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急性冠状动脉综合征（ACS）危害大，早期检测意义重大。研究人员针对中国人群，探究血清神经酰胺（Ceramide）水平与 ACS 的关联。结果发现 Cer (d18:1/16:0) 与 ACS 显著相关，或可作预测和诊断 ACS 的生物标志物，助力临床诊疗。
在心血管疾病的庞大版图中，急性冠状动脉综合征（ACS）宛如一颗 “定时炸弹”，严重威胁着全球人类的健康。它是心血管疾病导致发病和死亡的主要原因之一，给全球的医疗体系带来了沉重的负担。为了有效减轻这一负担，早期发现那些处于急性冠状动脉事件风险中的患者，并及时对他们进行治疗，就显得尤为关键。
目前，虽然已经知道 ACS 的核心发病机制与动脉粥样硬化斑块的不稳定状态以及相关的病理生理过程密切相关，但在诊断方面仍存在一些挑战。神经酰胺（Ceramide）作为一种在动脉粥样硬化进程中发挥着重要作用的物质，它不仅能够加速低密度脂蛋白（LDL）颗粒的摄取以及其向动脉壁的渗透，还参与了炎症和细胞凋亡等多个关键环节。此前已有研究表明，某些神经酰胺与心脏猝死和主要不良心血管事件（MACE）存在关联，然而，针对神经酰胺在 ACS 诊断中的价值，尤其是在中国人群中的研究，此前却鲜有涉及。
为了填补这一空白，来自首都医科大学附属北京安贞医院等机构的研究人员开展了一项极具意义的研究。他们的研究目标明确，旨在探究血清神经酰胺水平与 ACS 之间的联系，并评估其对 ACS 的预测潜力。
研究人员采用了多种关键技术方法。首先，从北京安贞医院和邯郸第一医院招募了 1327 例疑似或已知患有冠状动脉疾病的患者（样本队列来源），收集了他们的人口统计学和临床数据。然后，运用 ABSciex TripleQuad? 4500MD LC-MS/MS 系统，对血浆中的神经酰胺进行精准测量。此外，还借助 Spearman 相关性检验、Mann-Whitney U 检验、LASSO 回归、Boruta 特征选择算法以及受试者工作特征（ROC）曲线分析等统计方法，对数据进行深入分析。
研究结果主要体现在以下几个方面：
- 研究人群特征：对比 ACS 组和非 ACS 组发现，ACS 患者的 Cer (d18:1/14:0)、Cer(d18:1/16:0)、Cer(d18:1/18:0)、Cer(d18:1/20:0)、Cer(d18:1/22:0) 和 Cer (d18:1/24:0) 水平显著更高，而 Cer (d18:1/24:1) 水平在两组间无明显差异。这表明特定的神经酰胺水平变化与 ACS 的发生存在关联。
- 变量选择：通过 Spearman 检验发现神经酰胺之间存在显著正相关，存在较高的共线性。利用 Boruta 算法筛选出 8 个与 ACS 相关的重要变量，再经 LASSO 逻辑回归技术确定 Cer (d18:1/16:0) 与 ACS 存在关联。这一系列操作精准地找到了关键变量。
- 神经酰胺对 ACS 的诊断性能：在检测 ACS 方面，Cer (d18:1/16:0)（临界值 150μmol/L）的敏感性、准确性、阳性预测值（PPV）和曲线下面积（AUC）等指标，均显著优于其他神经酰胺。同时，将 Cer (d18:1/16:0) 与传统风险因素相结合，能提高对 ACS 的预测能力。这充分显示了 Cer (d18:1/16:0) 在 ACS 诊断中的优势。
- Cer(d18:1/16:0) 与 ACS 的关联：构建三种不同的逻辑回归模型评估二者关系，结果显示无论怎样调整变量，Cer (d18:1/16:0) 与 ACS 始终保持正相关。受限立方样条（RCS）分析还揭示出二者存在非线性关系，转折点为 Cer (d18:1/16:0)=150μmol/L 。这进一步明确了二者之间复杂的关联。
研究结论表明，Cer (d18:1/16:0) 是与 ACS 显著相关的独立生物标志物，它与 ACS 之间存在非线性的正相关关系。并且，研究首次提出了针对中国人群诊断 ACS 时，Cer (d18:1/16:0) 水平的替代临界值，这对于优化临床管理策略具有重要意义。
在讨论部分，研究人员也指出了该研究的优势与局限。优势在于扩大了研究人群规模，运用机器学习技术筛选关键变量，并通过敏感性分析验证结果；局限在于受横断面研究设计的限制，无法确定因果关系，且未考虑其他临床标志物，纳入的急性心肌梗死患者较少。不过，总体而言，这项研究为 ACS 的诊断和预测提供了新的方向和依据，让人们对 ACS 与神经酰胺的关系有了更深入的认识，有望在未来的临床实践中发挥重要作用，帮助医生更精准地诊断和治疗 ACS 患者。
