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通过马尔可夫聚类算法对缺血性心脏病患者进行亚组分类

Subgrouping patients with ischemic heart disease by means of the Markov cluster algorithm | Communications Medicine

丹麦英文心血管疾病/系统生物学
新闻源:unknown
2025-09-06 15:30:58阅读时长2分钟820字
缺血性心脏病健康记录马尔可夫聚类算法患者亚组分类临床结局心血管疾病精准医疗多病共存模式遗传数据实验室指标

内容摘要

本研究利用丹麦全国性医疗数据库的72,249例缺血性心脏病患者数据,通过马尔可夫聚类算法识别出31个具有显著临床差异的患者亚组。基于患者病史特征,该分组方法能有效区分新发缺血事件风险(7个亚组)、非缺血性死亡风险(18个亚组)及全因死亡风险(23个亚组)。研究还发现心血管或炎症疾病在13个亚组中富集,24项实验室指标分布存在显著差异,15个亚组显示出遗传风险评分升高。该成果为心血管疾病的精准分型和个性化治疗提供了新方法。

研究背景

缺血性心脏病(IHD)在发病模式、症状负担和疾病进展方面具有显著异质性。本研究提出通过无监督聚类分析识别具有临床意义的多病共存亚组。

研究方法

纳入2004-2016年间接受冠状动脉造影(CAG)或冠状动脉CT血管成像(CCTA)的IHD患者,以首次检查日期为基线。通过丹麦国家患者登记处、国家处方登记处和医院实验室数据库获取健康记录,利用哥本哈根医院生物样本库获取遗传数据。基于3046个基线前诊断代码,应用马尔可夫聚类算法进行患者分组,并通过Cox回归模型和富集分析评估各亚组的临床结局特征。

研究结果

在72,249例IHD患者中(平均年龄63.9岁,男性63.1%)识别出31个亚组(C1-31,67,136例)。与对照组比较:

研究发现13个亚组富集心血管或炎症疾病,24项实验室指标分布存在显著差异,15个亚组(48.4%)遗传风险评分升高。

研究结论

基于疾病谱的无监督聚类可稳健地将IHD患者分为具有不同临床特征和结局的亚组。该方法为心血管多病共存的系统性研究提供了新范式,有助于实现精准医疗。

研究创新

  1. 数据规模:分析丹麦全国性队列的72,249例IHD患者的完整疾病史数据
  2. 算法应用:首次将马尔可夫聚类算法系统应用于心血管疾病亚组划分
  3. 多维度验证:结合实验室指标(25项)、药物数据(处方记录)和遗传风险评分(14个性状)进行交叉验证
  4. 临床关联:建立亚组与新发缺血事件、非IHD死亡和全因死亡风险的定量关联

局限性

  1. 部分患者缺乏实验室和遗传数据
  2. 未考虑既往疾病时间顺序
  3. 研究人群以高加索人为主
  4. 无法纳入无症状IHD患者
  5. 临床编码可能存在系统偏差

研究意义

本研究揭示了IHD患者多病共存模式与临床结局的复杂关联,为心血管疾病的精准分型提供了数据驱动的方法论框架。通过识别具有不同风险特征的患者亚组,有望优化临床试验设计,指导个性化治疗决策。

【全文结束】

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