中国西部医院联盟纵向流行病学健康轨迹研究（WHALE）：构建多维度健康数据库解析疾病转归机制

为解决健康-疾病转变机制不明的问题，中国学者开展WHALE研究，整合11家医院340万份体检数据，建立全球首个医院联盟纵向健康轨迹队列。研究发现23.88%参与者有≥3次体检记录，揭示炎症标志物轨迹与代谢综合征等疾病的关联，为精准预防提供新靶点。

　　

在人口老龄化与慢性病负担加重的全球背景下，如何实现从被动治疗到主动健康的转变成为医学界核心议题。传统横断面研究难以捕捉疾病发生前的动态变化，而现有纵向队列多局限于单一区域或特定人群。中国西部医院联盟纵向流行病学健康轨迹研究（WHALE）应运而生，这项发表在《European Journal of Epidemiology》的创新研究，通过整合多中心、多维度的健康数据，首次系统描绘了中国人群从健康到疾病的演变轨迹。

研究团队采用医院联盟协同创新模式，建立包含340万份体检记录的WHALE数据库，并从中筛选出27.6万人的健康轨迹队列。关键技术包括：1）基于11家联盟医院的标准化数据采集系统，整合体检、实验室检测和影像学数据；2）自动化生物样本处理平台实现17.7万份血浆样本的高通量管理；3）应用潜类别混合模型（latent class mixed models）解析个体化生物标志物轨迹；4）通过区域医疗数据库联动实现半年度被动随访。

主要研究发现

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   人群特征：覆盖152万参与者，平均年龄40.3岁，汉族占85.6%，23.88%有≥3次体检记录。

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   衰老轨迹：发现腰围、收缩压等指标随年龄单调上升，而CD4⁺细胞计数在70-90岁接近正常下限。

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   疾病关联：甘油三酯升高与多种亚临床状态和疾病诊断相关，OR值最高达3.2。

2. 2.

   轨迹模式：白细胞计数轨迹变化可预测代谢综合征发生，高风险组RR值为2.15。

研究意义

该研究开创性地将医院体检数据转化为科研资源，其创新价值体现在：1）首次证实重复体检数据可用于构建个体化健康轨迹模型；2）发现炎症标志物动态变化可作为代谢性疾病早期预警信号；3）建立的标准化数据治理框架（PDCA循环）为多中心研究提供范本。尽管存在选择偏倚等局限，但通过逆概率加权等方法有效控制混杂因素。未来整合多组学数据后，有望建立中国人专属的健康衰老评价体系。

WHALE研究的核心突破在于将常规体检"数据富矿"转化为科研资产，其建立的健康轨迹分析范式，不仅为精准预防提供新工具，更重塑了从"疾病管理"到"健康管理"的研究范式。随着生物样本库的扩展和人工智能技术的引入，这一平台将持续产出具有临床转化价值的原创发现。