心血管疾病是世界范围内引起死亡的第一诱因，而动脉粥样硬化又是形成这一诱因的主要因素之一。目前心血管疾病风险的预测仍旧依赖于传统的低密度脂蛋白、空腹血糖、吸烟情况、血压、甘油三酯以及高密度脂蛋白等，一些潜在风险不能被准确的预测。因此，心血管事件预测模型亟待更新。

近日，发表在《Circulation》上的一项题为“AtheroSpectrum Reveals Novel Macrophage Foam Cell gene Signatures Associated with Atherosclerotic Cardiovascular Disease Risk”的研究中，来自美国康涅狄格大学的科学家创建了全新心血管事件预测模型CR-30，利用该模型可大大提高心血管事件预测的准确率。研究团队创建了一种独特的分析工具Atherospectrum，对现有人源或者鼠源动脉粥样硬化相关数据进行分析，发现具有临床特征的动脉粥样硬化与没有临床特征的动脉粥样硬化的最大区别在于炎症泡沫细胞和炎症非泡沫细胞比例，这一比例决定动脉粥样硬化的严重程度。

相关研究成果将有助于提高心血管疾病预测的准确率，有助于针对致病性泡沫化进行机理研究从而最终降低心血管疾病的死亡率。

论文链接：https://www.ahajournals.org/doi/10.1161/CIRCULATIONAHA.121.054285

注：此研究成果摘自《Circulation》，文章内容不代表本网站观点和立场，仅供参考。