预测未来的冠状动脉疾病——英国生物样本库的新数据证实了这一点。
值得注意的是，马萨诸塞总医院（波士顿）及麻省理工学院和哈佛大学博德研究所（剑桥，马萨诸塞州）的Raysha Farah医学博士及其同事指出，这些关联具有年龄和性别特异性，从而允许制定个体化的预防策略。该研究结果近期在线发表于《美国心脏病学会杂志》。
在他们的四指标模型中，研究人员考虑了冠状动脉疾病多基因风险评分（CAD PRS）——“一种衡量疾病遗传易感性的指标，能够在整个生命过程中更早地预测CAD风险”——以及另外三个因素：低密度脂蛋白胆固醇、脂蛋白(a)和高敏C反应蛋白水平。
资深研究者、马萨诸塞总医院及麻省理工学院和哈佛大学博德研究所的Akl C. Fahed医学博士指出，他们所使用的所有生物标志物并不陌生，并且已被指南提及或推荐，尤其是最近关于血脂异常管理的指南。
“这变得非常令人困惑。如果你是一名患者，你有一个临床风险计算器，然后还有三、四、五样其他东西可以测量（作为风险增强因素），但每一项都会给出不同的值。一个高，一个低：你如何将它们整合在一起？……实际上很难做到。”Fahed告诉TCTMD，“我们真正想在这项研究中做的是，如果你只测量一次这四种生物标志物，会怎样？如果你是一名中年人，它能给你多少预测能力？”
结果发现，在这种情况下，他们的模型优于更传统的合并队列方程（PCEs）。他说：“我们发现，不仅每一项都具有预测能力（这一点我们已经知道），而且当你将它们结合起来时，它们提供了额外的信息。”
弗吉尼亚大学健康系统（夏洛茨维尔，弗吉尼亚州）的Sumeet A. Khetarpal医学博士、哲学博士去年年底领导了一项类似的研究，探索了相同的四指标概念，并使用相同的CAD PRS，但使用了英国生物样本库的不同数据集。他告诉TCTMD，那项研究又源于Paul M. Ridker医学博士（波士顿布莱根妇女医院）及其同事早些时候发表在《新英格兰医学杂志》上的一篇论文，该论文显示低密度脂蛋白胆固醇、高敏C反应蛋白和脂蛋白(a)水平与中年女性心肌梗死风险密切相关。
Khetarpal说，这份最新报告是一篇“非常有力的论文，一项非常全面的分析”，有效地证实了四指标策略的表现。他补充说，研究之间的一致性“对该领域是好事”。“希望它能为临床实践中四指标评分的概念提供一些支持。”
英国生物样本库数据
该模型基于215,695名年龄在40至69岁之间的个体（平均年龄55.9岁；女性占56.0%；白人占88.1%），在他们加入英国生物样本库研究时进行了评估。所有人在基线时都测量了CAD PRS、低密度脂蛋白胆固醇、脂蛋白(a)和高敏C反应蛋白水平。
在中位12年的随访期间，3%的人发生了CAD。在调整了年龄、性别和其他生物标志物后，任何一项生物标志物升高时，发生CAD的风险均增加：
- CAD PRS（风险比1.79；95%置信区间1.70-1.89）
- 低密度脂蛋白胆固醇（风险比1.60；95%置信区间1.48-1.66）
- 脂蛋白(a)（风险比1.20；95%置信区间1.12-1.29）
- 高敏C反应蛋白（风险比1.64；95%置信区间1.57-1.72）
当所有四项生物标志物均升高时，患者发生CAD的风险最高（风险比4.65对比无升高；95%置信区间3.90-5.54）。
特别是在CAD PRS方面，每标准差风险比在男性中更强（风险比1.49；95%置信区间1.45-1.54）高于女性（风险比1.37；95%置信区间1.31-1.44；交互作用P值≤0.001）。对于每一项生物标志物，较年轻患者中的关联比年长患者更强。
研究人员随后将他们的四指标模型与PCE进行了比较，发现其C统计量更高（0.753对比0.740）。然而，当将PCE和生物标志物（排除低密度脂蛋白，因为它已包含在PCE中）整合在一起时，达到了最高的C统计量（0.756）。
对于男性和女性，四指标模型在较年轻患者中的预测能力更大。总体而言，与PCE相比，它带来了32%的连续净重新分类指数。
研究人员总结道，使用中年时期的一次测量，这种“基于生物标志物的预测模型达到了与临床风险计算器相当的性能，并且可能识别出传统临床风险计算器未能检测到的人群，从而为改善一级预防创造了机会，尤其是在年轻年龄组中，基于生物标志物的筛查表现最佳。”他们表示，“将风险解释为遗传、血脂和炎症通路的累积负担，为优先进行更早、更有针对性的初级预防提供了一种直接的方法。”
他们指出，有几个发展使得这一框架成为可能：CAD PRS检测的临床可及性、脂蛋白(a)降低疗法进入III期试验的进展，以及炎症作为治疗靶点的验证。
实际应用
尽管目前尚未广泛使用，但CAD PRS已开始渗透到临床实践中。理论上，医生可以采用DIY方法使用四指标模型——尤其是因为对每一项驱动CAD的机制都有了解——但Fahed表示，正在进行的研究将有助于完善细节。
Khetarpal说，有利的一面是，“多基因风险检测确实变得越来越便宜。”随着应用的增加，我希望……它对于从业者来说会越来越容易，”最终从专科使用扩展到初级保健。目前，临床医生可以通过联系马萨诸塞总医院布莱根医疗系统来订购本研究所使用的CAD PRS及其他检测，价格为255美元。
“目前，似乎是预防心脏病学领域的学者们主要在应用（CAD PRS），但我认为这种情况正在改变，”他指出，位于芝加哥地区的Endeavor Health以及他自己的机构弗吉尼亚大学健康系统是已经开始利用这种遗传信息的两个系统。
Khetarpal举了一个他最近接诊的患者例子来说明这如何指导治疗。该患者50岁出头，尽管试图优化其风险因素（例如低密度脂蛋白胆固醇并非特别高），但仍发生了三次独立的心血管事件。像四指标模型这样的工具可能能够在这些事件发生之前，在患者二十多岁或三十多岁尚未引起任何警示信号时，更好地预测这种风险。
“你需要这样的检测来提供，”即使随着对靶向目标理解的加深，所选的具体生物标志物也会随着时间演变，Khetarpal说，他提到了载脂蛋白B和脂质大小/组成作为可能性。
Fahed建议，心血管医学中的任何预测工具（无论是四指标模型还是其他方法）理想情况下应具备两个特征。“第一，它应该整合，”这意味着它应该将所包含风险因素的所有信息结合成一个单一的估计值，他解释道。第二，它应该是“动态的”，即“它在你一生中随着你而变化。”
Fahed和Khetarpal都表示，在更近期的未来，下一步将是实施研究。
对于Fahed而言，关键在于进行“临床试验，开始证明你可以使用这些测量数据，特别是遗传学，来前瞻性地（显示）以更好的方式识别人群和（提供）更好的治疗有益处。”他提到了使用CAD PRS识别高风险患者，然后邀请他们进行冠状动脉CT血管造影评估斑块的PROACT试验。
“你可以想象一个世界，你可以使用生物标志物来决定人群中谁应该接受影像学检查，”以便在疾病显现之前发现无症状疾病，Fahed说。
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