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2025年 5月 3—6日，2025年美国消化疾病周（DDW 2025）在美国圣地亚哥成功举行。广东省人民医院消化内科沙卫红教授、陈浩教授团队凭借其在肝硬化、炎症性肠病（IBD）、心血管疾病风险预测、烟草暴露与消化疾病关联以及胃食管反流病（GERD）与哮喘共病等多领域的深入研究，在本次大会中脱颖而出，成功获得5项口头报告及4项壁报展示机会，其中一个oral入围大会主席奖竞选答辩环节，一个poster获得卓越海报奖。这些成果不仅为消化系统疾病的早期筛查、精准诊断与个性化治疗提供了新的科学依据和技术手段，也体现了沙卫红教授团队在消化系统疾病研究领域的学术影响力。
《中国医学论坛报》特别邀请广东省人民医院沙卫红教授团队对“利用炎症性肠病患者的心脏代谢危险因素和蛋白组学数据预测心血管疾病风险”研究进行分享。
利用炎症性肠病患者的心脏代谢危险因素和蛋白组学数据预测心血管疾病风险
Session Title: IBD: Natural History and Longitudinal Disease Outcomes
Session Date and Time: 2025.5.3 12:30-1:30 p.m.
Poster Number: Sa1874
Submission ID：4256349
该研究成果在DDW2025脱颖而出，获评卓越海报奖
这项由南方医科大学2023级消化内科学术型研究生李沁铭、华南理工大学2023级消化内科学术型研究生龙瑜、华南理工大学2022级消化内科学术型研究生张丽君和南方医科大学2023级消化内科学术型研究生马玉颖所开展，由广东省人民医院消化内科沙卫红教授、陈浩教授作为通讯作者指导的研究《利用炎症性肠病患者的心脏代谢危险因素和蛋白组学数据预测心血管疾病风险》在炎症性肠病（IBD）与心血管疾病（CVD）风险预测领域取得了重要进展。本项研究被2025 DDW大会选为海报展示，并获得卓越海报奖。
IBD患者发生CVD的风险显著高于普通人群。识别IBD患者CVD的可靠工具，尤其是用于长期预测的工具仍有待确定。该研究通过机器学习算法，开发了一个蛋白质与心脏代谢危险因素(CMFs)的联合预测模型，模型表现优异（AUC为0.79) ，显著优于单一组学模型。该联合模型的预测效能显著优于传统CVD模型（AUC 0.73，P<0.05）。
本研究首次成功构建了IBD患者CVD事件的精准预测模型，为早期识别高风险个体、实施干预提供了创新工具。这一成果将助力临床医生为IBD患者制定个性化管理策略，通过早期识别高风险个体并实施干预措施，可以为IBD患者带来更有效的CVD预防和管理策略，降低心血管疾病的发病率。
本研究在慢性炎症与心血管疾病交叉领域取得重要突破，创新性地基于机器学习构建了首个针对IBD患者的CVD精准预测模型，不仅为IBD患者的个体化心血管风险管理提供了工具，更推动了慢性疾病的管理。该成果为IBD治疗向“预测-预防-精准干预”模式转型奠定了基石，并为其他自身免疫病的心血管风险管理提供了方法论参考，具有深远的临床与公共卫生价值。
中国医学论坛报社将持续追踪DDW2025最新进展，敬请广大读者关注！
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