炎症生物标志物CCL17提升心血管风险分层能力：一项前瞻性队列研究

《Journal of Cardiovascular Translational Research》：CCL17 as an Inflammatory Biomarker Enhances Cardiovascular Risk Stratification: a Prospective Cohort Study

本研究针对现有心血管风险模型（如China-PAR和PCE）对中危人群识别不足的临床挑战，通过纳入炎症趋化因子CCL17显著提升了风险预测精度。来自中国顺义队列（n?=?706）和英国生物样本库（n?=?36,097）的前瞻性数据显示，CCL17水平与主要不良心血管事件（MACE）风险独立相关，其整合使中危人群重分类改善率（NRI）分别达15.1%和3.0%。这一发现为心血管疾病的精准预防提供了新的转化型生物标志物策略。

　　

炎症是心血管疾病（CVD）发生发展的关键驱动因素，然而现有风险评估模型——如中国动脉粥样硬化性心血管疾病风险（China-PAR）和汇总队列方程（PCE）——在识别中危个体方面存在明显局限。为探索炎症趋化因子CCL17能否优化心血管风险预测，研究团队开展了两项前瞻性队列分析：包括中国顺义队列（n?=?706）和英国生物样本库（n?=?36,097）。所有参与者基线时均检测了CCL17浓度，并在随访期间追踪主要不良心血管事件（MACE）的发生情况。

结果证实，较高的CCL17水平与MACE风险增加独立相关。将CCL17纳入现有风险评估模型后，模型的区分能力和重分类准确性均得到显著提升，尤其在中危人群中改善明显（例如顺义队列的净重分类改善指数NRI为15.1%，英国生物样本库为3.0%）。这一基于生物标志物的优化策略有助于更早识别出具有临床意义的高危个体。研究结果表明，CCL17是一种具有转化潜力的生物标志物，可通过增强现有心血管风险评估体系，进一步推动精准预防实践。