综述：遗传性心脏病中个性化心源性猝死风险预测：超越"一刀切"模式

这篇综述深入探讨了遗传性心脏病（如ARVC、BrS、LQTS等）心源性猝死（SCD）风险预测的两大挑战：基于ICD治疗等替代终点的风险高估问题，以及静态模型无法反映风险动态变化的局限性。作者系统评估了12种风险预测模型（包括ESC HCM Risk-SCD、LMNA-VTA等），提出需建立疾病特异性终点和动态预测体系，为ICD植入决策提供更精准的依据。

　　

遗传性心脏病中的心源性猝死风险预测正面临范式转变。传统"一刀切"的评估方法在精准医疗时代显露出双重困境：一方面，约70%的风险模型将ICD适当治疗作为主要替代终点，但DANISH试验显示ICD干预率（17.4% ATP+11.5%电击）远超实际预防的SCD差异（3.9%），证实这种替代指标会导致风险高估。另一方面，静态模型无法捕捉疾病进展和治疗干预带来的风险演变，如LQTS患者使用β受体阻滞剂后QTc缩短可使年风险率从0.47%降至0.33%。

各疾病风险模型存在显著差异：

• 致心律失常性右室心肌病（ARVC）采用双模型策略，原始模型（C-statistic 0.77）可能高估风险，而快速室速（VT）模型（年事件率1.6%）或低估风险
• Brugada综合征（BrS）的PAT评分（AUC 0.95）包含90.7% ICD治疗，但仅2.5%为单形性VT，多数为致命性多形性VT
• 磷酸受钙蛋白（PLN）p.Arg14del模型（C-statistic 0.83）中51.4%终点为ICD干预，但SCD均发生在LVEF降低患者
• 层粘连蛋白（LMNA）风险计算器建议10%阈值结合表型，避免对无症状携带者过度植入

动态预测成为新方向。ARVC患者随访5年后，24小时室早（PVC）计数和NSVT发生率下降使预测风险从29%降至16%。LQTS患者使用β受体阻滞剂后需更新QTc值，而HCM指南明确建议每1-3年重新评估。联合模型通过整合纵向生物标志物（如PVC趋势）可提高预测精度。

临床决策需个体化平衡：

• 采用疾病特异性终点：ARVC/LMNA适用"快速VT≥250bpm"，BrS则可接受ICD治疗作为替代指标
• 动态调整阈值：PLN/DSP患者建议提高ICD植入标准
• 结合基因型-表型：HCM中修饰遗传评分（AUC 0.76）优于传统模型
• 专家复核机制：ESC指南对LMNA患者附加"显性心脏表型"要求

未来需建立多维度预测体系，整合动态风险因子（如基因表达谱、连续ECG监测）、人工智能分析个体风险轨迹，并通过国际注册研究验证新型生物标志物。正如研究者强调："风险算法不应替代专家判断"，这对年轻患者群体尤为重要——他们不仅面临终生设备并发症风险，更期待精准医学带来的生存质量提升。

该综述为遗传性心脏病风险管理提供了框架性建议：从替代终点的审慎选择，到预测模型的动态演进，最终实现从"群体概率"到"个体轨迹"的范式跨越。这种转变将帮助临床医生在"过度治疗"与"保护不足"之间找到精准平衡点。