GW-ICC/AHS.25 | 高血压精准治疗——从理想照进现实的挑战与希望

当前，传统单一用药模式的高血压管理已难以满足个体化诊疗需求，而动态血压评估、数字疗法与创新药物等精准管理手段，正为高血压管理开启新的可能。通过多维度评估、综合干预与前沿技术，构建更完善的高血压精准管理体系，以更好地服务临床。期待在接下来的交流中，各位同仁能碰撞思想，凝聚共识，共同为高血压管理开启新篇章。

近日，《亚洲夜间高血压管理专家共识》正式发布，该共识旨在推动亚洲地区对夜间高血压的系统化管理。共识明确了夜间高血压的定义，是指通过动态血压监测或连续多夜家庭血压监测，若夜间平均血压≥120/70 mmHg即可诊断。尤其需要强调的是，亚洲人群因遗传、高盐饮食等因素，夜间血压下降幅度普遍小于欧洲人群，单纯夜间高血压患病率显著更高，超过10%。这一类型的血压异常与心血管风险密切相关，其危害程度与日间高血压相当。

在管理策略上，共识建议优先使用长效降压药物，并可通过联合用药、剂量调整或选用对夜间血压有更强控制作用的新型药物（如沙库巴曲缬沙坦、阿利沙坦及内皮素受体拮抗剂等）以实现有效控制（图1）。

在临床高血压管理中，真正的精准用药往往难以实现，更多时候只能达到相对精准控制。药物调整的基础上，结合动态血压监测等多种手段，才能全面了解患者真实血压状况。诊室血压因白大衣效应和测量不规范等问题，其可靠性有限，而动态血压能更准确反映全天血压波动，识别隐匿性高血压、夜间高血压及非杓型血压等特殊模式，从而更有效地预测心血管风险（图2）。

当前，RDN治疗高血压面临两大核心挑战与理论困境。首先是广泛消融理论的必要性。基于肾神经的解剖分布，为实现≥90%交感神经阻断，必须进行主干加分叉的广泛消融，但可能增加血管损伤和术后狭窄风险。

其次是选择性消融理想与现实差距。理论上，理想RDN应精准摧毁升压交感神经，而保留可能存在的降压性副交感神经。然而现实中，这两种神经纤维常紧密缠绕，难以区分。无法实现真正精准选择（图3）。

高质量降压的核心理念是指通过精准测量（如动态血压与家庭自测）确保24小时血压长期平稳达标，并延长血压目标范围内时间，以最终降低心血管风险（图4）。

人工智能旨在让计算机执行传统上需由人类完成的智能任务，其分支机器学习与深度学习正迅速融入医学领域。在高血压领域，AI展现出多重潜力（图5）。首先，它能基于穿戴设备（如无袖带血压手环）持续采集的海量生理数据，结合临床信息，进行高血压与心血管疾病风险预测。其次，通过手机APP等数字疗法工具，AI能为患者提供个性化的生活方式干预，如限盐、运动、压力管理等方案，并实现医患间的有效互动与督导。总之，在高血压管理中，无论是AI还是数字疗法，其核心目标都是服务于人类健康，最终成为提升临床管理质量的强大助力。

当前高血压管理面临患者服药依从性差、传统药物存在代偿性反调节等瓶颈，导致血压达标率不理想。RNAi药物，特别是靶向肝脏合成血管紧张素原（AGT）的小干扰RNA（siRNA），通过从源头抑制肾素-血管紧张素系统（RAS），为实现长效、平稳的血压控制提供了新策略。其核心优势在于给药频率极低（如每三个月或六个月一次），有望从根本上解决患者依从性问题。

临床二期研究数据显示，该药物在不同剂量下均能持续、平稳地降低血压，且与现有药物联用未显著增加低血压、高血钾等安全风险。然而，这种强效且持久的RAS系统抑制，其长期安全性仍需更多循证医学证据支持，尤其是在老年、CKD等特殊人群中效果和潜在脱靶效应，仍有待大规模长期研究进一步验证。

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