脂质代谢组学揭示冠状动脉慢血流新型生物标志物的诊断与监测价值

【编辑推荐】冠状动脉慢血流（CSF）作为高发病率且易引发不良预后的心血管病变，其早期诊断与疗效监测缺乏有效手段。本研究通过UPLC-MS/MS技术对CSF、冠状动脉疾病（CAD）及正常冠状动脉（NCA）患者进行脂质代谢组学分析，鉴定出66种差异代谢物及DG(O-19:0_16:0)等4个关键生物标志物（AUC最高达0.929），并证实增强型体外反搏治疗可显著降低标志物水平。该成果为CSF的精准诊疗提供了新靶点。

　　

冠状动脉慢血流（Coronary Slow Flow, CSF）是一种令人困扰的心血管异常现象——患者反复出现心绞痛症状，但冠状动脉造影却显示血管“畅通无阻”。自1972年首次报道以来，临床发现约1%-7%的冠脉造影患者存在这种“血流缓慢”的怪象。更棘手的是，约三分之一患者会因症状反复发作再次入院，严重影响生活质量。目前认为微循环功能障碍、内皮损伤和炎症反应可能是幕后推手，但确切机制仍如雾里看花。传统诊断依赖主观的造影评估，缺乏客观生物标志物，导致临床误诊漏诊率居高不下。

针对这一临床痛点，粤北人民医院的研究团队另辟蹊径，将目光投向能反映机体“代谢指纹”的脂质代谢组学。他们采用超高效液相色谱-串联质谱（UPLC-MS/MS）这把“分子显微镜”，对25例CSF患者、37例CAD患者和30名健康人的血浆进行全景扫描，捕获到1430种脂质代谢物。通过机器学习算法抽丝剥茧，最终锁定4个“代谢哨兵”：DG(O-19:0_16:0)、MG(16:0)、DG(16:0_18:0)和Carnitine C6-2OH。这些标志物在区分CSF与CAD时展现出优异性能，其中Carnitine C6-2OH的曲线下面积（AUC）高达0.929，堪比“分子探针”的精准度。更有趣的是，当患者接受增强型体外反搏治疗后，这些代谢物的水平随症状改善同步下降，首次建立起治疗反应与代谢变化的动态关联。

技术方法上，研究团队采用UPLC-MS/MS平台进行广靶代谢组学分析，结合LASSO回归和随机森林算法筛选特征性代谢物，并利用受试者工作特征曲线评估诊断效能。所有患者均经冠脉造影确诊，样本来源于2022年2-12月粤北人民医院就诊队列。

研究结果部分：

1. 代谢轮廓差异：CSF患者存在66种显著差异代谢物，主要富集于产热、甘油磷脂代谢等通路，提示能量代谢紊乱可能是CSF的重要特征。
2. 标志物筛选：机器学习从差异物中淘选出4个核心标志物，其中DG(16:0_18:0)在甘油三酯代谢中扮演关键角色。
3. 治疗监测：体外反搏治疗使标志物水平显著降低，为疗效评估提供量化指标。

这项发表于《Clinica Chimica Acta》的研究，首次绘制出CSF的脂质代谢图谱，其意义不仅在于发现高特异性诊断标志物，更开创性地将代谢变化与治疗响应挂钩。未来通过检测这组“代谢标签”，临床医生有望实现CSF的早诊早治，为个性化医疗提供新工具。正如研究者所言，这些发现如同为CSF迷宫点亮了指路明灯，让曾经“看不见摸不着”的病理过程变得可测量、可干预。