NMR-põhise vereprofiili koostamise kui ühe domeeni analüüsi potentsiaal ennustada samaaegselt mitme haiguse algust

NMR-põhise vereprofiili koostamise kui ühe domeeni analüüsi potentsiaal ennustada samaaegselt mitme haiguse algust

Hiljutises uuringus, mis avaldati aastal Looduslik ravim Teadlased uurisid tuumamagnetresonantsspektroskoopial (NMR) põhineva metaboolse platvormi potentsiaali erinevate haiguste tekkeriskide hindamiseks.

Studie: Stoffwechselprofile sagen individuelle Ergebnisse bei mehreren Krankheiten voraus. Bildquelle: Forance/Shutterstock

taustal

Haiguse arenguga seotud riskitegurite õigeaegne tuvastamine ja ennetamine on ülioluline. Hiljuti on tehtud metaboolseid analüüse kõrge riskiga isikute tuvastamiseks; Siiski peeti metaboolseid andmeid haigusriski hindamiseks ebapiisavaks. NMR-spektroskoopia võimaldab kiireid ja suhteliselt odavaid molekulaaruuringuid võrreldes teiste metaboolsete tehnikatega, näiteks massispektroskoopiaga.

Uuringu kohta

Käesolevas uuringus uurisid teadlased, kas NMR-spektroskoopial põhinevad seroloogilised metaboolsed profiilid peegeldavad üksikisikute tegelikku füsioloogilist seisundit ja aitavad kaasa kliinilistele biomarkeritele, et hinnata 24 haiguse, sealhulgas veresoonte, metaboolsete, hingamisteede, neuroloogiliste ja lihas-skeleti vähi tekke riski 22 keskuses.

Närvivõrku (NN) koolitati, et üheaegselt õppida meditsiinilistele häiretele omaseid metaboolseid seisundeid (MET) 168 metaboolse markeri põhjal, mis määrati kvantitatiivselt 117 981 inimesel, jälgides 1 400 000 miljonit unikaalset aastat Ühendkuningriigi biopangast (BB). . Mudeli tulemuste kinnitamiseks analüüsiti nelja erinevat kohordi, nimelt Rotterdami uuringu kohordi, Whitehall II kohordi, Pravastatiini prospektiivset uuringut riski vanemaealiste (PROSPER) kohordi ja Leideni pikaealisuse PAROFF uuringu kohordi, kasutades sama 1H NMR metaboolset analüüsi.

Lisaks analüüsiti kolme BBMRI-NL konsortsiumi kohordi. Markerite hulka kuulusid vedeliku tasakaalu ja süsivesikute ainevahetusega seotud rasvhapete ja aminohapete metaboliidid. Hinnati nende seost tavaliselt kasutatavate kliiniliste markeritega, nagu kreatiniin, albumiin ja glükoos. Analüüsiks kasutati Coxi proportsionaalset ohumudelit (CPH) ning arvutati riskisuhted (HR) ja tõenäosussuhted (OR).

Uuringutulemuste üldistavuse maksimeerimiseks jagati andmed ruumiliselt värbamiskeskuste kaupa. Pärast lõplike hinnangute saamist liideti testikomplekti ennustused edasiseks analüüsiks Whitehall II-sse. Andmeid analüüsiti soo ja vanuse järgi (vanus + sugu) ainult American Heart Associationi (ASCVD) kardiovaskulaarsete hindajate ja PANELi hindajate abil (sealhulgas enam kui 30 hindajat koos füüsilise läbivaatuse, laboratoorsete mõõtmiste ja elustiili andmetega).

Hinnangud kinnitati täiendavalt CAIDE ja FINDRISC skooridega vastavalt dementsuse ja II tüüpi diabeedi (T2D) kohta. Lisaks korreleeriti NMR hinnanguid meditsiiniliste sündmuste sagedusega vaatlusperioodi jooksul ja võrreldi C-indeksi delta väärtustel põhineva kliinilise teabega. Kõigi 24 uuritud haiguse puhul määrati SHAP (Shapely Additive Explanation) väärtused ja viidi läbi UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) analüüs, et välja selgitada, millised metaboliidid avaldasid haigusriskidele kõige suuremat mõju.

Tulemused

Valimipopulatsiooni keskmine vanus oli 58 aastat, kellest 54% olid naised, ja osalejaid jälgiti keskmiselt 12 aastat, kokku 1 435 340 unikaalset aastat. MET-i seostati muude uuritud haiguste kui rinnavähi sündmuste esinemissagedusega ning 10-aastase hinnangu kohaselt vastas MET-i ja vanuse + soo ennustajate kombinatsioon teistele hinnangutele või ületas neid.

Lisaks täiendasid MET-i andmed kaheksa haiguse, sealhulgas II tüüpi diabeedi, südamepuudulikkuse ja dementsuse kliinilisi hinnanguid. T2D, kõhuaordi aneurüsmi (AAA) ja südamepuudulikkuse kõrged OR väärtused olid vastavalt 62, 14 ja 11. Seevastu OR väärtused insuldi, peamise südamehaiguse (MACE), kodade virvenduse, igasuguse dementsuse ja KOK (krooniline obstruktiivne kopsuhaigus) puhul olid madalad ning astma ja glaukoomi puhul veelgi madalamad.

Ainevahetusseisund sisaldas oluliselt vähem hinnangulisi andmeid võrreldes kliiniliste hinnangutega glaukoomi, katarakti ja käärsoole-, naha-, eesnäärme- ja pärasoolekoe vähi kohta ning neil oli suurem hinnang kui ASCVD ja vanuse + soo hinnangud neeruhaiguste, T2D ja maksahaiguste kohta. Kõik testitud mudelid olid UKBB kohordis hästi kalibreeritud ja neli välist kohorti tulemust kinnitasid olulisi diskrimineerivaid täiustusi, lisades MET vanuse ja soo hinnangu andmetele KOK-i, T2D, koronaararterite haiguse (CHD), kodade virvendusarütmia ja südamepuudulikkuse kohta.

Lisaks näitasid C-indeksi väärtused, et MET-i andmed parandasid märkimisväärselt kaheksa haiguse, sealhulgas KOK, T2D, MACE, CHD, neeruhaiguse, südamepuudulikkuse ja dementsuse kohta tehtud PANEELI põhjalikke hinnanguid. Diskrimineeriv kasu tõi üldiselt kaasa kasuliku kasu. Pärast MET-andmete korrigeerimist kõikehõlmavate kliiniliste ennustajate jaoks saadi korrigeeritud HR-hinnangud T2D (HRPANEL 2,5, HRGe + sugu 3,8), südamepuudulikkuse (HRPANEL 1,5, HRAGe + sugu 1,8) ja kõigi põhjuste dementsuse (HRPANEL 1,5, HRAGe + 6 sugu) jaoks. , MACE (HRPANEL 1.4, HRAge+Sex 1.6) või KOK (HRPANEL 1.4, HRAge+Sex 1.6) näitasid selget vahet juhtumite riskitrajektoore.

MET-HR-i väliselt valideeriti vanuse ja soo korrigeerimisega CHD, KOK, südamepuudulikkuse, igasuguse põhjusega dementsuse ja kodade virvendusarütmia suhtes. Tuvastatud väga tugevate metaboliitide hulka kuulusid glütsiin, türosiin ja glutamiin, süsivesikute metabolismi metaboliidid, albumiin, kreatiniin, glükoproteiini atsetüülimine (GlycA), atsetoatsetaat ja atsetoon. Kuid peale albumiini, kreatiniini, glükoosi, kreatiniini/tsüstatiin C ja lipiidide ei täheldatud tugevat korrelatsiooni NMR andmete ja PANELi hinnangute vahel.

Täheldatud on märkimisväärseid seoseid kreatiniini ja AAA, glükoosi ning T2D ja GlycA vahel KOK-i ja kopsuvähiga. Albumiin, kreatiniin, leutsiin, türosiin ja glutamiin tuvastati kui peamised tegurid, mis mõjutavad igasuguse dementsuse riski. Huvitav on see, et kõrge riskiga isikute omistamisprofiilides domineeris pidevalt madal linoolhappe (LA), albumiini, dokosaheksaeenhappe (DHA), glütsiini ja histidiini tase.

Diplom

Üldiselt tõid uuringu tulemused esile NMR-põhise metaboolse profiili koostamise potentsiaali, et üheaegselt selgitada mitmete meditsiiniliste haiguste juhtumite riski.

Viide:

• Buergel, T. et al. (2022) „Stoffwechselprofile sagen individuelle Multikrankheitsergebnisse voraus“, Nature Medicine. doi.org/10.1038/s41591-022-01980-3. https://www.nature.com/articles/s41591-022-01980-3