論文の概要: Integrated Oculomics and Lipidomics Reveal Microvascular Metabolic Signatures Associated with Cardiovascular Health in a Healthy Cohort

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12663v1
• Date: Wed, 16 Jul 2025 22:40:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-18 20:10:24.28913
• Title: Integrated Oculomics and Lipidomics Reveal Microvascular Metabolic Signatures Associated with Cardiovascular Health in a Healthy Cohort
• Title（参考訳）: 健康コホートにおける循環器系代謝異常と統合眼球運動とリピドミクス
• Authors: Inamullah, Ernesto Elias Vidal Rosas, Imran Razzak, Shoaib Jameel,
• Abstract要約: 心臓血管疾患(CVD)が世界的死亡の原因となっている。 従来の研究では、CVDリスクの潜在的な指標として、総合的な血清脂質代謝プロファイルを持つ網膜微小血管の特徴を統合していない。 本研究は,深層学習に基づく画像処理から得られた網膜微小血管特性と血清脂質データを組み合わせることで,心血管リスクの無症状バイオマーカーを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.729848701625148
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cardiovascular disease (CVD) remains the leading global cause of mortality, yet current risk stratification methods often fail to detect early, subclinical changes. Previous studies have generally not integrated retinal microvasculature characteristics with comprehensive serum lipidomic profiles as potential indicators of CVD risk. In this study, an innovative imaging omics framework was introduced, combining retinal microvascular traits derived through deep learning based image processing with serum lipidomic data to highlight asymptomatic biomarkers of cardiovascular risk beyond the conventional lipid panel. This represents the first large scale, covariate adjusted and stratified correlation analysis conducted in a healthy population, which is essential for identifying early indicators of disease. Retinal phenotypes were quantified using automated image analysis tools, while serum lipid profiling was performed by Ultra High Performance Liquid Chromatography Electrospray ionization High resolution mass spectrometry (UHPLC ESI HRMS). Strong, age- and sex-independent correlations were established, particularly between average artery width, vessel density, and lipid subclasses such as triacylglycerols (TAGs), diacylglycerols (DAGs), and ceramides (Cers). These associations suggest a converging mechanism of microvascular remodeling under metabolic stress. By linking detailed vascular structural phenotypes to specific lipid species, this study fills a critical gap in the understanding of early CVD pathogenesis. This integration not only offers a novel perspective on microvascular metabolic associations but also presents a significant opportunity for the identification of robust, non-invasive biomarkers. Ultimately, these findings may support improved early detection, targeted prevention, and personalized approaches in cardiovascular healthcare.
• Abstract（参考訳）: 心臓血管疾患(CVD)は、依然として世界的死亡の原因となっているが、現在のリスク階層化手法は、早期、サブクリニカルな変化の発見に失敗することが多い。 従来の研究では、CVDリスクの潜在的な指標として、総合的な血清脂質代謝プロファイルを持つ網膜微小血管の特徴を統合していない。 本研究では, 深層学習に基づく画像処理から得られる網膜微小血管特性と血清脂質データを組み合わせて, 従来の脂質パネルを越える非リンパ性バイオマーカーを特徴付ける, 革新的な画像オミクスフレームワークを導入した。 これは、健康な集団で実施された最初の大規模、共変量調整および成層相関分析であり、病気の早期の指標を特定するのに不可欠である。 網膜表現型は自動画像解析ツールを用いて定量化され, 血清脂質プロファイリングはウルトラハイパフォーマンス液体クロマトグラフィー エレクトロスプレーイオン化高分解能質量分析法 (UHPLC ESI HRMS) を用いて行った。 特に, 平均動脈幅, 血管密度, トリアシルグリセリン (TAGs), ジアシルグリセリン (DAGs), セラミド (Cers) などの脂質サブクラスとの間には, 強く, 年齢, 性別に依存しない相関関係が認められた。 これらの関連は代謝ストレス下での微小血管リモデリングの収束機構を示唆している。 本研究は, 血管構造表現型を特定の脂質種に関連付けることにより, 初期のCVD病原性の理解において重要なギャップを埋めるものである。 この統合は、微小血管代謝関連に関する新しい視点を提供するだけでなく、堅牢で非侵襲的なバイオマーカーの同定に重要な機会を与える。 最終的に、これらの発見は、早期発見、標的予防、および心臓血管医療におけるパーソナライズされたアプローチの改善をサポートする可能性がある。

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