JACC-CardioOncology：基于血清蛋白的模型预测蒽环类药物相关心肌病风险
2024-12-16 MedSci原创 MedSci原创 发表于陕西省
在亚临床心肌病患者血清蛋白差异表达的基础上，该研究建立了一个风险模型，该模型可以在独立匹配的样本中准确区分严重心肌病的风险。
蒽环类药物是一类非常有效的化疗药物，用于大约60%的患有实体和血液系统恶性肿瘤的儿科患者。在临床表现出明显的心衰体征和症状之前，暴露于蒽环类药物的幸存者通常会出现左心室收缩功能的亚临床改变，并伴有射血分数（EF）降低。认识到与蒽环类药物暴露相关的心功能障碍的高风险，监测指南建议采用常规超声心动图来评估心脏毒性暴露幸存者的EF，以便早期发现和潜在的干预然而，EF在检测心功能细微变化方面的敏感性较差，可能表现出患者内部和观察者之间的差异EF的下降可能只有在严重的心功能障碍发生后才会在影像学上显示出来，这可能是不可逆的，因此，对难治性的药物干预需要改进早期检测方法。然而，蒽环类药物这种对许多儿科恶性肿瘤非常有效的化疗药物，可引起心肌病，这是成年幸存者的主要晚期效应。蒽环类药物相关性心肌病的早期检测和靶向干预需要生物标志物。
近日，心血管领域权威杂志.JACC: CardioOncology杂志上发表了一项研究，该研究的目的是确定无症状儿童癌症幸存者的血清蛋白和/或代谢物是否可以区分症状性心肌病。
研究人员使用基于非靶向质谱的方法，对来自SJLIFE（St. Jude终身队列研究）的75名无症状亚临床心肌病幸存者和75名单独匹配的无心肌病幸存者的血清样本进行了867种蛋白质和218种代谢物的分析。模型是在最具影响力的差异表达蛋白和代谢物的基础上开发的，研究人员使用具有最小绝对收缩和选择算子惩罚的条件逻辑回归。在23名患有严重或症状性心肌病的独立幸存者和23名单独匹配的无心肌病幸存者中评估了表现最佳的模型。
研究人员使用条件逻辑回归确定一个27蛋白的模型，绝对收缩最小，选择操作员惩罚区分症状性或严重心肌病，需要心力衰竭药物的独立幸存者；23名单独匹配的有或无心肌病的幸存者中有19人被正确区分，准确率为82.6% （95%CI: 71.4%-93.8%）。途径富集分析显示，27个蛋白在各种生物过程中富集，其中许多与蒽环类药物相关的心肌病有关。
由此可见，在亚临床心肌病患者血清蛋白差异表达的基础上，该研究建立了一个风险模型，该模型可以在独立匹配的样本中准确区分严重心肌病的风险。这些蛋白作为心肌病风险生物标志物的进一步评估应在外部更大的队列中进行，并通过前瞻性研究。
原始出处：
Suresh Poudel,et al.Serum Proteins Predict Treatment-Related Cardiomyopathy Among Survivors of Childhood Cancer.JACC: CardioOncology.2024.https://www.jacc.org/doi/10.1016/j.jaccao.2024.10.004
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