代谢和炎症生物标志物在癌症诊断后的轨迹及其对心血管疾病的风险

研究人员通过一项队列研究（1985–2020年）考察了癌症诊断后生物标志物的轨迹及其与后续心血管疾病（CVD）风险之间的关联。利用潜在类别生长模型（Latent Class Growth Modelling）识别了11种生物标志物在癌症诊断后的轨迹。通过Cox回归分析发现，初始葡萄糖水平高且随后升高的癌症患者比葡萄糖水平低且稳定的患者具有110%更高的CVD风险。低且稳定的白蛋白水平即使在正常范围内也与较高的CVD风险相关，而初始低且稳定但随后升高的尿酸水平则表现出20%的CVD风险降低。这些发现表明，特定的葡萄糖、白蛋白和尿酸轨迹与CVD风险相关。进一步的研究应阐明其潜在的生物学机制并验证这些关联，以改善癌症患者的CVD预防。

本研究旨在探讨癌症患者在诊断后代谢和炎症生物标志物的纵向变化及其与心血管疾病（CVD）风险的关系。研究人员基于瑞典AMORIS队列（Apolipoprotein-related MOrtality RISk cohort），该队列包含自1985年至1996年间进行血液检测的个体数据，分析了癌症患者与无癌症个体在CVD风险及生物标志物水平上的差异，并探索通过重复测量常规血液中的生物标志物来识别高CVD风险的癌症患者的可能性。研究采用潜在类别生长模型（Latent Class Growth Modelling）分析了11种生物标志物的轨迹，并通过Cox回归模型评估其与CVD风险之间的关系。结果显示，癌症诊断与CVD风险增加显著相关，尤其在儿童期癌症患者中更为明显。此外，癌症患者在诊断后表现出不同于健康人群的葡萄糖、果糖胺、甘油三酯（TG）、高密度脂蛋白（HDL）、载脂蛋白A1（ApoA1）、C反应蛋白（CRP）、触珠蛋白（haptoglobin）和尿酸等生物标志物的轨迹模式。特定的葡萄糖、白蛋白和尿酸轨迹与CVD风险显著相关，其中初始葡萄糖水平高且持续上升的患者CVD风险增加110%，而初始尿酸水平低且随后上升的患者CVD风险降低20%。白蛋白水平持续低的患者CVD风险增加56%。研究还发现，不同器官系统的癌症类型与CVD风险的关联存在差异，例如呼吸系统癌症与CVD风险最高。研究强调了通过长期监测常规血液中的生物标志物，尤其是葡萄糖、白蛋白和尿酸，可以作为识别高风险癌症患者的重要工具，为临床预防提供依据。

本研究采用了多种关键技术方法，包括大规模队列数据分析、潜在类别生长模型（LCGM）用于识别生物标志物轨迹、Cox回归模型用于评估轨迹与CVD风险的关联、以及倾向评分匹配用于减少混杂因素的影响。样本队列来源于瑞典AMORIS队列，涵盖1985至1996年期间在斯德哥尔摩地区进行健康体检或门诊实验室检查的个体，共计约81万人，最终分析中包括了约75万人，其中约9万人在随访期间被诊断为癌症。通过链接瑞典国家注册数据库（如癌症登记、患者登记、死亡登记等）获取了详细的癌症和心血管疾病诊断信息。

研究结果如下：
1. 癌症与心血管疾病风险：在分析的757,040名个体中，有90,754名（12.0%）在随访期间被诊断为癌症。与无癌症个体相比，癌症患者具有更高的CVD风险（IRR = 1.61）。尤其在儿童期（<18岁）诊断的癌症患者，其CVD风险最高（IRR = 2.54）。所有癌症类型均与CVD风险增加相关，其中心肌炎、心力衰竭和缺血性心脏病的风险最高。
2. 生物标志物轨迹：在癌症患者中，葡萄糖、果糖胺、甘油三酯（TG）、载脂蛋白B/ApoA1比值、C反应蛋白（CRP）、触珠蛋白和尿酸水平高于无癌症个体，而高密度脂蛋白（HDL）和载脂蛋白A1（ApoA1）水平低于无癌症个体。在随访期间，这些指标呈现不同的动态变化趋势。
3. 癌症后生物标志物轨迹与CVD风险：通过潜在类别生长模型识别出11种生物标志物的轨迹分类。其中，葡萄糖、白蛋白和尿酸的特定轨迹与CVD风险密切相关。初始葡萄糖水平高且持续上升的患者CVD风险增加110%，而初始尿酸水平低且随后上升的患者CVD风险降低20%。白蛋白水平持续低的患者CVD风险增加56%。

研究结论部分指出，癌症患者在诊断后表现出与健康人群不同的代谢和炎症生物标志物轨迹，特别是葡萄糖、白蛋白和尿酸的变化与CVD风险密切相关。研究强调，这些轨迹可能有助于识别高风险的癌症患者，从而优化心血管疾病的预防策略。然而，研究也存在一些局限性，如样本量有限、癌症类型异质性以及缺乏治疗数据等，未来研究需进一步验证这些轨迹在不同癌症类型中的普遍性和生物学机制。此外，还需考虑癌症治疗对生物标志物的影响以及潜在的混杂因素，以提升临床应用价值。