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张抒扬:对精准心脏病学的理解

时间:2019-07-22来源: 作者:admin点击:
通过不断地研究与探索,精准心脏病学将逐渐成为心血管疾病领域的主要发展方向,通过数据信息的搜集与分析,结合环境因素和社会因素对患者进行个体化的预防与诊治,最终改善患者预后。精准心脏病学在提高临床医师的诊断能力、对罕见病的深入认识过程中具有重要作用。2019年6月22日,在北京召开的中国国际心力衰竭大会

通过不断地研究与探索,精准心脏病学将逐渐成为心血管疾病领域的主要发展方向,通过数据信息的搜集与分析,结合环境因素和社会因素对患者进行个体化的预防与诊治,最终改善患者预后。精准心脏病学在提高临床医师的诊断能力、对罕见病的深入认识过程中具有重要作用。2019年6月22日,在北京召开的中国国际心力衰竭大会暨中国医师协会心力衰竭专业委员会年会上,来自北京协和医院的张抒扬教授分享了对精准心脏病学的认识与理解,并阐述了精准心脏病学面临的挑战。

精准心脏病学概述

精准医学是以个体化医疗为宗旨,通过高通量方法全面获取生物组学、表型组学信息,利用云计算、AI等信息学手段处理信息并构建知识体系,结合环境因素、社会因素,针对患者个体设计最佳诊疗方案。

精准心脏病学通过精准医学的思路和方法,对心血管疾病研究、预防、治疗等方面进行探讨,充分阐释个体疾病发展过程,综合分析不同生物背景和环境背景,精确预测干预手段,从而对心血管疾病患者进行个体化诊疗,最终改善患者预后与生活质量。由于中国患者人数众多、人口学特征不同、遗传学背景复杂、社会经济文化因素独特,因此,精准心脏病学在中国意义重大。

(1)生物组学-表型组学研究。基因组学研究中,单基因测定、目标区段测序、全基因组关联分析等手段可进行精准定位。样本数量为140,886例患者的高血压全基因组关联分析,纳入收缩压、舒张压、脉压差等相关因素,可确定107个位点,包括32个新发现位点;新位点对应了212个基因功能,分布在血管、心脏和肺脏等部位,进一步数据对比指出了这些基因可能作用的组织类型,为机制研究与药物研发提供了线索。若将高血压全基因组关联分析纳入遗传风险评估,更能为患者提供个性化危险评估指导。

包括转录组学、蛋白组学、表观遗传组学、代谢组学、微生物组学等其他组学的技术进展,也直接影响了精准医学。微生物组学与心血管疾病有直接关联,相关研究显示,在高心血管风险和低心血管风险人群中,微生物种群数量与富集程度均存在差异,且影响患者预后。纳入397例射血分数保留心衰(HFpEF)患者的心衰表型组学分析,通过机器学习算法对67个连续变量进行分析,结果产生了3个不同表型组,分别具备不同的临床特征和预后。

(2)心血管疾病的机制研究-罕见病研究。罕见病即单病种发病人数少,但疾病种类繁多。张抒扬教授分享了一例典型病例,应用支架植入治疗的患者,其冠状动脉前降支近端并非腔内狭窄,而是冠状动脉周围组织增生造成的外压性狭窄,由于主管医师未能通过冠状动脉造影及时发现冠脉前降支周围的组织阴影,便给予患者支架植入治疗;在结合国外相关文献后,张抒扬教授判断该患者为一种心血管疾病的罕见病。

张抒扬教授牵头的“十三五”精准医学罕见病队列研究,针对罕见病患者的数据库建设,形成了中国国家罕见病注册体系(NRDRS),该体系有助于提高临床医师对罕见病的认识。

精准心脏病学的应用

(1)患病风险评估。精准心脏病学在传统风险评估工具方面增加了新内容,例如冠心病的风险评估,根据50个基因多态性位点(SNP)得到多基因风险积分(PGS)后,根据生活方式风险,包括饮食、运动、吸烟及肥胖四个方面,对三个前瞻性队列研究结果进行分析,发现高遗传风险人群相较于低遗传风险人群,冠心病发生风险增高91%,在高风险人群中,改善生活方式可降低患病风险46%。基因风险评估可降低患者低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)水平,相关研究显示,将基因风险、传统风险结果告知试验组,而仅将传统风险评估结果告知对照组,结果发现,试验组的LDL-C水平低于对照组。

(2)疾病诊断分型。对于家族性扩张型心肌病,若能发现基因SCN5A突变,可确定对该病无效的药物,例如该病患者对于ACEI、β受体阻滞剂及醛固酮拮抗剂反应不佳,但对胺碘酮、氟卡因反应良好;若发现基因TTN突变,这类患者的心功能影响将更为严重。因此,诊断患者不应停留于扩张型心肌病、肥厚型心肌病、限制性心肌病等表型诊断,而应深入探讨患者发病因素。

(3)疾病干预。心血管疾病的预防应结合遗传因素和环境因素进行风险评估分层,同时富集策略、真实世界证据、传统临床研究提供证据支持。心血管药物的临床应用中,通过分析个体基因组在药物代谢途径中起到的作用及个体对于药物的不同反应,促进药物基因组学的研发与应用。相关研究显示,CYP2C19基因突变可能导致氯吡格雷有效代谢产物减少。

目前精准心脏病学面临的挑战主要为患者信息收集与信息解读。患者信息分为患者出生至今,或患者整个生命周期,或临床医师与患者接触后尽可能获取到的详细信息,在信息采集过程中将涉及到多时间采集、多渠道采集、多层面采集。在信息解读过程中,涉及到信息准确性、信息分类整理、信息运算、临床决策等方面。

精准心脏病学还面临医疗资源配置公平性问题,包括大量新技术设施投入增加支出,个体化背景下研发成本升高;在信息安全与合理利用问题上,也涉及保障患者隐私、防止信息泄露、避免遗传歧视、确保适当解读等方面。因此,如何解决精准心脏病学面临的挑战,还需要临床医师共同深入探讨。

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