健心知著
2023.11.10
第320期
常规非门控CT成像检测冠状动脉钙化与心血管预后的关系
刘健、柏宝辰、彭欣
北京大学人民医院
健心荐语
冠状动脉钙化（CAC）是一种衡量动脉粥样硬化负荷的指标，能很好地预测动脉粥样硬化性心血管疾病(ASCVD)事件和死亡率。CAC可以通过非心电图（ECG）门控计算机断层扫描（CT）进行定量，为亚临床动脉粥样硬化提供机会性筛查。然而，常规非ECG门控CT中发现的CAC是否提供了超越传统风险预测方法的心血管风险分层尚不清楚。
文章介绍
作者使用深度学习（DL）算法对常规非ECG门控CT上的偶发CAC（DL-CAC）进行量化，目的是评估DL-CAC添加到传统的心血管危险因素和合并队列方程（PCE）时，是否可以预测死亡率和不良心血管事件。本文于2023年9月发表于Journal of the American College of Cardiology杂志。
研究方法
本研究纳入人群为2014年1月1日至2019年12月31日期间在斯坦福医疗保健系统接受非对比、非心电图胸部CT成像的患者（年龄≥18岁）。研究者提取了这些患者的电子健康记录（EHR）数据，包括人口统计学、病史、诊断、手术、实验室数据以及CT图像数据。使用DL算法（DL-CAC）对偶发CAC进行量化。使用Cox回归方法测量了DL-CAC (0、1-99或100）与全因死亡（主要结局）之间的关系，以及与死亡/心肌梗死（MI）/卒中和死亡/MI/卒中/血运重建术的次要复合结局之间的关系。此外，根据年龄、性别、种族、民族、共病、收缩压、血脂水平、吸烟状况和抗高血压药物的使用进行了调整。使用合并队列公式计算10年动脉粥样硬化性心血管疾病风险。
研究结果
在2014—2019年接受非心电图门控胸部CT检查的8,040人中，5,678人符合纳入标准，并且基线时未患ASCVD，参与者的流程图见图1。
图1：研究队列流程图
研究人群中女性占50.7%，亚裔占18.1%，西班牙裔/拉丁裔占13.0%，平均年龄为60.5±16.2岁。超过一半（52%）的患者DL-CAC＞0；有1899名（33.4%）患者DL-CAC≥100，这些患者年龄较大（平均年龄70.8±11.2岁），男性占60.7%，而且使用PCE估算的10年ASCVD风险更高（23.8%±15.5%）。与DL-CAC水平较低的患者相比，DL-CAC≥100的患者更有可能服用抗高血压药物（48.1%）、他汀类药物（26.1%）和阿司匹林（15.6%）。具体的基线人口统计数据和危险因素的分布情况见表1。
表1：按DL-CAC划分的基线特征
在平均4.8±2.7年的随访中，总体人口的死亡率为3.87/100人年。通过增加CAC分组，死亡率逐步增加：DL-CAC为0、1-99和≥100的患者死亡率分别2.75、3.61和6.06/100人年。此外，通过Kaplan-Meier分析，与DL-CAC=0相比，DL-CAC=1-99和DL-CAC≥100的患者主要结局和次要结局（死亡/心肌梗死/卒中和死亡/卒中/血管重建）的风险增加（所有结局P＜0.01）（图2A-2C）。
图2A-2C：DL-CAC组患者的死亡、死亡/心肌梗死/卒中和死亡/心肌梗死/卒中/血运重建的累积风险
此外研究者还发现，DL-CAC与主要和次要结局之间存在分级相关性。与DL-CAC = 0的患者相比，DL-CAC=1-99的患者死亡风险增加1.30倍，死亡/MI/卒中风险增加1.33倍，死亡/MI/卒中/血运重建风险增加1.37倍。与DL-CAC=0患者相比，DL-CAC≥100的患者死亡和不良心血管结局的风险增加了2倍以上。在调整了年龄、性别和心血管共病后，这些差异仍然存在。在完全调整的分析中，与DL-CAC=0的患者相比，DL-CAC≥100的患者在死亡、死亡/MI/卒中和死亡/MI/卒中/血运重建的风险分别增加1.51倍（95% CI： 1.28-1.79），1.57倍（95% CI：1.33-1.84）和1.69倍（死亡/心肌梗死/卒中： 1.45-1.98）（表2，中央插图）。
表2：DL-CAC各组对心血管事件和死亡率的HRs
中央插图：非心电图门控CT发现的冠状动脉钙化和心血管事件及死亡率
结 论
除了传统的危险因素外，偶发CAC≥100与全因死亡和不良心血管结局的风险增加相关。常规非心电图门控CT中的DL-CAC可以识别心血管风险增加的患者，并有望作为机会性筛查的工具，以促进早期干预。
点评
在这项研究中，研究者使用了一种全自动深度学习算法来量化不同人群的非心电图门控CT扫描中的偶发CAC，并发现DL-CAC ≥100与更差的全因死亡率和不良心血管预后相关，从而改善了心血管疾病风险分层。通过识别可能有更高的心血管疾病和死亡风险的患者，促进早期预防性干预，并推进全人群的CAC机会性筛查，为促进预防保健事业提供新策略。然而，本研究有一些局限性。首先，本研究仅分析了在单一机构进行的胸部CT成像上的偶发CAC。其次，用于PCE计算的变量有相当数量的缺失值，这可能会导致偏差。第三，那些接受胸部CT扫描的患者可能不能代表美国一般的无症状一级预防人群，因为他们可能是一个病情加重的队列，非心血管原因如癌症的死亡率较高。最后，非心血管性死亡可能占死亡率的大部分，这将减少DL-CAC和ASCVD相关死亡率之间的相关性。