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      張抒揚:對精準心臟病學的理解

      2019年07月18日18:13 來源:人民網-人民健康網

      通過不斷地研究與探索,精準心臟病學將逐漸成為心血管疾病領域的主要發展方向,通過數據信息的搜集與分析,結合環境因素和社會因素對患者進行個體化的預防與診治,最終改善患者預后。精準心臟病學在提高臨床醫師的診斷能力、對罕見病的深入認識過程中具有重要作用。2019年6月22日,在北京召開的中國國際心力衰竭大會暨中國醫師協會心力衰竭專業委員會年會上,來自北京協和醫院的張抒揚教授分享了對精準心臟病學的認識與理解,并闡述了精準心臟病學面臨的挑戰。

      精準心臟病學概述

      精準醫學是以個體化醫療為宗旨,通過高通量方法全面獲取生物組學、表型組學信息,利用云計算、AI等信息學手段處理信息并構建知識體系,結合環境因素、社會因素,針對患者個體設計最佳診療方案。

      精準心臟病學通過精準醫學的思路和方法,對心血管疾病研究、預防、治療等方面進行探討,充分闡釋個體疾病發展過程,綜合分析不同生物背景和環境背景,精確預測干預手段,從而對心血管疾病患者進行個體化診療,最終改善患者預后與生活質量。由于中國患者人數眾多、人口學特征不同、遺傳學背景復雜、社會經濟文化因素獨特,因此,精準心臟病學在中國意義重大。

      (1)生物組學-表型組學研究。基因組學研究中,單基因測定、目標區段測序、全基因組關聯分析等手段可進行精準定位。樣本數量為140,886例患者的高血壓全基因組關聯分析,納入收縮壓、舒張壓、脈壓差等相關因素,可確定107個位點,包括32個新發現位點;新位點對應了212個基因功能,分布在血管、心臟和肺臟等部位,進一步數據對比指出了這些基因可能作用的組織類型,為機制研究與藥物研發提供了線索。若將高血壓全基因組關聯分析納入遺傳風險評估,更能為患者提供個性化危險評估指導。

      包括轉錄組學、蛋白組學、表觀遺傳組學、代謝組學、微生物組學等其他組學的技術進展,也直接影響了精準醫學。微生物組學與心血管疾病有直接關聯,相關研究顯示,在高心血管風險和低心血管風險人群中,微生物種群數量與富集程度均存在差異,且影響患者預后。納入397例射血分數保留心衰(HFpEF)患者的心衰表型組學分析,通過機器學習算法對67個連續變量進行分析,結果產生了3個不同表型組,分別具備不同的臨床特征和預后。

      (2)心血管疾病的機制研究-罕見病研究。罕見病即單病種發病人數少,但疾病種類繁多。張抒揚教授分享了一例典型病例,應用支架植入治療的患者,其冠狀動脈前降支近端并非腔內狹窄,而是冠狀動脈周圍組織增生造成的外壓性狹窄,由于主管醫師未能通過冠狀動脈造影及時發現冠脈前降支周圍的組織陰影,便給予患者支架植入治療;在結合國外相關文獻后,張抒揚教授判斷該患者為一種心血管疾病的罕見病。

      張抒揚教授牽頭的“十三五”精準醫學罕見病隊列研究,針對罕見病患者的數據庫建設,形成了中國國家罕見病注冊體系(NRDRS),該體系有助于提高臨床醫師對罕見病的認識。

      精準心臟病學的應用

      (1)患病風險評估。精準心臟病學在傳統風險評估工具方面增加了新內容,例如冠心病的風險評估,根據50個基因多態性位點(SNP)得到多基因風險積分(PGS)后,根據生活方式風險,包括飲食、運動、吸煙及肥胖四個方面,對三個前瞻性隊列研究結果進行分析,發現高遺傳風險人群相較于低遺傳風險人群,冠心病發生風險增高91%,在高風險人群中,改善生活方式可降低患病風險46%。基因風險評估可降低患者低密度脂蛋白膽固醇(LDL-C)水平,相關研究顯示,將基因風險、傳統風險結果告知試驗組,而僅將傳統風險評估結果告知對照組,結果發現,試驗組的LDL-C水平低于對照組。

      (2)疾病診斷分型。對于家族性擴張型心肌病,若能發現基因SCN5A突變,可確定對該病無效的藥物,例如該病患者對于ACEI、β受體阻滯劑及醛固酮拮抗劑反應不佳,但對胺碘酮、氟卡因反應良好;若發現基因TTN突變,這類患者的心功能影響將更為嚴重。因此,診斷患者不應停留于擴張型心肌病、肥厚型心肌病、限制性心肌病等表型診斷,而應深入探討患者發病因素。

      (3)疾病干預。心血管疾病的預防應結合遺傳因素和環境因素進行風險評估分層,同時富集策略、真實世界證據、傳統臨床研究提供證據支持。心血管藥物的臨床應用中,通過分析個體基因組在藥物代謝途徑中起到的作用及個體對于藥物的不同反應,促進藥物基因組學的研發與應用。相關研究顯示,CYP2C19基因突變可能導致氯吡格雷有效代謝產物減少。

      目前精準心臟病學面臨的挑戰主要為患者信息收集與信息解讀。患者信息分為患者出生至今,或患者整個生命周期,或臨床醫師與患者接觸后盡可能獲取到的詳細信息,在信息采集過程中將涉及到多時間采集、多渠道采集、多層面采集。在信息解讀過程中,涉及到信息準確性、信息分類整理、信息運算、臨床決策等方面。

      精準心臟病學還面臨醫療資源配置公平性問題,包括大量新技術設施投入增加支出,個體化背景下研發成本升高;在信息安全與合理利用問題上,也涉及保障患者隱私、防止信息泄露、避免遺傳歧視、確保適當解讀等方面。因此,如何解決精準心臟病學面臨的挑戰,還需要臨床醫師共同深入探討。

      (責編:王曉華、權娟)


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