9月13日,，心血管領域*期刊《美國心臟病學會雜志》（Journal of the American College of Cardiology）發(fā)表了中國藥科大學圍繞冠心病代謝組學特征譜系統(tǒng)的研究成果,。該研究繪制了冠心病及其不同臨床階段的血漿代謝組學特征譜,，并鑒定了與冠心病發(fā)生發(fā)展表型特征密切相關的差異代謝物89個。研究獲得國家自然科學基金創(chuàng)新研究群體和面上項目（項目編號：81421005,、81571873）等項目的資助,。

冠心病在我國的發(fā)病率和死亡率呈迅速上升趨勢，預計到2020年,，中國每年因心血管疾病死亡的人數(shù)將達到400萬,。早期干預是降低冠心病事件發(fā)生的重要策略，而早期干預取決于早期診斷,，代謝物組研究可為冠心病早期診斷提供有力手段,。

該研究中，研究者采用了冠心病臨床多中心大標本隊列,，2324個樣本均經(jīng)冠脈造影金標準確證冠脈狹窄位置及堵塞程度,。他們利用UPLC-QTOF-MS高通量、高覆蓋代謝組學和生物信息學等手段,，繪制了冠心病在冠脈硬化癥,、穩(wěn)定型心絞痛、不穩(wěn)定型心絞痛,、心肌梗死等不同臨床階段的血漿代謝組學特征譜,。

研究人員從近2000個代謝物中發(fā)現(xiàn)、鑒定了與冠心病發(fā)生發(fā)展表型特征密切相關的差異代謝物89個,，代謝紊亂特征主要包括磷脂相關代謝通路受到抑制,、氨基酸代謝增強、?；鈮A類代謝通路激活,、膽汁酸代謝減弱等。他們進一步從差異代謝物庫中篩選出12組靈敏度高,、專屬性強的代謝標志物群,。受試者工作特征分析顯示，12組代謝標志物群在訓練集樣本隊列中的分類準確率均大于93%,，測試集樣本隊列中預測準確率大于89%,，外部多中心樣本隊列預測準確率大于85%。

該項目由中國藥科大學天然藥物活性組分與藥效國家重點實驗室齊煉文課題組,、李萍課題組,，南京醫(yī)科大學朱偉課題組，江蘇大學附屬武進醫(yī)院李勇課題組等共同完成,。

《美國心臟病學會雜志》主編Valentin Fuster認為,，該研究有望預測冠心病的疾病進程。倫敦國王學院教授Manuel Mayr認為,，代謝組學譜提升了冠心病的臨床分型證據(jù),。

對于臨床價值，專家認為，該研究有望為深入理解冠心病的發(fā)生發(fā)展,、早期診斷,、預后分析、治療和藥物反應等提供重要指導,；研究中發(fā)現(xiàn)的冠心病血液代謝標志物可為臨床轉(zhuǎn)化提供新的診斷依據(jù),，具有快速、無創(chuàng),、診斷率高等優(yōu)勢,，相關成果已申請發(fā)明6項，有望用于冠心病的早期診斷及高危人群的預警,。