ISSN 1673-5765 CN 11-5434/R
大数据驱动下的脂代谢研究新模式
2023年10月29日，恰逢世界卒中日，由科学技术文献出版社和《中国卒中杂志》共同主办的“ASCVD风险管控新策略”征文活动举办了征文写作线上培训课程。薛婧博士带来了精彩的内容。
内容提要
1、大数据驱动下的脂代谢研究领域
主要讲述了关于脂代谢的研究新动态和大数据驱动下的治疗方法。首先，介绍了脂质的组成成分，如胆固醇、甘油三酯和磷脂等，它们通过与蛋白质结合形成脂蛋白，然后在血液中运输。其次，详细讲解了五种主要的脂蛋白种类及其功能，如乳糜颗粒（最大粒径）、低密度脂蛋白（主要负责运输内源性和外源性甘油三酯和胆固醇）、中间密度脂蛋白（负责运输内源性甘油三酯和胆固醇）和高压脂蛋白（主要负责将外周多余的胆固醇转运回肝脏进行降解回收。
2、胆固醇代谢及其相关药物研究
讲述了胆固醇代谢的过程及其与疾病的关系。首先，肝脏会将部分胆固醇转化为低密度脂蛋白。然后，在血管中循环运输。低密度脂蛋白携带脂质进入组织，导致动脉硬化、脂肪积累等问题。为了维持胆固醇平衡，可以通过抑制胆固醇合成、改变胆固醇分布、减少胆固醇吸收或促进胆固醇排泄等途径来实现。近年来，针对胆固醇代谢的研究取得了很多进展，如贝培多酸、他汀类药物等。
3、胆固醇调节与血脂异常的关系
讲述了如何降低坏胆固醇和提高好胆固醇，其中一种方法是通过使用胆固醇脂转移蛋白（CETP）。另一种方法是使用CETP抑制剂抑制HDL-C与LDL-C间的胆固醇交换，以降低血液中的LDL-C上胆固醇水平。同时，介绍了一种名为SCVD的脂蛋白，其结构和LDL-C相似。包括LDL样颗粒、Apo(a)、OxPL。LDL-C样颗粒包含约30%-46%的胆固醇，Apo(a)具有多肽性，氧化磷脂的含量较高。
4、甘油三酯代谢与降脂治疗的研究进展
2022年血脂领域十大研究进展中，包括饮食对降脂治疗的影响；他汀类药物不耐受；LDL-C越低越好、越早降低越好；CETP抑制剂的长期有效性和安全性；TGRL或可作为降脂新靶点及Lp(a)相关进展。研究发现，地中海饮食能显著降低心血管不良事件的发生率，而低脂饮食则相对较差。此外，还探讨了他汀类药物不耐受的原因及其影响。最后，介绍了一项关于阿司匹林单抗对急性心肌梗死患者的作用的研究，证实早期强化降脂治疗在促进斑块消退和稳定方面具有积极作用。
5、FOURIER开放标签拓展研究及CETP抑制剂回顾性研究
主要讲述了FOURIER开放标签的扩展研究、CETP抑制剂的回顾性试验以及富含甘油三酯的脂蛋白颗粒作为降脂靶点的探讨。研究发现，长期使用依洛尤单抗可以降低心血管风险，而富含甘油三酯的脂蛋白颗粒则被认为是一个有效的降脂靶点。通过对比实验数据，可以看出这些方法对改善血脂水平具有积极作用。然而，目前尚不清楚这种方法的疗效来源，因此仍需进行深入研究。
6、ASCVD与主动脉瓣狭窄的新证据
欧洲动脉粥样硬化学会上重新提到关于Lp(a)在ASCVD主动脉瓣狭窄的新证据。目前的证据并不支持Lp(a)作为静脉血栓形成和溶栓的一个危险因素。Lp(a)水平可能与糖尿病风险增加具有相关性。由于Lp(a)是一种非常特殊的脂蛋白颗粒，由基因决定受其他因素影响较少，因此Lp(a)的检测频次建议是一生中至少一次。此外，SLN360可持续大幅降低Lp(a)，并对其不良反应进行了评估。
7、大数据驱动下的脂代谢研究新模式
精准医学计划及转化应用：基础研究，提供新的理论和通路；临床转化，揭示新的药物靶点；精准预防，风险分层指导和二级预防。
8、血脂遗传与疾病风险的关系
Nature在2010年使用了10万人的数据进行研究，报道了95个位点与TC，LDL-C，HDL-C或TG显著相关(P<5*10-8)。Nat Genet在2013年使用了18万人的数据进行研究发现，157个位点与血脂水平相关(pe5x10-8)，其中有62个新发现的位点。仅与一种血脂表型相关的位点有HDL(46)+TC(18)+LDL(9)+TG(16)=89个。与两种表型相关的位点有6+36+10+1+2=55个。与三种表型相关的位点有1+2+5+1=9个。与四种表型都相关的位点有4个。
9、基因-体力活动交互作用研究鉴定新血脂易感基因
发现高水平体力活动CLASP1，LHX1，SNTA1有升高HDL-C的作用；高水平体力活动抑制CNTNAP2的升高LDL-C作用。TP53介导的克隆造血有可能增加动脉粥样硬化的发病风险。再次，通过对中年人进行肠道菌群和代谢组学综合分析，揭示了疾病过程中菌群和代谢组学变化的特征；最后，一项研究证实，摄入富含不饱和脂肪酸的食物有助于降低CVD风险相关的脂质物质含量。
10、靶向蛋白组学研究与心血管疾病防控
介绍了一项关于心血管疾病复发的预测模型的研究。该研究基于靶向蛋白组学方法，结合两个二级预防队列（SMART队列和AtheroExpress队列）的数据，建立了针对ASCVD复发的预测模型。研究发现，这款模型可以帮助医生更好地了解患者的病情，为制定个性化治疗方案提供依据。此外，本研究还探讨了与脑血管病有关的信号通路的发现，以及在糖尿病、肾病等疾病中的影响。
11、CMD代谢性心血管疾病风险评估与预防关于CMD代谢性心血管疾病风险评估的研究，旨在预测患者未来发生心血管疾病的可能性，以便提前干预和管理。同时，利用人工智能等技术，结合基因、蛋白质、生物标志物及影像组学等数据，实现个性化ASCVD精准预测。