DOI：10.1161/CIRCULATIONAHA.118.037219
9月24日，《Circulation》雜誌以“Varicose Veins Reach New Heights”為題報道了這項研究。斯坦福大學醫學教授Nicholas Leeper、Erik Ingelsson和Alyssa Flores博士為該研究的共同作者。
靜脈曲張是指由於血液淤滯、靜脈管壁薄弱等因素，導致的靜脈迂曲、擴張。身體多個部位的靜脈均可發生曲張，通常在腿部，臨床表現為表層血管像蚯蚓一樣曲張，明顯凸出皮膚，曲張呈團狀或結節狀以及腿部有酸脹感，皮膚色素沉著、脫屑、足踝水腫等。
美國有3000多萬人患有靜脈曲張。這種疾病通常被認為隻影響個人美觀，但實際上它會引起中度疼痛，並與深靜脈血栓形成的嚴重副作用有關。目前尚無任何醫學療法可以阻止該病或者在初發之時就對其進行逆轉。
目瞪口呆的“身高致病論”
具體來說，在這項研究中，作者們利用來自英國生物庫（一項長期研究、包括約50萬人基因組數據的遺傳庫）的數據通過機器學習和流行病學方法在413，519名參與者中尋找靜脈曲張的危險因素；此外，他們在337，536名參與者中使用全基因組關聯研究篩選遺傳標記，其中9，577人患有靜脈曲張疾病。
隨後，研究證實了30個與靜脈曲張疾病相關的基因，以及與深靜脈血栓形成的強遺傳相關性。對於目前確定的危險因素，包括年齡較大、女性、超重或懷孕，或者有深靜脈血栓形成史，都與靜脈曲張有關。
Leeper說:“我們證實，過去有過深靜脈血栓形成的患者將來面臨更大的風險。反之亦然：靜脈曲張患者同時也面臨血栓風險。”
該研究還得出，腿部手術、家族史、缺乏運動、吸菸和激素治療是危險因素。但是最讓研究人員意外的是，通過機器學習分析，他們發現身高和靜脈曲張之間竟然也存在聯繫！
圖片來源：zlikovec/Shutterstock
“解綁”人工智能，發掘新因素
與正常大規模遺傳研究類似，使用全基因組關聯研究，科學家們確定了基因組中與靜脈曲張相關的30個區域。需要強調的是，他們還使用了人工智能來建立一個巨大的網絡，以發現任何以前未知的風險因素。
“這些方法代表了新的研究思維方式，” Ingelsson指出，“我們不需要對特定的生物學機制做出假設，就可以開始尋找新的東西，這相當於把機器進行了解綁。在這種情況下，我們在機器學習算法中輸注了2716個靜脈曲張的預測因子。然後讓算法找到靜脈曲張的最強預測因子。”
當機器學習分析顯示身高是一個可能的危險因素時，研究人員利用孟德爾隨機化分析(一種確定因果關係的統計技術)進行了進一步的測試，以確定這是否是導致疾病的實際原因。
研究結果強烈表明，身高不僅僅是一個相關因素，還是導致靜脈曲張的潛在機制。
Leeper認為，預測身高基因是身高和靜脈曲張之間聯繫的根源，或許能為治療這種疾病提供線索。
除了身高之外，機器學習算法還顯示生物阻抗（bioimpedance，衡量身體阻礙電流阻滯程度的指標）也是靜脈曲張的一個強有力的預測指標。Leeper說，這種測量有可能被用作預測靜脈曲張的診斷工具。
“通過對靜脈曲張疾病進行有史以來最大規模的基因研究，我們現在對患病風險人群中的生物學改變有了更好的瞭解。” Ingelsson最後補充。
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