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研究名称:数据驱动的聚类分析识别早期心血管—肾脏—代谢综合征的不同亚型
发表期刊:《欧洲预防心脏病学杂志》(European Journal of Preventive Cardiology,影响因子:8.6)
通讯作者:王广、刘佳
第一作者:杨梦鸽
主要作者单位:首都医科大学附属北京朝阳医院
研究团队首次建立了一套基于常规临床指标的CKM早期精准分型体系,有助于临床医生在早期阶段识别潜在高危患者,为实现个体化风险预警与针对性干预提供关键依据。
心血管—肾脏—代谢综合征(CKM)强调肥胖、代谢紊乱、慢性肾脏病与心血管疾病之间的相互作用及共同进展。然而,在临床实践中,早期CKM患者具有高度异质性,其未来发展为心、肝、肾、脑等特定器官并发症的风险差异显著。
该研究整合大规模人群队列数据,运用无监督机器学习方法,基于11个常规临床指标,在早期CKM患者(1~3期)识别出5种特征鲜明的早期CKM亚型:
低风险型(LR);
代谢性肝病高危型(LHR);
脑血管高危型(CBHR);
年龄相关风险型(ADHR);
代谢炎症一心肾高危型(CRHR)。
每种亚型对应着不同的心、脑、肾及肝脏并发症风险。
图1 聚类分析识别5个临床亚型
图2 不同亚型具有不同的并发症风险
研究进一步发现,不同亚型在遗传风险背景和血浆蛋白质组学特征上存在显著差异。
例如,“代谢炎症一心肾高危型”患者兼具最高的心血管病、慢性肾病遗传风险和最强的全身性炎症蛋白质组信号;而“脑血管高危型”患者则具有最高的卒中遗传风险和独特的血管重塑相关蛋白表达谱。
上述发现从多维度印证了CKM不同亚型在发病机制和疾病进展路径上的本质差异。
博士、主任医师、教授、博士生导师
首都医科大学附属北京朝阳医院内分泌科主任
首都医科大学内分泌代谢学系主任
北京市战略科技人才、北京市领军人才、北京市登峰人才
第七届“全国优秀科技工作者”
中华医学会内分泌学分会常务委员
北京医学会内分泌学分会副主任委员
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