新模型预测慢性肾脏疾病患者心血管风险

慢性肾脏疾病(CKD)是一个强大的心血管危险因素,往往伴随着高血压和糖尿病。尽管疾病prevalence-10全球个人遭受CKD-there百分比是有限的工具测量心脏慢性肾病患者的风险,直到现在。一个新的蛋白质组心血管疾病风险模型被发现比现有的方法更准确测量心脏风险,根据一项新的研究由佩雷尔曼医学院的研究人员在宾夕法尼亚大学。这项研究发表在今天的欧洲心脏杂志》上。

宾夕法尼亚大学的研究人员开发了一个模型使用蛋白质组学,蛋白质的大规模研究。蛋白质作为一种生物标志物,可以用来帮助确定身体的疾病。研究人员研究了近5000个蛋白质与CKD慢性肾功能不全的2667名参与者群体(CRIC)和动脉粥样硬化风险社区(ARIC)队列。所有参与者CKD和无心血管疾病史研究基线。

团队,从宾夕法尼亚大学,约翰霍普金斯大学,加州大学旧金山,一滴血从参与者用于预测病人的心脏事件的风险。与模型,他们评估4628独特的蛋白质发现可以帮助确定心血管疾病的风险。数以千计的蛋白质的评估,研究人员利用机器学习的方法来选择32个蛋白质组成蛋白质组风险模型。这些特定蛋白质测定最佳帮助显示病人的风险水平心脏病,心脏衰竭,中风,甚至在CKD患者心血管死亡。

“未来是光明的。在个性化医疗的时代,这些发现表明一个新的未来的治疗靶点的研究路线,”拉亚托说,地铁,心血管医学副教授佩恩药。“个性化的能力风险评估CKD患者是扩展为更大规模的卫生系统的第一步。”

这个新模型被发现更准确识别那些在未来心血管疾病的风险,相比2013年ACC / AHA池队列方程(PCE)——提供了一组指南最佳实践在测量心血管也修改PCE,包括肾小球过滤率(eGFR)。的表皮生长因子受体让医生知道多少特定的废品,称为肌酸酐,在别人的血。

的最高程度的预测心血管疾病风险有一个观察到的事件在未来10年60%的速度。的可靠识别高危个体,没有之前的历史心血管疾病肯定会感兴趣的病人和他们的供应商的预防保健措施。

不仅研究表明该模型更准确的与现有的方法相比,研究人员能够识别一些蛋白质,像软骨中间层蛋白质2 (CILP2),可用于未来的研究来确定心脏风险或者是新的治疗方法的目标。

连接到本研究的所有数据将被公开。“我们全部披露出来,世界各地的研究人员能够访问和在这个领域进一步的进步,”托说。