长期追踪载脂蛋白A1动态轨迹揭示其对心血管不良事件和死亡风险的预测价值：一项社区队列研究

本研究针对心血管疾病(CVD)全球负担持续加重的现状，创新性地采用群体轨迹模型(GBTM)分析了1080名台湾社区血脂异常患者早期三次ApoA1测量的动态变化模式。研究发现低水平持续型(T1)和先降后升型(T2)轨迹患者较稳定高值型(T4)患者具有显著更高的主要心血管不良事件(MACE)风险(HR分别为2.06和2.38)，为动态监测ApoA1进行个体化心血管风险分层提供了新证据，论文发表于《Lipids in Health and Disease》。

　　

心血管疾病(CVD)始终是全球健康的头号杀手，从1990年到2019年，心血管相关死亡人数激增了53%。在这个背景下，高密度脂蛋白(HDL)的主要成分——载脂蛋白A1(ApoA1)因其在胆固醇逆向转运中的关键作用而备受关注。然而，现有研究大多局限于单次ApoA1测量，无法反映其动态变化对心血管风险的长期影响，且不同研究关于ApoA1与心血管结局的关联存在明显矛盾。为此，来自利物浦心血管科学中心等机构的研究团队开展了一项开创性研究，通过分析台湾金山社区心血管队列(CCCC)中1080名血脂异常患者的长期随访数据，首次揭示了ApoA1动态轨迹与心血管结局的关联模式。

研究团队采用了多项关键技术方法：基于台湾金山社区心血管队列(CCCC)1990-2022年的纵向数据，运用群体轨迹模型(GBTM)识别ApoA1动态变化模式；通过标准化问卷和临床检查收集基线特征；采用浊度免疫分析法测定ApoA1水平；使用多变量调整的Cox比例风险模型评估不同轨迹组的心血管风险差异。

研究结果部分，在"基线特征"中发现，中位年龄66.14岁的参与者被分为四类轨迹：T1低水平持续型(46.7%)、T2先降后升型(10.9%)、T3先升后降型(28.4%)和T4稳定高值型(14.0%)。T2组年龄最小且女性比例最高。"轨迹建模与分类"显示四轨迹二次方程模型拟合最佳，贝叶斯信息准则(BIC)值为611.3，各轨迹后验概率>80%。"研究结局"部分通过16.36年中位随访发现，T4组MACE发生率最低(7.9%)，显著低于T1组(12.7%)；T2组全因死亡率最低(24.6%)。"ApoA1轨迹与研究结局的关联"经多因素调整后，T1和T2组较T4组MACE风险分别增加106%和138%，心血管死亡风险分别增加128%和168%。值得注意的是，单次ApoA1测量未能显示显著关联，凸显了动态监测的价值。

在讨论部分，研究首次系统描绘了中老年血脂异常人群ApoA1的生命周期轨迹模式，证实低水平持续型和波动型轨迹与不良心血管结局显著相关。这些发现为理解ApoA1动态变化与动脉粥样硬化发展的关系提供了新视角，提示临床实践中应考虑采用系列ApoA1监测替代单次检测。尽管存在地域局限性和未考虑调脂药物影响等限制，但研究为开发基于ApoA1轨迹的心血管风险预测工具奠定了基础，未来可探索地中海饮食、Omega-3脂肪酸等干预措施对改善不良ApoA1轨迹的效果。该成果发表于《Lipids in Health and Disease》，为个体化心血管防治策略提供了重要循证依据。