Đánh giá các phương trình AHA PREVENT và Lipoprotein(a) trong phân loại nguy cơ tim mạch: Những hiểu biết tích hợp từ các nhóm MESA và UK Biobank

Những điểm nổi bật

• Các phương trình AHA PREVENT mới dự đoán chính xác nguy cơ ASCVD 10 năm trong các dân số đa dạng, bao gồm cả những người có nồng độ lipoprotein(a) cao [Lp(a)].
• Lipoprotein(a) cao (≥125 nmol/L) liên quan độc lập với nguy cơ tăng của bệnh tim mạch vành (CHD), ASCVD, suy tim (HF) và bệnh tim mạch tổng thể, đặc biệt là ở những người có nguy cơ thấp và cận nguy cơ.
• Sự kết hợp của Lp(a) vào các phương trình PREVENT hiện tại cải thiện nhẹ khả năng phân biệt và tái phân loại nguy cơ, với lợi ích lớn nhất được quan sát ở nhóm cận nguy cơ và nguy cơ thấp.
• Phân tích di truyền và dấu hiệu sinh học xác nhận Lp(a) là yếu tố nguy cơ lâm sàng độc lập và có ý nghĩa bổ sung cho các chất béo truyền thống và điểm số canxi trong việc đánh giá nguy cơ tim mạch.

Nền tảng

Bệnh tim mạch (CVD) vẫn là nguyên nhân hàng đầu gây tử vong và bệnh tật trên toàn cầu. Đánh giá chính xác nguy cơ là cần thiết cho phòng ngừa sơ cấp và các chiến lược quản lý cá nhân hóa. Các phương trình PREVENT của Hiệp hội Tim mạch Hoa Kỳ (AHA) đại diện cho một bước tiến trong việc đánh giá nguy cơ, kết hợp các yếu tố nguy cơ truyền thống để ước tính nguy cơ ASCVD 10 năm. Tuy nhiên, Lp(a), một hạt lipoprotein do di truyền quyết định liên quan đến xơ vữa động mạch và huyết khối, không được bao gồm mặc dù có bằng chứng mạnh mẽ liên kết nồng độ Lp(a) cao với nguy cơ tim mạch tăng. Sự thiếu hụt này phản ánh những thách thức đang diễn ra trong việc tích hợp các dấu hiệu sinh học mới nổi vào các công cụ lâm sàng đã được kiểm chứng rộng rãi. Phân tích quy mô lớn gần đây, như những phân tích sử dụng dữ liệu từ Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis (MESA) và UK Biobank, cung cấp dữ liệu quan trọng về việc và cách đo lường Lp(a) có thể tinh chỉnh dự đoán nguy cơ ASCVD vượt quá các tiêu chuẩn hiện hành.

Nội dung chính

1. Nghiên cứu nhóm đánh giá các phương trình PREVENT và Lp(a)

Nghiên cứu quan trọng năm 2025 của Bhatia et al. đã khảo sát 314.783 người tham gia từ MESA (n=6.670) và UK Biobank (n=308.113) không có CVD đã biết, phân loại đối tượng theo mức độ Lp(a) cao (≥125 nmol/L). Người tham gia được phân loại theo nguy cơ 10 năm được ước tính bằng PREVENT (<5%, 5%-<7,5%, 7,5%-<20%, ≥20%) cho CHD, ASCVD, HF và tổng CVD, với các sự kiện cuối cùng được xác định trong quá trình theo dõi.

Kết quả cho thấy tỷ lệ sự kiện ASCVD quan sát được chủ yếu phù hợp với các nhóm nguy cơ được dự đoán qua các nhóm Lp(a). Tuy nhiên, Lp(a) cao mang lại nguy cơ ASCVD tăng khoảng 30% (HR 1,30; 95% CI, 1,22-1,38) và tăng tương tự về nguy cơ tương đối cho CHD, HF và tổng CVD. Đặc biệt, mối liên hệ mạnh mẽ nhất với CHD xảy ra ở những người được phân loại là nguy cơ thấp, nhấn mạnh tiềm năng của Lp(a) trong việc phát hiện nguy cơ bị bỏ sót.

Sự kết hợp của Lp(a) cao vào các phương trình PREVENT đã mang lại cải thiện đáng kể về mặt thống kê nhưng nhẹ nhàng trong các chỉ số tái phân loại nguy cơ, đặc biệt là cải thiện không phụ thuộc vào danh mục (NRI ~0,058). Sự cải thiện này có tác động lớn nhất đối với nhóm nguy cơ cận nguy cơ khi Lp(a) được phân loại thành hai nhóm, và đối với nhóm nguy cơ thấp khi được phân tích dưới dạng biến liên tục. Đối với dự đoán nguy cơ CHD, sự cải thiện NRI rõ ràng nhất được quan sát ở nhóm nguy cơ thấp và cao.

2. Lp(a) Ngoài PREVENT: Quan điểm về di truyền và dấu hiệu sinh học

Bằng chứng bổ sung từ các nghiên cứu phân loại di truyền trong tăng cholesterol máu nặng (ví dụ, phân tích exome UK Biobank) xác nhận rằng Lp(a) cao xác định những người có nguy cơ mắc bệnh động mạch vành (CAD) tăng đáng kể độc lập với mức cholesterol LDL. Các hình thái đơn gen tăng cholesterol máu gia đình và ‘hai hit’ kết hợp tăng cholesterol máu đa gen với Lp(a) cao cho thấy tốc độ sự kiện CAD cao nhất, nhấn mạnh vai trò bệnh lý của Lp(a).

Hơn nữa, các nghiên cứu dấu hiệu sinh học lipid trong MESA cho thấy, khác với LDL-C hoặc apolipoprotein B, Lp(a) chỉ tương quan nhẹ với sự tiến triển của canxi động mạch vành, gợi ý rằng Lp(a) trung gian nguy cơ thông qua các cơ chế riêng biệt ngoài xơ vữa động mạch canxi có thể phát hiện bằng hình ảnh.

3. Lp(a) và các kết quả tim mạch rộng hơn

Dữ liệu từ các nhóm nghiên cứu quy mô lớn, bao gồm từ UK Biobank, chỉ ra rằng Lp(a) cao không chỉ liên quan đến ASCVD mà còn liên quan đến nguy cơ rung nhĩ độc lập với các dấu hiệu viêm hệ thống như hs-CRP. Ngoài ra, các phân tích khám phá sự tương tác của Lp(a) với các đặc điểm lipid khác liên quan đến các kết quả sức khỏe xương, làm nổi bật sinh học đa chức năng phức tạp của Lp(a).

4. Tích hợp dấu hiệu sinh học và ý nghĩa phòng ngừa thứ cấp

Dữ liệu mới từ các nhóm nghiên cứu phòng ngừa thứ cấp làm sáng tỏ vai trò tinh tế của Lp(a) cùng với các dấu hiệu sinh học khác như cystatin C và HbA1c trong việc tinh chỉnh nguy cơ tái phát sự kiện ASCVD. Tuy nhiên, trong một số phân tích, Lp(a) không cải thiện đáng kể sự phân biệt mô hình vượt quá các dự đoán lâm sàng mạnh mẽ, đề xuất tính năng dụng phụ thuộc vào dân số và môi trường nguy cơ.

Bình luận chuyên gia

Tích hợp Lp(a) vào các mô hình dự đoán nguy cơ tim mạch như các phương trình PREVENT là một bước ngoặt quan trọng hướng tới y học chính xác trong tim mạch. Mặc dù cải thiện hiện tại về các chỉ số như NRI là nhẹ nhàng, nguy cơ độc lập và bổ sung do Lp(a) mang lại là hợp lý về mặt sinh học và có ý nghĩa lâm sàng. Lp(a) cao là một hạt lipoprotein do di truyền quyết định, hầu như không thể thay đổi, thúc đẩy các con đường proatherogenic và prothrombotic thông qua phospholipid oxihóa và tăng cường chức năng hạt giống LDL.

Hướng dẫn hiện tại chưa công nhận rộng rãi việc sàng lọc Lp(a) thường xuyên trong phòng ngừa sơ cấp, một phần do thách thức chuẩn hóa xét nghiệm và lựa chọn điều trị hạn chế. Tuy nhiên, các tác nhân giảm Lp(a) mới, bao gồm các hợp chất oligonucleotide antisense và liệu pháp can thiệp RNA, đang nổi lên và có thể thay đổi các mô hình lâm sàng trong tương lai.

Các thách thức phương pháp tiếp tục tồn tại trong việc phân loại nguy cơ tối ưu tích hợp Lp(a), đặc biệt là về việc lựa chọn ngưỡng, mô hình liên tục so với phân loại, và tương tác với các yếu tố nguy cơ khác như LDL-C và viêm. Bằng chứng hiện tại hỗ trợ việc đánh giá Lp(a) có chọn lọc ở những người có nguy cơ cận hoặc trung bình, tiền sử gia đình mắc CVD sớm, hoặc tăng cholesterol máu nặng.

Hơn nữa, sự tách biệt giữa Lp(a) và canxi động mạch vành đề xuất các chiến lược đánh giá bổ sung kết hợp phân loại dấu hiệu sinh học và hình ảnh có thể tốt hơn trong việc nắm bắt các kiểu nguy cơ cá nhân.

Kết luận

Dữ liệu kết hợp từ các phân tích nhóm nghiên cứu quy mô lớn xác nhận rằng các phương trình AHA PREVENT cung cấp dự đoán nguy cơ ASCVD vững chắc trong các dân số đa dạng, bao gồm cả những người có Lp(a) cao. Lp(a) cao độc lập tăng nguy cơ tim mạch, và việc thêm nó vào mô hình cải thiện nhẹ việc phân loại nguy cơ, đặc biệt là ở những người có nguy cơ cận và thấp. Nghiên cứu trong tương lai nên tập trung vào việc tinh chỉnh việc tích hợp đo lường Lp(a), xác định lợi ích cụ thể cho từng nhóm, và đánh giá tích hợp với các liệu pháp giảm Lp(a) mới nổi.

Các bác sĩ nên xem xét việc kiểm tra Lp(a) ở các dân số được chọn để cá nhân hóa việc đánh giá nguy cơ và hướng dẫn các chiến lược phòng ngừa. Khi các cảnh quan điều trị thay đổi, Lp(a) có thể chuyển từ một dấu hiệu sinh học chủ yếu tiên lượng sang một yếu tố nguy cơ có thể thay đổi trung tâm trong việc phòng ngừa bệnh tim mạch.

Tài liệu tham khảo

• Bhatia HS, Ambrosio M, Razavi AC, et al. AHA PREVENT Equations and Lipoprotein(a) for Cardiovascular Disease Risk: Insights From MESA and the UK Biobank. JAMA Cardiol. 2025;10(8):810-818. doi:10.1001/jamacardio.2025.1603. PMID:40465279.
• Xing Y, Yu S, et al. Lipoprotein(a) elevation independently associates with incident atrial fibrillation irrespective of inflammatory status. Heart Rhythm. 2025;22(12):e1146-e1154. doi:10.1016/j.hrthm.2025.08.001. PMID:40780691.
• Dangas G, et al. Subtyping severe hypercholesterolemia by genetic determinant to stratify risk of coronary artery disease. Arterioscler Thromb Vasc Biol. 2023;43(10):2058-2067. doi:10.1161/ATVBAHA.123.319341. PMID:37589137.
• Nasir K, et al. Lipoprotein(a) and coronary artery calcium in comparison with other lipid biomarkers: The multi-ethnic study of atherosclerosis. J Clin Lipidol. 2023;17(4):538-548. doi:10.1016/j.jacl.2023.06.002. PMID:37357049.
• Aragam KG, et al. Genetic, sociodemographic, lifestyle, and clinical risk factors of recurrent coronary artery disease events: a population-based cohort study. Eur Heart J. 2023;44(36):3456–3465. doi:10.1093/eurheartj/ehad380. PMID:37350734.
• Gencer B, et al. Adding traditional and emerging biomarkers for risk assessment in secondary prevention: a prospective cohort study of 20 656 patients with cardiovascular disease. Eur J Prev Cardiol. 2025;32(7):585-595. doi:10.1093/eurjpc/zwae352. PMID:39474888.