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導讀：本次推文介紹的研究探討了血漿蛋白質與頸動脈斑塊的關系，并評估了人工智能（AI）在預測動脈粥樣硬化心血管疾病（ASCVD）發生中的應用。在664名受試者中，299名具有頸動脈斑塊，87種蛋白質顯著提高了經典風險因素在檢測斑塊（數量＞=3）及預測ASCVD發生方面的準確性。原文簡要翻譯如下:

背景：動脈粥樣硬化心血管疾?。ˋSCVD）是全球主要的死亡原因。有證據表明，血漿蛋白組學在預測臨床顯性ASCVD的發生或復發方面優于臨床風險評估算法。并且，新的組學技術可以提供關于與動脈粥樣硬化相關的血管通路激活信息。然而，目前關于血漿蛋白組學是否能夠反映血管斑塊存在的證據仍然有限，涉及的受試者數量以及蛋白種類較少。

我們之前的研究表明，在通過高通量蛋白組學技術（Olink）測量的368種血漿蛋白中，有七種炎癥蛋白（聚合免疫球蛋白受體、趨化因子CC配體18、碳酸酐酶1、Fc伽馬受體IIa、基質金屬蛋白酶10、脂肪酸結合蛋白6、白細胞介素7受體）能夠預測ASCVD一級預防人群中至少一個斑塊的形成，而這些人在基線超聲篩查時無頸動脈粥樣硬化。炎癥在斑塊的發生和進展中起著重要作用，在動脈粥樣硬化的早期階段，許多其他蛋白/通路可能也會參與其中。

本研究旨在尋找與頸動脈斑塊存在、數量相關的血漿蛋白，并預測動脈粥樣硬化心血管事件（ASCVD）的發生。

結果：在664名受試者中，299名至少有1個頸動脈斑塊（1+）（77名僅有一個斑塊，101名有2個斑塊，121名至少有3個斑塊（3+））。其余365名沒有斑塊的受試者作為對照。

106種蛋白質與1+斑塊相關。87種蛋白質提高了經典風險因素在檢測3+斑塊（AUC=0.918 95%CI 0.887–0.943 VS 單獨的風險因素:AUC=0.760 95%CI 0.716–0.801）和預測ASCVD發生方面的表現（AUC=0.739 95%CI 0.704–0.773 VS 單獨風險因素AUC=0.559 95%CI 0.521–0.598）。

白細胞的趨化/遷移和白細胞介素/細胞因子信號傳導是這些蛋白質最主要的生物通路。

結論：血漿蛋白組學可用于預測頸動脈斑塊的數量，并改善了ASCVD發生的預測。