Proteomic analysis of cardiorespiratory fitness for prediction of mortality and multisystem disease risks

心肺适能 医学 生命银行 弗雷明翰风险评分 疾病 队列 危险系数 置信区间 人口 内科学 生物信息学 队列研究 生物 环境卫生
作者
Andrew Perry,Eric Farber‐Eger,Tomas I. Gonzales,Toshiko Tanaka,Jeremy Robbins,Venkatesh L. Murthy,Lindsey K. Stolze,Shilin Zhao,Shi Huang,Laura A. Colangelo,Shuliang Deng,Lifang Hou,Donald M. Lloyd‐Jones,Keenan A. Walker,Luigi Ferrucci,Eleanor L. Watts,Jacob L. Barber,Prashant Rao,Michael Mi,Kelley Pettee Gabriel
出处
期刊:Nature Medicine [Nature Portfolio]
卷期号:30 (6): 1711-1721 被引量:31
标识
DOI:10.1038/s41591-024-03039-x
摘要

Despite the wide effects of cardiorespiratory fitness (CRF) on metabolic, cardiovascular, pulmonary and neurological health, challenges in the feasibility and reproducibility of CRF measurements have impeded its use for clinical decision-making. Here we link proteomic profiles to CRF in 14,145 individuals across four international cohorts with diverse CRF ascertainment methods to establish, validate and characterize a proteomic CRF score. In a cohort of around 22,000 individuals in the UK Biobank, a proteomic CRF score was associated with a reduced risk of all-cause mortality (unadjusted hazard ratio 0.50 (95% confidence interval 0.48-0.52) per 1 s.d. increase). The proteomic CRF score was also associated with multisystem disease risk and provided risk reclassification and discrimination beyond clinical risk factors, as well as modulating high polygenic risk of certain diseases. Finally, we observed dynamicity of the proteomic CRF score in individuals who undertook a 20-week exercise training program and an association of the score with the degree of the effect of training on CRF, suggesting potential use of the score for personalization of exercise recommendations. These results indicate that population-based proteomics provides biologically relevant molecular readouts of CRF that are additive to genetic risk, potentially modifiable and clinically translatable.
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