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山东省立医院与数坤科技颈动脉疾病研究成果发布,AI 助力脑血管病风险研究
来源:本站 日期:2021-10-20
颈动脉粥样硬化斑块是脑血管疾病的主要原因。2020年,在30-79 岁的人群中,颈动脉斑块的全球患病率约为21.1%。最近的研究发现,斑块内出血(IPH)可能是由未成熟的新生血管破裂引起的,病理性受损的新血管可由血管炎症和氧化应激引起,血管周围脂肪组织 (PVAT) 可包含炎症成分,增加血管氧化和血管炎症,可能在斑块内出血的发生中起重要作用。斑块内出血会促进斑块进展和不稳定性,从而增加脑血管事件发生和复发的风险。然而,血管炎症与斑块内出血的关系及参与机制目前依然不清晰。
 
近期,山东省立医院王锡明教授团队发表了题为“Association Between Carotid Artery Perivascular Fat Density and Intraplaque Hemorrhage”的文章,该文章于2021年9月20日作为原创研究在线发表于《Frontiers in Cardiovascular Medicine》杂志(IF = 6.050)。研究发现了颈动脉炎症与颈动脉斑块内出血之间的关联。其中通过血管周围脂肪密度 (PFD) 评估了颈动脉炎症,PFD分析采用了数坤科技提供的专业软件Perivascular Fat Analysis Tool。
 
在这项单中心回顾性研究中,72名参与者(平均年龄 65.1 岁;56 名男性)在 2 周内接受了计算机断层扫描血管造影 (CTA) 和磁共振成像 (MRI)。本研究使用 MRI 评估是否存在 IPH。采用 CTA 评估颈动脉狭窄、最大斑块厚度、钙化和溃疡。通过血管周围脂肪密度评估颈动脉炎症。
 
其中,血管周围脂肪被定义为颈动脉周围的脂肪组织,其与外血管壁的径向距离等于血管的直径(图 1)。数坤科技的Perivascular Fat Analysis Tool软件,通过跟踪血管狭窄的轮廓以半自动方式测量血管周围脂肪的密度。依据加权调整后血管周围脂肪在 -190 至 -30 HU 范围内的衰减直方图确定PFD。所有脂肪密度测量值均以 HU 报告。有和没有IPH斑块的 PVAT 分析如图 2所示。之后使用广义估计方程校正的逻辑回归分析研究了 PFD 与 IPH 发生之间的关联。分别采用三个模型分析PFD 和 IPH 之间的关联:模型1,根据年龄进行校正;模型2,根据年龄、钙化、狭窄程度、最大斑块厚度和溃疡进行校正;模型3,根据年龄、BMI、高血压、高脂血症、糖尿病、钙化、狭窄程度、最大斑块厚度和溃疡进行校正。
 
图1 颈动脉周围脂肪识别示例。血管周围脂肪定义为径向距离等于血管直径 (d) 内的脂肪。
 
 
图2。有和没有 IPH 的斑块的 PVAT 分析。(A-D)来自同一个病人。(A)在 MRI 上发现 IPH(箭头)的存在。(B)带有 IPH 的颈动脉斑块周围的 PVAT(箭头)在 CTA 上通过红色像素可视化。(C)显示了 IPH 斑块 PVAT 密度的直方图。(D)显示了 IPH 斑块 PVAT 密度的像素图。(E-H)来自同一个病人。(E)在 MRI 上识别出没有 IPH(箭头)的斑块。(F)没有 IPH 的颈动脉斑块周围的 PVAT(箭头)在 CTA 上通过红色像素可视化。(G)显示了没有 IPH 的斑块 PVAT 密度的直方图。(H)显示了没有 IPH 的斑块 PVAT 密度的像素图。PVAT,血管周围脂肪组织;IPH,斑块内出血。
 
 
统计结果表明,在 156 个斑块中,72 个斑块 (46.2%) 患有IPH。具有 IPH 的斑块显示出比没有IPH的斑块有更高的PFD [-41.4 ± 3.9 V.S. -55.8 ± 6.5 HU, p < 0.001]。年龄、钙化、狭窄程度、最大斑块厚度和溃疡校正后,发现 PFD与 IPH 存在密切相关(OR,1.96;95% CI,1.41-2.73;p < 0.001,表三)。
 
 
 
 
该研究表明,PFD 与颈动脉 IPH 独立相关,PVAT 可能在 IPH 的发生中起关键作用。本研究的发现可能为识别颈动脉 IPH 和风险分层提供一种新的标志物。