BMC MED: 基于深度学习的视网膜生物标志物在心血管疾病预测中的验证

2023-01-28 MedSci原创 MedSci原创 发表于陕西省

Reti-CVD有可能识别出10年CVD风险≥10%的个体,这些个体有可能从早期的预防性CVD干预措施中获益。

目前心血管疾病(CVD)风险评估是基于QRISK3评分,其中10%的10年CVD风险表示临床干预。然而,这一基准在临床实践中的效果有限,需要一个更简单、无创的风险分层工具。视网膜成像作为一种非侵入性的心血管疾病成像工具,正变得越来越被接受。此前,有学者开发了一个基于视网膜照片预测未来CVD风险的新型CVD风险分层系统。本研究旨在进一步验证生物标志物Reti-CVD,(1)检测10年CVD风险≥10%的风险组,(2)利用英国生物库加强对QRISK3为7.5-10%的个体(称为边界-QRISK3组)的风险评估。

根据UK Biobank的优化截止值,计算Remi-CVD评分并将其分层为三个风险组。使用Cox比例危害模型来评估Reti-CVD预测普通人群中CVD事件的能力。C-统计学被用来评估在QRISK3组和三个脆弱亚组中将Reti-CVD加入QRISK3的预后价值。

结果显示,在48260名没有心血管病史的参与者中,6.3%在11年的随访中发生了心血管病事件。Reti-CVD与CVD风险的增加有关(HR=1.41;95%CI,1.30-1.52),Reti-CVD高危组的10年CVD风险为13.1%(95% CI,11.7-14.6%)。在Reti-CVD高危组中,边界-QRISK3组的10年CVD风险大于10%(非他汀队列[n = 45473]的11.5%,1期高血压队列[n = 11966]的11.5%,以及中年队列[n = 38941]的14.2%)。在QRISK3中加入Reti-CVD后,对于CVD事件预测的C统计量在非他汀队列中增加了0.014(0.010-0.017),在1期高血压队列中增加了0.013(0.007-0.019),而在中年队列中增加了0.023(0.018-0.029)。

综上,Reti-CVD有可能识别出10年CVD风险≥10%的个体,这些个体有可能从早期的预防性CVD干预措施中获益。对于10年CVD风险在7.5-10%之间的边缘QRISK3个体,Reti-CVD可作为风险增强工具,帮助提高鉴别的准确性,特别是在可能有CVD倾向的成人群体中。

参考文献:

Validation of a deep-learning-based retinal biomarker (Reti-CVD) in the prediction of cardiovascular disease: data from UK Biobank

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