肥厚型心肌病新分类：基于左心室功能的无监督聚类分析助力精准诊疗

研究人员针对肥厚型心肌病（HCM）风险评估难题，开展基于左心室功能参数的聚类分析研究，发现两种亚型且 1 型房颤风险高，为精准管理提供依据。

　　肥厚型心肌病（Hypertrophic Cardiomyopathy，HCM）是一种常见的心肌疾病，全球范围内约 0.2%-0.5% 的人口受其影响，高达 30%-40% 的 HCM 患者会经历不良心血管事件。目前，HCM 的临床分类主要基于心肌肥厚部位和左心室流出道梗阻情况，然而，对于 HCM 患者不良心血管事件的风险评估却缺乏有效的方案。传统分类无法精准区分不同风险的患者，难以满足日益增长的医疗需求，这促使研究人员探索新的分类方法。

为了解决这一问题，中国医科大学附属人民医院和中国医科大学附属第一医院的研究人员开展了一项研究。他们利用多维度超声心动图参数，通过无监督聚类分析对 HCM 患者进行分类，并评估不同亚型的预后情况。该研究成果发表在《Scientific Reports》上，为 HCM 的精准管理提供了新的方向。

研究人员主要运用了以下关键技术方法：首先，纳入 266 例 HCM 患者和 169 例健康对照（Healthy Controls，HCs），收集其临床和超声心动图数据。其次，采用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）和 K 均值聚类分析等无监督机器学习算法，对代表左心室功能的 11 个变量进行分析，以确定潜在的 HCM 亚型。最后，运用统计学方法比较不同组之间的变量差异，并评估 HCM 亚型与不良心血管事件之间的关联。

研究结果如下：

1. 确定 HCM 亚型：通过聚类分析，研究人员识别出两种 HCM 亚型，分别为 1 型（Subtype 1 HCMs，n=123）和 2 型（Subtype 2 HCMs，n=143）。与 HCs 相比，1 型和 2 型 HCM 患者的左心室舒张和收缩功能均有不同程度的下降，且 1 型患者的功能下降更为明显。在临床变量方面，1 型 HCMs 患者的心脏肌钙蛋白 T（cTNT）和 N 末端 B 型利钠肽原（NT-proBNP）水平显著高于 HCs。
2. 亚型相关的舒张功能改变：1 型 HCMs 患者的舒张功能障碍最为严重，表现为左心房容积指数（LAVI）和 E/E' 比值最高，平均 E' 和 A' 值最低；2 型 HCMs 患者的舒张功能障碍程度次之，LAVI 值和 E/E' 比值高于 HCs，平均 E' 值低于 HCs。
3. 亚型相关的收缩功能改变：1 型 HCMs 患者的收缩功能障碍最为严重，其全球和节段性纵向应变、圆周应变、径向应变最低，扭转力学指标也最差；2 型 HCMs 患者的收缩功能障碍程度相对较轻，各项应变指标和扭转力学指标
该研究通过对大量 HCM 患者的多维度超声心动图数据进行深入分析，为肥厚型心肌病的诊疗带来了新的思路和方法。研究人员所采用的无监督聚类分析方法，能够挖掘出传统分类方式难以发现的患者特征差异，这种基于数据驱动的分类模式为精准医学在心血管领域的应用提供了成功范例。

在实际临床应用中，这种分类方法可以帮助医生更准确地判断患者的病情严重程度和预后情况。对于 1 型 HCM 患者，因其具有更严重的心脏功能障碍和更高的房颤风险，医生可以提前采取更积极的干预措施，如加强对心脏功能的监测、预防房颤的发生，从而改善患者的生活质量，降低不良心血管事件的发生率。对于 2 型 HCM 患者，也可以根据其具体的心脏功能特点，制定更具针对性的治疗方案，避免过度治疗或治疗不足的情况发生。


此外，该研究还为后续的基础研究提供了方向。通过对不同亚型 HCM 患者的进一步研究，可以深入了解疾病的发病机制和病理生理过程，为开发新的治疗靶点和药物提供理论依据。例如，研究 1 型 HCM 患者中与房颤发生相关的分子机制，可能会发现新的治疗靶点，从而为预防和治疗 HCM 患者的房颤提供新的策略。


然而，正如研究中所提到的，该研究存在一些局限性。后负荷依赖的变形参数可能会影响对心脏功能的准确评估，未来的研究需要引入后负荷独立的参数，如心肌做功，来更精确地区分收缩功能障碍和后负荷异常导致的参数变化。同时，相对较小的样本量限制了研究结果的普遍性，尤其是随访的 HCM 患者数量较少，难以全面反映不同病情和治疗情况下的患者情况。后续需要开展更大规模、多中心的研究，以进一步验证和完善该分类方法。


总的来说，这项发表在《Scientific Reports》上的研究成果为肥厚型心肌病的诊疗提供了重要的参考，虽然存在一些不足，但为后续的研究和临床实践指明了方向，有望推动 HCM 诊疗水平的进一步提高。