2021-05-19 17:46:25, 小迈 武汉迈维代谢生物科技股份有限公司


2020年9月28日,Clinical and Translational Medicine杂志在线发表了广州 Shilong Zhong 教授团队的最新成果 “Insights into the prognosis of lipidomic dysregulation for death risk in patients with coronary artery disease”,迈维代谢为其提供脂质组代谢检测服务。
冠状动脉疾病(CAD)给现代社会带来了沉重的负担。每年CAD的发生率和死亡率都与癌症相当。虽然药物和手术治疗极大缓解了CAD危害,但是想精准预测CAD患者的预后并给予相应的治疗还是十分有挑战性的,因为每个CAD患者个体差异较大。为了能有效地分配有限的医疗资源给最高危的人群,目前急需可以评估CAD患者预后的新方法。虽然目前临床多种生物标志物的不同组合检测可以对CAD患者的预后起一定的指导作用,但是对CAD患者分子靶向治疗没有太多的帮助。因此,找到能对CAD预后风险进行有效分级和有助于深入了解CAD发病机制的生物标志物就显得十分重要。



1
人口特征

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图1 人口统计学特征及其对临床终点和急性冠脉综合征的影响
2
脂质种类与临床结局的关系
内部训练队列样本中检测到的667种脂质,其中85种脂质与all-cause death显著相关(FDR < 0.05),其中78种脂质在校正潜在混杂因素后仍与死亡事件相关(P < 0.05)。这些脂质主要是鞘脂、甘油磷脂、单甘酯、甘油二酯和甘油三酯。代谢路径分析显示,鞘脂代谢、甘油磷脂代谢和glycosylphosphatidylinositol-anchor biosynthesis是死亡风险患者受干扰的三个主要路径。此外,校正潜在混杂因素后,五种不同的脂质种类与MACE显著相关,LPC(18:2/0:0)与死亡和MACE风险呈负相关,Cer(d18:1/20:1)、HexCer(d18:1/18:1)和HexCer(d18:1/20:1)与死亡和MACE风险呈正相关。
在验证队列中,78种与死亡风险相关的脂质中有34种被重复检测到。最后,在单因素Cox分析中,12种脂质代谢产物与死亡之间存在统计学差异,三种脂质(LPC(16:0/0:0)、LPS(16:0/0:0)和LPC(20:3/0:0))在调整后的Cox分析中存在统计学差异(图2)。在外部验证队列中,五种脂质中没有一种与MACE风险重复相关。

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图2
线性回归分析显示,死亡风险比与PC酰基链中的双键和碳原子数呈负相关。PE的双键数、碳原子数与死亡风险比呈显著负相关。在LPE,只有双键数与死亡风险相关。LPC、DG和TG无统计学差异(图3)。同样,在多中心队列中,PC的双键数与死亡风险呈负相关,PE的碳原子数与风险比呈负相关。这些结果强调了表征单个脂质种类对疾病状态作用的机制研究的重要性。

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图3
3
预后脂质种类与常规CAD生物标志物的相关性
为探讨预后脂质种类与CAD风险传统标志物之间的相关性,计算了78种预后脂质与LDLC、HDLC、CHOL和TRIG的部分相关系数(图4)。结果表明,PC(18:0/22:6)和PC(20:1/20:5)、Cer(d18:1/16:1)和HexCer(d18:1/16:1)以及MG(14:0)和MG(16:0)之间的阳性关系(红线)最强。说明,鞘脂和甘油磷酸脂主要独立于常规CAD脂质,因此提供了疾病进展的新见解。

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图4
4
生成临床终点的优化预后模型
我们开发了两种预测5年死亡风险的预后模型。在第一个模型(称为传统模型)中,将表1中的9个死亡显著协变量输入多元Cox回归模型,5个(年龄、DM、HF、AST和SYNTAX score)变量保留在最终模型中。在第二个模型(称为脂质模型)中,导入包括上述传统变量和78种与显著相关的脂质种类死亡。通过lasso Cox回归(表2)得到由10个独立脂质和两个传统风险标记(年龄和AST)组成的最佳模型。

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表2
Lasso Cox分析显示,Cer(d18:1/20:1)、Cer(d18:1/24:1)、PE(30:2)、PE(32:0)和PE(32:2)是死亡的独立风险脂质,而LPC(18:2/0:0)、LPE(0:0/24:6)、PC(16:1/22:2)、PC(O-36:4)和PC(O-38:2)是死亡的独立保护性脂质。将10种脂质纳入用于5年死亡风险预后的经典标记物,与传统模型相比,有显著更高的区分度,曲线下面积(AUC)从76.56增加到83.65%(图5A)。

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图5A
该模型随后用于估计多中心队列中每名患者的两年死亡存活概率,并成功用于区分低、中和高死亡风险患者(P < 0.0001图5C)。

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图5C
5
与急性冠脉综合征相关的脂质
在内部训练训队列中,单变量逻辑回归分析确定50种个体脂质与急性冠脉综合征显著相关(FDR < 0.05),其中40种脂质在校正混杂因素后仍与急性冠脉综合征相关(P < 0.05)。值得注意的是,八种脂质(LPC(16:1/0:0)、LPC(18:1/0:0)、LPC(18:2/0:0)、LPC(18:3/0:0)、LPC(20:2/0:0)、LPC(20:3/0:0)、LPC(22:0/0:0)和PC(18:2/20:4))显示出与梅克勒等人的研究一致的关系,该研究揭示了与非稳定性CAD显著相关的脂质。此外,代谢途径分析显示,甘油磷脂、亚油酸和α-亚麻酸代谢是急性冠脉综合征患者的前三大障碍途径。
在外部验证队列中,七种脂质代谢物在单变量逻辑分析中显示出统计学差异(P < 0.05),四种脂质(LPC(18:3/0:0)、LPE(0:0/24:6)、LPC(22:0/0:0)和PC(18:2/18:2))在逻辑分析中显示出统计学差异(P < 0.05)。特别是,LPE(0:0/24:6)不仅与急性冠脉综合征呈负相关,而且是冠心病患者死亡风险的独立保护性生物标志物。这些发现表明,高水平的LPE(0:0/24:6)可通过维持稳定冠心病患者的斑块稳定性来降低死亡风险。
6
脂质与临床结果和左室重构的关系
在内部训练队列中,在与临床终点相关的79种脂质中,在进行协变量校正后,21种脂质和4种脂质分别与左室射血分数和左室肥厚指数相关。(HexCer(d18:1/22:0)、HexCer(d18:1/26:0)、HexCer(d18:1/26:1)和PE(34:1))与左室射血分数和左室肥厚显著相关。关于独立预测临床终点风险的11种脂质,Cer(d18:1/20:1)和Cer(d18:1/24:1)与左室射血分数呈负相关。在外部验证队列中,发现Cer(d18:1/20:1)和CerP(d18:1/18:1)与左室射血分数显著相关。这些发现表明神经酰胺可能在临床终点出现之前影响左心室功能障碍。

(Cer(d18:1/20:1)、Cer(d18:1/24:1)、PE(30:2)、PE(32:0)、PE(32:2)、PC(O-38:2)、PC(O-36:4)、PC(16:1/22:2)、LPC(18:2/0:0)和LPE(0:0/24:6)这十种脂质和(Cer(d18:1/20:1)和LPC(20:0)这两种脂质,分别与死亡和MACE独立相关。Cer(d18:1/20:1)和Cer(d18:1/24:1)与左室重构相关。脂质组包含10种脂质和两种传统生物标志物,用于预测5年死亡风险,与传统模型相比具有显著更高的区分度,曲线下面积从76.56增加到83.65%,连续NRI值为0.634,IDI值为0.131。此外,还成功地用于区分低、中或高风险的多中心患者(P <0 .0001)。进一步分析表明,磷脂酰胆碱的双键数目和磷脂酰乙醇胺的碳原子含量与死亡风险负相关。
死亡预测效果的改善证实了血液脂质特征作为冠心病患者风险分类预测因子的有效性。长链多不饱和脂肪酸的结构特征与死亡风险之间的联系,说明单个脂质在疾病发病机制中的作用研究的需求。
广泛靶向脂质组
利用广泛靶向脂质组的方法,开发了针对医学研究方向的脂质数据库。包括1500+脂质代谢物,覆盖了医学样本中大部分脂质类型。广泛靶向脂质组具有灵敏度高,定性定量准的特点,更适合脂质方向的研究。迈维代谢目前已处理10000+样本,对不同样本类型都有丰富的前处理经验。

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