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Objective To explore the research of proteomics technology in the diagnosis of cardiovascular and cerebrovascular diseases, and its effect in improving early detection of diseases, accurate diagnosis, and disease classification. Methods 100 patients from July 2022 to December 2022 were selected and divided into control group and observation group according to their condition. Each group received detailed proteomics testing. Liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS/MS) combined with bioinformatics analysis methods were used to conduct in-depth research on changes in protein expression profiles. Compare the protein differences between the 2 groups and analyze the correlation based on clinical characteristics. Results Proteomic testing identified specific protein markers closely related to cardiovascular and cerebrovascular diseases. The observation group found that the expression levels of some proteins were significantly higher than those in the control group. The sensitivity and specificity of protein markers are significantly enhanced, which is beneficial to early detection of diseases and personalized treatment strategies. Conclusion Proteomics technology can be effectively used in the diagnosis of cardiovascular and cerebrovascular diseases, providing support for the development of precision medicine. Dynamic monitoring of protein levels can improve disease diagnosis and provide a reliable basis for clinical diagnosis.

, correspAuthors=Jia DONG, authorNote=null, correspAuthorsNote=
*DONG Jia, Master, Deputy Chief Technician, Jilin Provincial People’s Hospital, Changchun 130000, China. E-mail:
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目的 探讨蛋白质组学技术对心脑血管疾病诊断的研究,以及其对改善疾病早期发现,精准诊断,疾病分型等方面的效果。方法 选取2022年7月至2022年12月期间的100例患者,依据病情分为对照组和观察组,各组均接受详细的蛋白质组学检测。采用液相色谱-质谱联用技术(LC-MS/MS)结合生物信息学的分析手段,对蛋白质的表达谱变化进行了深入研究。对比2组蛋白质差异性,结合临床特征分析相关性。结果 蛋白质组学检测鉴定出与心脑血管疾病关系密切的特异性蛋白标记物,观察组发现部分蛋白表达量明显高于对照组。蛋白质标志物敏感性及特异性显著增强,有利于疾病的早期检测及个体化治疗策略。结论 蛋白质组学技术能够有效地应用于心脑血管疾病诊断中,为精准医学的发展提供支撑。通过对蛋白质水平进行动态监测可提高疾病诊断水平并为临床诊断提供可靠依据。

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*董葭,硕士,副主任技师,研究方向为临床检验诊断学。E-mail:
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董葭,硕士,副主任技师,研究方向为临床检验诊断学。

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董葭,硕士,副主任技师,研究方向为临床检验诊断学。

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articleTitle=甲状腺功能检测在心脑血管疾病中的应用研究, refAbstract=null), Reference(id=1156667063419659120, tenantId=1146029695717560320, journalId=1146119944283992078, articleId=1156667040023831071, doi=null, pmid=null, pmcid=null, year=2023, volume=null, issue=08, pageStart=40, pageEnd=43, url=null, language=null, rfNumber=[5], rfOrder=4, authorNames=梁道桥, 付强, journalName=中文科技期刊数据库(引文版)医药卫生, refType=null, unstructuredReference=梁道桥, 付强. 脑血管痉挛的蛋白质组学研究[J]. 中文科技期刊数据库(引文版)医药卫生, 2023, (08): 40-43., articleTitle=脑血管痉挛的蛋白质组学研究, refAbstract=null), Reference(id=1156667063478379377, tenantId=1146029695717560320, journalId=1146119944283992078, articleId=1156667040023831071, doi=null, pmid=null, pmcid=null, year=2019, volume=29, issue=16, pageStart=48, pageEnd=53, url=null, language=null, rfNumber=[6], rfOrder=5, authorNames=张霞, 孙长青, 吴红星, journalName=中国现代医学杂志, refType=null, unstructuredReference=张霞, 孙长青, 吴红星, 等. 尿蛋白质组学在心血管疾病生物标志物研究中的应用[J]. 中国现代医学杂志, 2019, 29(16): 48-53., articleTitle=尿蛋白质组学在心血管疾病生物标志物研究中的应用, refAbstract=null), Reference(id=1156667063558071154, tenantId=1146029695717560320, journalId=1146119944283992078, articleId=1156667040023831071, doi=null, pmid=null, pmcid=null, year=2019, volume=40, issue=16, pageStart=79, pageEnd=81, url=null, language=null, rfNumber=[7], rfOrder=6, authorNames=魏东阳, journalName=现代商贸工业, refType=null, unstructuredReference=魏东阳. 蛋白质组学及其应用研究[J]. 现代商贸工业, 2019, 40(16): 79-81., articleTitle=蛋白质组学及其应用研究, refAbstract=null), Reference(id=1156667063650345843, tenantId=1146029695717560320, journalId=1146119944283992078, articleId=1156667040023831071, doi=null, pmid=null, pmcid=null, year=2019, volume=null, issue=13, pageStart=150, pageEnd=null, url=null, language=null, rfNumber=[8], rfOrder=7, authorNames=刘亚静, journalName=健康之友, refType=null, unstructuredReference=刘亚静. 血脂检验在心脑血管疾病诊断治疗中的应用价值[J]. 健康之友, 2019, (13): 150 ., articleTitle=血脂检验在心脑血管疾病诊断治疗中的应用价值, refAbstract=null), Reference(id=1156667063717454708, tenantId=1146029695717560320, 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项目 对照组 $\left({N ={50}}\right)$ 观察组 $\left({N ={50}}\right)$ 总计 $\left({N ={100}}\right)$ $P$ 值
年龄(岁) ${65.32}\pm {7.45}$ ${66.12}\pm {8.01}$ ${65.72}\pm {7.63}$ 0.312
男性 $\left\lbrack {n\left(\%\right)}\right\rbrack$ 30(60.00) 32(64.00) 62(62.00) 0.654
女性 $\left\lbrack {n\left(\%\right)}\right\rbrack$ 20(40.00) 18(36.00) 38(38.00) 0.712
病程(年) ${5.12}\pm {2.34}$ ${5.87}\pm {2.01}$ ${5.49}\pm {2.21}$ 0.128
高血压史 [$n\left(\%\right)$] 35(70.00) 38(76.00) 73(73.00) 0.543
糖尿病史 $\left\lbrack {n\left(\%\right)}\right\rbrack$ 15(30.00) 18(36.00) 33(33.00) 0.516
吸烟史 [$n\left(\%\right)$] 28(56.00) 29(58.00) 57(57.00) 0.832
总胆固醇(mmol/L) ${5.12}\pm {0.87}$ ${5.43}\pm {0.92}$ ${5.27}\pm {0.89}$ 0.089
LDL-C(mmol/L) ${3.10}\pm {0.56}$ ${3.21}\pm {0.61}$ ${3.16}\pm {0.59}$ 0.219
), ArticleFig(id=1156667062404637514, tenantId=1146029695717560320, journalId=1146119944283992078, articleId=1156667040023831071, language=CN, label=表 1, caption=患者一般临床资料 ( $N ={100}$ ), figureFileSmall=null, figureFileBig=null, tableContent=
项目 对照组 $\left({N ={50}}\right)$ 观察组 $\left({N ={50}}\right)$ 总计 $\left({N ={100}}\right)$ $P$ 值
年龄(岁) ${65.32}\pm {7.45}$ ${66.12}\pm {8.01}$ ${65.72}\pm {7.63}$ 0.312
男性 $\left\lbrack {n\left(\%\right)}\right\rbrack$ 30(60.00) 32(64.00) 62(62.00) 0.654
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病程(年) ${5.12}\pm {2.34}$ ${5.87}\pm {2.01}$ ${5.49}\pm {2.21}$ 0.128
高血压史 [$n\left(\%\right)$] 35(70.00) 38(76.00) 73(73.00) 0.543
糖尿病史 $\left\lbrack {n\left(\%\right)}\right\rbrack$ 15(30.00) 18(36.00) 33(33.00) 0.516
吸烟史 [$n\left(\%\right)$] 28(56.00) 29(58.00) 57(57.00) 0.832
总胆固醇(mmol/L) ${5.12}\pm {0.87}$ ${5.43}\pm {0.92}$ ${5.27}\pm {0.89}$ 0.089
LDL-C(mmol/L) ${3.10}\pm {0.56}$ ${3.21}\pm {0.61}$ ${3.16}\pm {0.59}$ 0.219
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指标 对照组 $\left({N ={50}}\right)$ 观察组 $\left({N ={50}}\right)$ $t$ 值 $P$ 值
C-反应蛋白(mg/L) ${4.75}\pm {1.21}$ ${2.85}\pm {1.03}$ 7.02 <0.001
肌钙蛋白 I(ng/mL) ${0.37}\pm {0.15}$ ${0.21}\pm {0.09}$ 5.88 <0.001
BNP(pg/mL) ${420.65}\pm {85.34}$ ${255.12}\pm {70.23}$ 9.03 <0.001
纤维蛋白原(g/L) ${4.22}\pm {0.68}$ ${3.33}\pm {0.45}$ 7.56 <0.001
血小板因子 4(ng/mL) ${10.32}\pm {3.51}$ ${6.85}\pm {2.43}$ 5.72 <0.001
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指标 对照组 $\left({N ={50}}\right)$ 观察组 $\left({N ={50}}\right)$ $t$ 值 $P$ 值
C-反应蛋白(mg/L) ${4.75}\pm {1.21}$ ${2.85}\pm {1.03}$ 7.02 <0.001
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疾病类型 对照组准确率(%) 观察组准确率(%) ${\chi }^{2}$ 值 $P$ 值
稳定性冠心病 68.00 92.00 10.53 <0.001
不稳定性冠心病 64.00 90.00 9.25 <0.001
缺血性脑卒中 72.00 88.00 6.74 0.010
出血性脑卒中 75.00 94.00 8.29 0.004
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疾病类型 对照组准确率(%) 观察组准确率(%) ${\chi }^{2}$ 值 $P$ 值
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诊断时间 对照组 $\left({N ={50}}\right)$ 观察组 $\left({N ={50}}\right)$ ${\chi }^{2}$ 值 $P$ 值
早期确诊 $\left({1 \sim 3\text{天}}\right)$ 30(60.00%) 40(80.00%) 4.20 0.040
中期确诊(4~7 天) 15 (30.00%) 7(14.00%) 3.92 0.048
晚期确诊(> 7 天) 5 (10.00%) 3(6.00%) 0.52 0.471
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诊断时间 对照组 $\left({N ={50}}\right)$ 观察组 $\left({N ={50}}\right)$ ${\chi }^{2}$ 值 $P$ 值
早期确诊 $\left({1 \sim 3\text{天}}\right)$ 30(60.00%) 40(80.00%) 4.20 0.040
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指标 对照组 $\left({N ={50}}\right)$ 观察组 $\left({N ={50}}\right)$ $t$ 值 $P$ 值
LVEF(左心室射血分数,%) ${45.23}\pm {7.84}$ ${52.67}\pm {6.43}$ 5.32 <0.001
CRP 下降幅度(%) ${18.40}\pm {5.12}$ ${38.70}\pm {7.43}$ 15.24 <0.001
总胆固醇控制达标率(%) 58.00 78.00 6.48 0.011
心律失常发生率(%) 25.00 10.00 4.25 0.039
再住院率(%) 20.00 8.00 4.94 0.026
), ArticleFig(id=1156667062970868576, tenantId=1146029695717560320, journalId=1146119944283992078, articleId=1156667040023831071, language=CN, label=表 5, caption=两组患者个体化治疗效果比较, figureFileSmall=null, figureFileBig=null, tableContent=
指标 对照组 $\left({N ={50}}\right)$ 观察组 $\left({N ={50}}\right)$ $t$ 值 $P$ 值
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CRP 下降幅度(%) ${18.40}\pm {5.12}$ ${38.70}\pm {7.43}$ 15.24 <0.001
总胆固醇控制达标率(%) 58.00 78.00 6.48 0.011
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蛋白质组学技术在心脑血管疾病诊断中的作用
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董葭 *
实验室检测 | 创新应用 2024,2(12): 47-49
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蛋白质组学技术在心脑血管疾病诊断中的作用
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董葭*
作者信息
  • 吉林省人民医院 长春 130000
  • 董葭,硕士,副主任技师,研究方向为临床检验诊断学。

通讯作者:

*董葭,硕士,副主任技师,研究方向为临床检验诊断学。E-mail:
The role of proteomics technology in the diagnosis of cardiovascular and cerebrovascular diseases
Jia DONG*
Affiliations
  • Jilin Provincial People's Hospital Changchun 130000 China
出版时间: 2024-12-08
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目的 探讨蛋白质组学技术对心脑血管疾病诊断的研究,以及其对改善疾病早期发现,精准诊断,疾病分型等方面的效果。方法 选取2022年7月至2022年12月期间的100例患者,依据病情分为对照组和观察组,各组均接受详细的蛋白质组学检测。采用液相色谱-质谱联用技术(LC-MS/MS)结合生物信息学的分析手段,对蛋白质的表达谱变化进行了深入研究。对比2组蛋白质差异性,结合临床特征分析相关性。结果 蛋白质组学检测鉴定出与心脑血管疾病关系密切的特异性蛋白标记物,观察组发现部分蛋白表达量明显高于对照组。蛋白质标志物敏感性及特异性显著增强,有利于疾病的早期检测及个体化治疗策略。结论 蛋白质组学技术能够有效地应用于心脑血管疾病诊断中,为精准医学的发展提供支撑。通过对蛋白质水平进行动态监测可提高疾病诊断水平并为临床诊断提供可靠依据。

心脑血管疾病  /  蛋白质组学  /  诊断  /  生物标志物

Objective To explore the research of proteomics technology in the diagnosis of cardiovascular and cerebrovascular diseases, and its effect in improving early detection of diseases, accurate diagnosis, and disease classification. Methods 100 patients from July 2022 to December 2022 were selected and divided into control group and observation group according to their condition. Each group received detailed proteomics testing. Liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS/MS) combined with bioinformatics analysis methods were used to conduct in-depth research on changes in protein expression profiles. Compare the protein differences between the 2 groups and analyze the correlation based on clinical characteristics. Results Proteomic testing identified specific protein markers closely related to cardiovascular and cerebrovascular diseases. The observation group found that the expression levels of some proteins were significantly higher than those in the control group. The sensitivity and specificity of protein markers are significantly enhanced, which is beneficial to early detection of diseases and personalized treatment strategies. Conclusion Proteomics technology can be effectively used in the diagnosis of cardiovascular and cerebrovascular diseases, providing support for the development of precision medicine. Dynamic monitoring of protein levels can improve disease diagnosis and provide a reliable basis for clinical diagnosis.

cardiovascular and cerebrovascular diseases  /  proteomics  /  diagnosis  /  biomarker
董葭. 蛋白质组学技术在心脑血管疾病诊断中的作用. 实验室检测, 2024 , 2 (12) : 47 -49 .
Jia DONG. The role of proteomics technology in the diagnosis of cardiovascular and cerebrovascular diseases[J]. Laboratory Testing, 2024 , 2 (12) : 47 -49 .
心脑血管疾病(Cardiovascular and cerebrovascular diseases, CVD) 一直是全球范围内导致死亡和残疾的主要原因之一, 且随着全球人口老龄化和生活方式的改变, 其发病率和致死率呈逐年上升趋势[1]。因此,如何有效预防和早期诊断心脑血管疾病,成为医学研究和临床实践中的一个重要课题。尽管心脑血管疾病的传统诊断方法,如血清学标志物检测、影像学检查(如 CT、MRI、超声心动图等)、心电图等,已被广泛应用于临床, 但这些方法在早期诊断、病理分型和精确预测方面仍存在一定的局限性[2]。例如,血清学标志物如$\mathrm{C}-$反应蛋白 (CRP)、肌钙蛋白(cTnI)等,虽然在反映心肌损伤和炎症反应方面起到重要作用, 但它们的灵敏度和特异性在疾病的早期阶段往往不足, 容易受到其他疾病或生理状态的干扰。影像学检查虽然可以直观展示器官结构的变化, 但对早期病变或轻微变化的检测能力较差,且常常难以对疾病进行精准的分型[3]。因此,急需一种新的、更加敏感且具有高分辨率的技术, 能够对心脑血管疾病进行早期筛查、准确分型及个体化治疗方案的制定。因此, 本文旨在探讨蛋白质组学技术在心脑血管疾病诊断中的潜在作用, 特别是其在早期发现、疾病分型以及个体化治疗中的应用价值。 通过对 100 例心脑血管疾病患者的蛋白质表达谱进行分析, 研究其与临床诊断和治疗的相关性, 为蛋白质组学技术在心脑血管疾病中的临床应用提供数据支持和理论依据。
本研究共纳入 2022 年 7 月至 2022 年 12 月在某三甲医院住院或门诊诊断为心脑血管疾病的患者 100 例。全部病人达到《中国心脑血管疾病诊疗指南》有关疾病诊断标准[4]。病人的性别, 年龄, 病程, 既往史, 治疗情况等临床信息见附表 1。
根据患者的入院日期和病情,他们被分为两组:对照组$\left({n ={50}}\right)$ 和观察组$\left({n ={50}}\right)$ 。对照组行常规影像学及生化检查; 观察组在上述基础上加用蛋白质组学检测。
对照组 50 例患者进行常规的心脑血管疾病检查, 主要包括血液生化指标检测、影像学检查及心电监测等。常规生化检查包括肌钙蛋白 I (cTnI)、C-反应蛋白 (CRP)、脑钠肽 (BNP)、纤维蛋白原等生物标志物的检测,这些是评估心脑血管疾病的重要指标。对这些生物标志物的水平进行测定, 并将结果与观察组进行对比[5]。此外,患者还进行超声心动图检查,以评估心脏功能。 脑梗塞区及动脉粥样硬化斑块的检测通过头颅 CT 和 MRI 完成, 而 24 小时 Holter 心电监测用于检测潜在的心律不齐。
观察组 50 例患者在对照组常规检查的基础上,还加入了蛋白质组学检测。收集血清样本, 采用液相色谱 - 质谱联用技术 (LC-MS/MS) 对血液中的蛋白质进行分析, 识别与心脑血管疾病相关的差异性蛋白质表达[6]。在这部分研究中,蛋白质组学技术的优势体现在能够早期发现与疾病进展相关的生物标志物。在疾病分型方面,蛋白质组学分析帮助提高了稳定性冠心病、不稳定性冠心病、缺血性脑卒中和出血性脑卒中的准确分型率[7]。通过早期诊断率的比较发现蛋白质组学技术显著提高了早期诊断率,为及时干预提供了有力支持。最后,基于蛋白质组学分析指导的个体化治疗方案,使观察组患者在治疗效果上显著优于对照组。
为了全面评估蛋白质组学技术的诊断效果, 本研究设置了多个观察指标。(1)生物标志物水平:主要有 C- 反应蛋白、肌钙蛋白和脑钠肽这些常规标志物和新近发现的蛋白质组学标志物[8]。(2)疾病分型准确率:对比蛋白质组学和传统检查手段对不同疾病亚型的检测精度。(3) 早期诊断率: 比较 2 组疾病早期检测的成绩。(4)临床决策支持:观察蛋白质组学分析对提高治疗方案选择及患者预后效果。
数据分析使用 SPSS 25.0 软件包完成。连续性变量以均数$\pm$ 标准差的形式表达,并通过$t$ 检验实现组间比较; 通过卡方检验对分类变量进行了分析。全部统计检验采用双侧检验,得出$P <{0.05}$ ,差异有统计学意义。
蛋白质组学技术检测发现观察组生物标志物水平发生了明显改变, 多种蛋白的表达水平与其病情发展有密切关系。详见表 2。 观察组C-反应蛋白、肌钙蛋白和BNP标志物水平前期改变更明显。
观察组 C- 反应蛋白、BNP、纤维蛋白原含量均显著低于对照组, 说明前期处理干预较好。
蛋白质组学分析有助于更加准确地分型心脑血管疾病。疾病分型准确率结果见表 3。观察组稳定性冠心病和不稳定性冠心病分型准确率明显提高,对选择合适治疗方案非常关键。
与对照组相比, 观察组在疾病分型的准确性上有了显著的提升,这进一步印证了蛋白质组学分析在疾病分类中的重要作用。
早期诊断率结果见 表 4。观察组患者由于采用蛋白质组学技术, 其早期诊断率显著提升, 有利于在病情未见明显征兆情况下对其实施干预以降低并发症发生率。
观察组患者早期诊断率明显高于对照组患者,表明蛋白质组学技术对疾病早期发现及干预具有促进作用。
个体化治疗效果比较结果见表 5。观察组以蛋白质组学检测为指导进行个性化治疗, 研究结果表明治疗效果明显优于对照组。 特别是心功能恢复, 血脂控制以及心律失常改善等指标, 观察组显示了更为突出的临床效果。
在左心室射血分数 (LVEF) 的表现上, 观察组中的患者平均改进程度明显超过了对照组。另外观察组 CRP 水平降幅较大, 表明蛋白质组学引导下个体化治疗可有效地控制炎症反应。再住院率及心律失常发生率下降,亦说明该项技术有临床实践价值。
本研究通过对 100 例心脑血管疾病患者的蛋白质组学分析, 探讨了蛋白质组学技术在该类疾病诊断中的应用效果。研究结果表明, 蛋白质组学技术相比传统的诊断方法, 在心脑血管疾病的早期诊断、疾病分型、个体化治疗等方面具有显著优势。
首先, 研究结果表明, 蛋白质组学技术能够有效提高心脑血管疾病的早期诊断率。在观察组中, 早期确诊的比例显著高于对照组, 这一结果进一步证明了蛋白质组学在疾病早期筛查中的潜力。观察组在$1 \sim 3$天内的早期诊断率高达 80%,显著优于对照组的 60%,这也证明了蛋白质组学技术能够更早地发现潜在的疾病。传统的诊断方法, 如超声、CT、MRI 及血清学标志物, 虽然对心脑血管疾病的诊断具有一定作用, 但其在疾病的早期阶段往往缺乏足够的灵敏度。特别是在病变尚未明显表现出来时,传统方法很难捕捉到细微的生物标志物变化[9]。而蛋白质组学技术通过高通量分析血液或其他生物样本中的蛋白质表达谱, 能够识别到与疾病相关的微小变化, 进而为疾病的早期发现提供有力支持。生物标志物水平对比显示,观察组$\mathrm{C}-$反应蛋白、肌钙蛋白 I 和脑钠肽 (BNP) 等标志物在早期阶段就有显著变化, 这为早期诊断提供了有力依据。
其次, 蛋白质组学技术在心脑血管疾病的分型准确性方面表现出了显著优势。通过对观察组和对照组的疾病分型准确率进行比较, 研究发现, 观察组在稳定性冠心病、不稳定性冠心病、 缺血性脑卒中和出血性脑卒中的分型准确率均显著高于对照组。 这一发现表明, 蛋白质组学不仅能提高心脑血管疾病的早期诊断率, 还能够在疾病分型过程中提供更加精确的信息。传统的心脑血管疾病分型大多依赖于影像学检查及临床症状,然而, 这些方法对于某些疾病亚型的区分能力有限,尤其是在疾病处于早期阶段时。蛋白质组学能够从分子层面揭示疾病的异质性, 帮助临床医生更精确地分类不同类型的心脑血管疾病,从而为制定更加个性化的治疗方案提供依据。例如, 观察组中对于稳定性冠心病与不稳定性冠心病的分型准确率差异明显,显示了蛋白质组学在评估冠心病的病理类型上的独特优势。
除了在早期诊断和疾病分型方面的优势外, 蛋白质组学技术还为个体化治疗的实现提供了有力的支持。个体化治疗是近年来医学领域的一大发展方向, 其核心理念是根据患者的个体差异, 特别是基因、蛋白质等生物标志物的差异, 量身定制治疗方案, 以提高治疗效果并减少副作用[10]。在本研究中, 观察组采用蛋白质组学检测引导个体化治疗, 治疗效果明显优于对照组。特别是在心功能恢复、血脂控制以及心律失常的改善等方面, 观察组患者表现出了更为显著的临床效果。蛋白质组学技术可以动态监测患者体内蛋白质表达的变化, 并依据这些变化调整治疗策略。这一过程的核心是将精准的分子信息与临床治疗方案结合,进行实时反馈和优化,极大地提高了治疗的针对性和效果。通过蛋白质组学指导的个体化治疗, 观察组的患者不仅在心功能的恢复上表现出较高的改善幅度,同时在炎症反应的控制、血脂的调节等方面也有明显的优势。观察组患者左心室射血分数 (LVEF) 的改善幅度明显高于对照组,且心律失常发生率和再住院率显著低于对照组, 进一步证明了蛋白质组学在个体化治疗中的临床实践价值。
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排序方式:
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2024年第2卷第12期
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  • 首发时间:2025-07-28
  • 出版时间:2024-12-08
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    吉林省人民医院 长春 130000

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*董葭,硕士,副主任技师,研究方向为临床检验诊断学。E-mail:
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鹅膏菌科Amanitaceae 2 11 5.26 鹅膏菌属 Amanita 10 4.78
小菇科 Mycenaceae 2 12 5.74 丝盖伞属 Inocybe 5 2.39
多孔菌科 Polyporaceae 8 14 6.70 蜡蘑属 Laccaria 5 2.39
红菇科 Russulaceae 3 23 11.00 小皮伞属 Marasmius 6 2.87
小菇属 Mycena 11 5.26
光柄菇属 Pluteus 5 2.39
红菇属 Russula 17 8.13
栓菌属 Trametes 5 2.39
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