UK Biobank最新研究：揭秘心血管疾病风险因素

UK Biobank最新研究：揭秘心血管疾病风险因素

2024年4月发表在《Frontiers in Physiology》的一项研究，通过分析UK Biobank中的20,542个数据集，揭示了性别特异性心血管疾病风险因素。这项研究不仅展示了机器学习在心血管疾病预测中的强大能力，还发现了女性在心血管疾病诊断上的显著不足。

UK Biobank：心血管疾病研究的里程碑

UK Biobank是一个大型生物数据库，包含了50多万名参与者的数据，这些参与者在2006年至2010年间被招募，年龄在40至69岁之间。研究收集了多种心血管相关数据，包括磁共振成像（MRI）、脉搏波分析、心电图（ECG）和颈动脉超声等。

ASI：心血管疾病风险的新指标

动脉僵硬度指数（Arterial Stiffness Index，ASI）是评估心血管疾病风险的重要指标。它通过测量血管壁的承压能力和扩张性来判断动脉硬化程度，计算公式为：ASI = (血总胆固醇 - 高密度脂蛋白) ÷ 高密度脂蛋白。ASI值小于4表示动脉硬化程度较轻，数值越小风险越低。

最新研究发现，ASI与慢性疼痛部位数量存在直接相关性。即使在调整了社会人口学、行为、临床和心理因素后，这种关联仍然显著。这表明多部位慢性疼痛可能是心血管疾病风险的一个新预警信号。

心血管疾病：不容忽视的健康威胁

根据香港卫生防护中心的数据，心脏病是香港第四大死因，2022年导致6791人死亡，占总死亡人数的11.0%。其中，冠心病最为常见，占心脏病死亡的58.8%。男性死亡率显著高于女性，年龄越大患病率越高。

性别差异：诊断与治疗的新视角

研究发现，在房室传导阻滞和扩张型心肌病这两种非性别特异性诊断标准的疾病中，女性的诊断不足分别是男性的2倍和1.4倍。这提示我们需要重新审视心血管疾病诊断标准的性别差异性。

未来方向：精准医疗与个性化治疗

通过机器学习和大数据分析，我们可以整合更广泛的生物医学数据，提高心血管疾病风险预测的准确性和个性化水平。研究团队已将分析管道和训练分类器开源，供研究界使用。

这项研究不仅推进了我们对心血管疾病风险因素的理解，还为未来精准医疗和个性化治疗提供了新的方向。随着研究的深入，我们有望实现更准确的预测、更早的检测和更及时的干预，从而改善心血管疾病患者的预后。