基于日本吹田研究的B型钠尿肽(BNP)≥100 pg/mL风险评分开发：心血管疾病风险因素与心力衰竭预测新模型

本研究针对日本人群心力衰竭(HF)早期预测需求，开发了基于B型钠尿肽(BNP≥100 pg/mL)的风险评分模型。研究人员通过吹田研究队列(2809名≥40岁受试者，中位随访8年)，识别出年龄、高血压、肾功能下降(eGFR<45 mL/min/1.73 m2)、心血管病史等9个关键风险因素，构建的预测模型区分度良好(C-statistics=0.750)。该成果为亚洲人群HF早期筛查提供了实用工具，对实施精准预防具有重要意义。

　　

在全球心力衰竭(HF)负担日益加重的背景下，日本作为老龄化社会代表，HF发病率持续攀升。B型钠尿肽(BNP)作为心肌细胞分泌的"压力激素"，其水平≥100 pg/mL被日本心衰学会列为需要干预的HF标志(Class A证据)。然而，现有HF预测模型多基于西方人群，亚洲人群特异性数据匮乏，且缺乏简便的临床风险评估工具。

为填补这一空白，Ahmed Arafa团队利用日本吹田研究——一项始于1989年的社区前瞻性队列，纳入2809名基线无HF且BNP<100 pg/mL的≥40岁参与者。通过每两年一次的BNP监测(采用化学发光酶免疫法CLEIA)，中位随访8年间发现339人(12.1%)发展为BNP≥100 pg/mL。研究团队运用Cox回归模型，首次构建了适用于日本普通人群的BNP风险评分系统。

关键技术方法包括：1) 基于社区队列的长期随访设计(2005-2020)；2) 标准化BNP检测(CLEIA法)；3) 采用Minnesota Code判读心电图异常(如左室肥厚LVH、房颤AF)；4) 多变量模型筛选风险因素；5) 内部验证(70%:30%分层)。

主要研究结果：

风险因素识别：年龄≥80岁者的风险是<65岁者的16.83倍(HR=16.83, 95%CI:11.06-25.61)，其他独立预测因子包括：每日吸烟≥40支(HR=3.03)、酒精≥4杯/天(HR=1.64)、血压≥160/100 mmHg(HR=1.81)、eGFR<45 mL/min/1.73 m²(HR=1.92)、心血管病史(HR=1.82)、心脏杂音(HR=2.01)、心律失常(HR=1.54)和LVH(HR=1.47)。

模型性能：预测模型展现出优秀的区分度(C-statistics=0.750)和校准度(Hosmer-Lemeshow检验p=0.158)。

风险评分应用：将β系数转化为0-100分制量表，如75-79岁赋30分，eGFR<45赋8分。实际数据显示：评分≥60分者8年内BNP≥100 pg/mL发生率高达50%，而<10分者仅2.8%。

讨论指出，该研究首次为日本人群建立了简便的HF风险预警工具，其创新性体现在：1) 采用BNP≥100 pg/mL这一临床常用阈值；2) 纳入吸烟、饮酒等可干预因素；3) 整合心电图指标提升实用性。尽管存在未评估超声心动图、BMI"肥胖悖论"等局限，但该评分已整合至日本"终身健康支持10"计划，未来将开发在线计算器辅助临床决策。

这项发表于《BMC Cardiovascular Disorders》的研究，为亚洲人群HF防控提供了重要循证依据，提示通过控制血压、戒烟限酒等生活方式干预，结合定期BNP筛查，可显著降低高风险人群HF发生率。研究建立的评分系统不仅适用于日本，对同属老龄化社会的其他亚洲国家也具有重要参考价值。