一項由資助的 PREVENT-2024 項目部分支持的研究發(fā)現，同時測量血液中的數十種脂肪可以幫助預測發(fā)病前幾十年患 T2D 和 CVD 的風險。通過使用脂質組學分析來提前識別高風險個體，醫(yī)生將能夠在疾病發(fā)展之前很久就建議改變飲食和生活方式，最終減輕疾病負擔。
目前用于識別有患 T2D 或 CVD 風險的個體的血液測試主要依賴于兩種主要血脂的水平：高密度脂蛋白和低密度脂蛋白(膽固醇的兩種主要類型)。然而，血液中含有更多有助于風險預測的脂質。因此，為了發(fā)現測量更廣泛的血脂是否確實會使風險預測更加準確，來自德國和瑞典的研究人員結合遺傳學、脂質組學和標準臨床診斷來分析數據和血液樣本4,067 名參與者參加了一項名為馬爾默飲食和癌癥心血管研究的研究。參與者——46 至 68 歲的瑞典中年居民——于 1991 年至 1994 年被招募并隨訪至 2015 年。在隨訪期間，13.8% 的參與者發(fā)展為 T2D，22% 的參與者發(fā)展為冠狀動脈疾病，中風或死于心血管事件。
基于 184 種脂質的風險評分
研究人員將機器學習方法應用于個體健康時在基線獲得的測量值，計算了 T2D 和 CVD 的幾個脂質組學風險評分。然后，他們使用這些分數將參與者分為風險組。分數基于 184脂質的量化物種或亞種濃度。與組平均值相比，發(fā)現最高風險組的 T2D 風險為 37%(風險增加 168%)，而最高風險組的 CVD 風險為 40.5%(增加 84%)。與 13.8% 和 22.0% 的平均發(fā)病率相比，發(fā)現最低風險組的風險顯著降低——T2D 和 CVD 分別降低 77% 和 53%。此外，該研究表明，脂質組風險和遺傳風險之間似乎只有邊際聯系，“表明脂質組和遺傳變異可能構成 T2D 和 CVD 的主要獨立風險因素”。
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