196,000 名西班牙参与者如何帮助解码心脏病风险

196,000 名西班牙参与者如何帮助解码心脏病风险

研究人员正在汇集 35 个西班牙人群，以找出为什么有些人更容易患心脏病，以及精准医疗如何改变这一几率。

在《欧洲流行病学杂志》最近发表的一项研究中，研究人员总结了C协同c氧霍茨右易安贝德DATA 学习 m乙机制和L恩姆我慢性病一个SES（Cordelia）研究，其对心血管科学的拟议贡献及其方法。该研究收集了 35 个独立的西班牙人口队列（n = 196,632，平均年龄 = 52 岁，54% 女性）的数据，以揭示导致该种族群体心血管疾病的变量。

该研究旨在开展南欧最大的以心血管疾病（CVD）为中心的全基因组关联研究（GWAS），旨在提高对该地区CVD的预测和了解，而不是直接缓解疾病。 Cordelia 代表了医学界对 CVD 危险因素的理解向前迈出了重要一步，并有可能引领整个南欧精准医疗的进步。

背景

动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）是一种与年龄相关的慢性疾病，由覆盖在动脉壁上的胆固醇、脂肪和其他不溶性物质引起，最终导致血流减少甚至停止。尽管现代科学的奇迹帮助降低了全世界的发病率和死亡率，但它们也延长了人类的寿命，无意中导致了世界老龄化，并导致 ASCVD 绝对病例数的增加。

数十年的研究试图揭示导致 ASCVD 发生的危险因素，迄今为止观察到遗传、环境和社会经济因素都会导致该疾病，必须密切监测。虽然健康的生活方式可以降低 ASCVD 风险，但风险因素表现出一种奇怪的局部差异特征，即强烈预测一个地区 ASCVD 患病率的变量不一定对其他地区 ASCVD 患病率发挥重要作用。

“......证明了在世界某些地区建立大型人群队列的合理性。在南欧和地中海人群中，很少有大型队列。在西班牙，最近启动的影响精准医学计划是同类中唯一的队列研究，到 2028 年招募约 200,000 名参与者，到 2038 年完成 10 年的随访。”

从 ASCVD 风险（很少有研究有来自该地区的样本）和 GWAS（GWAS 数据库中的稀疏代表性）的角度来看，南欧是一个非常容易理解的人群。鉴于当前预测模型在预测南欧人群 ASCVD 风险方面的不足，有必要在该地区建立一个以 GWAS 为重点的 ASCVD 队列。

关于科迪莉亚

Cordelia 研究旨在通过综合评估南欧人群的 ASCVD 危险因素（环境、临床、社会经济、遗传等）来满足这一需求，并结合 35 个现有西班牙队列的数据。我们的目标还在于开展该地区最大的以 ASCVD 为中心的 GWA，并利用这些数据为高危人群生成多基因风险评分，以预测其 10 年患 ASCVD 的发病概率。

“Cordelia 还旨在根据人群对疾病的遗传易感性来确定最能受益于现有药物治疗和生活方式改变的疾病亚组。之前的所有研究结果均按性别进行分层，这可能会增加 ASCVD 中性别差异的相关性，从而可能导致更准确和有效的预防策略。”

方法论

Cordelia 数据集中的 35 个西班牙队列累计包括 196,632 名年龄在 18 岁至 84 岁之间的参与者。 DNA 样本代表 60% 的参与者，血清/血浆样本代表 50%，五个队列的基因型数据已经可用，每个队列使用不同的平台和参考基因组进行基因分型。对于其余队列，将使用 Axiom™ Spain Biobank Array-2 进行基因分型标准化，以促进数据协调。

所有参与者都收到了问卷（世界卫生组织 [WHO] 标准化调查），其中包括个性化代码、研究日期、年龄、性别、居住地区和公民身份。这些变量被综合起来，包括科迪莉亚研究的行政变量/人口统计数据。

根据队列的不同，使用基于事件的随访评估临床结果，随访时间为 5 至 30 年，每次医疗紧急情况（或 CVD 事件）均使用国际疾病分类（ICD-10 和 ICD-9）报告。数据集将进一步与西班牙国家统计局官方死亡登记册和西班牙医院的数据集相关联，并且数据集将被释放并便于将来对致命和非致命事件进行比较。

此外，所有参与者都接受了临床评估，随着时间的推移收集的后续数据主要用于调查目的，而不是对所有参与者重复进行全面的风险因素测量。这些评估包括血液测试（隔夜禁食后）和记录近期健康行为（睡眠、运动、吸烟状况等）的问卷调查。

值得注意的是，虽然有多个数据点，例如：

此外，Cordelia 团队针对高血压和糖尿病等疾病开发了统一的算法，以确保队列之间的一致性，因为在该研究的 30 年招募窗口中，定义和测量方法有时会有所不同。

初步调查结果

到目前为止，研究发现参与者平均年龄为52岁，54%是女性，96%出生在西班牙。这群人受过良好的教育，其中 20% 拥有大学学位。令人鼓舞的是，52% 的参与者从未吸烟，但 24% 的参与者表示目前一直吸烟。

需要说明的是，本文是 Cordelia Meta-Cohort 的第一篇联合出版物。以前的科学出版物使用了来自现在集成到 Cordelia 中的各个队列的数据，而不是新的、统一的元数据集本身。这些出版物经常使用来自现已整合到 Cordelia 中的各个队列的数据，反映了该资源的广泛实用性和科学影响。

结论

Cordelia 的研究显示出南欧对抗 ASCVD 的下一步的希望。一旦完成，它将包括该地区最大的 ASCVD 队列以及世界上最全面、最详细的南欧血统个体的 GWA。该项目详细的数据收集方法促进了 Covid-19、癌症和睡眠等非 ASCVD 相关领域的研究。

“通过整合全面的临床、环境、遗传和社会经济数据，Cordelia 展示了大规模合作研究如何推进精准医疗。”

然而，研究人员警告说，科迪莉亚的研究面临一些局限性。数据来自使用不同招募方法、时间段和变量定义的队列，导致数据集中存在异质性。并非所有变量都以相同的方式收集 - 一些数据是自我报告的，并且招聘策略不同（包括基于人群、基于医院和工人队列）。

DNA 和生物样本仅代表一部分参与者（分别为 60% 和 50%）。检测罕见遗传变异关联的能力是有限的，并且该队列可能无法完全代表更广泛的西班牙或南欧人群。

Cordelia 团队已经实施了统计和方法论方法来解决这些问题（例如，协调和混合效应模型），但在解释研究结果时应考虑这些挑战。

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