《Journal of Clinical Medicine》：Recalibrating Risk: A Call for South Asian-Focused Heart Failure Prediction Models
背景：心力衰竭（心衰，heart failure，HF）代表了多种心血管疾病的最终共同通路，包括冠状动脉疾病、原发性心肌病理学以及心脏传导异常。这些疾病源于遗传、环境和社会心理因素的相互作用，因此理解这些决定因素对于改善风险预测和预防至关重要。炎症、纤维化、凝血、氧化应激、脂质调节异常、内皮功能障碍和代谢紊乱等多条生物学通路受遗传易感性和可改变暴露因素的塑造。这些机制共同驱动心衰的发生和进展，尽管其相对贡献在不同人群中存在差异。方法：研究人员检索了PubMed和Google Scholar，以获取2000年1月1日至2025年12月31日期间发表的临床、生物医学和跨学科研究。关键词包括“Asian”、“adult”、“India”、“heart failure”、“risk assessment”、“prognosis”和“predictive value”。纳入标准为聚焦于南亚印第安裔成年人的研究，并优先考虑原始研究、系统综述和荟萃分析。排除儿科研究及以其他种族群体为中心的研究。结果：与西方人群相比，南亚印第安人的心血管疾病负担仍不成比例地高。独特的遗传结构、环境暴露和社会文化因素似乎导致了更早的发病和更具侵袭性的疾病。识别人群特异性遗传变异、阐明社会心理影响以及应对环境风险可能有助于减少这些差异。结论：本定性综述强调了当前知识中的关键空白。对这些决定因素的更深入理解可能有助于细化心衰风险分层、指导有针对性的预防策略，并减轻南亚印第安人日益增长的心血管负担。当前迫切需要针对南亚人群特异性心衰风险预测模型。
**1. 引言**
心力衰竭（心衰，heart failure，HF）是一种全球性流行病，目前约有4000万患者，预计到2030年将增加25%。尽管心衰患病率随年龄增长而增加，但在印度，发病年龄似乎比其他国家的至少低十年。受饮食、生活方式和遗传决定因素的影响，印度患者的冠状动脉疾病（coronary artery disease，CAD）、高血压和糖尿病患病率更高。此外，同一种族和民族内不同社会经济群体之间也存在重要差异。亚洲的心衰具有不同的表型，这表明不同国家需要采取针对性的措施来预防和治疗该疾病，以改善预后。根据世界卫生组织（World Health Organization，WHO）的统计数据，与世界其他地区相比，印度因心衰导致的死亡人数最多。2017年，印度有170万人死于心衰，预计到2030年这一数字将增至220万。本综述旨在探讨这一亚洲亚群中心血管疾病及其最终结果心衰的风险增强因素、风险因素以及种族和遗传决定因素的作用，以确定改善预后的策略。该综述强调了针对南亚印第安人心衰的确定性临床试验的缺乏。
**2. 材料与方法**
研究人员检索了PubMed和Google Scholar，以识别2000年1月1日至2025年12月31日期间发表的相关临床、生物医学和跨学科研究。检索关键词包括“Asian”、“adult”、“India”、“heart failure”、“risk assessment”、“prognosis”和“predictive value”。纳入研究的标准为关注南亚印第安裔成年人（≥18岁），并优先考虑原始研究文章、系统综述和荟萃分析。涉及儿科或青少年人群的研究，以及以其他种族群体为重点的研究被排除在外。
为确保数据质量，数据不明确或不完整的研究、非同行评审出版物以及指定日期范围之外发表的研究均被排除。筛选过程分两个阶段进行：首先进行标题和摘要的初步审查，然后对潜在相关文章进行全文评估。采用PRISMA流程图记录研究选择过程。初步确定145篇文章，去除18篇重复文献后，进一步排除了10项儿科研究、40项不涉及南亚人群的研究以及23项被认为与研究问题无关的研究，最终纳入分析的研究为54项。
**2.1. 流行病学**
由于缺乏完整的国家注册登记，印度心衰的报告发病率差异很大，从130万到2300万不等。在现有的各个注册登记中，射血分数降低的心衰（heart failure with reduced ejection fraction，HFrEF）和射血分数保留的心衰（heart failure with preserved ejection fraction，HFpEF）的分布也存在很大差异。有趣的是，在不同注册登记中，HFpEF人群占比从0.4%到25%不等。目前尚不清楚这是数据缺失还是印度次大陆内部区域差异所致。目前印度心衰患病率估计约为1000万。
**2.2. 风险增强因素**
心衰是多种心脏疾病的终末阶段。遗传和社会心理因素塑造了炎症、纤维化、代谢和血管功能障碍。理解这些决定因素并修正环境风险，可能有助于改善预测，并帮助减轻南亚印第安人相比其他种族不成比例的心血管负担。
**2.2.1. 遗传决定因素**
与全球其他人群相比，印度心血管疾病患病率更高，心血管死亡风险也更高。城市化带来的生活方式改变，以及不断演变的文化、社会经济和环境因素可能部分导致了这一现象。然而，现有的心血管风险预测方法仍基于白种人群。当前数据支持遗传因素在不同种族中的重要作用。需要全基因组关联研究（Genome-Wide Association Studies，GWAS）进行遗传和功能研究，以识别遗传位点并阐明相关位点对心血管风险谱的影响。需要进行前瞻性研究以揭示实际的心血管发病率和死亡率，从而比较实际和预测的比率。
南亚人与非南亚人群之间代谢危险因素和心血管疾病患病率的差异可能部分由遗传变异的差异驱动。现有数据表明，遗传因素导致心脏疾病并使个体易感，从而在不同种族间产生差异。过去已在不同种族中确认了糖尿病、血脂异常和心血管疾病的遗传易感性。家族史提示除环境和文化因素外，还存在遗传易感性。缺血性心脏病的家族史预示着死亡率增加2.5至7倍。然而，同样重要的是，即使在同一种族内，遗传决定因素也存在差异，在制定基于种族的诊断和治疗策略时应考虑这些差异。在缺乏针对印度人和其他非白种人群的全基因组关联研究的情况下，精确估计不同种族群体中相关遗传位点的遗传力仍然困难。
对居住在世界各地的南亚侨民进行的遗传学研究可能有助于部分解读印度居民心血管疾病的遗传易感性，尽管环境因素可能在全球不同地区通过表观遗传学产生不同的影响。在普通人群中进行的GWAS、全外显子组和基因组研究将有助于阐明南亚人群心血管疾病危险因素（如糖尿病、肥胖和血脂异常）遗传框架的差异。在南亚人群中识别出的6个新的糖尿病（diabetes mellitus，DM）遗传变异位点为GRB14、ST6GAL1、VPS26A、HMG20A、AP3S2和HNF4A。对来自印度的旁遮普锡克教徒进行的糖尿病GWAS也发现了新的关联。在南亚人中，似乎没有明确的证据表明存在解释中心性肥胖的特定遗传决定因素。糖尿病的继发并发症源于晚期糖基化终末产物（advanced glycation end products，AGEs）与其受体（receptor for AGE，RAGE）之间的持续相互作用，这会触发有害信号。RAGE基因的遗传变异可能与糖尿病患者不同的血管并发症相关。
目前正在进行各种努力以更好地了解印度的人群变异。值得注意的是，印度基因组变异计划和Indigenomes计划是旨在挖掘全基因组和外显子组数据以更好地定义占世界人口>17%的种族遗传变异的大规模举措。然而，广泛的遗传多样性在全球测序计划中仍然代表性不足。由科学与工业研究委员会（Council for Scientific and Industrial Research，CSIR）支持的印度基因组变异联盟（Indian Genome Variation Consortium，IGVC）项目是首个针对印度人口的大规模综合研究。该项目的目标是定义导致疾病和药物反应的遗传变异，以帮助开发诊断/治疗靶点。这项工作将非常耗时，尤其是在印度存在多样化亚群的情况下。作为第一阶段的一部分，已生成IGV浏览器以提供基因/等位基因频率数据。一项针对521,612名个体（67,162例病例和454,450例对照）的多祖先GWAS荟萃分析显示，有22个新的卒中风险位点，在单个位点使用遗传风险评分和连锁不平衡评分回归，发现与相关血管异常（包括血压、心血管疾病和静脉血栓栓塞）存在共享的遗传变异。几个位点与病因学上不同亚型卒中的多效性模式相关。该分析揭示了卒中病理生理学的新机制，这可能为药物治疗靶点开辟新途径。ClinIndb是一个构建并链接到莱顿开放变异数据库的数据库，因为它仅代表印度亚人群，所以可能很有用。需要进一步利用此类数据库进行研究，以开发针对印度人群以及全球印度侨民的遗传相关筛查工具和定制药物靶点。
**2.2.2. 社会决定因素**
社会经济地位、教育水平、清洁空气和水的可获得性、含铅燃料的使用和环境污染、该国不同地区的营养/饮食差异，以及缺乏无歧视和暴力的支持性关系，所有这些都导致心脏病，最终以心衰为终点。社会决定因素在易感人群中发挥更强的作用。
**2.2.3. 女性特有的情况**
女性可能存在特定风险，如因乳腺癌治疗策略导致的化疗相关心脏毒性、更年期引起的激素变化、妊娠期糖尿病、先兆子痫和产后心肌病（post-partum cardiomyopathy，PPCM），所有这些都可能导致慢性收缩性心衰。利用深度学习算法应用于定义明确的注册登记研究来识别风险因素，将有助于阐明使不同种族/族裔女性易患慢性心衰的遗传和性别相关风险属性。
**2.2.4. 血脂异常相关风险**
疾病进展/发病率和死亡率的总体模式表明，缺血性心脏病在年轻个体（尤其是40岁以下）中占主导地位。在印度，心血管疾病占25-69岁年龄组所有死亡人数的24%。10%的心肌梗死发生在40岁以下患者中。70岁以下患者中超过一半的死亡似乎由心脏疾病导致，印度因缺血导致的生命损失年（disability-adjusted life-years，DALY）比西方国家高出3倍。
血脂谱明显异常，低密度脂蛋白/甘油三酯持续升高，是缺血性心脏病的风险增强因素，如果诊断和治疗不足，最终将导致缺血性心肌病和终末期心衰。
**2.2.5. 伴随的促炎性疾病**
炎症增加表现为慢性疾病，包括外周动脉疾病、类风湿性关节炎、胶原血管疾病（系统性红斑狼疮（systemic lupus erythematosus，SLE）、血管炎、强直性脊柱炎）、慢性丙型肝炎/人类免疫缺陷病毒（Human Immunodeficiency Virus，HIV）感染、代谢综合征，以及eGFR为1-69 mL/min/1.73 m
2的慢性肾病，如果治疗不当，这些都可能是重要的风险增强因素。炎症生物标志物，如C反应蛋白（C reactive Protein，CRP）> 2 mg/L、脂蛋白a >50 mg/mL和载脂蛋白B水平 >130 mg/dL，可能是即将发生病理生理学灾难的窗口。
**2.3. 一级预防策略**
**2.3.1. 通过行为干预修正风险因素**
表格1显示了多项针对南亚人改善心血管风险和结局认知的研究，并列出了涉及通过生活方式干预修正风险因素的研究。该列表并非详尽无遗。然而，没有一项研究是针对心衰患者的。现有文献中的研究均针对导致心衰的风险因素。
SAHELI研究显示，在一项涉及68名患者的试点研究中，生活方式干预使体重和血红蛋白A1c水平略有下降。然而，在一项涉及549名具有心血管危险因素患者的更大规模试验中，与书面健康教育相比，经过16周文化定制的饮食、体育活动和行为计划（包括小组会议和后续支持）在血压、血脂、HbA1c或体重方面没有显著改善。该研究注意到自我报告的饮食和体育活动行为有所改善。这些发现表明，生活方式计划可以改变行为，但转化为可测量的心血管风险降低在该人群中仍然具有挑战性。美国南亚裔动脉粥样硬化中介因素（Mediators of Atherosclerosis in South Asians Living in America，MASALA）研究是一项大型、正在进行的、基于社区队列的研究，旨在更好地理解为什么美国的南亚人面临不成比例的心血管疾病负担。该研究已招募超过2300名参与者并进行长期随访，收集了关于心脏代谢危险因素、生活方式行为和早期动脉粥样硬化影像标志物的详细信息。MASALA的发现一致表明，南亚人的糖尿病、高血压和血脂异常等病症患病率很高。在一些亚组中，糖尿病患病率高达33%，肥胖症高达48%，高血压高达54%，凸显了该人群巨大的风险负担。重要的是，这些风险因素往往比其他人群更早出现，并且在较低的体重指数（body mass index，BMI）水平下出现。此外，约61%的参与者被归类为具有中度或高度预测的10年心衰风险，强调了该群体早期且显著的心血管风险。MASALA研究还揭示了独特的生物学特征，包括内脏脂肪和异位脂肪增加以及胰岛素抵抗加剧，这有助于解释为什么传统的肥胖衡量标准可能低估南亚人的风险。影像学发现进一步揭示了大量的亚临床动脉粥样硬化负担，表明常用的心血管风险预测工具可能无法完全捕捉该人群的风险。总之，这些发现强调需要更早的筛查、更准确的风险评估以及文化定制的预防策略，以减少南亚人的心血管疾病。MASALA研究始于2010年，已就南亚人风险因素及其预防的各个方面发表了100多篇出版物。来自MASALA队列的一个有趣方面包括南亚人钙评分较高的问题。iHealth-T2D集群随机临床试验是一项基于家庭的生活方式计划，旨在实用且低成本，帮助参与者在12个月内减轻体重并减小腰围。简单的体重测量、饮食、社区健康工作者探访和电话支持可以长期降低患2型糖尿病的风险。该研究还发现，参加次数更多的人获益更多，包括腰围、血压和HbA1c水平的改善更显著，凸显了基于家庭的文化适应干预措施的作用。在Living试验中，患有妊娠期糖尿病且产后立即出现血糖异常的南亚女性，生活方式干预并未阻止血糖恶化，表明在此类高风险人群中需要额外的方法。Vlaar等人在南亚荷兰研究中发现，即使是强力文化定制的生活方式计划也难以产生真正的影响。尽管为该目标人群精心设计，但干预措施的退出率很高，并且未能显著改善有糖尿病风险的南亚人的健康行为。鉴于这种已经升高的风险，显然需要重新思考我们的方法，专注于对该社区来说更可接受、更具参与性和可持续性的策略，以更好地支持持久的改变。Wallia等人在PODOSA试验中表明，仅观察到适度的体重减轻，糖尿病发病率没有显著降低。在该试验中，营养师在3年内进行了15次家访，但该试验在评估糖尿病减少方面效能不足。干预措施在语言、饮食、家庭结构和家庭交付方面进行了文化定制。该试验原计划招募超过500名患者的更大样本，但只能招募171名患者，突显了招募少数族裔人群的挑战，因为该试验在爱丁堡和格拉斯哥进行。该试验还需要营养师多次家访（15次），这引发了对可扩展性和成本效益的担忧。Vahabi和Damba表明，每周2天的体育锻炼在6周内显著降低了体重、腰/臀围和身体质量指数，使得文化定制的基于性别的锻炼成为改善风险管理的可行选择。George等人的一项研究表明，南亚患者更可能表现为冠心病，而黑人患者更常表现为卒中。然而，在患者心衰表现方面没有注意到种族差异。Agrawal等人研究了鱼类摄入对糖尿病印度人的影响。SAHARA试验表明，多媒体方法可以灌输影响健康风险的积极行为，但这些未显示出统计学上显著的变化。
**2.3.2. 烟草使用**
通过提高公众意识来完全戒除烟草使用/滥用是一个关键方面。烟草对心血管疾病发生和进展的病理生理学影响明确要求进行公众教育以停止滥用。烟草加速由脂质/炎症物质组成的动脉粥样硬化斑块的发展及其破裂并伴有血栓形成。吸烟和接触二手烟会促进内皮功能障碍，调节内皮功能的一氧化氮和内皮素水平之间的精细平衡丧失。通过自由基产生增加氧化应激，减少一氧化氮合成和生物利用度，并上调炎症和促血栓形成机制，将在所有层面（如蛋白质组、基因组、表观基因组、微生物组以及昼夜节律）加速动脉粥样硬化的发生和进展，产生不利影响。此外，戒烟可显著降低心衰发病率。最近的研究表明，完全戒烟后，心衰风险仍持续数十年。吸烟是心衰的一个风险因素，可以通过早期干预来改变，以预防HFrEF和HFpEF的发生。
在印度，除吸烟外，烟草使用还可有多种不同形式。当地市场充斥着各种无烟烟草产品，为消费者提供了广泛的选择。消费者的烟草选择在很大程度上受区域、人口、社会、经济和习俗的影响。吸烟者主要使用传统的手卷干树叶包裹的烟草，称为“bidi”，其次是普通卷烟。此外，许多传统手工制品，如雪茄、玉米叶或报纸卷制的烟草、称为“chillum”和“chutta”的hukkah水烟管烟草也进入市场。无烟烟草包括“khaini”（一种由晒干或发酵的碎烟叶制成的咀嚼烟草）、“pan”（槟榔叶包裹的石灰、槟榔片、烟草和香料的混合物）、“gutkha”（一种加香烟草、石灰和槟榔的粉末混合物）以及“mishri”（一种用于摩擦牙龈的糊状物）。所有形式的烟草都对心脏健康有害。尽管一些研究显示2009年至2016年烟草使用有所下降，以实现国家健康政策到2020年将烟草消费量减少15%和到2025年减少30%的目标，但必须实施针对社会经济不平等的政策和干预措施，例如大幅提高烟草销售税，在所有公共场所（包括交通工具）禁止吸烟，并应以所有区域语言和地方方言传播关于烟草作为健康危害的教育，以确保重要健康信息传播的一致性。这一点很重要，因为印度东北部各州的无烟烟草使用率似乎更高。
25-44岁年龄组的无烟烟草使用有所下降。老年组表现出随着年龄增长不愿减少无烟烟草使用的情况，同时无烟烟草使用量随年龄增长而增加。这可能是由于烟草的成瘾性。针对所有无烟烟草产品的烟草控制/戒除政策应针对青少年和较年轻年龄组，通过提高对烟草危害的认识和意识来进行有效的一级预防。
吸烟水平随着财富的增加而降低；因此，中产阶级和上层阶级人群的吸烟率较低。人口越富有，烟草制品消费量越低。然而，经济弱势群体继续吸食“bidi”，因为印度历来对bidi没有显著征税，使其更容易为较贫穷的社会经济群体所获得。因此，应对所有烟草产品征税。
吸烟方面的性别差异应是一个重要的考虑因素。女性对戒烟计划的兴趣较低，因为在印度，女性吸烟在文化上是不可接受的。大多数女性倾向于使用无烟烟草。因此，应更多地实行性别包容，使女性能够在不受社会污名影响的情况下利用戒烟服务。应完全禁止在所有公共场所吸烟和使用所有无烟烟草产品。因此，在推广一级预防策略时，理解文化障碍非常重要。
**2.3.3. 酒精使用/滥用**
规律和增加的酒精使用会扰乱心脏生理。狂饮会导致机电损伤，导致心律失常（尤其是心房颤动）和收缩力降低。慢性大量饮酒通过氧化应激、细胞凋亡、线粒体功能障碍和脂肪酸代谢异常等机制增加动脉粥样硬化、缺血性疾病和扩张型心肌病的风险。这些变化导致心肌细胞损伤、钙处理受损和细胞丢失。疾病模式受饮酒行为、营养、遗传、种族和性别的影响。
酒精使用是心衰全球负担的一个重要风险因素。在印度，2019年估计有34万人死亡以及1470万残疾调整生命年与酒精使用增加一致。随着经济独立性的增强，成人人均酒精消费量（adult alcohol per capita consumption，APC）（升）在2000年至2018年间从2.3升翻倍至5.5升以上。有趣的是，在印度，男性的酒精消费量是女性的2倍以上。此外，与发达的西方国家相比，印度由酒精引起的疾病负担似乎更为突出。
由于各邦和联邦政府的政策、宗教限制、教育水平和社会经济差异，印度各邦的酒精消费存在显著差异。因此，由于当地居民基于宗教/文化习俗和人均邦内生产总值的酒精使用偏好，目前28个邦和中央直辖区中有6个实行禁酒令。在其他邦，存在各种减少消费的规定，如提高法定饮酒年龄和对狂饮的更严厉处罚。然而，需要对酒精消费进行更可靠和更有力的研究，以制定针对狂饮的酒精控制政策。在这一领域提高公众意识似乎是修正这一风险因素的合乎逻辑的方法，此外还需要从健康角度制定适当的政府政策。
**2.3.4. 娱乐性药物与心衰**
在过去三十年中，印度的娱乐性药物使用已大幅增加。国家调查表明，印度继续面临娱乐性药物使用增加的问题。阿片类药物使用率从过去的0.7%增加到目前约2%，使用者从200万增加到超过2200万。海洛因似乎是印度最常见的滥用药物，其次是其他合成药物和可卡因。社会正义与赋权部在过去十年中加强了努力，于2018年制定了国家减少毒品需求行动计划，并有400多个非政府组织作为吸毒者综合康复中心运作。娱乐性药物滥用在中毒性扩张型心肌病和临床心衰病因学中的作用应是一个重要的考虑因素，因为这将加剧心衰的发病率。因此，政府政策进一步加强非法药物控制对于提高对药物滥用及其后果的认识并从而减少疾病负担至关重要。
**2.3.5. 肥胖作为触发因素**
肥胖是全球性的公共卫生危害，尤其对印度影响巨大。不健康的饮食习惯、缺乏运动、肥胖遗传易感性以及其他风险因素如高血压、血脂异常/糖尿病，使得该人群肥胖的发展不足为奇。印度肥胖率排名第三，青少年和成人患病率分别为11%和20%。这种趋势不容忽视，中央和邦政府应在区、邦和国家层面组织运动，以防止肥胖上升到更大的流行病水平。因此，早期预防应包括从儿童时期就提高对热量控制和规律锻炼计划的认识。此类措施应在私立/公立学校系统的各级实施。在国家层面让政府参与对于在全国范围内控制此类流行病非常重要。需要以更受控制的方式进行进一步研究以实现这些努力。
**2.3.6. 高血压**
较新的健康调查，如第四次全国家庭健康调查和第四次地区级健康调查/年度健康调查显示，男性高血压患病率（24.5%）高于女性（20.0%）。印度的高血压似乎遵循一种模式，即在该国发达城市地区（居住着较高社会经济阶层人口）发病率更高。在一项针对印度南部特里凡得琅、西戈达瓦里和奇特托尔农村地区11,657名参与者的横断面研究中，在对年龄和性别进行调整后，高血压患者的知识得分和知晓率与血压控制呈显著正相关。关于疾病模式和预后的患者教育有助于改善疾病管理。基于方案的高血压管理可能是疾病进展一级预防的积极方法。然而，这需要在基于价值的实践环境中采用标准化的管理方案才能成功和高效。在当今时代，心血管疾病预计将成为印度死亡和残疾的主要原因。印度不受控制的高血压患病率很高，只有9-20%的患者达到目标血压。为了制定适用于印度环境和背景的指南，已成立了一个由心脏病专家、肾脏病专家和普通内科专家组成的多学科小组，以确定高血压管理的关键点。需要在印度不同地区进行纵向研究，以根据印度不同地区饮食和生活方式的固有差异来调整具体方案，这反过来又会对药物治疗反应产生深远影响。
**2.3.7. 血脂异常作为缺血性心肌病的先兆**
血脂异常在不同种族中的发病机制存在差异。因此，管理策略需要针对印度人群量身定制。印度血脂协会（Lipid Association of India，LAI）最近发布了一份共识声明，试图改编既定指南。然而，缺血性疾病发病年龄的差异、可能受基因型和文化差异（食物和社会经济参数）影响的表型差异，以及他汀类药物等药物代谢的药代动力学差异，使得其难以普遍适用。他汀类药物的副作用特征和药效学需要进一步在印度人群中研究。由于现有的医疗支付模式，血脂异常的管理应在筛查和预防方面针对印度国情进行定制，因为这使得较低社会经济群体难以进行随访。
**2.3.8. 缺血性心肌病手术风险升高的考虑因素**
南亚人具有多种因素使得心脏手术更具挑战性。他们的冠状动脉往往较小，在存在较高胰岛素抵抗、腹部肥胖和糖尿病的情况下，斑块通常为非钙化软斑块，从而增加了术前风险。脂蛋白(a)水平升高而内皮祖细胞水平较低导致疾病进展更快。肾功能障碍和血管中更弥漫的病变使心脏搭桥手术更加复杂，短期风险略高，但通过有效的术后护理和随访，长期结局可以达到最佳。术后，潜在的代谢功能障碍可能揭示先前未识别的心力衰竭，这可能增加风险。
患者接受先进心脏外科治疗（如植入左心室辅助装置或心脏移植）的能力对于终末期心衰患者仍然是一个挑战。2024年NITI Aayog任务文件可能会定义一个国家级计划的框架，使印度能够自力更生地生产负担得起的高质量心室辅助装置，有可能改变数千名患者的预后。
**2.4. 当前风险评估资源和风险预测模型**
在南亚人群中评估心力衰竭（心衰，HF）风险特别具有挑战性，因为标准西方来源的评估心血管疾病风险的模型常常低估该群体的风险。PCP-HF（预防心力衰竭的汇总队列方程）是用于预测10年心衰风险的主要多变量模型。然而，来自MASALA研究的数据表明，虽然它可以对风险进行分类，但可能无法完全捕捉南亚人独特的风险特征。动脉粥样硬化性心血管疾病（Atherosclerotic Cardiovascular Disease，ASCVD）汇总队列方程（Pooled Cohort Equations，PCE）虽然主要用于动脉粥样硬化，但通常用作南亚人的基线评估，因为南亚族裔身份正被视为“风险增强因素”，应促使更早或更积极的干预。PCE通常将南亚裔个体的10年ASCVD风险低估多达两倍。由于PCE来源于排除南亚人的队列，它常常低估该群体糖尿病、高血压和腹部肥胖的较高患病率。在英国开发的QRISK3将南亚族裔作为一个特定变量，应用一个乘法因子（通常为1.3至1.7）来解释较高的固有风险。SCORE2-ASIA是欧洲心脏病学会（European Society of Cardiology，ESC）推出的一个较新的区域模型，专门针对亚洲人群，旨在改善先前欧洲模型的校准度。
南亚印第安人患心脏病的风险是欧洲人的两倍，冠心病发病通常早10年。心衰风险升高是由于独特因素，包括高糖尿病率、低BMI下的内脏脂肪以及高脂蛋白(a)，这些常被标准风险计算器低估。目前在南亚印第安人中使用的线性统计模型需要修改和验证。
人工智能驱动技术在预测心血管风险方面的效用正在研究中，当前文献中取得了进展。AI驱动的机器学习（machine learning，ML）模型，如随机森林和XGBoost，似乎通过在南亚人中实现高达93.8%的准确率显著改善了心血管疾病风险评估，优于常常低估该人群风险的传统工具。这些系统分析多维数据，包括遗传标记（如MYBPC3基因中的25-bp缺失）、影响生活方式的因素和心电图（ECG），以预测高危人群在更年轻年龄的早发性心血管疾病。极端梯度提升（extreme gradient boosting，XGBoost）、随机森林（random forest，RF）和逻辑回归（logistic regression，LR）在识别高血压和心衰风险方面非常有效，通常优于传统统计方法。在喀拉拉邦心房颤动注册研究中使用机器学习模型，在内部验证中通过随机森林方法获得了良好的预测性能判别力，接受者操作特征曲线下面积（area under the receiver operator characteristic curve，AUC）为0.821，但在外部验证中表现不佳，光梯度提升机模型在外部验证中表现出最佳预测性能，AUC为0.670。外部验证中观察到的这种差异表明，需要更稳健的模型在不同的数据集中进行测试和验证。将传统线性统计方法和机器学习方法结合起来开发心衰风险预测模型，包括识别新的风险因素，应构成未来研究的基础。
**2.5. 在南亚印第安人群中生成稳健风险预测模型面临的现有挑战**
目前缺乏代表性数据。人群特异性数据的稀缺是因为现有的大部分心衰和心血管疾病数据来自白种美国或欧洲人群，缺乏居住在南亚次大陆的印度居民数据。目前没有可用的风险模型基于印度居民的数据，而印度居民的心血管疾病风险显著高于西方人群。此外，存在亚组分解不足的问题。南亚人经常被归为一组，掩盖了印度人、巴基斯坦人和孟加拉人等亚组之间风险因素患病率和疾病发病率的显著异质性。
在遗传和分子水平上，存在分子代表性不足。全基因组和代谢组学研究主要由欧洲血统样本驱动，可能无法捕捉南亚人独特的分子风险特征。一些尚未确定的因果因素包括过早和更严重的疾病，传统风险因素不能完全解释这一负担，表明存在尚未确定的人群特异性遗传或基因调节因素。需要研究脂质异常，探讨低LDL-C水平下的高风险是由于更高的颗粒负担还是复杂的代谢结果，如胰岛素抵抗和甘油三酯升高。
独特的表型和临床表现需要特别关注。心衰的过早发病通常比其他群体早10到15年；然而，标准筛查阈值并未针对这种更早的发病进行优化。低BMI与代谢综合征的悖论使得基于白种人的BMI临界值不适用。该人群的另一个重要差异是射血分数保留的心衰（heart failure with preserved ejection fraction，HFpEF）异质性，在南亚印第安人中，HFpEF发生在更年轻的年龄和更瘦的个体中，这种模式是标准模型无法很好捕捉的。
非传统生物标志物（如脂蛋白(a)和ApoB/ApoA-1比值）的利用不足和缺乏整合，这些对于南亚人的风险分层很重要，但很少整合到标准风险评分中。冠状动脉钙化（coronary artery calcium，CAC）是该组亚临床动脉粥样硬化的一个特定标志物，在一级预防分层中也常常未被考虑。在关于健康的生物心理社会和环境决定因素的研究方面存在显著空白，这些因素导致了南亚印第安人独特的风险特征，也影响了实际环境中早期检测和预测模型的有效性。图2总结了南亚印第安人心衰预测面临的挑战。
**2.6. 印度人与全球印度侨民疾病进展的异同**
印度人（居住在印度）和全球印度侨民之间的心力衰竭（心衰，HF）风险存在显著差异。尽管两个群体共享潜在的遗传易感性，但他们的环境暴露、生活方式模式、医疗保健可及性和社会文化背景的不同，以有意义的方式影响了心衰的发病率、表型和结局。
居住在印度的印度人比世界上大多数人群更早经历心衰，死亡率也更高。有几个因素导致了这种模式。首先，印度承担着沉重的传统心血管风险因素负担，高血压、糖尿病和冠状动脉疾病往往更早发生并进展更迅速。快速城市化、向高热量饮食的转变、高体力活动缺乏率以及持续暴露于空气污染加剧了代谢和血管压力。正常BMI下的内脏肥胖是南亚生理的一个标志，广泛存在，并与高胰岛素抵抗和2型糖尿病率交织在一起。这些生物学脆弱性因社会经济差距、预防保健可及性有限、诊断延迟以及城乡治疗质量差异而进一步加剧。因此，印度的心衰通常表现较晚，症状严重，射血分数降低，生存率较差。
相比之下，全球印度侨民，特别是在北美、欧洲和中东地区，经历了由移民、文化适应和改善的医疗保健可及性塑造的不同心衰风险特征。虽然侨民印度人保留了相同的遗传和代谢易感性，但他们的环境通常改变了疾病的表现。与印度相比，获得结构性预防保健、常规筛查和循证心血管治疗的机会通常更好，使得高血压、糖尿病和冠状动脉疾病能够更早被发现。这可以延迟心衰的发生并改善结局。然而，侨民群体也面临独特的挑战。文化适应常常导致采用高饱和脂肪和加工食品的西式饮食模式，导致肥胖并恶化代谢风险。久坐的生活方式、职业压力以及与移民和社会经济流动性相关的社会心理压力进一步增加了心血管负担。
有趣的是，两个群体的心衰表型不同。印度的印度人更常见由过早的冠状动脉疾病驱动的缺血性心肌病，而侨民印度人则表现出更高的射血分数保留的心衰（heart failure with preserved ejection fraction，HFpEF）患病率，反映了移民后与生活方式改变相关的肥胖、高血压和代谢综合征。在拥有强大初级保健系统的国家，侨民印度人也可能受益于更早启动指南指导的药物治疗、心脏康复以及血运重建或器械治疗等先进干预措施，从而改善其长期生存。
健康的社会决定因素造成了额外的分歧。在印度，教育、收入和医疗基础设施方面的差距强烈影响心衰风险和结局。在侨民社区，社会经济梯度持续存在，但受到移民身份、文化融合和医疗保健可及性的影响。文化饮食习惯、家庭结构和求医行为在不同环境下也不同地演变，影响着风险轨迹。
尽管存在这些差异，但两个群体都面临一个共同的挑战，即传统心血管风险模型持续低估南亚人的心衰风险（图3）。包括AI驱动的预测工具在内的精准方法可能有助于捕捉两个人群中遗传、代谢特征和环境的相互作用。
**3. 讨论**
**3.1. 对南亚人心衰现有风险预测模型的评估**
南亚人现有的心力衰竭（心衰，HF）风险预测主要借用非南亚人群开发的模型，南亚特异性的工具非常有限。研究最充分的应用是在MASALA队列中，该队列使用了预防心力衰竭的汇总队列方程（PCE-HF）而非特定的南亚模型。PCE-HF来源于主要为白人和美国黑人队列，利用年龄、性别、血压、糖尿病、BMI、冠状动脉疾病和其他临床变量来估计10年心衰事件风险。它最初并非为南亚人校准。在MASALA中，研究人员使用PCE-HF计算了1159名南亚裔美国人的10年心衰风险。约40%为低风险（<1%），37%为中度风险（1-5%），24%为高风险（≥5%），且较高风险与糖尿病、高血压、BMI和冠状动脉钙化密切相关。收入、教育程度和出生地等社会决定因素也对风险进行了分层，强调了非生物学因素的重要性。该分析的优势包括经过验证的框架、实用性以及首次对南亚人心衰风险分布的系统性考察。PCE-HF是一个严格推导的多变量模型，在其推导队列中具有良好的性能。该模型使用常规可用的临床变量，使其易于在南亚临床环境和侨民队列中实施。在MASALA中使用PCE-HF提供了有价值的见解，了解有多少南亚人属于中度/高度心衰风险类别，以及哪些因素驱动了该风险。然而，存在局限性。该模型并非南亚特异性。该模型不是使用南亚数据推导或重新校准的，因此，由于基线发病率、身体成分和代谢特征的差异，它可能错误估计绝对风险。独特特征的代表性不足，因为较低BMI下的内脏肥胖、更早的糖尿病发病和独特的脂质模式未被明确建模。此外，没有基于印度的验证。PCE-HF已在南亚裔美国人中进行了评估，但尚未在印度的大型社区队列中进行评估，而那里的环境暴露和医疗保健可及性差异很大。
其他心血管风险模型，如Framingham、QRISK和ASCVD汇总队列方程（用于动脉粥样硬化事件），在南亚人中广泛用于冠心病和卒中风险，但它们并非心衰特异性，并且常常低估南亚人的风险。一些区域工具（例如英国的QRISK3）将“南亚族裔”作为风险修正因子，但仍侧重于动脉粥样硬化事件而非心衰，并且是针对当地人群而非居住在印度次大陆的人群进行校准。
因此，只有一个主要的HF特异性模型（PCE-HF）已被应用于MASALA中的南亚人，显示出较高的预测心衰风险以及与糖尿病、高血压、BMI和冠状动脉钙化的明确关联，但不存在在南亚队列（基于印度或多国南亚数据集）中推导的心衰风险模型。这具有重大意义，因为PCE-HF或其他心衰评分尚未根据南亚的发病率、表型（HFpEF与HFrEF）或遗传/表观遗传因素进行重新校准，并且与印度居民高度相关的社会决定因素和环境暴露（空气污染、烟草形式、饮食
