整合成像衍生的临床内型与等离子体蛋白质学和外部多基因风险评分可提高冠状动脉微血管疾病风险预测
Rasika Venkatesh1, Tess Cherlin2,
1Genomics and Computational Biology Graduate Group, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA.
通过整合遗传,蛋白质和成像数据,可以更好地预测冠状动脉微血管疾病 (CMVD) 的风险. 基于图像的新型患者分层增强了个性化诊断.
科学领域:
- 心脏病学
- 遗传学
- 医学成像
背景情况:
- 冠状动脉微血管疾病 (CMVD) 是缺血性心脏病的重要原因,但其诊断不足.
- 由于有限的大规模全基因组关联研究 (GWAS) 阻碍了CMVD风险预测模型的开发.
- 在CMVD和冠状动脉疾病 (CAD) 之间存在显著的遗传重叠,为多基因风险评分 (PRS) 的发展提供了潜力.
研究的目的:
- 使用GWAS数据开发和评估CMVD多基因风险评分 (PRS) 模型.
- 整合PRS,血蛋白质学和透PET成像,以使用机器和深度学习进行CMVD风险预测.
- 建立基于心肌血流成像的CMVD新型无监督内型化框架.
主要方法:
- 通过选择CMVDGWAS的变种和应用CADGWAS的权重来开发CMVDPRS.
- 将血蛋白质组学,临床测量和PRS集成到机器和深度学习模型中,用于风险预测.
- 创建了一个无监督的内型化框架,使用透PET衍生的心肌血流数据来确定患者子组.
主要成果:
- 综合多模式数据 (遗传学,蛋白质组学,成像学) 显著改善了CMVD风险预测.
- 这种基于成像的新型内型化框架揭示了不同的CMVD患者子组.
- 这种分层方法实现了每类AUROC在0.65到0.73之间,超过了传统模型.
结论:
- 这项研究为CMVD提供了第一个基于成像的内型鉴定,整合了基因和蛋白质组数据以预测风险.
- 多模式数据集成和基于成像的分层提供了一个更精确和个性化的CMVD诊断的框架.
- 这种方法能够捕捉到CMVD的基本异质性,为量身定制的患者治疗铺平了道路.
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