溶血磷脂类代谢物对急性冠脉综合征患者经皮冠状动脉介入治疗术后主要不良心血管事件的预测价值:一项前瞻性队列研究 - 孙雪纯; 杜智勇; 于华惠; 吕倩雯; 焦晓璐; 王钰; 秦彦文 (中国全科医学, 2024)
R541.4; 背景 经皮冠状动脉介入治疗(PCI)是急性冠脉综合征(ACS)的主要治疗方法,但术后有部分患者再发主要心血管不良事件(MACE).目前多项研究表明,作为氧化低密度脂蛋白和低密度脂蛋白的重要组成部分,溶血磷脂酰胆碱(LPC)、溶血磷脂酸(LPA)等溶血磷脂类脂质代谢物可促进动脉粥样硬化斑块形成和破裂,但溶血磷脂类脂质代谢物是否能用于ACS患者PCI治疗后再发MACE的预测尚不明确.目的 利用靶向代谢组学和机器学习模型,探究磷脂及溶血磷脂类代谢小分子在接受PCI治疗的ACS患者术后发生MACE的预测价值.方法 纳入2017 年 6 月—2019 年 9 月就诊于首都医科大学附属北京安贞医院接受PCI治疗的ACS患者作为研究对象,收集患者的基线资料,靶向代谢组学检测磷脂及溶血磷脂类脂质代谢物.自患者入组后 1、3、6、9 个月和 12 个月以及其后每6 个月通过门诊及电话随访患者MACE发生情况.采用主成分分析(PCA)得分图对非MACE组和MACE组进行溶血磷脂代谢轮廓和组间分布分析,基于偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)的差异权重贡献值(VIP)图谱,评估代谢组间差异溶血磷脂类代谢小分子.利用随机森林准确度下降值图对每种磷脂和溶血磷脂类代谢小分子的变量重要性进行排序,使用蒙特卡洛交叉验证对不同数量代谢物所构成的多变量随机森林模型绘制受试者工作特征(ROC)曲线风险预测模型并计算ROC曲线下面积(AUC),筛选与MACE事件相关的关键溶血磷脂类代谢物,并使用置换检验对其所构成的预测模型准确度进行评估.结果 共纳入患者 212 例,平均随访时间为 3 年.根据患者在随访期间是否发生MACE将其分为MACE组(n=29)与非MACE组(n=183),两组患者基线资料比较,差异无统计学意义(P>0.05).PCA得分图结果发现MACE组与非MACE组患者样本在得分图中的分布位置明显不同,两组患者溶血磷脂类代谢产物谱存在显著差异.利用整合分析图进行差异代谢物筛选,结果发现LPA、氧化溶血磷脂酰胆碱(LPC-O)、溶血磷脂酰乙醇胺(LPE)、溶血磷脂酰肌醇(LPI)、溶血磷脂酰丝氨酸(LPS)变化显著.蒙特卡洛交叉验证对不同数量代谢物所构成的多变量随机森林模型纳入排序前13位的脂质代谢小分子[主要包含10个溶血磷脂类代谢小分子(LPA 16:0、LPA 18:1、LPC-O 16:0、LPC 16:0、LPG