TAP Voice | 25年07月第04期

关键信息

■ 本研究旨在探索五个源自胱抑素C和肌酐的血清指标（基于胱抑素C的估算肾小球滤过率[eGFRcys]与基于肌酐的估算肾小球滤过率[eGFRcr]之间的差值[eGFRdiff]、肌肉减少症指数[SI]、血清肌酐/胱抑素C比值[CCR]、四肢骨骼肌质量指数预测方程[pSMI]、全身肌肉质量指数[TBMM]）以及生长分化因子-15（GDF-15）是否与不良结局（包括慢性肾脏病[CKD]进展[eGFRcr较基线下降≥30%]、死亡率及其复合结局）独立相关。

■ 本研究共纳入638例日本糖尿病患者，根据eGFRdiff分为三组（三分位数）；采用酶联免疫吸附试验检测血清GDF-15水平；通过斯皮尔曼相关系数评估eGFRdiff与GDF-15之间的关系；以GDF-15为因变量、eGFRdiff为自变量，调整包括年龄、性别、尿白蛋白/肌酐比值（UACR）及估算肾小球滤过率（eGFRcr或eGFRcys）在内的协变量后，采用多变量有序logistic回归分析评估eGFRdiff与GDF-15三分位数之间的关联；采用带有限制性立方样条的Cox比例风险模型，分析eGFRdiff和GDF-15（自变量）与CKD进展（eGFRcr较基线下降≥30%）及死亡（因变量）之间的关联；上述模型均调整了年龄、性别、糖化血红蛋白、UACR 和eGFRcr。

■ 本研究发现，在针对CKD进展的中位随访5.3年和针对死亡的中位随访5.4年期间，有75例受试者（11.8%）出现CKD进展，44例受试者（6.9%）死亡；血清GDF-15水平与eGFRdiff呈负相关（r=-0.35，P<0.001）；eGFRdiff越高，受试者处于GDF-15较高三分位数组的可能性越低（比值比：0.86，95%置信区间[CI]：0.76-0.97，P=0.01）；较低的eGFRdiff和较高的GDF-15水平均与不良结局独立相关：CKD进展方面，GDF-15的风险比（HR）为1.36（95% CI：1.02-1.81，P<0.05），eGFRdiff的风险比为0.67（95% CI：0.58-0.78，P<0.0001）；死亡方面，GDF-15的风险比为2.35（95% CI：1.63-3.41，P<0.0001），eGFRdiff的风险比为0.80（95% CI：0.65-0.99，P<0.05）。

■ 本研究表明，eGFRdiff和GDF-15均与糖尿病患者的不良结局独立相关；其中，GDF-15与死亡的关联性更强，而eGFRdiff与CKD进展的关联性更显著；上述发现凸显了eGFRdiff和GDF-15两种标志物在糖尿病相关并发症风险分层中的潜在价值，并可能为临床实践中的个体化干预提供指导。

关键信息

■ 早期识别处于高危风险中的女性对预防妊娠期糖尿病（GDM）至关重要，本研究旨在结合临床可及性，通过评估妊娠早中期的多组心脏代谢生物标志物，优化妊娠期糖尿病的早期预测。

■ 在美国一项纳入2802例妊娠期女性的研究中，对107例GDM患者和214例对照者，分别在妊娠10-14周（随机血糖检测）和15-26周（空腹检测）评估了91项心脏代谢生物标志物；根据临床可及性从高到低，将候选生物标志物分为三组：Ⅰ组（临床易获取的检测指标，如糖化血红蛋白、血脂）；Ⅱ组（需主动申请的临床可及生物标志物，如胰岛素样生长因子（IGF）轴标志物、脂肪因子）；Ⅲ组（需专业实验室检测的靶向代谢物，包括氨基酸[AAs]和磷脂脂肪酸[FAs]）；在每次随访时，本研究构建了包含所有候选生物标志物和常规预测因素的完整模型，同时结合临床可及性，利用不同组别的生物标志物构建替代模型；通过变量筛选保留P< 0.10的变量，以建立简约模型；通过受试者工作特征曲线下面积（AUC）、病例随访比例（PCF，%）、需随访比例（PNF，%）及决策曲线分析评估模型性能。

■ 本研究发现，包含常规预测因素、临床及非临床心脏代谢生物标志物和代谢组学标志物的完整模型达到了最高的鉴别准确性（妊娠10-14周时的AUC为0.842，妊娠15-26周时为0.829）；新型生物标志物的加入提高了PCF并降低了PNF，表明其临床实用性有所提升；例如，在妊娠10-14周时，根据完整模型估算，风险处于前80%百分位的女性中，预计可检出69.5%的GDM病例，而常规模型仅能检出49.1%；完整模型识别出的最高风险女性中，46.1%预计会占GDM病例总数的90.0%，而常规模型这一比例为71.1%；决策曲线分析显示，纳入新型生物标志物的模型优于包含血糖的常规模型，总体而言，妊娠10-14周时的完整模型具有最高的净获益。

■ 本研究表明，采用妊娠早期随机血浆样本筛选出的一组心脏代谢生物标志物，在预测GDM方面的效能与采用妊娠中期空腹样本的相当。

关键信息

■ 本综述概述了当前用于研究糖尿病心脏及抗糖尿病治疗对心脏影响的心脏计算模型，探讨了多尺度、多物理场模型未来如何应用于支持新型治疗方法的研发，并进一步改善具有不同心血管疾病风险的糖尿病患者的治疗。

■ 原文作者认为，糖尿病是一种日益蔓延的流行病，会增加心血管疾病的发病风险；高血糖引发糖尿病心脏的多尺度重塑机制，以及心脏与循环系统之间复杂的相互作用，使得应对和预防糖尿病进展为心力衰竭变得困难。

■ 原文作者认为，心脏计算模型作为一项快速发展的技术，已被用于研究糖尿病心脏的多个方面，从心肌细胞代谢、电兴奋和收缩功能，到整个循环系统层面以及糖尿病状态下的动脉血流；尽管上述模型有助于理解糖尿病心脏及抗糖尿病治疗的作用，但多尺度、多物理场全心脏模型和多尺度血流模型仍有更广阔的应用潜力，它们能将所有多尺度重塑机制整合到一个独特的物理约束框架中。

■ 原文作者认为，实现上述模型的应用潜力或许能让临床量化糖尿病心脏的每种重塑机制对心功能恶化的影响，有望为特定患者群体的抗糖尿病治疗提供新的药物靶点，最终以更低的成本改善糖尿病患者的临床管理。