近日，‍《JOURNAL OF THE AMERICAN COLLEGE OF CARDIOLOGY》上发表了一篇题为“Precision Phenotyping of Dilated Cardiomyopathy Using Multidimensional Data”的文章，主要通过多参数数据来鉴定新的、可重复的扩张型心肌病（Dilated cardiomyopathy，DCM）亚型，以达到辅助改善患者分层的目的。最终，鉴定出3个新的DCM亚型：促纤维化代谢（profibrotic metabolic）、轻度非纤维化（mild nonfibrotic）及双心室功能障碍（biventricular impairment）。

DCM是心脏移植最常见的适应症，也是导致心衰的常见原因之一。DCM的诊断是基于心脏结构和功能异常的下游、基于成像的同质表型分类。然而，它是一种具有异质病因（如遗传、环境）、临床表现（如心力衰竭、心律失常）、合并症和对治疗干预反应的疾病。尽管在疾病分类和表征方面有相当大的改进，DCM的平均5年死亡率仍旧有约20%。因此，DCM中一个未满足的关键需求是更精确地定义潜在疾病，将机器学习方法应用于多参数表型分析，以定义和验证新的预后相关的DCM疾病亚型，促进患者的分层治疗。

采用临床、遗传、心血管磁共振和蛋白质组学评估方法，对英国源队列（n=426；年龄中位数为54岁；67%男性）及荷兰验证队列（n=239；年龄中位数为56岁；64%男性）的DCM患者（2009-2016年登记）进行纵向观察性研究（见图1）。基于特征回归的机器学习鉴定新的疾病亚型，采用惩罚多项逻辑回归（Penalized multinomial logistic regression）进行验证，使用嵌套Cox模型将新分组与传统风险因素进行比较，主要复合结局是心血管死亡、心力衰竭或心律失常事件（随访年限中位数为4年）。

图1：研究分析流程的概述

注：CMR=心血管磁共振；ECG=心电图；LAVi=左心房容积指数；LGE=磁共振延迟钆强化；LVESVi=左心室收缩末期容积指数；NL=荷兰；PCA=主分量分析；RVESVi=右心室收缩末期容积指数；UK=英国。

本研究共鉴定出三种新的DCM亚型：促纤维化代谢、轻度非纤维化及双心室功能障碍（见图2）。在源队列（P＜0.0001）和验证队列中，不同亚型的预后不同。新的促纤维化代谢亚型患者有更多的糖尿病、普遍心肌纤维化、右心室功能保留及肌酐升高的表现。对于临床应用，5个变量则足以进行分类（左右心室收缩末期容积、左心房容积、心肌纤维化和肌酐）。添加新的DCM亚型使C统计值从0.60提高到0.76。白细胞介素-4受体α（Interleukin-4 receptor-alpha）被认为是源队列（P=0.00002）和验证队列（P=0.00005）中的一种新的预后标志物。

图2：鉴定出3种新DCM亚型的机器学习方法

注：CMR=心血管磁共振；LAVi=左心房容积指数；LGE=磁共振延迟钆强化；LV=左心室；LVESVi=左心室收缩末期容积指数；RV=右心室；RVESVi=右心室收缩末期容积指数。

在DCM中使用复杂的多组学数据的机器学习方法稳健且可重复地改进了疾病表征和患者分层。确定了可重复的DCM亚型，且发现这些亚型具有不同的表征和临床预后效果，这可能反映了不同的潜在病理。在如今个性化医疗发展过程中，本研究中确定的亚型可能有助于对越来越多样化的心力衰竭疗法采取更有针对性的方法。

· 医学知识能力：虽然心肌纤维化与DCM患者的不良预后相关，但其他因素会进一步改变风险，更精确的表型可能具有重要的治疗意义。

· 转化前景：需要充分有力的研究来评估这些分层方法，以应对DCM患者日益多样化的治疗阵列。