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火爆出笼:新一代心脏标志物

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发表于 2020-9-18 22:20:33 | 显示全部楼层 |阅读模式




床上肌钙蛋白和利钠肽(NP)作为心衰的标志物已经熟为人知,而且,在国内外的心衰指南中得到了推荐指数非常高的使用。


可溶性生长刺激表达基因2蛋白(ST2)作为一种新的生物标志物,近几年,国内外各大心衰指南中都有推荐,在心衰管理中具有广阔的应用前景。今天,我们就来盘点,ST2为什么从众多新型心血管标志物中脱颖而出,成为众星捧月的最具有潜力的新一代心衰管理标志物。


ST2与生俱来的优势
sST2的优点之一是受患者特征的影响最小,如年龄、肥胖、贫血等,特别是,肾功能显著影响NPs的水平,而ST2水平受影响较小[1]。下图所示,就是常见的影响因素与ST2、NT-proBNP、BNP三个标志物的单变量相关性。从P值上,可以看到NT-proBNP与年龄、体质指数、贫血具有一定的相关性,而BNP受体质指数影响特别明显。相比与这两个指标,ST2是受影响因素最小的生物标志物。

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表1 ST2、NT-proBNP、BNP和所选变量之间的单变量相关性
其二,由于ST2的低生物学变异性[2],使它成为监测疾病过程和治疗反应的理想生物标志物。表2中列举了BNP、NT-proBNP、cTnI、cTnT、ST2、Galectin-3等心血管标志物的生物变异性,ST2在2个月内的生物变异性最低,长期监测病人更有利。
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表2 心血管标记物的生物变异性汇总


ST2在急性心力衰竭中的应用优势

对急性心力衰竭住院患者30天(A)和1年(B)死亡风险进行重新分类[3],并将研究的生物标志物添加到临床模型中如下图:图中显示了净重分类改进(NRI)点估计和95%置信区间综合判别指数(IDI)。在下图中所有参与研究的生物标志物中,ST2是30天和1年死亡率的最佳预测因子,30天死亡预测(NRI25.5%, P<0.001)和1年死亡预测(NRI10.3%,P<0.05)。在急性心力衰竭患者期间测量ST2有可能揭示其许多方面病人的具体的疾病状态,包括诊断、短期和长期预后以及不良重塑的严重程度。

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图1 对急性心力衰竭患者住院患者30天(A)和1年(B)死亡风险进行重新分类


ST2对心衰患者的指导治疗

心衰患者的ST2升高确定了高危性,ST2可作为动态监测的生物标志物,以针对心衰患者的最佳、更个性化的医疗管理进行药物治疗。加州大学圣地亚哥分校心血管医学部,加州大学医学系,美国加利福尼亚州圣迭戈退伍军人事务医疗中心心血管内科,乌克兰国立医科大学等多个研究机构的心血管专家在2018年发表的ST2综合文献中提出了以下临床算法,用于使用ST2指导临床心衰管理[4]。

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图2 ST2在射血分数降低和射血分数保留的心力衰竭患者的应用


如何选择ST2检测产品

目前,国内已经有一批企业进行了ST2检测试剂盒的注册、生产与销售,面对众多的产品,如何选择?

一直以来,国内外绝大多数发表文献的临床研究数据都是使用美国Critical Diagnostics公司ELISA产品,且该公司在全球范围内具有ST2的专利权。因此,选择具有专利授权的产品是合法与质量的保证。另外,选择操作更简单方便的产品,更有利于该项目的医院端客户的使用。

巴迪泰(广西)生物科技有限公司的艾美益®ST2检测试剂盒,具有美国Critical Diagnostics公司专利授权,且同时从该公司进口ST2抗体原料,检测的结果与临床研究更相符合。此外,该公司采用的是免疫荧光12分钟快速检测的方法,单人份试剂,标本随到随测,操作简单方便。艾美益®ST2检测试剂盒已于今年3月份上市,已在国内一批三甲医院进行使用,深受客户好评。


参考文献
[1] Rehman S U , Mueller T , Jr J L J . Characteristics of the novel interleukin family biomarker ST2 in patients with acute heart failure.[J]. Journal of the American College of Cardiology, 2008, 52(18):1458-1465.

[2] Wu A H B , Wians F , Jaffe A . Biological variation of galectin-3 and soluble ST2 for chronic heart failure: Implication on interpretation of test results[J]. American Heart Journal, 2013, 165(6):995-999.

[3] Incremental value of biomarkers to clinical variables for mortality prediction in

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