Olink靶向蛋白质组学助力改善心血管二级预防风险预测

目前的临床风险评分，并不能准确地识别出需要更深入治疗干预的ASCVD复发风险最高的患者。基于机器自学习技术分析的高通量血浆蛋白质组学发展，可为进一步改善这些患者的风险分层提供新的机会。

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阿姆斯特丹大学医学中心的研究者们，近期发表 European Heart Journal（IF = 29.9）杂志上题为「Targeted proteomics improves cardiovascular risk prediction in secondary prevention」的最新研究表明，基于蛋白质的风险评分有望改善ASCVD风险预测。

蛋白质不仅受个体遗传背景的影响，还可以反映由于生活方式改变和特定途径导致的不利变化，显示出了在二级预防环境中的预测价值。研究者通过使用先进的机器自学习技术评估了目标蛋白标志物在二级预防设置中的预测价值。

研究者们在两个二级预防队列中进行了靶向血浆蛋白组学研究。包括发现队列SMART队列（n=870）和验证队列Athero-Express 队列（n=700）。两个队列的血浆样本都采用olink 蛋白质组技术测量了心血管II、心血管III和心血管代谢panel中276种蛋白质的表达水平，这些panel是根据已知与ASCVD的相关性而进行选择。

在两个队列中，将主要结局定义为第一次复发ASCVD事件，包括急性心肌梗死、缺血性卒中和心血管性死亡。在发现队列中，共构建了三个分类模型：

CRP 被用来识别在临床实践中有「残余炎症风险」的患者。研究者根据SMART队列中的CRP水平对患者进行了分组，结果373例患者被分为低CRP （≤ 2mg /L）， 463例患者被分为高CRP （> 2mg /L）。高CRP组的中心蛋白与模型中许多其他关键蛋白相关，与低CRP组相比，高CRP组的IL-6水平更高，证实了NLRP3-IL6通路的参与导致了CRP的升高。