亮点
1. 从基线血浆样本中得出的多代谢物风险评分可以预测高危人群的长期死亡率。
2. 在不同性别和外部队列中发现了一致的相关性，强调了研究结果的稳健性。
3. 该研究确定了与较低和较高死亡率风险相关的特定代谢物，为未来的临床应用铺平了道路。
研究背景和疾病负担
代谢紊乱和慢性疾病对全球卫生系统造成了巨大的负担。识别能够预测全因死亡率风险的生物标志物对于改善高危人群的预防策略和干预措施至关重要。PREDIMED（Prevención con Dieta Mediterránea）试验旨在评估地中海饮食对心血管高危个体的健康影响。先前的研究表明，代谢组学分析可以作为发现与疾病机制和总体死亡率相关途径的有效工具。鉴于此，本研究旨在评估多代谢物特征是否可以作为PREDIMED试验参与者长期死亡率的稳健预测因子。
研究设计
该研究在PREDIMED试验的一个子样本中进行，该试验包括7447名主要年龄在55至80岁的基线参与者。分析队列由1878名具有完整基线血浆代谢组学数据的个体组成（平均年龄=67岁）。其中，1628名参与者在一年后提供了重复的血浆样本以供验证。研究分析了337种候选基线血浆代谢物，利用2003年至2019年的长期随访来确定代谢物水平与全因死亡率之间的关联。主要终点是随访期间的全因死亡率。
关键发现
在最初的337种代谢物中，有154种在多重比较校正后与全因死亡率显著相关。其中，85种显示逆向关联，69种显示直接关联。值得注意的是，以下代谢物被确定：
– **逆向关联**：
– **SM 22:1**
– **PC-溶血磷脂酰胆碱 38:7**
– **胆固醇酯**
– **肌酸**
– **γ-氨基丁酸 (GABA)**
– **丝氨酸和其他氨基酸**
– **直接关联**：
– **二甲基胍基戊酸 (DMGV)**
– **酰基肉碱**
– **核苷和次黄嘌呤**
– **肌酐**
使用惩罚弹性网络Cox回归模型，研究人员确定了一个由38种基线血浆代谢物组成的多代谢物评分，该评分一致地预测了全因死亡率。多代谢物评分在极端五分位数之间比较时显示出较高的预测能力，危险比为3.16（95% CI 2.02, 4.95；C指数0.756），每增加一个标准差的评分，危险比为1.69（95% CI 1.51, 1.90；C指数0.766）。这种关联在不同性别中保持稳健，男性和女性β系数之间的皮尔逊相关系数为0.72。该评分进一步通过一年后的重复血浆测量和四个独立的美国队列进行了验证。
专家评论
本研究的发现使代谢组学分析成为患者风险分层的有希望的辅助工具，特别是在高危人群中。由于代谢途径涉及重要的生理过程，了解特定代谢物与死亡率之间的相关性可以揭示导致健康差异的潜在生物学机制。代谢医学专家对这些发现的临床效用表示乐观，认为它们可以指导患者管理和预防策略。然而，研究承认了一些局限性，例如研究人群的特定高危性质，这给结果的广泛适用性带来了挑战。未来的研究应验证这些发现并探索这些关联背后的机制途径。
结论
这一全面分析强调了多代谢物特征作为长期死亡率稳健预测因子的潜力。确定与死亡率风险相关的特定代谢物为临床医生提供了一个有价值的工具，用于风险分层和为患者量身定制干预措施，尤其是在专注于预防护理的临床环境中。进一步的研究有必要探讨这些发现如何应用于常规临床实践。
参考文献
– Fernández-Duval G, Razquin C, Wang F, Yun H, Hu J, Guasch-Ferré M, et al. A multi-metabolite signature robustly predicts long-term mortality in the PREDIMED trial and several US cohorts. Metabolism. 2025 Sep;170:156195. doi: 10.1016/j.metabol.2025.156195 IF: 11.9 Q1 . Epub 2025 Mar 17. PMID: 40107652 IF: 11.9 Q1 ; PMCID: PMC12245597 IF: 11.9 Q1 .
