临床预测模型培训
临床预测模型构建与统计分析进阶研讨会（12月19-20日）
年12月19-20
循证医学与Meta培训
循证医学Meta分析及网状Meta分析(1月9-10日)
年1月9-10
扩张性心肌病表型同时受到遗传及获得性因素影响。迄今为止，对于该疾病的临床决策主要基于射血分数和纽约心功能分级，并未全面考虑到疾病的异质性。对此，来自荷兰马斯特里赫特大学心血管疾病研究所的StephaneR.B.Heymans教授团队通过整合病因学，合并症心心功能和转录组学特征对DCM患者进行表型分类并揭示了不同分类对应的疾病病理机制，该研究结果于近期发表于心血管领域顶级期刊《EuropeanHeartJournal》，题目为“Phenotypicclusteringofdilatedcardiomyopathypatientshighlightsimportantpathophysiologicaldifferences。”
研究设计：
研究共纳入三个欧洲队列，以荷兰人的DCM队列为索引队列，以意大利及西班牙共人的队列为验证队列。分别采集患者生理指标，实验室检查，12导联心电图，24小时动态心电图检查，心超和多普勒检查，冠脉造影及心脏核磁共振结果。其中所有荷兰队列中患者均接受基因检测，共检测47个DCM相关基因的突变，而意大利和西班牙队列中DCM患者接受了23个DCM相关基因的突变检测。
研究者运用R软件FactoMineRpackage(v1.41)包进行主成分的无监督等级聚类，对荷兰队列中28个无多重共线性的临床变量聚类，并用optCluster(v13.0)评估不同分类方法的稳健性。最终将患者分为4个表型亚组。
Figure：研究设计
结果解读
4组患者的临床特征有显著差异，其中第一组（PG1）患者左室射血分数轻微减低，心脏相对较小，NT-proBNP较低，NYHA-I-II级。PG4则临床表现最严重，表现为射血分数最低，心脏最大，其中一半以上患者心功能III-IV级。PG2级PG3患者主要为病因学差异，其中PG2组患者中一半以上为女性，有自身免疫疾病者为69%，合并慢性肾脏疾病。而PG3组患。者主要为男性，心律失常发生率较高，大多携带致病突变（TTNtv和LMNA突变居多），MRI钆延迟增强。
Figure：不同亚型患者临床特征差异总结
心脏组织的RNA测序探索相关病理生理机制
为进一步探索相关机制，研究者对荷兰队列中的91例心肌组织样本进行RNA测序。其中PG4在基因表达上有显著差异，其差异基因较多偏离度较高。基因集富集分析表明PG4亚型中，脂肪酸代谢和糖酵解底物利用途径下调，DNA复制相关的嘌呤及嘧啶代谢通路上调。PG2亚型中炎症基因谱显著改变而PG3亚型则主要为促纤维化通路的改变。
Figure：RNA测序结果主成分分析及通路差异
不同亚型组与DCM结局的关联
研究者评估了四组患者不良预后，（定义为心血管死亡，心脏移植，左室辅助装置植入或致死性心律失常的发生）。发现PG1亚型患者事件率最低，而PG3亚型患者事件率最高。PG2与PG4组患者不良预后风险相似，约4.2个事件/人/年。矫正其他影响因素后PG3组患者仍然为高风险。结合分型和其他临床因素可增强对不良预后的预测。（c-statistic0.63–0.,P=0.;IDI6%,P0.;NRI20%,P=0.）PG2,3,4组患者的预后相似，表明病因可影响患者预后。PG3组患者与其他亚型相比致死性心律失常的发生风险更高。
接受一年标准优化治疗后，52.5%的患者心肌重构得到逆转（LVRR），而PG4组患者LVRR率最高，达61%。
Figure：不同亚型的预后差异
监督决策树模型辅助临床应用
最后，研究者将亚型组作为输入数据，构建监督性分类器，旨在通过更少的临床特征将患者归入相应亚组。选取自身免疫疾病，左室射血分数，房颤和肌酐水平作为分型的主要特征可得到71%的准确率，且对于PG2表型准确性为95%。但对于PG3组患者的识别较困难。为检测此监督模型的临床适用性，研究者运用意大利和西班牙队列进行验证，发现该决策树可以将每个患者正确归为相应亚型中。类似于索引队列，不同亚型组在验证队列中也与事件率相关。PG1组事件率最低，而PG3组事件率最高，PG2/4组不良事件的风险居中。由此可见，该分类系统具有临床应用价值。
Figure：监督决策树模型分类器
结论：本研究鉴定出4中DCM亚型，并发现了不同亚型间临床及分子特征差异及其结局风险的不同，为DCM的精准性个体化治疗奠定了基础。
文献来源：doi:10./eurheartj/ehaa
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