有和没有可改变的心血管危险因素的心肌梗死患者的代谢底物 (Meta-SMuRF)

冠心病 (CHD) 是全世界死亡的主要原因。 每年，数百万人遭受其最不利的表现，即急性心肌梗塞 (AMI)。 这些患者中的大多数至少存​​在一种标准的可修改风险因素 (SMuRF)。 这些包括吸烟、高血压、血脂异常和糖尿病 (DM)。 然而，新出现的科学证据承认，临床上有很大比例的危及生命的 AMI 患者没有任何 SMuRF（无 SMuRF 患者）。 在过去二十年中，没有 SMuRF 的 ACS 患者比例似乎在增加，最近报道高达 20%（占 AMI 总数）。 迄今为止，还没有科学数据能够强调特定的风险因素——导致 AMI 无 SMuRF 患者发展的生物标志物。

同时，代谢组学正在迅速发展成为一种研究小分子底物、中间体和细胞代谢产物的新技术。 该技术可用于标记动脉粥样硬化负担增加以及随后发生不良临床事件的风险较高的患者。 除了已经确定的生物标志物外，一些代谢组学指标，如神经酰胺（C16、C18 και C24）、酰基肉碱、载脂蛋白（ApoB 和 ApoA1）和脂联素，已分别显示会增加冠状动脉疾病发生和进展的风险。 因此，将比较两组患者（有 SMuRF 与无 SMuRF）的代谢指纹——特别是上述新型代谢组生物标志物——并评估导致无 SMuRF AMI 的可能预测因素。 在此基础上，目的是前瞻性分析一组特征明确的 AMI 患者。 该研究的基本原理是调查患者代谢特征与无 SMuRF AMI 之间的潜在相关性。 这可能会导致针对没有 SMuRF 和冠状动脉疾病的患者开发预测性风险分层算法。

入院时将接受每位患者的血液测试（血液化学），并将对其进行分析以评估患者的新陈代谢情况。 为了实现对所有化合物的全覆盖，不同的分析平台和方法，如酶联免疫吸附测定（ELISA）、反相液相色谱串联质谱（RPLC-MS/MS）和亲水相互作用液相色谱串联质谱（ HILIC-MS/MS) 将被应用。 使用线性和逻辑回归模型的单变量和多变量分析将用于研究导致无 SMuRF AMI 发生的独立预后因素。 衍生的临床预测模型算法（可能包括一组新的代谢组生物标志物）在日常临床实践中的潜在应用将有助于此类特定类别 AMI 的早期预后和个性化预防。