Identification of novel pheno-groups in heart failure with preserved ejection fraction using machine learning
Hedman AK et al.
Heart 2020; – Published Online First: 07 Jan 2020.
doi: 10.1136/heartjnl-2019-316030
PMID: 未
背景
客観的駆出率を保持した心不全（HFpEF）は、異質な症候群である。機械学習を使用して臨床および心エコー図データに基づいてHFpEF表現型ベースのグループ（「表現型グループ」）を導き出し、表現型全体で臨床特性、プロテオミクスおよび結果を比較することを目指した。
方法
Karolinska-Rennesコホート研究（女性56％、中央値 78歳（IQR：71〜83））のHFpEF外来患者320人から安定状態で収集された心エコー図32件と臨床および検査変数11件にモデルベースのクラスタリングを適用した。 二次解析では、ベースラインプロテオミクスと総死亡または心不全（HF）入院の複合エンドポイントが使用された。
結果
・付随する心房細動（AF）、貧血、腎疾患の有病率に有意差が認められた6つの表現型を特定した（p <0.05）。
・86個の血漿タンパク質のうち15個が、HF、AFおよび腎機能のバイオマーカーを含む表現型間で異なっていた（偽発見率、FDR <0.05）。
・複合エンドポイントは、短期（100日）、中期（18ヵ月）、長期フォローアップ（1,000日）で、表現型間（ログランクp <0.001）で有意に異なっていた。 フェノグループ2はより古く、拡張期および右心室の機能が低下し、AF（85％）、高血圧（83％）、慢性閉塞性肺疾患（30％）などの危険因子の負担が高くなった。 本グループでは、3分の1が100日間、3分の2が18ヵ月の主要転帰を経験した。
★フェノグループ 1：HR =1.5（95%CI 0.8〜2.9）
★フェノグループ3：25.7（2.6〜12.8）
★フェノグループ4：2.9（1.5〜5.6）
★フェノグループ5：2.7（1.6〜4.6）
★フェノグループ6：2.1（1.2〜3.9）
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結論
機械学習を使用して、異なる特性および結果、ならびに炎症性および心血管タンパク質の異なるレベルを有する別個のHFpEFフェノグループを特定した。
コメント
アブストのみ。
機械学習によりAIが心不全HFpEFのフェノグループを６つに特徴づけた。再現性は高そう。有料論文であるため詳細は不明だが、他のグループに比べてフェノグループ2の予後が悪そう。個別化医療の戦略を立てるのに役立ちそう。続報を待ちたい。
コメント
[…] HFpEFには６種類ある？（コホート研究; Heart 2020）Identification of novel pheno-group… […]