多omics数据改善了急性心力衰竭的一年死亡率预测
Xingxing Li1, Ye Jia2, Feng Wang2
1CAMS Key Laboratory of Synthetic Biology for Drug Innovation, NHC Key Laboratory of Biotechnology for Microbial Drugs and State Key Laboratory of Bioactive Substances and Functions of Natural Medicines, Institute of Medicinal Biotechnology, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College, No. 1 Tiantan Xili, Beijing 100050, China.
预测急性心力衰竭 (AHF) 的死亡率通过将临床数据与新型血代谢物和肠道微生物相结合,得到了改进. 这种多omics方法为AHF患者提供了更准确的预后模型.
科学领域:
- 心脏病学 心脏病学
- 代谢学 代谢学 代谢学
- 微生物组学 微生物组学
背景情况:
- 急性心力衰竭 (AHF) 具有很高的死亡风险,特别是在老年人中.
- 由于AHF的复杂性和异质性,预测AHF的预后具有挑战性.
- 这项研究研究了血代谢物,肠道微生物群和预测AHF死亡率的临床指标.
研究的目的:
- 评估血代谢物和肠道微生物群在预测AHF患者1年死亡率方面的预后能力.
- 为了确定AHF预后的新生物标志物.
- 开发AHF的综合预后模型.
主要方法:
- 量化血三甲基胺N-氧化物 (TMAO) 和常规临床参数.
- 进行非向的代谢分析和16S rRNA基因测序,用于肠道微生物群的分析.
- 利用考克斯回归和ROC曲线来评估1年死亡率的生物标志物的预测能力.
主要成果:
- N-终端亲B型尿素 (NT-proBNP) 的AUC为~0.7;TMAO的预测效用有限.
- 将NT-proBNP与年龄和BUN相结合,提高了预后准确度.
- 确定了9种新的预后代谢物和3种与AHF预后相关的不同肠道属.
- 一个多omics小组 (NT-proBNP,年龄,BUN,代谢物,Faecalibacterium) 的AUC达到0.902.
结论:
- 多omics分析揭示了新的预后代谢物和肠道微生物与AHF的1年死亡率有关.
- 将这些生物标志物与临床数据相结合,为改善AHF预后提供了一个有希望的模型.
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