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心血管-肾脏-代谢(CKM)综合征诊断技术与风险预测
1
作者
侯淞
张林杉
+7 位作者
洪秀琴
张弛
刘瑛
张彩丽
朱艳
林海军
张甫
杨宇祥
《生物化学与生物物理进展》
北大核心
2025年第10期2585-2601,共17页
心血管疾病(CVD)、慢性肾病(CKD)和代谢性疾病是威胁人类健康的三大慢性疾病,三者密切相关且常常合并存在,大大增加了疾病的管理难度。为此,2023年10月美国心脏协会(AHA)提出了“心血管-肾脏-代谢(cardiovascularkidney-metabolic,CKM)...
心血管疾病(CVD)、慢性肾病(CKD)和代谢性疾病是威胁人类健康的三大慢性疾病,三者密切相关且常常合并存在,大大增加了疾病的管理难度。为此,2023年10月美国心脏协会(AHA)提出了“心血管-肾脏-代谢(cardiovascularkidney-metabolic,CKM)综合征”这一新型疾病概念,引发全球对于心肾共治及代谢性疾病防治的广泛关注。本综述的核心观点是,应对CKM综合征需要构建一个整合生物学、技术与社会因素的多维度诊断与风险预测新范式。本文首先阐明CKM的核心病理机制,即由脂肪组织功能失调驱动的、以炎症和氧化应激为核心的“代谢毒性环境”,是连接各器官损伤的共同通路。高危人群不仅表现出传统生物学特征,其风险更被健康社会决定因素(SDoH)显著放大(风险可升高1.18~3.50倍),凸显了公平性在筛查中的重要性。在诊断技术层面,本文系统梳理了从传统到前沿的技术进展:生物标志物(如NT-proBNP、UACR、SII、Klotho蛋白)的联合应用,实现了从单一指标向多器官损伤综合评估的转变;无创监测技术(如多波长光电容积描记术(PPG)、心阻抗图(ICG))为动态捕捉亚临床阶段的微循环与血流动力学异常提供了关键窗口;而人工智能定量计算机断层扫描(CT)分析(AI-QCT)等影像学技术,通过将6个月内心血管事件预测的曲线下面积(AUC)从0.637提升至0.688,展现了精准识别早期结构与功能病变的巨大潜力。在风险预测层面,本综述探讨了从传统工具到人工智能模型的演进:新型PREVENT方程通过整合肾功能指标(估算肾小球滤过率(estimated glomerular filtration rate,eGFR)、尿白蛋白/肌酐比值(urine albumin-to-creatinine ratio,UACR)),可将CKD检出率提高20%~30%,实现了对亚临床器官损伤的更精准识别;而基于机器学习的动态模型则代表了未来方向,例如XGBoost算法对365 d内心血管事件的预测AUC可达0.82,深度学习模型(KFDeep)对肾衰竭风险的预测AUC更高达0.946,彰显了AI在处理多模态数据与实现个体化、动态预测方面的显著优势。本文最后展望未来研究应聚焦于多模态数据深度融合、AI驱动的新型标志物开发、SDoH精细化干预及跨学科协作,共同构建一个高效、精准且公平的CKM筛查与干预体系。
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关键词
心血管-肾脏-代谢综合征
生物标志物
无创监测技术
影像与功能评估
健康社会决定因素
风险预测模型
人
工智能
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职称材料
题名
心血管-肾脏-代谢(CKM)综合征诊断技术与风险预测
1
作者
侯淞
张林杉
洪秀琴
张弛
刘瑛
张彩丽
朱艳
林海军
张甫
杨宇祥
机构
湖南师范大学工程与设计学院
复旦大学附属中山医院内分泌科
湖南师范大学附属第一医院心血管流行病学研究室
湖南师范大学附属第一医院内分泌科
出处
《生物化学与生物物理进展》
北大核心
2025年第10期2585-2601,共17页
基金
国家自然科学基金(32171366,32201134)
湖南省重点领域研发计划(2023SK2059)
湖南省自然科学基金(2024JJ5271,2025JJ50156)资助项目。
文摘
心血管疾病(CVD)、慢性肾病(CKD)和代谢性疾病是威胁人类健康的三大慢性疾病,三者密切相关且常常合并存在,大大增加了疾病的管理难度。为此,2023年10月美国心脏协会(AHA)提出了“心血管-肾脏-代谢(cardiovascularkidney-metabolic,CKM)综合征”这一新型疾病概念,引发全球对于心肾共治及代谢性疾病防治的广泛关注。本综述的核心观点是,应对CKM综合征需要构建一个整合生物学、技术与社会因素的多维度诊断与风险预测新范式。本文首先阐明CKM的核心病理机制,即由脂肪组织功能失调驱动的、以炎症和氧化应激为核心的“代谢毒性环境”,是连接各器官损伤的共同通路。高危人群不仅表现出传统生物学特征,其风险更被健康社会决定因素(SDoH)显著放大(风险可升高1.18~3.50倍),凸显了公平性在筛查中的重要性。在诊断技术层面,本文系统梳理了从传统到前沿的技术进展:生物标志物(如NT-proBNP、UACR、SII、Klotho蛋白)的联合应用,实现了从单一指标向多器官损伤综合评估的转变;无创监测技术(如多波长光电容积描记术(PPG)、心阻抗图(ICG))为动态捕捉亚临床阶段的微循环与血流动力学异常提供了关键窗口;而人工智能定量计算机断层扫描(CT)分析(AI-QCT)等影像学技术,通过将6个月内心血管事件预测的曲线下面积(AUC)从0.637提升至0.688,展现了精准识别早期结构与功能病变的巨大潜力。在风险预测层面,本综述探讨了从传统工具到人工智能模型的演进:新型PREVENT方程通过整合肾功能指标(估算肾小球滤过率(estimated glomerular filtration rate,eGFR)、尿白蛋白/肌酐比值(urine albumin-to-creatinine ratio,UACR)),可将CKD检出率提高20%~30%,实现了对亚临床器官损伤的更精准识别;而基于机器学习的动态模型则代表了未来方向,例如XGBoost算法对365 d内心血管事件的预测AUC可达0.82,深度学习模型(KFDeep)对肾衰竭风险的预测AUC更高达0.946,彰显了AI在处理多模态数据与实现个体化、动态预测方面的显著优势。本文最后展望未来研究应聚焦于多模态数据深度融合、AI驱动的新型标志物开发、SDoH精细化干预及跨学科协作,共同构建一个高效、精准且公平的CKM筛查与干预体系。
关键词
心血管-肾脏-代谢综合征
生物标志物
无创监测技术
影像与功能评估
健康社会决定因素
风险预测模型
人
工智能
Keywords
cardiovascular-kidney-metabolic(CKM)syndrome
biomarkers
non-invasive monitoring techniques
imaging and functional assessment
social determinants of health(SDoH)
risk prediction models
artificial intelligence(AI)
分类号
R543 [医药卫生—心血管疾病]
R589 [医药卫生—内分泌]
R692 [医药卫生—泌尿科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
心血管-肾脏-代谢(CKM)综合征诊断技术与风险预测
侯淞
张林杉
洪秀琴
张弛
刘瑛
张彩丽
朱艳
林海军
张甫
杨宇祥
《生物化学与生物物理进展》
北大核心
2025
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