作者：吴月，张新伟，刘倩，栗岩，邢艳，新疆医科大学第一附属医院影像中心

冠状动脉疾病是影响人类的主要心血管疾病之一，已被证明是发达国家和发展中国家人群主要死亡原因。冠状动脉CT血管造影(CCTA)作为一种重要的非侵入性评估方法不仅可以分析冠状动脉管腔狭窄程度，还可以通过冠状动脉钙化积分、高危斑块(HRP)特征、基于CT的血流储备分数(FFR)以及血管周围脂肪(PVAT)对心血管进行风险评估，促进我们对冠状动脉粥样硬化的认识。

已有研究根据血管炎症引起PVAT成分变化开发了脂肪衰减指数(FAI)，但未考虑体素之间复杂的空间信息，由此，PVAT放射组学通过提供定量的空间和纹理属性，对不稳定斑块及高危冠状动脉疾病患者提供了诊断及预测价值。本文对炎症与PVAT的关系、FAI的研究进展以及PVAT放射组学在预测冠状动脉疾病方面的研究进展进行综述。

1. 炎症与PVAT的关系

1.1 炎症在冠状动脉粥样硬化中的作用

炎症一直被认为是动脉粥样硬化形成的主要驱动因素，也是易损斑块发展的关键因素。在具有里程碑意义的CANTOS试验中，首次记录了使用Canakinumab(一种以IL-1β为靶点的单克隆抗体)可以降低心血管事件复发率。在秋水仙碱治疗急性心肌梗死(acute myocardial infarction， AMI)的研究中也证明了炎症在疾病发病机制中所起的作用。因此，准确检测血管炎症将有助于更好地对心血管风险进行分层。

虽然炎症目前可以通过多种方式检测，但循环生物标记物对判断冠状动脉炎症的特异度不够高，且PET/CT成像具有高成本、高辐射暴露等局限性。PVAT成像为冠状动脉炎症检测的新指标提供了前所未有的能力，成为了一种能够提高心血管预测价值的无创生物标记物。

1.2 PVAT与冠状动脉硬化的关系

PVAT定义为以血管外壁向外扩展一倍血管直径的血管周围脂肪组织，现已被确定为心血管稳态和疾病的关键角色，对血管生理调节至关重要。在正常情况下，PVAT可分泌含有脂联素等抗炎和抗氧化物质，同时PVAT也含有瘦素和抵抗素等炎性成分，可导致血管氧化应激增加，与动脉粥样硬化过程和不良临床结果相关。

由于血管壁与PVAT之间存在双向信号通路，当炎症释放因子扩散到PVAT时，使得邻近PVAT表型发生切换，组织成分由脂相向水相转化，在靠近发炎血管壁的地方具有更高的水/脂比。PVAT这种从血管壁感知炎症信号的能力，对于发现心血管药理学中新的治疗靶点和心血管诊断中新的生物标记物至关重要。

2. FAI的研究进展

血管周围FAI是指PVAT的平均衰减，可以对冠状动脉炎症进行量化评估并预测未来的不良心血管事件。目前已有多项研究表明，FAI可以评估易损斑块和斑块负荷，通过FAI的动态变化评估药物疗效，或是与基于CCTA的FFR进行联合应用，提高了利用无创手段除外冠心病的准确率。

2.1 FAI对易损斑块和斑块负荷的评估

易损斑块和其结局斑块破裂继发腔内血栓形成是急性冠状动脉综合征(acute coronary syndromes， ACS)的病理基础，寻找对易损斑块有效的检测方法，准确评估ACS的发生和发展显得日益重要。Goeller等首次提出罪犯病灶周围的FAI增加，结合HRP特征可以更可靠地识别易损斑块。

在鉴别稳定和不稳定斑块时，FAI也体现了其价值，Antonopoulos 等在最初的FAI研究中发现AMI患者罪犯病灶周围的FAI高于病灶近端的FAI，这表明了不稳定斑块周围拥有更高的炎症负担。FAI不仅具有超越传统危险因素的递增预后价值，Oikonomou等还提出了FAI能否为HRP提供增量价值这一假说，结果显示高FAI和HRP(﹢)与低FAI和HRP(﹣)相比，心脏死亡率的调整风险高了7.3倍。这些证据表明FAI可以早期识别易损斑块和评估斑块负荷增加，可能成为指导未来预防策略的有价值工具。

2.2 对不良心血管事件的预测

血管周围FAI作为冠状动脉炎症的体内分子传感器，已有研究证明了其在冠心病的一级和二级预防中都有价值。Oikonomou等对来自德国和美国两个人群进行心血管风险预测的研究中，得出较高的FAI与不良心脏事件的较高风险呈正相关，陶青等在基于CCTA的PVAT直方图参数中也证实了ACS患者拥有较高的FAI值。在进一步的研究中，通过多变量调整FAI的最佳临界值为-70.1 HU，当FAI≥-70.1 HU时，心脏死亡率和AMI发生的风险增加。值得注意的是，FAI不能预测非心源性死亡率，这突出了该生物标记物的心脏特异性。

2.3 FAI动态变化的临床意义

FAI 不仅可以用来观察现有的冠状动脉炎症，还可以追踪冠状动脉炎症对于生物治疗的动态变化。一项关于银屑病累及心血管系统患者的研究发现，生物治疗开始后的12个月内，FAI值会随着冠状动脉炎症的下降而下降；在其他研究中，ACS患者斑块破裂后的5周内或是6个月后也可以观察到罪犯病灶周围的FAI发生了显著的变化，但并不是所有的ACS患者经过治疗后FAI都会降低，这可能表示该患者对药物治疗无反应。另外，对于钙化斑块而言，FAI的值不会发生明显的变化。综上，FAI可能会应用于跟踪冠状动脉疾病的干预反应，从而达到最佳的治疗效果。

3. PVAT影像组学的研究现状

炎症不是动脉粥样硬化形成的唯一过程，还与不良纤维化和血管重构有关。通过影像组学从图像中提取特征并与机器学习等方法结合，可以提供FAI以外的生物学信息，揭示无法通过肉眼观察到的结构特征。目前，已有多篇文献证实了PVAT影像组学可以预测不良心血管疾病，除此之外，PVAT影像组学还可以评估冠状动脉血流及冠状动脉狭窄，区分不同阶段的CAD患者，甚至可以通过基于CT平扫的影像组学去评估非钙化斑块。

3.1 对不良心血管事件的评估

不良心血管事件常常由于缺乏典型表现而容易被忽视，但却在该类人群中经常观察到更高的冠状动脉疾病相关死亡率，所以，使用适当的方法去检测这类人群可能会为卫生保健带来益处。除了简单表示CT值的FAI外，影像组学还可以挖掘PVAT的高通量定量信息。

目前，影像组学走在基于人工智能的新型医疗程序的最前沿，很多研究人员对其预测不良心血管事件给予了很高的评价。Oikonomou等在确定不良心血管事件群体的研究中，纳入右冠状动脉(RCA)和左前降支(LAD)，预测了一个显著的残余心脏风险，通过机器学习方法建立了脂肪放射组学(fat radiomic profile， FRP)，结果显示FRP特征监测炎症优于已建立的风险因素和经典临床化学参数或生物标记物，显著提高了预测不良心血管事件的能力(AUC 0.88 vs.0.75，P< 0.001)，并且HRP和FRP特征的综合模型较HRP的单独模型预测不良心血管事件效果更佳。

尚靳等围绕PVAT影像组学是否能改善未来3年内ACS的预测这一假说，分析了ACS患者罪犯血管周围的PVAT，结果显示影像组学模型比斑块模型预测ACS的效果更好(AUC 0.826 vs.0.699)；在其另一项研究中，采用多因素Logistic回归分析构建了PVAT 影像组学和FAI评分模型，从诊断性能、校准性能及临床应用价值来评估疑似冠状动脉疾病患者2年内发生ACS的预测能力，同样也得出PVAT影像组学特征在预测ACS时能够提供更多的信息，且诊断价值高于FAI模型(AUC 0.841 vs.0.603)。

综上，FAI对预测不良心血管事件带来了前所未有的能力，但对于预测及诊断早期冠状动脉疾病患者的能力不及影像组学，与HRP模型相比，影像组学的预测能力也明显提高，并且与HRP和FAI的结合可进一步提高其预测不良事件发生的价值。利用影像组学检测高危患者，可能会为患者进行有效干预措施带来机会。

3.2 对冠状动脉疾病不同阶段的鉴别

为了对不同阶段的冠状动脉疾病患者制定更加个体化的治疗方案，Lin等在利用FAI鉴别冠状动脉疾病的不同阶段的研究中得出，AMI患者的FAI值明显增高[(-82.3±5.5) HU]，且稳定冠状动脉疾病患者[(-90.6±5.7) HU]与无冠状动脉疾病患者[(-95.8±6.2) HU]之间的FAI也有显著差异。单靠PVAT衰减去鉴别不同阶段的冠状动脉疾病往往不够准确。Lin等又通过一项前瞻性研究对RCA周围及AMI患者的罪犯血管进行PVAT分割，结果显示AMI患者具有特征的PVAT影像组学特征，并且PVAT影像组学模型识别AMI患者优于FAI模型。

为了对冠状动脉疾病患者进行更加精准的区分，Si等在一项单中心回顾性病例对照研究中，设计了五种模型(FAI模型、三支主要冠状动脉的PVAT放射组学模型和综合模型)，结果显示PVAT影像组学特征有可能区分AMI患者和不稳定心绞痛患者，并且PVAT影像组学和FAI的综合模型可以进一步提高AMI的识别性能。

值得关注的是，影像组学不会被伴随的药物或应激反应所干扰，这进一步支持了其作为更持久的对冠状动脉疾病患者风险评估和分层的影像学标记物。综上所述，PVAT影像组学可获得比FAI更多的生物信息，且两者结合也可增加对疾病的诊断性能，从而能够更加精准地预测及鉴别不良心血管疾病患者。

3.3 对冠状动脉血流的评估

冠心病或是血流受限病变的存在，是心肌缺血发作的主要原因。有创FFR用于确定冠状动脉病变周围的血流下降，指导冠状动脉血运重建，但不适用于广泛应用及筛查。CT-FFR实际上模拟了冠状动脉充血的情况，允许对冠状动脉狭窄进行血流动力学评估，对冠心病的诊疗具有重要意义。目前已有多项研究证实了FAI与冠状动脉血流动力学具有相关性，结果显示血流受限病变(FFR≤0.8)的血管周围FAI明显高于非血流受限病变(FFR>0.8)，并且FAI、斑块总负荷及非钙化斑块体积为管腔狭窄提供了增量值。

PVAT影像组学作为一种新开发的影像标记物，可以比FAI获得更多的空间及纹理信息。Feng等在一项回顾性研究中，探讨了PVAT影像组学和CT-FFR之间的相关性以及功能缺血的影响因素，结果显示PVAT影像组学(AUC≥0.82)鉴别功能缺血的效能显著大于FAI(AUC≥0.52)；与单纯解剖狭窄(AUC=0.72)相比，结合了PVAT影像组学的模型(AUC≥0.83)增加了对功能缺血的诊断价值。

有研究人员分析了冠状动脉管腔狭窄率>50%的关键斑块周围的PVAT，筛选出8个最优特征并组成影像组学模型，同样得出该模型在评估冠状动脉血流中具有较好的预测能力(ACU=0.79)，再次证实了PVAT影像组学相比FAI更具有临床意义。特别要注意的是，CT-FFR测量在技术上是可行的，但需要排除严重钙化和存在放射伪影的病变。

综上所述，PVAT影像组学模型能够达到与CT-FFR相似的预测结果，并且在预测冠状动脉功能缺血方面具有比FAI更高的价值。因此，为了避免额外的辐射暴露和有创操作，探索功能缺血与PVAT之间的关系，结合人工智能可能为冠状动脉疾病的诊断和治疗提供更多的证据。

3.4 对冠状动脉管腔狭窄的评估

由于CCTA对冠状动脉管腔狭窄程度的判断会因钙化斑块扩大或在冠状动脉分叉处判断不准确，目前检测冠状动脉狭窄的“金标准”仍是冠状动脉造影，但冠状动脉造影作为一项侵入性检查不仅费用高，而且可能会造成额外的人体损伤。因此，查昕仪等在探讨PVAT影像组学对冠状动脉狭窄程度的鉴别诊断中，对LAD及RCA最狭窄处的斑块周围的PVAT进行勾画，构建了两个影像组学模型(正常-病变模型、轻中度-重度模型)，通过曲线下面积得出，影像组学模型评估有无狭窄方面具有较高的诊断效能(AUC>0.90)，但在区分狭窄程度的鉴别能力较低(AUC<0.70)，或许可以利用基于PVAT影像组学的机器学习或深度学习对冠状动脉狭窄程度进一步鉴别，从而减少主观性判断狭窄程度失误的概率。

另外，有研究探讨了冠状动脉支架置入术后患者血管周围FAI与支架内再狭窄发生率的关系，Pearson相关系数显示支架周围FAI可以作为一种独立的非侵入性生物标记物来预测支架置入后再狭窄的风险和严重程度。由此，可以推测PVAT影像组学作为一种高度复杂的结构分析方法，在预测冠状动脉支架置入后再狭窄的能力高于支架周围FAI，并且可能超出血液学和生化参数。

3.5 对冠状动脉斑块结构的识别

冠状动脉粥样硬化斑块组成与阻塞性冠状动脉狭窄和ACS密切相关，有效检测斑块组成对患者的临床管理和预后具有重要意义。Hu等通过PVAT影像组学结合临床危险因素预测冠状动脉斑块的结构得出，年龄和影像组学的综合模型对冠状动脉钙化斑块有较高的预测价值，可以帮助管理斑块患者的临床诊断和决策。由于薄帽纤维动脉粥样瘤是一种破裂的前体病变，检测这种成分对于诊断及预测不良心血管事件至关重要，但目前基于CCTA的后处理技术对该病变的研究报道，或许可以通过PVAT放射组学与人工智能和深度学习相结合，找到属于薄帽纤维动脉粥样瘤组学特征。

现阶段FAI和PVAT影像组学的研究都是基于CCTA图像，但由于碘对比剂的副作用、检查时间长及费用高而限制了其广泛使用。Jiang等提出通过CT平扫(钙化积分序列)图像建立PVAT的临床-放射组学联合模型，探讨其对非钙化斑块的存在和表征的诊断价值，结果显示该模型对非钙化斑块和易损斑块具有良好的诊断价值，为大规模人群提供了一种可行的无创筛查方法，这一结果在其他研究中也得到了证实，将可疑CAD患者引导行CCTA检查，不仅提高了CCTA检查的阳性率和针对性，并且还能节约资源。除此之外，该研究结果的价值在于有望利用一次胸部CT平扫完成冠心病和肺癌的双筛查。综上，PVAT影像组学对冠状动脉斑块结构的识别都显示了良好的诊断价值，并且使CT平扫无法显示的非钙化斑块的检测具有可行性。

4. 总结与展望

基于CCTA的FAI和PVAT影像组学特征提高了检测不稳定斑块及CAD患者的敏感度和特异度，同时表现出对不良心血管疾病患者的高预测价值。目前PVAT影像组学的应用前景广泛，其预测不良心血管疾病、冠状动脉血流等方面的诊断效能高于FAI及传统风险评估。虽然基于人工智能的心血管成像技术仍处于起步阶段，但将其纳入适当的精确医学临床路径，会对患者和医生都带来很多帮助，可实现患者的最佳管理，提高风险评估和预警能力，促进向更个性化的治疗模式过渡。

来源：吴月,张新伟,刘倩,等.冠状动脉周围脂肪组织影像学特征对心血管风险评估的研究进展[J].临床放射学杂志,2024,43(04):654-657.

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