腹主动脉瘤（AAA）是血管外科常见的危重疾病，但其在高海拔人群中的临床表现与病理生理特点尚缺乏系统研究。近期，《Vascular Research》在线发表了一项由西藏自治区人民医院血管外科普布次仁教授、北京医院血管外科李拥军教授联合完成的多中心原创研究。该研究基于2016年至2023年间接受腹主动脉瘤腔内修复术（EVAR）的197例患者数据（高原组与平原组），首次系统比较了两组人群的人口学特征、心血管代谢危险因素及实验室指标，并借助机器学习方法探索高海拔AAA患者的独特“画像”。

一、高原AAA患者呈现不同的临床表型

研究数据显示，与平原组相比，高原AAA患者具有以下显著特征：

发病年龄更轻，女性比例更高；

传统心血管代谢危险因素（高血压、糖尿病、冠心病等）明显更少；

血液学指标迥异：高原组血红蛋白、红细胞计数及红细胞分布宽度（RDW）显著升高，而血肌酐、尿酸及白蛋白水平显著降低。

上述结果提示，长期慢性低氧暴露可能诱导机体产生独特的代偿性血液学改变，并影响AAA的发生发展路径。高原AAA并非平原型AAA的简单“复制”，其临床表型具有独立性。

二、机器学习助力识别“高原特征”

为进一步量化高原与平原人群的区分能力，研究团队采用了LASSO回归筛选关键变量，并构建了七种经典机器学习模型（包括逻辑回归、线性判别分析 LDA、朴素贝叶斯、随机森林等）。

主要发现包括：

仅纳入“年龄”与“性别”两个变量，逻辑回归、LDA及朴素贝叶斯模型即可呈现良好的分类效能；

随机森林等非线性模型进一步提升了识别精度，验证了高原组特征集合的可区分性。

该结果表明，基于常规临床变量的机器学习模型能够有效识别高原AAA患者的独特标签，为未来在不同地理环境下开展个体化风险评估提供了方法学基础。

三、临床意义与未来方向

全球约有八千万人口长期居住在高海拔地区，其中我国青藏高原居民近千万人。目前大多数AAA风险评估工具源于平原人群数据，直接外推至高海拔地区可能存在系统偏差。

本研究提示，在高原AAA患者的EVAR术前评估中，应关注红细胞参数、炎症相关指标及年龄、性别等基础变量构成的组合特征，而非过度依赖传统代谢危险因素。未来需进一步开展前瞻性队列及机制研究，阐明慢性低氧对主动脉壁稳态的影响，并验证针对性风险分层模型的价值。

引用

Suolang Dajie, Ning Zhao, Yaming Zhou, Longgui Liu, Zhiyuan Wu, Yongpeng Diao, Pubu Ciren, Yongjun Li.Clinical Characteristics of High-Altitude Patients Undergoing Endovascular Repair for Abdominal Aortic Aneurysm.Vascular Research, 2026, 1–11. DOI: 10.15302/VR.2025.0004

本文原发于微信公众号「Vascular Research」（2026-04-29 10:50）。点击阅读原文