雖然心血管疾病（CVD）風險在40歲個體逐漸顯現，但是其實心血管疾病的早期損傷和病變在此年齡之前就已經出現。儘管代謝產物在心血管疾病早期發生中扮演著重要的角色，但是在早期年輕人群中關於機體代謝紊亂的研究以及與CVD的產生或者發病機制的研究仍然十分匱乏。
來自美國密西根大學心血管研究中心實驗室的研究團隊在《Circulation》上發表了題為《Comprehensive Metabolic Phenotyping Refines Cardiovascular Risk in Young Adults》的研究文章，作者首先對2330名年輕成年人（黑人和白人）隊列利用代謝組研究機體代謝輪廓的動態變化，結合不良CVD表型（心肌功能，心肺適應性，血管鈣化等），揭示早期成年人與CVD疾病相關的機體代謝紊亂分子特徵；然後採用彈性網絡，PCA和Cox回歸等統計學習算法建立CVD疾病代謝物風險得分；最後通過弗雷明漢心臟研究的1898名大隊列進一步驗證上述結果。以上結果不僅揭示CVD早期代謝紊亂機制，而且對早期診斷和預防幹預措施方法的制定有重要的臨床意義。
實驗路線圖：
研究結果：
代謝和脂質分子表型關聯和通路分析首先對2330名黑人和白人進行代謝組學分析，通過線性回歸模型分析CVD表型(包括心衰，血管和心肺適應性)與代謝/脂質分子之間的相關性，並且通過年齡，性別和種族對計算結果進行校正。結果表明：穀氨酸代謝異常、表皮功能紊亂、氧化脅迫和炎症等，與CVD不良表型的產生密切相關。通過對差異代謝產物通路富集分析，發現CVD疾病相關的重要信號通路如BDNF信號通路、MAPK信號通路、NO/cGMP信號通路和MECP2信號都在早期有顯著變化。
2. 差異代謝物與脂質分子和CVD表型的關聯分析
隨後，研究者使用彈性網絡回歸結合PCA的分析方法，挖掘與CVD不良表型相關的代謝物及其互作關係，以及通過主成分得分來判斷代謝物對於心衰和血管表型參數的影響，以便建立CVD風險得分模型。
研究結果發現，心衰和血管不良表型具有不同類別的差異代謝物，並在PCA主成分有顯著區分。PC1水平與血管表型更相關，PC2水平與心衰表型更相關。分別對血管和心衰表型相關的代謝物進行權重得分計算，並通過性別和種族進行比較，結果發現：在男性人群中血管相關代謝物得分較低，而在黑人人群中心衰相關代謝物得分較低。
3. CVD表型相關代謝物風險預測和生存曲線分析
研究者在2330名參與人群中，觀察到113個嚴重CVD事件和135名死亡事件。通過多變量生存曲線分別進行代謝物血管得分、心衰得分以及基於兩者綜合得分的血管-心衰得分分析，隨後在另外1898名參與者的驗證隊列中（600個死亡事件和518個嚴重CVD事件），基於前期44個差異代謝物的血管得分、心衰得分和綜合得分進行生存曲線分析，發現研究結果高度一致，利用代謝物得分可以有效進行CVD不良事件或死亡時間的預期風險的預測。
小編小結：
代謝組學（包括脂質組學）是發現心血管生物標誌物，進行早期預測和風險評估的有力工具。本研究檢測2330名不同種族早期成人代謝和脂質分子表達，結合隨訪信息和CVD表型參數，建立兩者之間的相關性，隨後運用統計學習算法建立代謝和脂質分子對於CVD事件的權重得分，藉此可以提高CVD疾病風險預測效果，進而在1898名的驗證隊列中進一步得到證實，該文章是深度研究和評估代謝組學與心血管疾病發生關係的典範。