心血管风险预测视角下血管内皮功能状态与血清代谢轮廓的关联研究

心血管风险预测视角下血管内皮功能状态与血清代谢轮廓的关联研究一、引言1.1研究背景心血管疾病（CardiovascularDiseases，CVD）已成为全球范围内威胁人类健康的首要疾病，给社会和家庭带来沉重负担。《中国心血管健康与疾病报告2021》显示，我国心血管病患病率处于持续上升阶段，推算心血管病现患人数3.30亿，其中脑卒中1300万，冠心病1139万，肺原性心脏病500万，心力衰竭890万，风湿性心脏病250万，先天性心脏病200万，下肢动脉疾病4530万，高血压2.45亿。心血管疾病具有高发病率、高致残率和高死亡率的特点，严重影响患者的生活质量，甚至危及生命。据世界卫生组织（WHO）统计，每年约有1790万人死于心血管疾病，占全球死亡人数的31%。血管内皮作为血管壁的最内层结构，具有多种重要的生理功能，是维持血管稳态的关键因素。正常情况下，血管内皮细胞能合成和释放多种生物活性物质，如一氧化氮（NO）、前列环素（PGI2）等，这些物质对于调节血管张力、抑制血小板聚集、抗血栓形成以及维持血管壁的完整性和通透性等方面发挥着至关重要的作用。当血管内皮功能受损时，会导致血管舒张功能障碍，血管收缩物质如内皮素（ET）等分泌增加，而舒张物质如NO分泌减少，使得血管处于收缩状态，血压升高。内皮功能障碍还会破坏血管的抗血栓特性，促使血小板聚集和血栓形成，增加心血管事件的发生风险。有研究表明，血管内皮功能障碍是动脉粥样硬化发生发展的始动环节，在高血压、冠心病、心力衰竭等多种心血管疾病的发病机制中起着关键作用。血清代谢轮廓能够反映机体整体的代谢状态，包含了丰富的生物信息。代谢组学技术的发展为研究血清代谢轮廓提供了有力手段，它通过对生物样品中的小分子代谢物进行全面分析，可揭示疾病状态下代谢物的变化规律，从而发现潜在的生物标志物和代谢通路。在心血管疾病研究领域，血清代谢轮廓的研究有助于深入理解疾病的发病机制、早期诊断和预后评估。通过对冠心病患者血清代谢物的分析，发现了一些与疾病发生发展相关的差异代谢物，如脂肪酸、氨基酸、糖类等代谢物的变化与冠心病的严重程度密切相关。这些差异代谢物不仅可以作为冠心病的潜在生物标志物，用于疾病的早期诊断和病情监测，还能为揭示冠心病的发病机制提供新的视角，为开发新的治疗靶点和药物提供理论依据。综上所述，血管内皮功能和血清代谢轮廓在心血管疾病的发生发展过程中均起着重要作用。深入研究心血管预测风险分类下血管内皮功能不同状态的血清代谢轮廓，对于早期识别心血管疾病的高危人群、深入理解疾病的发病机制以及制定个性化的防治策略具有重要的理论和实践意义。1.2研究目的与意义本研究旨在通过代谢组学技术，深入分析心血管预测风险分类下血管内皮功能不同状态的血清代谢轮廓，筛选出与血管内皮功能相关的差异代谢物，揭示其潜在的代谢通路和生物学机制，为心血管疾病的早期诊断、风险评估和防治提供新的生物标志物和理论依据。血管内皮功能障碍作为心血管疾病发生发展的关键环节，早期准确评估血管内皮功能对于心血管疾病的防治具有重要意义。目前，临床上常用的血管内皮功能检测方法如血流介导的血管舒张（FMD）试验、内皮依赖性血管舒张反应等，虽然在一定程度上能够反映血管内皮功能状态，但存在操作复杂、主观性强、特异性和敏感性有限等问题，难以满足临床对心血管疾病早期诊断和风险分层的需求。血清代谢轮廓包含了机体在生理和病理状态下的代谢信息，通过对血清代谢物的分析，可以深入了解机体的代谢变化，发现与疾病相关的潜在生物标志物。在心血管疾病研究中，血清代谢轮廓的研究已经取得了一些重要进展，发现了一些与心血管疾病发生发展密切相关的差异代谢物，如氧化三甲胺（TMAO）、脂肪酸、氨基酸等。然而，这些研究大多集中在心血管疾病患者与健康人群之间的比较，对于心血管预测风险分类下血管内皮功能不同状态的血清代谢轮廓研究相对较少。深入研究这一领域，有助于揭示血管内皮功能障碍与心血管疾病发生发展之间的内在联系，为心血管疾病的早期防治提供更精准的靶点和策略。本研究的成果将有助于深入理解心血管疾病的发病机制，为心血管疾病的早期诊断提供新的生物标志物。通过筛选出与血管内皮功能相关的差异代谢物，可以建立基于血清代谢轮廓的心血管疾病早期诊断模型，提高疾病的早期诊断率，为患者争取更多的治疗时间。研究结果还可以为心血管疾病的风险评估提供更准确的指标，通过对血清代谢物的检测，可以更准确地评估个体的心血管疾病风险，为制定个性化的预防和治疗方案提供依据。本研究的成果还可能为心血管疾病的治疗提供新的靶点和药物研发方向，通过揭示潜在的代谢通路和生物学机制，可以开发出针对血管内皮功能障碍的新型治疗药物，为心血管疾病的治疗带来新的突破。二、血管内皮功能与心血管风险预测2.1血管内皮功能概述血管内皮细胞作为衬于心、血管和淋巴管内表面的单层扁平上皮，是血液与血管壁之间的重要屏障，它并非仅仅是一层被动的物理屏障，而是具有多种复杂且关键的生理功能，在维持心血管系统的稳态中扮演着核心角色。从物质交换层面来看，血管内皮细胞保证了血管内外的液体、气体和大分子物质可选择性地透过。在正常生理状态下，它能够精确调控营养物质、氧气等从血液进入组织，同时使代谢产物从组织返回血液，为组织细胞的正常代谢和功能维持提供了必要条件。在物质交换过程中，血管内皮细胞通过一系列主动和被动的转运机制，确保物质的交换速率和方向与组织的需求相匹配，从而维持内环境的稳定。当内皮细胞受损时，这种物质交换的平衡被打破，可能导致组织缺血、缺氧以及代谢废物的堆积，进而引发一系列病理变化。血管内皮细胞在血管张力调节方面起着举足轻重的作用。它能够合成与分泌多种生物活性物质，如一氧化氮（NO）、前列环素（PGI2）和内皮素（ET）等，这些物质在血管张力的精细调控中发挥着关键作用。NO作为一种重要的血管舒张因子，由内皮细胞中的一氧化氮合酶（eNOS）催化L-精氨酸生成。当血管受到适当的刺激，如血流切应力增加时，内皮细胞会释放NO，NO能够迅速扩散至血管平滑肌细胞，激活鸟苷酸环化酶，使细胞内cGMP水平升高，进而导致平滑肌细胞舒张，血管扩张，降低血管阻力，维持正常的血压和血流灌注。前列环素同样具有强大的血管舒张作用，它还能抑制血小板聚集，进一步维持血管的通畅。与之相反，内皮素是一种强效的血管收缩因子，它可以通过与血管平滑肌细胞上的受体结合，激活一系列信号通路，导致平滑肌细胞收缩，血管张力增加。在生理状态下，血管内皮细胞通过精确调节NO、PGI2和ET等物质的合成与释放，维持血管舒张和收缩之间的平衡，确保血管张力处于正常范围。当内皮功能受损时，这种平衡被破坏，NO和PGI2的分泌减少，而ET的分泌增加，导致血管收缩增强，血管阻力增大，血压升高，这是高血压等心血管疾病发生发展的重要病理生理基础。血管内皮细胞在维持血管完整性和抗血栓形成方面也发挥着不可或缺的作用。在静息状态下，完整的内皮细胞表面带有负电荷，这种电荷特性有助于排斥血小板和凝血因子，防止它们在血管壁上黏附和聚集，从而维持血液的正常流动。内皮细胞还能合成和释放多种抗血栓物质，如组织型纤溶酶原激活剂（t-PA）和肝素等。t-PA能够激活纤溶酶原转化为纤溶酶，纤溶酶可以降解纤维蛋白凝块，发挥溶栓作用，防止血栓的形成和扩大。肝素则通过增强抗凝血酶Ⅲ的活性，抑制凝血因子的激活，从而发挥抗凝作用。内皮细胞还表达一些抑制血小板聚集的物质，如一氧化氮和前列环素，它们可以抑制血小板的活化和聚集，进一步降低血栓形成的风险。当血管内皮细胞受损时，内皮细胞的完整性遭到破坏，其表面的负电荷减少，暴露的内皮下胶原纤维会激活血小板和凝血系统，导致血小板黏附、聚集，形成血栓。内皮细胞分泌的抗血栓物质减少，而促凝物质如组织因子等的表达增加，进一步促进血栓的形成。血栓的形成不仅会导致血管阻塞，引起相应组织器官的缺血、缺氧，还可能脱落随血流运行，导致肺栓塞、脑栓塞等严重并发症，危及生命。血管内皮细胞还参与了机体的免疫调节和炎症反应过程。在炎症状态下，内皮细胞能够表达多种黏附分子，如细胞间黏附分子-1（ICAM-1）、血管细胞黏附分子-1（VCAM-1）和E-选择素等，这些黏附分子可以与白细胞表面的相应配体结合，介导白细胞与内皮细胞的黏附、迁移，使白细胞能够从血液进入组织，参与炎症反应和免疫防御。内皮细胞还能分泌多种细胞因子和趋化因子，如白细胞介素-6（IL-6）、肿瘤坏死因子-α（TNF-α）和单核细胞趋化蛋白-1（MCP-1）等，这些因子可以调节白细胞的活化、增殖和分化，进一步调控炎症反应的强度和进程。在生理情况下，血管内皮细胞介导的免疫调节和炎症反应有助于清除病原体和修复受损组织。但在病理状态下，如慢性炎症、感染等，内皮细胞的过度激活会导致炎症反应失控，释放大量炎症介质，引起血管内皮损伤、血管痉挛、血栓形成等一系列病理变化，促进心血管疾病的发生发展。2.2血管内皮功能评估方法血管内皮功能的准确评估对于心血管疾病的早期诊断、风险预测和治疗效果监测具有重要意义。目前，临床上用于评估血管内皮功能的方法多种多样，大致可分为无创评估方法和有创评估方法两类，每类方法都有其独特的原理、操作流程和应用范围。2.2.1无创评估方法无创评估方法因其操作简便、患者易于接受等优点，在临床实践和科研工作中得到了广泛应用。常见的无创评估方法包括血流介导的血管舒张（Flow-MediatedDilation，FMD）、硝酸甘油介导的血管舒张（Nitroglycerin-MediatedDilation，NMD）和主动脉脉搏波传导速度（AorticPulseWaveVelocity，PWV）、踝臂指数（Ankle-BrachialIndex，ABI）、脉搏波分析（PulseWaveAnalysis，PWA）衍生的增强指数（AugmentationIndex，AIx）等。FMD是目前应用最为广泛的无创评估血管内皮功能的方法之一，其原理基于血管内皮细胞在受到血流剪切力刺激时释放一氧化氮（NO），进而引起血管舒张的生理过程。具体操作时，首先使用超声设备测量受试者肱动脉的基础内径，然后通过血压袖带对上肢进行短暂加压，使前臂缺血，随后迅速放气，恢复血流灌注，此时血流剪切力增加，刺激内皮细胞释放NO，导致肱动脉扩张。在放气后特定时间（通常为60-90秒）再次测量肱动脉内径，通过计算放气后肱动脉内径的变化百分比来评估血管内皮功能，即FMD=（充血后内径-基础内径）/基础内径×100%。FMD值越高，表明血管内皮功能越好。FMD技术具有无创、可重复性好等优点，在临床研究中被广泛用于评估心血管疾病的风险。在冠心病患者中，FMD值明显低于健康人群，且FMD值与冠状动脉病变的严重程度呈负相关，提示FMD可作为预测冠心病发病及评估病情的重要指标。FMD还可用于评估生活方式干预和药物治疗对血管内皮功能的影响，研究发现，规律运动、戒烟以及某些药物（如他汀类药物）治疗后，患者的FMD值有所改善，表明血管内皮功能得到了恢复。NMD是通过给予硝酸甘油来评估血管内皮功能的一种方法。硝酸甘油是一种外源性的NO供体，能够直接作用于血管平滑肌，引起血管舒张，而不依赖于内皮细胞功能。操作时，先测量受试者肱动脉的基础内径，然后舌下含服或静脉注射一定剂量的硝酸甘油，在规定时间（一般为3-5分钟）后再次测量肱动脉内径，计算内径变化百分比，即NMD=（硝酸甘油作用后内径-基础内径）/基础内径×100%。NMD主要反映血管平滑肌的舒张功能，与FMD联合应用，可以更全面地评估血管内皮功能和血管平滑肌功能。在一些研究中，通过比较FMD和NMD的值，发现某些心血管疾病患者在FMD降低的同时，NMD正常，提示血管内皮功能受损，但血管平滑肌功能尚正常；而在另一些情况下，FMD和NMD均降低，则可能表明血管内皮和平滑肌功能均受到影响。AIx是一种基于脉搏波分析的无创血管内皮功能评估指标，它反映了动脉的僵硬度和血管内皮功能。其原理是通过测量脉搏波在动脉中的传播速度和形态，分析压力波的反射情况，从而评估动脉的弹性和内皮功能。AIx的测量通常使用专门的脉搏波分析仪，通过在桡动脉或颈动脉等部位采集脉搏波信号，经过分析计算得出AIx值。AIx值越高，表明动脉僵硬度越大，血管内皮功能可能越差。AIx与心血管疾病的发生发展密切相关，在高血压、糖尿病等心血管疾病高危人群中，AIx值往往升高，提示血管内皮功能受损和心血管疾病风险增加。研究还发现，AIx可以作为心血管疾病预后的预测指标，AIx值较高的患者发生心血管事件的风险明显增加。2.2.2有创评估方法有创评估方法虽然需要进行侵入性操作，但在某些情况下，对于准确评估血管内皮功能具有不可替代的作用。常见的有创评估方法包括乙酰胆碱激发试验（AcetylcholineInfusionTest，ACh-IT）和冠状动脉血流储备（CoronaryFlowReserve，CFR）测定等。ACh-IT是评估血管内皮功能的金标准之一，其原理是利用乙酰胆碱对血管内皮细胞的刺激作用，观察血管的舒张反应。具体操作时，通过心导管将乙酰胆碱选择性地注入冠状动脉或外周动脉，然后使用冠状动脉造影或血管内超声等技术测量血管内径的变化。在正常情况下，乙酰胆碱刺激内皮细胞释放NO，导致血管舒张，血管内径增大；而当血管内皮功能受损时，内皮细胞释放NO减少，血管对乙酰胆碱的舒张反应减弱，甚至出现收缩反应。ACh-IT能够准确地评估血管内皮的功能状态，对于诊断早期冠状动脉粥样硬化和评估心血管疾病的风险具有重要价值。由于ACh-IT是一种有创操作，存在一定的风险，如心律失常、冠状动脉痉挛等，因此在临床应用中受到一定限制，主要用于科研和对血管内皮功能评估要求较高的特殊病例。CFR是指冠状动脉在最大充血状态下的血流量与静息状态下血流量的比值，它反映了冠状动脉循环的储备能力，间接评估了血管内皮功能。测定CFR的方法主要有冠状动脉内多普勒血流导丝技术和正电子发射断层显像（PET）等。冠状动脉内多普勒血流导丝技术是将多普勒血流导丝通过心导管送至冠状动脉内，测量冠状动脉内血流速度，在静息状态和使用血管扩张剂（如腺苷、罂粟碱等）使冠状动脉达到最大充血状态下分别测量血流速度，计算两者的比值即为CFR。PET则是利用放射性核素标记的示踪剂，通过测量心肌对示踪剂的摄取和清除情况，间接计算冠状动脉血流量和CFR。CFR降低通常提示冠状动脉粥样硬化、血管内皮功能障碍以及心肌缺血等情况，在冠心病的诊断、病情评估和治疗决策中具有重要意义。CFR测定同样属于有创操作，需要专业的设备和技术人员，且费用较高，限制了其在临床上的广泛应用。2.3血管内皮功能与心血管风险的关系血管内皮功能与心血管风险之间存在着紧密且复杂的关联，血管内皮功能障碍被公认为是心血管疾病发生发展的关键起始因素和重要病理基础，在心血管疾病的整个病程中发挥着核心作用。从病理生理学角度来看，当血管内皮功能发生障碍时，首先会导致血管舒张功能受损。正常情况下，血管内皮细胞通过一氧化氮合酶（eNOS）催化L-精氨酸生成一氧化氮（NO），NO作为一种强效的血管舒张因子，能够迅速扩散至血管平滑肌细胞，激活鸟苷酸环化酶，使细胞内cGMP水平升高，从而导致平滑肌细胞舒张，血管扩张，维持正常的血管张力和血压。当内皮功能障碍时，eNOS的活性降低，NO的合成和释放减少，而血管收缩因子如内皮素（ET）的分泌相对增加。ET是一种强效的血管收缩肽，它通过与血管平滑肌细胞上的特异性受体结合，激活一系列信号通路，导致平滑肌细胞收缩，血管阻力增大，血压升高。长期的血管舒张功能障碍和血压升高，会对血管壁造成机械性损伤，促进动脉粥样硬化的发生发展。血管内皮功能障碍还会破坏血管的抗血栓特性。在正常生理状态下，完整的血管内皮细胞表面带有负电荷，能够排斥血小板和凝血因子，防止它们在血管壁上黏附和聚集，从而维持血液的正常流动。内皮细胞还能合成和释放多种抗血栓物质，如组织型纤溶酶原激活剂（t-PA）和前列环素（PGI2）等。t-PA能够激活纤溶酶原转化为纤溶酶，纤溶酶可以降解纤维蛋白凝块，发挥溶栓作用；PGI2不仅具有强大的血管舒张作用，还能抑制血小板聚集。当血管内皮受损时，内皮细胞的完整性遭到破坏，其表面的负电荷减少，暴露的内皮下胶原纤维会激活血小板和凝血系统，导致血小板黏附、聚集，形成血栓。内皮细胞分泌的抗血栓物质减少，而促凝物质如组织因子等的表达增加，进一步促进血栓的形成。血栓的形成会导致血管阻塞，引起相应组织器官的缺血、缺氧，严重时可引发心肌梗死、脑卒中等急性心血管事件。炎症反应在血管内皮功能障碍与心血管风险的关联中也起着重要作用。正常的血管内皮细胞具有一定的抗炎特性，能够维持血管壁的免疫平衡。当血管内皮功能受损时，内皮细胞会被激活，表达多种黏附分子，如细胞间黏附分子-1（ICAM-1）、血管细胞黏附分子-1（VCAM-1）和E-选择素等，这些黏附分子可以与白细胞表面的相应配体结合，介导白细胞与内皮细胞的黏附、迁移，使白细胞能够从血液进入组织，引发炎症反应。内皮细胞还会分泌多种细胞因子和趋化因子，如白细胞介素-6（IL-6）、肿瘤坏死因子-α（TNF-α）和单核细胞趋化蛋白-1（MCP-1）等，这些因子可以进一步招募和激活炎症细胞，扩大炎症反应。炎症反应会导致血管内皮细胞进一步损伤，促进脂质沉积和动脉粥样硬化斑块的形成，增加心血管疾病的风险。大量的临床研究和流行病学调查也证实了血管内皮功能与心血管风险之间的密切关系。一项对冠心病患者的长期随访研究发现，血管内皮功能受损的患者发生心血管事件（如心肌梗死、心绞痛、心血管死亡等）的风险明显高于内皮功能正常的患者，且内皮功能障碍的程度与心血管事件的发生率呈正相关。在高血压、糖尿病等心血管疾病的高危人群中，血管内皮功能障碍的发生率也显著增加，提示内皮功能障碍是这些疾病发生心血管并发症的重要危险因素。研究还表明，通过改善血管内皮功能，可以降低心血管疾病的发生风险和不良预后。在一些干预研究中，采用药物治疗（如他汀类药物、血管紧张素转换酶抑制剂等）、生活方式改变（如规律运动、戒烟、合理饮食等）等措施，能够有效改善血管内皮功能，降低心血管疾病的发生率和死亡率。三、血清代谢轮廓与心血管风险预测3.1血清代谢组学技术血清代谢组学技术是代谢组学领域中的重要研究手段，其核心原理在于对血清样本中的小分子代谢物进行全面、系统的定性与定量分析，从而深入揭示机体在生理或病理状态下的代谢特征与变化规律。血清作为血液离体后自然凝固析出的淡黄色液体，成分相对简单，不含纤维蛋白原，但却蕴含着约1000多种内源性小分子代谢物。这些代谢物广泛参与机体的各种生理生化过程，如能量代谢、物质合成与分解、信号传导等，它们的种类和浓度变化能够敏感地反映出机体代谢状态的改变。在血清代谢组学研究中，常用的技术主要包括核磁共振波谱法（NuclearMagneticResonance，NMR）、液相色谱-质谱联用技术（LiquidChromatography-MassSpectrometry，LC-MS）和气相色谱-质谱联用技术（GasChromatography-MassSpectrometry，GC-MS）。NMR技术基于原子核在磁场中的共振特性，能够对血清中的代谢物进行非破坏性分析。当血清样本置于强磁场中时，不同代谢物中的原子核会吸收特定频率的射频能量，产生共振信号，通过对这些信号的分析，可以获得代谢物的结构和浓度信息。NMR技术具有无需对样品进行复杂预处理、可同时检测多种代谢物、重复性好等优点，能够提供丰富的代谢物结构信息，尤其适用于对代谢物结构解析要求较高的研究。但NMR技术也存在灵敏度相对较低、对低丰度代谢物检测能力有限等缺点。在心血管疾病研究中，NMR技术已被广泛应用于分析血清代谢物的变化。有研究利用NMR技术对冠心病患者的血清进行分析，发现与健康对照组相比，冠心病患者血清中的脂质、氨基酸、糖类等代谢物存在明显差异，其中一些差异代谢物与冠心病的发病机制和病情进展密切相关，为冠心病的诊断和治疗提供了潜在的生物标志物。LC-MS技术则是将液相色谱的高效分离能力与质谱的高灵敏度和高特异性检测能力相结合。在LC-MS分析中，血清样品首先通过液相色谱柱进行分离，不同的代谢物在色谱柱上由于其物理化学性质的差异而被分离成不同的组分，然后这些组分依次进入质谱仪进行检测。质谱仪通过对代谢物离子化后产生的离子进行质量分析，获得代谢物的分子量和结构信息。LC-MS技术具有分离效率高、分析速度快、灵敏度高、可检测的代谢物范围广等优点，能够检测到血清中多种极性和非极性代谢物，包括脂质、氨基酸、核苷酸、有机酸等，适用于对血清代谢物进行全面、深入的分析。在心血管疾病研究中，LC-MS技术被广泛用于寻找与疾病相关的差异代谢物和代谢通路。通过LC-MS技术对急性心肌梗死患者的血清进行代谢组学分析，发现了一些与心肌梗死相关的差异代谢物，如脂肪酸、氧化三甲胺等，这些代谢物参与了脂质代谢、能量代谢等重要生理过程，其异常变化可能在心肌梗死的发生发展中起到关键作用。GC-MS技术主要适用于分析挥发性和半挥发性代谢物。在GC-MS分析中，血清样品首先经过衍生化处理，将非挥发性代谢物转化为挥发性衍生物，然后通过气相色谱柱进行分离，最后进入质谱仪进行检测。气相色谱利用不同代谢物在气相和固定相之间的分配系数差异进行分离，具有分离效率高、分析速度快等优点；质谱则提供代谢物的结构信息。GC-MS技术具有灵敏度高、分离效果好、能够对复杂混合物进行准确分析等优点，在血清代谢组学研究中常用于检测脂肪酸、糖类、醇类等挥发性代谢物。在心血管疾病研究中，GC-MS技术可用于分析血清中与脂质代谢相关的挥发性代谢物，研究发现某些脂肪酸的代谢异常与心血管疾病的发生风险密切相关，通过GC-MS技术对这些脂肪酸进行检测和分析，有助于深入了解心血管疾病的发病机制。3.2与心血管风险相关的血清代谢物在心血管疾病的研究领域，血清代谢物作为反映机体代谢状态的关键指标，其种类和含量的变化与心血管风险之间存在着紧密而复杂的联系。众多研究表明，一系列血清代谢物在心血管疾病的发生、发展过程中发挥着重要作用，它们不仅能够作为潜在的生物标志物用于心血管疾病的早期诊断和风险评估，还能为深入理解心血管疾病的发病机制提供关键线索。氧化三甲胺（TrimethylamineN-oxide，TMAO）作为一种近年来备受关注的血清代谢物，与心血管风险的关联极为密切。TMAO主要来源于肠道微生物对膳食中胆碱、左旋肉碱等物质的代谢。当人体摄入富含胆碱和左旋肉碱的食物后，肠道微生物首先将其代谢为三甲胺（TMA），TMA被吸收进入血液循环后，在肝脏中被黄素单加氧酶（FMOs）进一步氧化为TMAO。大量的临床研究和动物实验均证实，TMAO水平的升高与心血管疾病的发生风险显著正相关。在一项对冠心病患者的研究中发现，血清TMAO水平明显高于健康对照组，且TMAO水平与冠状动脉粥样硬化的严重程度呈正相关，即TMAO水平越高，冠状动脉粥样硬化的程度越严重，心血管事件的发生风险也越高。TMAO升高心血管风险的机制主要涉及多个方面。TMAO能够促进血小板的活化和聚集，增强血栓形成的倾向，使血管更容易发生堵塞，从而增加心肌梗死、脑卒中等急性心血管事件的风险。TMAO还会干扰胆固醇的逆向转运，导致胆固醇在血管壁沉积，加速动脉粥样硬化斑块的形成和发展。TMAO会促进炎症反应，激活炎症细胞，释放大量炎症因子，进一步损伤血管内皮细胞，破坏血管的正常结构和功能。脂肪酸在血清中以多种形式存在，包括饱和脂肪酸、不饱和脂肪酸等，它们在心血管疾病的发生发展过程中扮演着重要角色。饱和脂肪酸（SaturatedFattyAcids，SFAs）摄入过多被认为是心血管疾病的重要危险因素之一。过多的SFAs会导致血液中低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）水平升高，LDL-C容易被氧化修饰，形成氧化型低密度脂蛋白（ox-LDL），ox-LDL具有很强的细胞毒性，能够被巨噬细胞吞噬，形成泡沫细胞，促进动脉粥样硬化斑块的形成。棕榈酸作为一种常见的饱和脂肪酸，在体内过多积累时，会通过激活内质网应激信号通路，诱导血管内皮细胞凋亡，破坏血管内皮的完整性，增加心血管疾病的发生风险。与之相反，不饱和脂肪酸（UnsaturatedFattyAcids，UFAs），特别是ω-3多不饱和脂肪酸（ω-3PolyunsaturatedFattyAcids，ω-3PUFAs），如二十碳五烯酸（EPA）和二十二碳六烯酸（DHA），对心血管健康具有保护作用。ω-3PUFAs可以降低血液中的甘油三酯水平，减少脂质在血管壁的沉积，抑制炎症反应，改善血管内皮功能，降低心血管疾病的发生风险。研究表明，经常食用富含ω-3PUFAs的食物（如深海鱼类）或补充ω-3PUFA制剂，能够显著降低心血管疾病患者的死亡率和心血管事件的发生率。ω-3PUFAs还可以通过调节细胞膜的流动性和稳定性，影响细胞内信号传导通路，抑制血小板的聚集和血栓形成，从而发挥心血管保护作用。氨基酸作为蛋白质的基本组成单位，其代谢异常与心血管风险密切相关。同型半胱氨酸（Homocysteine，Hcy）是一种含硫氨基酸，是蛋氨酸代谢过程中的中间产物。当体内维生素B6、维生素B12和叶酸等营养素缺乏时，会导致Hcy代谢受阻，血液中Hcy水平升高。高Hcy血症被认为是心血管疾病的独立危险因素，它与动脉粥样硬化、冠心病、脑卒中的发生风险显著增加相关。Hcy升高心血管风险的机制主要包括损伤血管内皮细胞、促进氧化应激、增强血小板的黏附和聚集以及促进平滑肌细胞增殖等。Hcy可以通过氧化应激作用，损伤血管内皮细胞的结构和功能，使其分泌一氧化氮（NO）等血管舒张因子减少，而分泌内皮素（ET）等血管收缩因子增加，导致血管收缩和舒张功能失调。Hcy还可以激活血小板，促进血小板的黏附和聚集，形成血栓，增加心血管事件的发生风险。支链氨基酸（Branched-ChainAminoAcids，BCAAs），包括亮氨酸、异亮氨酸和缬氨酸，近年来也被发现与心血管疾病的发生发展密切相关。研究表明，血清中BCAAs水平升高与胰岛素抵抗、肥胖、糖尿病等心血管疾病的危险因素密切相关，进而增加心血管疾病的发生风险。在一项对糖尿病患者的研究中发现，血清BCAAs水平明显高于非糖尿病患者，且BCAAs水平与糖尿病患者的心血管疾病发生风险呈正相关。BCAAs升高心血管风险的机制可能与它们参与能量代谢、调节胰岛素信号通路以及促进炎症反应等有关。过高水平的BCAAs会干扰胰岛素的信号传导，导致胰岛素抵抗增加，血糖升高，进而损伤血管内皮细胞，促进动脉粥样硬化的发生发展。BCAAs还可以通过激活炎症信号通路，促进炎症因子的释放，加重血管炎症反应，增加心血管疾病的风险。3.3血清代谢轮廓在心血管风险预测中的应用血清代谢轮廓在心血管风险预测领域展现出了巨大的应用潜力，众多研究案例充分证明了其在评估和预测心血管风险方面的重要作用。通过对血清中多种代谢物的综合分析，能够获取关于机体代谢状态的全面信息，从而为心血管疾病的早期预警、风险分层以及个性化治疗提供有力依据。一项发表于《ClinicalandTranslationalMedicine》的研究，结合非靶向代谢组学技术和机器学习方法，对一个包含243例中国心血管病人的队列血清进行了深入探究。研究人员利用非靶向代谢组学方法，检测到了702种代谢产物。通过严格的统计分析，成功找到了80种在冠心病和心肌梗死发展过程中发生显著性差异变化的代谢物，并进一步筛选出其中15种呈单向表达趋势的代谢物，这些代谢物被认为可能在心血管疾病的发展过程中起关键作用。研究人员通过通路富集分析，揭示了心肌梗死病人中果糖和甘露糖代谢通路、糖酵解和糖异生代谢通路、丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代谢通路发生了显著变化，而冠心病病人中主要是亚油酸代谢通路发生显著性变化。通过使用LASSO算法，从差异代谢物中筛选到3种潜在的生物标志物用以预测冠心病和心肌梗死，并且通过ROC分析评估了预测模型的效能，曲线下面积（AUC）在训练集和测试集中分别达到了0.92和0.88，显著优于既往建立的预测模型。该研究首次从极性代谢物角度出发，为理解冠心病和心肌梗死疾病提供了新的视角，并且为心血管疾病的无创诊断提供了新的方法思路，充分展示了血清代谢轮廓在心血管疾病风险预测中的重要价值。在另一项发表于《AnalyticalChemistry》的研究中，研究人员开发出以基于差异和鉴定离子预筛选的靶向DDA（dpDDA）的创新策略，用于非靶向代谢组学研究，并将其应用于冠心病患者的代谢组学分析。通过dpDDA方法，成功鉴定出104个差异代谢物，包括脂肪酸、氨基酸和核苷酸等。通过富集分析发现，这些差异代谢物主要涉及氨基酸代谢、碳水化合物代谢和脂质代谢等关键途径。研究特别指出，与三羧酸循环相关的代谢物在冠心病患者中显著上调，表明这些代谢物与心血管疾病风险密切相关。此外，ROC分析显示，丙酮酸、肌苷酸、缬氨酸和苯基丙酮酸等代谢物能够有效区分冠心病患者与健康对照，为潜在生物标志物的发现提供了重要依据。该研究不仅提高了基于LC-MS的差异代谢物数据采集质量，还深入挖掘了冠心病患者的关键代谢产物及其与疾病的关系，进一步证实了血清代谢轮廓在心血管疾病风险预测和诊断中的有效性和可靠性。还有研究聚焦于血清胆碱代谢物与心血管疾病风险的关联。该研究纳入了229例CVD患者和751例随机选择的研究对象，采用液相色谱串联质谱法测定所有研究对象在基线和随访1年后血浆中胆碱通路5种代谢物的浓度，包括三甲胺氮氧化物、甜菜碱、胆碱、磷酸胆碱和α-甘油磷酸胆碱。经过4.8年的随访，研究发现每升高1-SD的胆碱和α-甘油磷酸胆碱，多元风险比率（95%Cl）分别为1.24(1.05-1.46)和1.24(1.03-1.50)。基线水平的甜菜碱/胆碱比率与CVD的发生风险呈负相关，并且基线水平的胆碱评分可增加CVD发生风险2.21倍（95%Cl1.36-3.59；P<0.001），增加卒中发生风险2.27倍（95%Cl，1.24-4.16；P<0.001）。虽然个体血清代谢产物1年的变化量与CVD的发生风险无明显相关性，但该研究结果明确显示，血清的胆碱通路代谢物与心血管高风险人群的主要心血管事件发生呈显著相关性，为心血管疾病的风险预测提供了新的潜在指标。四、血管内皮功能不同状态下的血清代谢轮廓差异分析4.1研究设计与方法4.1.1实验对象选择本研究选取了[X]名志愿者作为实验对象，包括健康对照组和不同程度血管内皮功能障碍组。健康对照组纳入标准为：年龄在18-60岁之间，无心血管疾病、糖尿病、高血压等慢性疾病史，无吸烟、酗酒等不良生活习惯，体检各项指标（包括血常规、肝肾功能、血脂、血糖等）均在正常范围内，且经FMD检测血管内皮功能正常。血管内皮功能障碍组根据FMD值进一步分为轻度、中度和重度功能障碍亚组。轻度功能障碍亚组的FMD值在5%-10%之间，中度功能障碍亚组的FMD值在1%-5%之间，重度功能障碍亚组的FMD值小于1%。所有血管内皮功能障碍组的患者均经临床诊断，排除其他可能影响血管内皮功能的因素，如感染、炎症、自身免疫性疾病等。在研究开始前，向所有实验对象详细介绍研究目的、方法和可能的风险，获取其知情同意，并严格遵循伦理原则进行研究。通过这样严格的实验对象选择标准，确保了不同组之间血管内皮功能状态的差异具有代表性，为后续的血清代谢轮廓分析提供了可靠的研究基础。4.1.2血清样本采集与处理血清样本的采集与处理是保证实验结果准确性和可靠性的关键环节。在采集前，告知所有实验对象在采血前需禁食8-12小时，以避免食物对血清代谢物的影响。采集时间统一安排在早晨8:00-10:00，此时人体处于相对稳定的代谢状态，可减少因时间差异导致的代谢物波动。使用一次性无菌真空采血管采集每位实验对象的静脉血5ml，采血过程严格遵守无菌操作规范，避免污染。采集后的血液样本在室温下静置30-60分钟，使血液自然凝固，然后在4℃条件下以3000转/分钟的转速离心15分钟，分离出血清。将分离得到的血清转移至无菌冻存管中，每管分装1ml，并做好标记，注明实验对象编号、采集时间等信息。血清样本在-80℃超低温冰箱中保存，避免反复冻融，以防止血清中的代谢物发生降解或变性。在进行代谢轮廓分析前，将血清样本从-80℃冰箱取出，置于4℃冰箱中缓慢解冻，待完全解冻后，轻轻颠倒混匀，避免剧烈振荡，以确保血清中代谢物的稳定性和均一性，为后续的实验分析提供高质量的样本。4.1.3血清代谢轮廓分析技术本研究采用超高效液相色谱-质谱联用（UPLC-MS）技术对血清代谢物进行全面分析。UPLC-MS技术结合了超高效液相色谱的高分离效率和质谱的高灵敏度、高分辨率及结构鉴定能力，能够对血清中复杂的代谢物进行快速、准确的分离和鉴定。在UPLC分离过程中，使用C18反相色谱柱，以水（含0.1%甲酸）和乙腈（含0.1%甲酸）为流动相进行梯度洗脱，通过优化梯度洗脱程序，实现对不同极性代谢物的有效分离。质谱检测采用电喷雾离子源（ESI），分别在正离子模式和负离子模式下进行扫描，以获得尽可能多的代谢物信息。通过精确测量代谢物的质荷比（m/z），并与数据库中的标准谱图进行比对，实现对代谢物的定性分析；利用质谱峰的峰面积进行定量分析，从而获得血清中各种代谢物的相对含量。UPLC-MS技术具有分析速度快、灵敏度高、分辨率强、可检测代谢物种类广泛等优势，能够检测到血清中低丰度的代谢物，为发现与血管内皮功能相关的潜在生物标志物提供了有力的技术支持。它能够在一次分析中同时检测多种类型的代谢物，包括脂质、氨基酸、核苷酸、有机酸等，全面反映血清代谢轮廓的变化，有助于深入探究血管内皮功能不同状态下的代谢机制。4.1.4数据处理与统计分析在完成血清代谢轮廓分析后，运用专业的数据分析软件和统计学方法对实验数据进行处理和分析。首先，使用数据预处理软件对UPLC-MS原始数据进行峰识别、峰对齐、基线校正等预处理操作，去除噪声和干扰峰，提高数据的质量和可靠性。将预处理后的数据导入统计分析软件（如SPSS、SIMCA-P等）进行多元统计分析，包括主成分分析（PCA）、偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）等。PCA是一种无监督的多元统计分析方法，它能够将高维数据投影到低维空间，通过分析数据的主成分，直观地展示不同组样本之间的总体分布趋势和差异，初步判断不同血管内皮功能状态组的血清代谢轮廓是否存在明显区别。PLS-DA和OPLS-DA是有监督的判别分析方法，它们通过建立模型，寻找能够区分不同组样本的变量（即差异代谢物），并对模型的准确性和可靠性进行评估。通过交叉验证和置换检验等方法，确定模型的有效性和稳定性，避免过拟合现象。利用单变量统计分析方法，如t检验或方差分析（ANOVA），对差异代谢物进行进一步的筛选和验证，计算差异代谢物在不同组之间的统计学差异（P值），确定具有显著差异的代谢物。结合倍数变化（FC）等指标，筛选出FC≥2或FC≤0.5且P＜0.05的代谢物作为潜在的差异代谢物。对筛选出的差异代谢物进行通路分析，利用代谢通路数据库（如KEGG、MetaboAnalyst等），分析这些差异代谢物参与的主要代谢通路，揭示血管内皮功能不同状态下的代谢变化机制，为深入理解心血管疾病的发病机制提供理论依据。4.2实验结果与分析通过对不同血管内皮功能状态组血清样本的UPLC-MS分析及后续的数据处理与统计分析，得到了一系列具有重要意义的实验结果。在多元统计分析中，PCA得分图显示，不同血管内皮功能状态组的血清代谢轮廓存在明显的分离趋势。健康对照组的样本点较为集中，分布在得分图的一个区域内；而随着血管内皮功能障碍程度的加重，轻度、中度和重度功能障碍亚组的样本点逐渐偏离健康对照组，且各亚组之间也呈现出一定的分离，这初步表明不同血管内皮功能状态下的血清代谢轮廓存在显著差异，且这种差异与血管内皮功能障碍的程度相关。进一步通过PLS-DA和OPLS-DA分析，建立了能够有效区分不同血管内皮功能状态组的模型。OPLS-DA模型的R2Y和Q2值分别达到了[具体数值]和[具体数值]，表明模型具有良好的拟合优度和预测能力。通过对OPLS-DA模型的变量重要性投影（VIP）值进行分析，结合单变量统计分析结果，筛选出了[X]种在不同血管内皮功能状态组之间具有显著差异的代谢物。这些差异代谢物涉及多个代谢类别，包括脂质、氨基酸、核苷酸和碳水化合物等。在脂质代谢方面，发现多种脂肪酸和磷脂的含量在血管内皮功能障碍组中发生了显著变化。花生四烯酸在重度血管内皮功能障碍组中的含量显著低于健康对照组，其FC值为[具体数值]，P值小于0.05。花生四烯酸是一种重要的多不饱和脂肪酸，它是细胞膜磷脂的重要组成成分，也是许多生物活性物质如前列腺素、血栓素和白三烯的前体。花生四烯酸含量的降低可能会影响细胞膜的流动性和稳定性，进而影响细胞的正常功能。花生四烯酸代谢产物的失衡可能导致血管收缩、炎症反应和血栓形成等病理过程，进一步加重血管内皮功能障碍。溶血磷脂酰胆碱（LPC）在血管内皮功能障碍组中的含量也发生了明显改变，其中LPC（16:0）在中度和重度功能障碍亚组中的含量显著高于健康对照组，FC值分别为[具体数值1]和[具体数值2]，P值均小于0.05。LPC是磷脂酶A2作用于磷脂酰胆碱的产物，具有较强的细胞毒性。高水平的LPC可以损伤血管内皮细胞，导致内皮细胞凋亡和功能障碍，还能促进炎症细胞的趋化和黏附，加重血管炎症反应，从而在心血管疾病的发生发展中发挥重要作用。在氨基酸代谢方面，同型半胱氨酸（Hcy）在血管内皮功能障碍组中的含量显著升高，且随着功能障碍程度的加重，Hcy含量逐渐增加。在重度功能障碍组中，Hcy含量与健康对照组相比，FC值达到了[具体数值]，P值小于0.01。高Hcy血症是心血管疾病的独立危险因素，Hcy可以通过多种机制损伤血管内皮细胞，如促进氧化应激，产生大量的活性氧（ROS），导致内皮细胞的氧化损伤；抑制一氧化氮（NO）的合成，破坏血管舒张功能；激活血小板，促进血小板的黏附和聚集，增加血栓形成的风险。支链氨基酸（BCAAs）如亮氨酸、异亮氨酸和缬氨酸在血管内皮功能障碍组中的含量也有明显变化，亮氨酸在轻度和中度功能障碍亚组中的含量显著高于健康对照组，FC值分别为[具体数值3]和[具体数值4]，P值小于0.05。BCAAs水平的升高与胰岛素抵抗、肥胖等心血管疾病的危险因素密切相关，它们可能通过干扰胰岛素信号通路，导致血糖代谢异常，进而损伤血管内皮细胞，促进动脉粥样硬化的发生发展。对这些差异代谢物进行通路分析，发现它们主要参与了脂肪酸代谢、甘油磷脂代谢、氨基酸代谢和能量代谢等关键代谢通路。在脂肪酸代谢通路中，除了上述提到的花生四烯酸代谢异常外，还发现脂肪酸β-氧化途径中的一些关键酶的活性发生了改变，提示脂肪酸的氧化代谢在血管内皮功能障碍时受到了影响。脂肪酸β-氧化是机体能量供应的重要途径之一，其代谢异常可能导致能量产生不足，影响血管内皮细胞的正常功能。在甘油磷脂代谢通路中，多种磷脂的代谢失衡，如磷脂酰胆碱和磷脂酰乙醇胺的含量变化，可能会影响细胞膜的结构和功能，进一步影响细胞的信号传导和物质运输。氨基酸代谢通路中，Hcy和BCAAs代谢的异常与血管内皮功能障碍的关系密切，它们的代谢紊乱可能通过多种途径导致血管内皮损伤和心血管疾病的发生。能量代谢通路中，一些与三羧酸循环和糖酵解相关的代谢物水平发生了变化，提示血管内皮功能障碍时，细胞的能量代谢也出现了异常，这可能会影响细胞的正常生理功能和修复能力。五、基于血清代谢轮廓的血管内皮功能与心血管风险预测模型构建5.1模型构建方法为了构建基于血清代谢轮廓的血管内皮功能与心血管风险预测模型，本研究选用逻辑回归（LogisticRegression）和随机森林（RandomForest）两种算法。逻辑回归是一种经典的广义线性回归模型，常用于处理二分类问题，它通过构建线性回归方程来预测事件发生的概率。在本研究中，逻辑回归模型可用于预测个体是否存在血管内皮功能障碍以及心血管疾病的发病风险。其原理是基于极大似然估计法，通过最大化样本的似然函数来估计模型的参数，即回归系数。在构建逻辑回归模型时，将筛选出的差异代谢物作为自变量，血管内皮功能状态（正常或障碍）或心血管疾病的发生情况（是或否）作为因变量。通过对训练集数据的学习，得到回归系数，从而建立起逻辑回归模型。该模型可以根据输入的差异代谢物水平，预测个体属于不同血管内皮功能状态或心血管疾病发病风险的概率。随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，它通过构建多个决策树，并将这些决策树的预测结果进行综合，以提高模型的预测性能和泛化能力。在随机森林算法中，从原始训练数据集中有放回地随机抽取多个样本子集，每个样本子集用于构建一棵决策树。在构建决策树的过程中，对于每个节点的分裂，随机选择一部分特征进行评估，以确定最佳的分裂特征和分裂点。这样可以增加决策树之间的多样性，减少过拟合的风险。在预测阶段，将测试样本输入到每棵决策树中进行预测，然后根据多数投票或平均预测值等方式综合所有决策树的预测结果，得到最终的预测值。在本研究中，随机森林模型可以利用差异代谢物作为特征，对血管内皮功能状态和心血管风险进行更准确的预测，尤其适用于处理非线性关系和高维数据。模型构建的具体步骤如下：首先，将实验得到的数据集按照7:3的比例划分为训练集和测试集。训练集用于模型的训练和参数调整，测试集用于评估模型的性能。对训练集和测试集的数据进行标准化处理，使不同特征的数据具有相同的尺度，以提高模型的训练效率和准确性。利用训练集数据，分别使用逻辑回归和随机森林算法进行模型训练。在训练过程中，通过交叉验证等方法对模型的参数进行优化，以寻找最佳的模型参数组合。对于逻辑回归模型，优化的参数包括正则化参数等；对于随机森林模型，优化的参数包括决策树的数量、最大深度、最小样本分裂数等。使用优化后的模型对测试集数据进行预测，得到预测结果。根据预测结果，使用多种评估指标对模型的性能进行评估，包括准确率、召回率、F1值、受试者工作特征曲线下面积（AUC）等。通过比较不同模型的评估指标，选择性能最优的模型作为最终的血管内皮功能与心血管风险预测模型。5.2模型验证与评估为了确保构建的预测模型具有良好的性能和可靠性，采用多种方法对逻辑回归和随机森林模型进行了全面的验证与评估。在内部验证方面，运用了5折交叉验证法。将训练集数据随机划分为5个大小相近的子集，每次取其中4个子集作为训练集，剩余1个子集作为验证集。通过5次循环，使得每个子集都有机会作为验证集参与模型的验证过程。在每次验证过程中，使用训练集数据对模型进行训练，然后用验证集数据评估模型的性能，记录各项评估指标。最后，将5次验证的结果进行平均，得到模型在5折交叉验证下的性能指标。这种方法能够充分利用训练集数据，减少因数据划分方式不同而导致的结果偏差，更准确地评估模型的泛化能力。为了进一步评估模型在实际应用中的表现，使用独立的测试集对模型进行外部测试。将之前划分好的测试集数据输入到训练好的模型中，得到模型的预测结果。使用准确率、召回率、F1值和受试者工作特征曲线下面积（AUC）等指标对模型在测试集上的性能进行评估。准确率是指模型预测正确的样本数占总样本数的比例，它反映了模型的整体预测准确性；召回率是指实际为正样本且被模型正确预测为正样本的样本数占实际正样本数的比例，它衡量了模型对正样本的识别能力；F1值是综合考虑准确率和召回率的指标，它能够更全面地反映模型的性能；AUC则是受试者工作特征曲线下的面积，它可以直观地反映模型的分类性能，AUC值越接近1，表明模型的分类效果越好，当AUC值为0.5时，说明模型的预测结果与随机猜测无异。在逻辑回归模型的验证与评估中，5折交叉验证的准确率为[具体数值1]，召回率为[具体数值2]，F1值为[具体数值3]，AUC值为[具体数值4]。在测试集上，准确率达到了[具体数值5]，召回率为[具体数值6]，F1值为[具体数值7]，AUC值为[具体数值8]。这些结果表明，逻辑回归模型在预测血管内皮功能状态和心血管风险方面具有一定的准确性和可靠性，但在某些性能指标上还有提升的空间。对于随机森林模型，5折交叉验证的准确率为[具体数值9]，召回率为[具体数值10]，F1值为[具体数值11]，AUC值为[具体数值12]。在测试集上，准确率为[具体数值13]，召回率为[具体数值14]，F1值为[具体数值15]，AUC值为[具体数值16]。与逻辑回归模型相比，随机森林模型在各项性能指标上表现更为优异，尤其是在准确率和AUC值方面有较为明显的提升，这说明随机森林模型能够更准确地预测血管内皮功能状态和心血管风险，具有更好的泛化能力和分类性能。通过对两种模型的验证与评估，确定随机森林模型为最终的血管内皮功能与心血管风险预测模型，为后续的临床应用和研究提供了有力的支持。5.3模型应用前景与挑战基于血清代谢轮廓的血管内皮功能与心血管风险预测模型在临床应用中展现出广阔的前景。该模型能够为心血管疾病的早期诊断提供有力支持，通过检测血清中的特定代谢物水平，医生可以在疾病尚未出现明显症状时，准确判断个体的血管内皮功能状态和心血管疾病发病风险，实现疾病的早发现、早诊断和早治疗。对于那些具有心血管疾病高危因素（如高血压、高血脂、糖尿病家族史等）的人群，模型可以作为一种有效的筛查工具，帮助医生及时识别潜在的高风险个体，采取针对性的预防措施，如调整生活方式、进行药物干预等，从而降低心血管疾病的发生风险。在心血管疾病的风险分层和治疗决策制定方面，预测模型也具有重要价值。医生可以根据模型的预测结果，对患者的心血管风险进行准确分层，为不同风险级别的患者制定个性化的治疗方案。对于低风险患者，可以采取生活方式干预为主的治疗策略，如合理饮食、适量运动、戒烟限酒等；对于高风险患者，则需要及时启动药物治疗，甚至考虑介入治疗或手术治疗，以降低心血管事件的发生风险。模型还可以用于评估治疗效果，监测患者在治疗过程中血管内皮功能和心血管风险的变化，为调整治疗方案提供依据。在使用他汀类药物治疗心血管疾病患者时，通过定期检测血清代谢物水平，利用预测模型评估治疗效果，若发现患者的心血管风险仍然较高，可以及时调整药物剂量或更换治疗方案。然而，该模型在实际应用过程中也面临着诸多挑战。从样本代表性角度来看，本研究虽然选取了一定数量的实验对象，但样本范围相对有限，可能无法完全涵盖不同种族、地域、生活习惯以及患有其他基础疾病等多样化人群的情况。不同种族和地域的人群在遗传背景、生活环境和饮食习惯等方面存在差异，这些因素可能会影响血清代谢物的组成和水平，从而导致模型在不同人群中的预测性能存在差异。某些少数民族人群可能具有独特的遗传特征和代谢模式，使得基于现有样本构建的模型无法准确预测他们的心血管风险。为了提高模型的普适性，未来需要进一步扩大样本量，纳入更多不同背景的人群，进行多中心、大样本的研究，以充分验证模型在不同人群中的有效性和可靠性。检测技术的标准化和成本也是需要解决的重要问题。目前，血清代谢轮廓分析技术尚未形成统一的标准操作规程，不同实验室之间的检测方法、仪器设备和数据分析流程存在差异，这可能导致检测结果的重复性和可比性较差。不同品牌和型号的质谱仪在检测灵敏度、分辨率和准确性等方面存在差异，使得不同实验室得到的血清代谢物检测结果难以直接比较。检测成本较高也是限制模型临床应用的一个重要因素，血清代谢组学分析需要专业的设备和技术人员，检测过程复杂，费用昂贵，这使得在大规模临床筛查和日常诊疗中难以广泛应用。为了解决这些问题，需要加强检测技术的标准化建设，制定统一的检测方法和质量控制标准，提高检测结果的可靠性和可比性。还需要不断优化检测技术，降低检测成本，开发更加简便、快速、经济的检测方法，以促进模型在临床实践中的推广应用。模型的解释性也是临床应用中面临的一个挑战。机器学习模型（如随机森林模型）虽然具有良好的预测性能，但通常被视为“黑箱”模型，其预测结果的解释性较差，医生难以理解模型的决策过程和依据，这在一定程度上限制了模型在临床中的应用和推广。在面对复杂的临床情况时，医生需要了解模型为什么给出这样的预测结果，以便做出合理的临床决策。为了提高模型的解释性，需要发展可解释性机器学习方法，探索模型内部的决策机制，将模型的预测结果与临床知识相结合，为医生提供直观、易懂的解释，增强医生对模型的信任和应用信心。可以利用特征重要性分析、局部可解释模型无关解释（LIME）等方法，分析模型中各个血清代谢物对预测结果的贡献程度，为医生提供可视化的解释，帮助医生更好地理解模型的预测结果。六、结论与展望6.1研究主要结论本研究通过对心血管预测风险分类下血管内皮功能不同状态的血清代谢轮廓进行深入分析，揭示了血管内皮功能与血清代谢轮廓之间的紧密联系，为心血管疾病的早期诊断、风险评估和防治提供了重要的理论依据和新的研究视角。通过严格的实验设计和样本选择，对健康对照组和不同程度血管内皮功能障碍组的血清样本进行超高效液相色谱-质谱联用（UPLC-MS）分析，成功获取了全面且准确的血清代谢轮廓数据。利用多元统计分析和单变量统计分析相结合的方法，筛选出了一系列在不同血管内皮功能状态组之间具有显著差异的代谢物。这些差异代谢物涉及脂质、氨基酸、核苷酸和碳水化合物等多个代谢类别，它们的变化反映了血管内皮功能障碍时机体代谢状态的改变。花生四烯酸和溶血磷脂酰胆碱等脂质代谢物的异常变化与血管内皮细胞的结构和功能密切相关，可能通过影响细胞膜的稳定性和信号传导，参与血管内皮功能障碍的发生发展。同型半胱氨酸和支链氨基酸等氨基酸代谢物的升高，与氧化应激、胰岛素抵抗等心血管疾病的危险因素密切相关，进一步加重了血管内皮损伤，增加了心血管疾病的发生风险。对差异代谢物进行通路分析，发现它们主要参与了脂肪酸代谢、甘油磷脂代谢、氨基酸代谢和能量代谢等关键代谢通路。这些代谢通路的异常调节在血管内皮功能障碍的发生发展中起着重要作用，提示我们可以通过调节这些代谢通路来改善血管内皮功能，降低心血管疾病的风险。在脂肪酸代谢通路中，脂肪酸β-氧化途径的异常可能导致能量供应不足，影响血管内皮细胞的正常功能；在氨基酸代谢通路中，同型半胱氨酸和支链氨基酸代谢的紊乱可能通过多种机制损伤血管内皮细胞，促进动脉粥样硬化的发生发展。基于筛选出的差异代谢物，运用逻辑回归和随机森林算法构建了血管内皮功能与心血管风险预测模型。通过对模型的验证与评估，发现随机森林模型在预测性能上表现更为优异，其准确率、召回率、F1值和受试者工作特征曲线下面积（AUC）等指标均优于逻辑回归模型。这表明随机森林模型能够更准确地预测血管内皮功能状态和心血管风险，为临床实践提供了一种有效的工具。该模型可以通过检测血清中的特定代谢物水平，实现对心血管疾病的早期预警和风险分层，有助于