冠状动脉钙化优于多基因风险评分对冠心病的预测
一项双国研究发现，作为冠心病（CHD）事件的预测因素，计算机断层扫描下的冠状动脉钙化（CAC）评分比多基因风险评分具有更好的风险区分能力。而且，当将CAC评分添加到经典心血管风险因素中时，CAC评分显著改善了风险分类，而多基因风险因素评分却没有改善。
这些发现来自美国和荷兰的两个大型中年和老年白人成年人队列，在这两种方法的首次正面比较中得出。该研究由西北大学芝加哥分校的Sadiya S. Kahn博士领导，该研究成果已在线发布在JAMA杂志上。
使用遗传因素和CT成像来更好地识别心脏病风险引起了广泛的兴趣。Kahn博士在接受采访时表示：“每种方法都有优点和缺点，我们希望更好地了解它们的比较预测效用，以提供对首选方法的支持。” “我们的研究重点是中年到老年人群，当前风险预测方程对他们来说是与Pooled Cohort Equation（PCE）估计风险相关的。”
CT成像冠状动脉风险评分的优势可能在于其直接可视化动脉钙化和亚临床疾病负担，而不是关注常见基因变异，Kahn博士解释道：“此外，先前的研究表明，基因或遗传风险并非命运，因此与CT相比，这个评分在风险区分方面可能表现不佳，与传统风险因素以及CT一起。”
研究
研究参与者来自美国多种族动脉粥样硬化研究（MESA，n = 1,991）和荷兰鹿特丹研究（RS，n = 1,217）。年龄范围在45岁至79岁之间，两个队列的中位数分别为61岁和68岁。两组参与者中略多于一半为女性。
使用传统风险因素计算冠心病风险，计算机断层扫描用于确定CAC评分，而基因分型样本用于验证的多基因风险评分。
这两个评分都与10年冠心病发病风险显著相关。
基于传统风险因素的预测动脉粥样硬化疾病风险的中位数分别为MESA的6.99％和RS的5.93％。在MESA（中位数16.0年）和RS（中位数14.2年）的总随访期间，分别有187名参与者（9.4％）和98名参与者（8.1％）发生了冠心病事件。
两个评分的C（一致性）统计量显示了CAC的优势。这个统计量衡量了模型从高到低风险对患者进行排序的能力，其值为1表示完美的风险匹配或一致性，0.70或更高表示良好的一致性和风险区分能力。CAC评分的C统计量为0.76（95％置信区间为0.71-0.79），而多基因风险评分为0.69（95％CI为0.63-0.71）。
当将每个评分添加到PCE时，C统计量的变化如下：CAC评分为0.09（95％CI为0.06-0.13）；多基因风险评分为0.02（95％CI为0.00-0.04）；两者为0.10（95％CI为0.07-0.14）。
通过CAC加PCE，净再分类明显改善，改善幅度为0.19（95％CI为0.06-0.28）。然而，多基因风险评分加PCE的变化不显著，为0.04（95％CI为–0.05-0.10）。
在临床设置中，Kahn博士表示：“对于冠心病风险中等的患者使用CT可以帮助精确估计风险，并指导降脂治疗建议。而对于中年到老年人群而言，多基因风险评分在预测冠心病风险方面并没有超越传统风险因素的帮助。”
这项研究得到了美国国家心脏，肺部和血液研究所的支持。MESA得到了NHLBI的支持。鹿特丹研究由Erasmus医学中心和Erasmus大学鹿特丹，荷兰科学研究组织，荷兰卫生研究与开发组织，老年疾病研究所，荷兰基因组学计划，荷兰教育，文化和科学部，荷兰卫生，福利和体育部，欧洲委员会（DG XII）和鹿特丹市政府资助。Khan博士在研究期间和提交工作之外报告了来自NHLBI和NIH的拨款。几位共同作者报告了来自NIH，NHLBI和美国心脏协会的拨款支持。
本文最初发表在MDedge.com上，属于Medscape专业网络的一部分。
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