综述：利用多组学技术和机器学习推进动脉粥样硬化的个体化诊疗策略

　　本综述系统探讨了多组学（Multiomics）与机器学习（ML）在动脉粥样硬化（AS）精准诊疗中的前沿应用，强调其通过整合基因组学、蛋白质组学、脂质组学等多模态数据，结合人工智能算法，推动心血管疾病（CVD）的早期预测、分子分型及个体化治疗（Theranostics）策略的发展，为临床实践提供新范式。

　　

引言

动脉粥样硬化（Atherosclerosis, AS）是一种由循环中致动脉粥样硬化脂质增多与内皮功能障碍共同驱动的慢性炎症过程，其特征是脂质、免疫细胞和纤维成分在动脉内膜层积聚，最终导致斑块形成和心血管事件（如心肌梗死或卒中）。尽管基于证据的降脂疗法已显著降低动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）的负担，但其仍是全球发病和死亡的主要原因。

病理生理机制

AS的病理过程通常始于生命早期，并在数十年间缓慢进展，年龄增长会加速其发展。主要可改变风险因素包括低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）升高、高血压、吸烟、缺乏运动等。斑块的形成涉及复杂的分子网络，包括炎症激活、脂质氧化及血管重塑等。

多组学技术与机器学习整合

多组学技术通过整合基因组学、表观基因组学、转录组学、表观转录组学、蛋白质组学、代谢组学和脂质组学数据，全面解析疾病发生与进展中的分子变化。机器学习算法则能够从高度异质性的多组学数据中识别关键特征，从而提升疾病预测、早期检测和监测的精准度。这种结合为当前及新药的个体化治疗提供了前所未有的机遇。

脂质代谢生物标志物

脂质代谢在AS发病机制中扮演核心角色，不仅是斑块形成的驱动因素，也是诊断和预后相关生物标志物的来源。脂质组学技术的进步显著拓展了对脂质物种的理解，超越了传统脂质面板，揭示了调控炎症、免疫反应、内皮功能和斑块稳定性的复杂生物活性脂质网络。

纳米颗粒诊断应用

纳米技术（Nanoparticles, NPs）的整合为心血管诊断带来范式转变。纳米颗粒（直径通常为10-200 nm）具有独特的理化特性，可作为精准诊断剂。其可修饰的表面化学、高比表面积及携带多种载荷（如成像剂或治疗分子）的能力，使其成为靶向动脉粥样硬化斑块分子和细胞成分的理想工具。

诊疗一体化策略

诊疗一体化（Theranostics）方法通过同步治疗与诊断过程，正逐步简化药物研发。多组学数据与先进成像技术的结合增强了靶点识别和验证的精度，促进了靶向治疗和伴随诊断的共同开发。例如，PCSK9抑制剂的开发即受益于遗传学研究确定PCSK9为脂质代谢的关键调节因子。

脂质代谢诊疗一体化

针对脂质失调的诊疗一体化策略旨在实现药物递送的时空精准性，并通过先进成像和生物传感工具实时反馈疗效。这类方法致力于形成疾病管理的闭环模型，动态调整治疗策略。

纳米颗粒作为诊疗一体化平台

多功能纳米系统能够实现靶向药物递送、调节疾病微环境，并同时原位监测疗效或分子过程。其可调理化特性、表面配体修饰能力及携带小分子、生物制剂、成像剂和核酸的多样性，使其特别适用于动脉粥样硬化斑块的复杂环境。

结论与展望

多组学与机器学习的整合标志着动脉粥样硬化研究和治疗向个体化及精准医学的范式转变。技术进步不仅深化了对疾病机制的理解，也为诊疗一体化方法的发展铺平道路，将风险分层与患者特异性治疗及疾病进展监测相结合。这些创新有望改善临床结局，推动心血管医学进入数据驱动和个体化的新时代。