心血管疾病预防新视角：基于多组学分析的生物标志物发现与风险评估模型优化

来自欧洲的研究团队针对心血管疾病(CVD)早期预警难题，通过整合基因组学与蛋白质组学数据，鉴定出包括IL-6、TNF-α在内的5个新型炎症标志物，构建的Framingham风险评分改良模型AUC达0.89，为临床提供更精准的动脉粥样硬化(AS)风险评估工具。

　　

研究者们系统阐述了心血管疾病(CVD)防治领域的最新突破。通过液相色谱-质谱联用技术(LC-MS/MS)筛选出血清中差异表达的12种载脂蛋白(apo)，其中apoC-III与冠状动脉钙化评分(CACS)呈显著正相关(r=0.72, p<0.01)。实验采用酶联免疫吸附测定(ELISA)验证了基质金属蛋白酶-9(MMP-9)在动脉粥样硬化(AS)斑块稳定性评估中的关键作用。值得注意的是，基于机器学习开发的整合模型成功将传统Framingham评分的预测准确率提升18.7%，该成果为临床实施精准预防策略提供了重要循证依据。