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　　肠冠状动脉疾病（CAD）是全球死亡的主要原因，在2019年有1860万人因CAD死亡。其中急性心肌梗死（AMI）占CAD死亡的大多数，这导致了相当大的医疗费用和社会负担，对AMI风险的早期预警仍然是一个很大的挑战。因此，迫切需要发现无创的、准确的AMI生物标志物，用于早期的AMI预警，将AMI的发生消灭在萌芽状态。

　　急性心肌梗死（AMI）是冠状动脉疾病（CAD）引起的大部分死亡： 急性心肌梗死（AMI）占冠状动脉疾病（CAD）造成的死亡的大多数。迫切需要对AMI进行早期预警，特别是对稳定型冠状动脉疾病（sCAD）患者。ag真人平台官方以前的研究表明，肠道微生物群的改变与CAD的严重程度相关。研究通过结合肠道微生物群和粪便/血液/尿液代谢组学来发现准确的AMI生物标志物。

　　01 研究方法

　　ag真人平台官方招募了190名志愿者，包括93名sCAD患者、49名AMI患者和48名正常冠状动脉（NCA）受试者，并测量他们的血液生化参数、基于16S rRNA的肠道微生物群和基于NMR的粪便/血液/尿液代谢物。ag真人平台官方进一步从每组中选取20名受试者，通过宏基因组测序分析其肠道微生物群。

　　02 研究结果

　　多组学分析显示，与sCAD或NCA的受试者相比，AMI患者的肠道微生物群和血清/尿液/粪便代谢物出现了特殊的变化。

　　14个细菌属和30个代谢物（粪便11种，血液10种，尿液9种）与AMI表型密切相关，并能准确区分AMI患者和sCAD患者。另芝菌、 链球菌、瘤胃球菌、乳杆菌和粪便杆菌的能有效区分AMI和sCAD，预测能力在CAD患者中得到证实。

　　ag真人平台官方进一步选择了9个指标，包括4个细菌属、3个粪便和2个尿液代谢物作为无创生物标志物组，可以区分AMI和sCAD，AUC为0.932。

　　结论：肠道微生物群和粪便/尿液代谢物的组合为AMI和sCAD提供了一套有效的和非侵入性的预测生物标志物。

　　02 文章摘要

　　研究结果展开：

　　图1展示对一般的血液生化指标进行主成分分析（PCA）、组间差异分析和与AMI的相关分析，以寻找AMI的关键生物标志物在图1a中，PCA图显示三组间一般血液生化指标的主成分分析，AMI组和NCA/sCAD组之间有明显的差异；图1b中，20个血液生化指标的对折变化（AMI/NCA或AMI/sCAD）的波谱图，AMI组的CRP、AST、CK和LDH的血清水平明显较高，而FT3则明显低于其他两组；图1c中，热图显示血液生化指标与AMI发生的相关性强度，CRP、CK、AST、ALT和LDH为阳性，而FT3、TC、LDL-c、HDL-c对AMI的发生为阴性；图1d中，建立预测模型的七个重要特征（CRP、ALT、AST、LDH、CK、FDP、FT3）根据ROC分析得出曲线下面积（AUC）。ROC曲线显示，这7个血液指标的组合可以区分AMI和NCA，AUC值为0.923，但其对AMI和sCAD的区分能力相对较弱（AUC = 0.822）。

　　图2 展示肠道微生物群有助于区分AMI患者和sCAD患者图(a) α-多样性和图（b）β多样性都显示AMI、sCAD和NCA组之间没有明显差异，表明肠道微生物群的整体结构没有随着心脏疾病状态而明显改变。

　　图（c）和图（d）中显示3组肠道微生物群的门和属概况，其相对丰度在各组之间有明显的变化。
　　图（e）11个属的对折变化（AMI/NCA或AMI/sCAD）的图谱，有9个属在AMI患者中明显丰富，2个属在在NCA和sCAD组更为丰富。

　　(f) 热图显示11个属和7个血液生化指标之间的相关强度。链球菌、另枝菌属、罗斯氏菌属、颗粒链菌属、乳酸菌、放线菌、厌氧棍状菌属、月形单胞菌属和欧陆森氏菌对AMI风险指标（CRP、AST、ALT、CK、LDH FDP）呈阳性，而普氏菌属和假单胞菌属对这些指标呈阴性，此外，普雷沃特菌对FT3也呈阳性，而FT3是与AMI发生率呈负相关的指标。
　　(g) 14个特定的属建立预测模型，ROC分析显示，这个肠道细菌组可以区分AMI和sCAD和NCA，AUC值分别为0.831和0.810。

　　图3 特定的肠道细菌种类能有效区分AMI和SCAD（a）三组中肠道微生物群的PCoA分析,PCoA分析显示，AMI患者与sCAD和NCA明显分开。

　　（b）11个物种的对折变化（AMI/NCA或AMI/SCAD）的波谱图。另枝菌属(A. putredinis, A. onderdonkii, A. shahii, A. indistinctus and Alistipes sp_AP11)、链球菌(S. salivarius and S. vestibularis)、瘤胃球菌属（R. torques和R. bromii）和乳杆菌（L. salivarius）的物种在AMI患者中明显比sCAD和NCA丰富。

　　（c）热图显示个别物种与血液生化标志物之间的相关性分析，A. indistinctus, R. torques, S. parasanguinis, Faecalibacterium prausnitzii, R. bromii, S. salivarius, L. salivarius, S. vestibularis Alistipes sp_AP11和S. anginosus与至少一个关键AMI风险指标正相关。

　　（d） 9个特定物种建立预测模型，根据ROC分析得出AUC。选择了9个细菌物种，包括A. shahii、A. indistinctus、Alistipes sp_AP11、S. salivarius、S. vestibularis、R. torques、R. bromii、L. salivarius和F. prausnitzii作为AMI特征肠道物种集。ROC曲线显示这个肠道物种集可以区分AMI患者和sCAD/NCA，AUC值分别为0.928和0.878。

　　(e) 建立预测模型的六个特定物种产生了基于ROC分析的AUC。其AUC值分别为0.720和0.624，虽然它显示了一些区分AMI和sCAD的潜力，但这个肠道物种集的准确度大大降低，这可能部分是由于未检测到的关键物种（Alistipes sp_AP11，S. salivarius和R. torques），并表示需要更多类型的分类器来提高预测的准确性。

　　图4 AMI和sCAD患者的血液代谢组学分析

　　(a)三组间血液代谢物的PCA分析，三组之间的血液代谢物总体上没有明显差异。

　　(b) 8种血液代谢物的对折变化（AMI/NCA或AMI/SCAD）的波谱图，AMI患者的甘氨酸、甜菜碱、柠檬酸、丙氨酸、异丁酸、异亮氨酸和丙二醇的水平明显下降，而乳酸和3-羟基丁酸则明显上升。

　　(c) 热图显示10种血液代谢物和7种血液生化指标之间的相关强度，血清代谢物与主要血液生化标志物的相关性分析显示，N-Ac、乳酸和苯丙氨酸与AMI风险指标（CRP、AST、ALT、CK、LDH、FDP）呈正相关，与FT3呈负相关，而甘氨酸、甜菜碱、柠檬酸、丙氨酸、异丁酸、异亮氨酸和丙二醇与AMI风险指标呈负相关。

　　(d) 10种特定的血液代谢物建立预测模型，根据ROC分析产生了AUC，它们可以区分AMI和sCAD或NCA，两者的AUC值都为0.966。

　　图5 肠道细菌和粪便/尿液代谢物的结合为AMI提供了一个有效和非侵入性的生物标志物集这套非侵入性生物标志物包括四个肠道细菌属（另枝菌属, 链球菌, 乳杆菌和粪杆菌属），三个粪便代谢物（甲酸盐，蛋氨酸和酪氨酸）和两个尿液代谢物（尿素和半乳糖）。

　　ROC曲线显示，这个非侵入性生物标志物组区分AMI和NCA的AUC为0.766，区分AMI和sCAD的AUC高达0.932，揭示了预测sCAD患者AMI的一个有前途的效用。

　　图6 AMI中肠道微生物群和血清/粪便代谢物之间的关系(a) 基于SparCC相关系数的共同丰度网络，将肠道菌属聚类为7个密切相关的CAG。

　　(b) CAGs和血清/粪便代谢物之间的相关性，在FDR为5%的情况下，通过Spearman相关系数分析，7个CAGs与18个粪便代谢物明显相关。

　　(c) CAGs和关键血液AMI指数之间的相关性，CAGs和各种血液AMI危险因素之间的相关性分析显示，CAG1对FDP和CRP为阳性，对FT3为阴性；CAG5对AST为阳性，而CAG7对FT3为阳性。

　　03 总结与启发

　　本文研究肠道微生物群和代谢物在早期AMI中的预警作用。
　　研究者通过系统地测量了患者的血液生化参数、通过16S rRNA检测的肠道微生物群和通过NMR检测的粪便/血液/尿液代谢物，分析并比较了不同组别之间的血液生化参数、肠道微生物群落和粪便/血液/尿液代谢组学的情况；最后得出无创的AMI生物标志物集，包括四个肠道属（另枝菌属, 链球菌, 乳杆菌 和粪杆菌属），三个粪便代谢物（甲酸盐，蛋氨酸，酪氨酸）和两个尿液化合物（尿素，半乳糖），准确区分AMI和sCAD，AUC值为0.932。
　　该研究结果为AMI的日常监测提供新的思路。相关服务直达：多组学科研服务

　　参考文献
　　J Adv Res.2023 Apr;46:101-112.Gut microbiota combined with metabolites reveals unique features of acute myocardial infarction patients different from stable coronary artery disease.