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近日，?《JOURNAL OF THE AMERICAN COLLEGE OF CARDIOLOGY》上發表了一篇題為“Precision Phenotyping of Dilated Cardiomyopathy Using Multidimensional Data”的文章，主要通過多參數數據來鑒定新的、可重復的擴張型心肌病（Dilated cardiomyopathy，DCM）亞型，以達到輔助改善患者分層的目的。最終，鑒定出3個新的DCM亞型：促纖維化代謝（profibrotic metabolic）、輕度非纖維化（mild nonfibrotic）及雙心室功能障礙（biventricular impairment）。

DCM是心臟移植最常見的適應癥，也是導致心衰的常見原因之一。DCM的診斷是基于心臟結構和功能異常的下游、基于成像的同質表型分類。然而，它是一種具有異質病因（如遺傳、環境）、臨床表現（如心力衰竭、心律失常）、合并癥和對治療干預反應的疾病。盡管在疾病分類和表征方面有相當大的改進，DCM的平均5年死亡率仍舊有約20%。因此，DCM中一個未滿足的關鍵需求是更精確地定義潛在疾病，將機器學習方法應用于多參數表型分析，以定義和驗證新的預后相關的DCM疾病亞型，促進患者的分層治療。

采用臨床、遺傳、心血管磁共振和蛋白質組學評估方法，對英國源隊列（n=426；年齡中位數為54歲；67%男性）及荷蘭驗證隊列（n=239；年齡中位數為56歲；64%男性）的DCM患者（2009-2016年登記）進行縱向觀察性研究（見圖1）。基于特征回歸的機器學習鑒定新的疾病亞型，采用懲罰多項邏輯回歸（Penalized multinomial logistic regression）進行驗證，使用嵌套Cox模型將新分組與傳統風險因素進行比較，主要復合結局是心血管死亡、心力衰竭或心律失常事件（隨訪年限中位數為4年）。

圖1：研究分析流程的概述

注：CMR=心血管磁共振；ECG=心電圖；LAVi=左心房容積指數；LGE=磁共振延遲釓強化；LVESVi=左心室收縮末期容積指數；NL=荷蘭；PCA=主分量分析；RVESVi=右心室收縮末期容積指數；UK=英國。

本研究共鑒定出三種新的DCM亞型：促纖維化代謝、輕度非纖維化及雙心室功能障礙（見圖2）。在源隊列（P＜0.0001）和驗證隊列中，不同亞型的預后不同。新的促纖維化代謝亞型患者有更多的糖尿病、普遍心肌纖維化、右心室功能保留及肌酐升高的表現。對于臨床應用，5個變量則足以進行分類（左右心室收縮末期容積、左心房容積、心肌纖維化和肌酐）。添加新的DCM亞型使C統計值從0.60提高到0.76。白細胞介素-4受體α（Interleukin-4 receptor-alpha）被認為是源隊列（P=0.00002）和驗證隊列（P=0.00005）中的一種新的預后標志物。

圖2：鑒定出3種新DCM亞型的機器學習方法

注：CMR=心血管磁共振；LAVi=左心房容積指數；LGE=磁共振延遲釓強化；LV=左心室；LVESVi=左心室收縮末期容積指數；RV=右心室；RVESVi=右心室收縮末期容積指數。

在DCM中使用復雜的多組學數據的機器學習方法穩健且可重復地改進了疾病表征和患者分層。確定了可重復的DCM亞型，且發現這些亞型具有不同的表征和臨床預后效果，這可能反映了不同的潛在病理。在如今個性化醫療發展過程中，本研究中確定的亞型可能有助于對越來越多樣化的心力衰竭療法采取更有針對性的方法。

· 醫學知識能力：雖然心肌纖維化與DCM患者的不良預后相關，但其他因素會進一步改變風險，更精確的表型可能具有重要的治療意義。

· 轉化前景：需要充分有力的研究來評估這些分層方法，以應對DCM患者日益多樣化的治療陣列。