来自单个血浆样本的蛋白质评分可预测动脉粥样硬化性心血管疾病

来自 deCODE Genetics 的科学家和来自美国、丹麦和冰岛的合作者今天在《美国医学会杂志》上报道了他们如何利用人工智能开发蛋白质评分来预测主要动脉粥样硬化心血管疾病。疾病事件(ASCVD)。

该研究基于一个大型数据集，其中包括 13,500 多名在血浆采样前未经历过严重 ASCVD 的冰岛人，以及 6,000 多名在血浆采样前患有 ASCVD 的 FOURIER 试验参与者。所有这些样本均使用 SomaScan 平台测量 了约 5,000 种血浆蛋白的水平。

蛋白质风险评分仅基于单个血浆样本的蛋白质组学数据，在缺乏病史和风险因素信息的情况下可以很好地预测 ASCVD 事件。蛋白质捕获的大部分风险也由已确定的风险因素捕获，但是，蛋白质评分捕获了额外的风险。

更重要的是，蛋白质风险评分是一种动态衡量标准，因此有可能在治疗时进行修改，这与一些不可改变的经典风险因素(例如家族史和既往 ASCVD 事件)不同。蛋白质风险评分的这种动态特征，即蛋白质水平随着事件发生和结束的时间而上升和下降，使其非常适合预测事件发生的时间。

因此，蛋白质风险评分可能成为临床试验中的重要工具，用于早期评估治疗干预的功效或监测风险。

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