本文汇总了JACC: Asia杂志2024年第7期最新学术文章概要
01
癌症、炎症及非常规危险因素对心肌梗死患者的影响
本研究旨在评估缺乏SMuRFs的AMI患者，特别是那些伴有活跃期癌症或慢性全身性炎症疾病（CSIDs）者的临床特征和预后。
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https://www.jacc.org/doi/10.1016/j.jacasi.2024.03.008
方法
本研究是一项回顾性、多中心注册研究，纳入了2480名接受经皮冠状动脉介入治疗（PCI）的AMI患者。根据患者是否有活跃期癌症、CSIDs或SMuRFs，将患者分为四组。主要终点是住院期间和出院后的主要不良心血管事件（MACE）和主要出血事件。
结果
在2480名患者中，分别有104名（4.2%）、94名（3.8%）和120名（4.8%）被归类为活跃期癌症、CSIDs和无SMuRFs。住院期间，无SMuRFs组的MACE率最高，其次是癌症组、CSIDs组和SMuRFs组。同样，癌症组的主要出血风险最高。出院后，癌症组的MACE和出血事件的发生率也高于其他组。多变量分析显示，年老、心源性休克和无SMuRFs与住院期间MACE显著相关，心源性休克、活跃期癌症和无SMuRFs与主要出血事件相关。
结论
与至少具有一个SMuRF的患者相比，活跃期癌症、CSIDs和缺乏SMuRFs的存在与AMI后较差的缺血和出血结果相关，无论是在住院期间还是出院后。这些发现提示，临床医生在治疗AMI时应识别并关注这些脆弱的患者群体，因为他们可能需要不同的治疗策略和更密切的监测。研究结果强调了对这些特定患者群体进行个性化管理的重要性，并为未来的临床研究和治疗提供了方向。
02
药物球囊血管成形术在复杂经皮冠状动脉介入治疗中的应用
药物涂层球囊（DCB）被认为是一种减少金属植入和聚合物残留相关不良事件的有力替代策略，但关于DCB在治疗复杂冠状动脉病变中的临床数据有限。本研究探讨了药物涂层球囊(DCB)在治疗复杂冠状动脉病变的经皮冠状动脉介入治疗(PCI)中的有效性，并与传统的药物洗脱支架(DES)-PCI进行了比较。
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https://www.jacc.org/doi/10.1016/j.jacasi.2024.04.007
方法
研究者从韩国一家三级转诊中心的前瞻性机构注册资料中，选取了126名接受DCB-PCI治疗的患者，并与234名倾向得分匹配的接受DES-PCI治疗的患者进行了比较。复杂冠状动脉病变定义为至少存在以下一种情况：分叉病变、慢性完全闭塞病变、无保护左主干病变、长病变≥38mm、多支血管病变、需要≥3个DCB或DES治疗的病变、以及严重钙化病变。主要终点是2年后靶血管失败 (TVF)，包括心脏性死亡、靶血管相关心肌梗死和靶血管血运重建。
结果
两组患者的基线特征均衡。DCB-PCI与传统DES-PCI在TVF风险相当(7.6%vs8.1%; HR: 0.81; 95%CI: 0.33-1.99; P=0.638)。心脏性死亡、靶血管相关心肌梗死和靶血管血运重建的风险在两组之间也较为相当。
结论
DCB-PCI在治疗复杂冠状动脉病变的患者中显示出与传统DES-PCI相当的TVF风险。研究结果表明，在进行复杂PCI的患者中，DCB可以作为DES的一个合适的替代策略。
03
环内自膨胀瓣膜的初步结果:来自OCEAN-TAVI注册的见解
Navitor是一款自膨胀式环内瓣（IA-SEV），是日本（2022年4月）引进的第三代经导管心脏瓣膜。由于亚洲患者普遍具有较小的体格和主动脉环尺寸，这款小尺寸瓣膜而被认为对于亚洲患者尤其有用。
本研究对IA-SEV植入后的患者-瓣膜不匹配（PPM）发生率等问题进行评估，并分析了不同瓣膜尺寸对PPM的影响。
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方法
研究数据来自一个正在进行的日本多中心注册研究（OCEAN-TAVI）的数据库。主要终点是无患者-瓣膜不匹配（PPM）的比率；次要终点包括IA-SEV植入后的住院死亡率和血流动力学变化情况。
结果
共有463名患者（中位年龄86岁；69.7%为女性）被纳入注册研究。植入的瓣膜尺寸分别为23mm、25mm、27mm和29mm的百分比为26.1%（n=121）、41.7%（n=193）、22.9%（n=106）和9.3%（n=43）。整个队列中91.7%达到了无PPM的主要终点，各瓣膜尺寸组分别达到87.3%、94.2%、91.4%和93.0%。住院死亡率为1.9%。术后平均跨瓣压差为8.3±4.3mmHg。起搏器植入率为9.7%；随着操作者经验的增加，起搏器的植入率趋于降低（早期13.0%vs晚期8.0%；P=0.08）。
结论
IA-SEV的初步结果显示，无论瓣膜尺寸如何，其血流动力学表现和减少瓣周漏（PVL）的效果均非常出色。IA-SEV是一种有前景的经导管心脏瓣膜，尤其适用于亚洲患者。随着植入经验的增加，起搏器的植入率趋于降低，表明瓣膜植入存在学习曲线。
04
身体虚弱、遗传易感性与心力衰竭的发生
随着对衰弱和心力衰竭（HF）交叉研究兴趣的日益增长，目前缺乏针对一般人群的大样本纵向研究。本研究的目标是检验身体衰弱与心力衰竭发生之间的纵向关系，以及年龄和遗传倾向是否能够改变这种联系。
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https://www.jacc.org/doi/10.1016/j.jacasi.2024.03.005
方法
这项前瞻性队列研究包括了英国生物样本库（UKBiobank）中340541名在基线时没有心力衰竭的受试者（45.7%为男性；平均年龄55.9±8.1岁）。衰弱是通过Fried衰弱表型评估的，包括体重减轻、疲劳、体力活动少、步态速度慢和握力低。计算了加权多基因遗传风险评分（PRS）。使用Cox模型来估计这些关联以及两个因素之间的交互作用。
结果
在平均14.1年的随访期间，记录了7590例心力衰竭患者。与非衰弱受试者相比，准衰弱和衰弱受试者与心力衰竭发生风险呈正相关（准衰弱HR:1.40[95%CI: 1.17-1.67]；衰弱HR:2.07 [95%CI: 1.67-2.57]）。疲劳（HR:1.21; 95%CI: 1.03-1.43）、步态速度慢（HR:1.62; 95%CI:1.39-1.90）和握力低（HR:1.31; 95%CI: 1.14-1.51）与心力衰竭发生风险增加有关。在年轻受试者中这种关联显著加强（P=0.008），此外，遗传易感性并没有显著改变这些关联（P=0.094）。
结论
衰弱状态与心力衰竭发生风险增加有关，且独立于遗传风险。年轻人群中，当暴露于衰弱状态时，可能更容易发展为心力衰竭。是否通过改变衰弱状态来预防心力衰竭，需要进一步研究。
05
太平洋岛民心血管健康的分子-社会-遗传决定因素
“太平洋岛民”（NHOPI）一词通常指波利尼西亚、密克罗尼西亚和美拉尼西亚的土著社区，从历史上看，NHOPI个体在心血管健康研究中受到的关注相对较少。此外，在NHOPI种族类别中，夏威夷人、萨摩亚人、大溪地人和毛利人等族裔群体人口规模较小，因此这类人群在生物医学研究数据集中代表性不足。
然而，NHOPI个体存在显著的健康差异，包括肥胖、2型糖尿病（T2D）和心血管疾病（CVD）的更高发病率，以及相关风险因素。NHOPI个体也代表了美国增长最快的人群之一，这种快速增长可能加剧现有的差异，除非根本原因被识别并有效解决。
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https://www.jacc.org/doi/10.1016/j.jacasi.2024.04.012
方法
本文系统回顾了现有的人类健康数据集和大规模流行病学队列研究，评估了不同生物数据库和生物库中NHOPI的当前代表性。研究包括了所有主要的相关心血管疾病研究，即使没有记录NHOPI受试者，以及其他尝试将NHOPI人口从更大的“亚洲”类别中分离出来的研究。
结果
在18个数据集中，有6个是针对夏威夷的健康项目，优先招募NHOPI受试者。除了这6个专注于NHOPI的研究外，其余12个数据集中共有27094名NHOPI个体，占这些其他生物医学计划中总受试者的约1%。包括这6个专注于NHOPI的队列，共有42878名受试者被正确记录为NHOPI，占评估的3464546名总受试者的1.24%。NHOPI个体面临健康公平的独特挑战，因为较小的人口规模使得临床队列研究的受试者招募更加困难。
结论
NHOPI个体在生物医学研究和临床治疗中的代表性不足，导致了对其健康状况的理解和治疗存在显著差距。为了改善NHOPI人群的医疗保健结果，需要采取多方面的措施，包括增加对NHOPI研究的联邦资金支持、改变公共政策、提高人口统计分类的准确性、进行基因组聚类分析，以及实施药物基因组学和文化敏感的治疗策略。这些努力将有助于缩小NHOPI人群与其他群体在心脏代谢健康方面的差异，并促进其整体健康水平的提高。
06
日本人群中射血分数保留的急性失代偿性心力衰竭的表型特征
心力衰竭高居全球发病率和死亡率榜首，其中射血分数保留的心力衰竭（HFpEF）约占所有心力衰竭病例的一半，但缺乏成熟的治疗方案。最近通过机器学习建立的聚类模型识别出4种不同的HFpEF表型，具有不同的预后，这可能为未来HFpEF的个体化治疗提供基础。本研究旨在使用日本全国注册研究的数据对机器学习模型进行外部验证。
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https://www.jacc.org/doi/10.1016/j.jacasi.2024.04.011
方法
本研究是对日本关西地区的PERSIST-HFpEF（射血分数保留心力衰竭的前瞻性多中心观察研究）和全国性的JASPER（日本射血分数保留心力衰竭综合征）注册研究的事后合作研究分析。两个注册研究都包括了连续的急性失代偿HFpEF患者（左室射血分数≥50%）。研究使用了R软件进行所有统计分析。
结果
从JASPER注册研究中，最终分析了来自15家医院的511名合格患者。两个队列中表型模型的特征变量雷达图显示了它们之间的相似性。4种表型各有特点：第一种以心房颤动为主，第二种以心室-动脉解耦联（即心脏泵血功能与血管系统负荷之间的不匹配状态）为特征，第三种表现为低输出量伴和全身充血状态，第四种常由感染诱发心力衰竭急性失代偿，具有最高的C反应蛋白水平和相对较差的营养状态。在所有表型中，肥胖并不突出。调整后的分层对数秩检验显示，四种表型在全因死亡和心力衰竭住院的综合事件方面存在显著差异。
结论
本研究提示，将机器学习基础的表型模型应用于更广泛的东亚HFpEF人群是可行和有效的。尽管存在地区差异，通过机器学习识别的表型特征保持一致，支持为每种表型开发个体化治疗策略的观点。有必要进行前瞻性评估，以充分实现精准医疗在改善HFpEF患者预后方面的潜力。