发布日期：2024-08-11 19:07 点击次数：137
【CMT&CHTV 文献精粹】
导语：本文深入探讨了放射组学技术在预测冠状动脉粥样硬化斑块发展中的应用，为心血管疾病的早期诊断和个性化治疗提供了新的科学依据。通过分析大量CCTA图像数据，研究揭示了放射组学特征在识别未来可能发展为显著斑块的冠状动脉段中的潜在价值。
冠状动脉疾病（coronary artery disease，CAD）是全球主要的死亡原因之一，早期检测对于启动预防措施和改善预后至关重要。近年来，非侵入性成像技术如冠状动脉计算机断层扫描血管造影（coronary computed tomography angiography，CCTA）在评估冠状动脉粥样硬化中发挥了重要作用。然而，传统的CCTA分析方法存在一定的局限性，无法识别早期的粥样硬化斑块。
2024年2月，Journal of Cardiovascular Computed Tomography杂志发表了一篇题为“Prediction of the development of new coronary atherosclerotic plaques with radiomics”的文章，探讨了放射组学在预测新冠状动脉粥样硬化斑块发展中的应用。
研究方法
本研究是一项前瞻性多国观察性注册研究，旨在评估放射组学特征在预测冠状动脉粥样硬化斑块发展中的作用。研究从连续CCTA研究的患者中选择了基线时无可识别冠状动脉斑块的冠状动脉段，并提取了放射组学特征。研究将患者随机分为训练集（929名患者，7 674个冠状动脉段）和测试集（233名患者，1 909个冠状动脉段），比例为8 : 2。研究构建了三种Cox模型：仅使用临床风险因素（模型1）、仅使用放射组学特征（模型2）以及同时使用临床风险因素和放射组学特征（模型3），以预测随访CCTA中每个冠状动脉段新发斑块的发展。
研究结果
放射组学特征在预测新发冠状动脉斑块中的价值
在冠状动脉粥样硬化的早期识别中，放射组学技术展现出了重要的潜力。本研究通过分析CCTA图像，提取放射组学特征，并探究其在预测新发冠状动脉斑块中的作用。研究结果表明，放射组学特征能够显著提高预测新发斑块的能力，为心血管疾病的早期管理提供了新的思路。
放射组学特征的提取与模型构建
研究共纳入9 583个冠状动脉段，这些在基线CCTA中无可识别斑块的冠状动脉段被随机分为训练集和测试集。利用Pyradiomics（编者注：一个开源的Python包，用于从医学影像中提取出Radiomics影像组学特征），研究团队提取了91个基础放射组学特征，并在应用8种小波滤波器后重复提取，最终从每个冠状动脉段中提取了819个放射组学特征。通过计算一致性相关系数，筛选出具有良好观察者间和观察者内一致性的放射组学特征，最终选择了683个特征进行进一步分析。
Cox回归模型的预测效果
研究构建了三种Cox回归模型：仅使用临床风险因素（模型1）、仅使用放射组学特征（模型2）以及同时使用临床风险因素和放射组学特征（模型3）。模型1的C指数（预测模型的区分度）在训练集和测试集中分别为0.701（95%CI：0.690～0.712）和0.696（95%CI：0.667～0.715）。模型2的C指数在训练集和测试集中分别为0.699（95%CI：0.688～0.710）和0.691（95%CI：0.667～0.715）。而模型3的C指数显著提高，分别为0.772（95%CI：0.762～0.781）和0.767（95%CI：0.751～0.787），表明放射组学特征的加入显著提高了模型的预测能力（见图1）。
图1 放射组学特征与临床风险因素的结合显著提升了冠状动脉粥样硬化斑块发展的预测准确性
放射组学特征对临床风险因素的补充作用
本研究进一步探讨了放射组学特征在临床风险因素中的补充作用。结果显示，模型3在预测新发斑块时，不仅C指数显著提高，连续NRI（net reclassification improvement）和IDI（integrated discrimination improvement）也表现出显著的统计学意义。NRI为0.285（95%CI：0.240～0.347，P
总结
本研究将放射组学技术应用于冠状动脉粥样硬化斑块的预测中，并通过大规模的多中心数据验证了其有效性。放射组学通过提取CCTA图像中的大量定量信息，揭示了肉眼无法识别的影像特征，从而提高了对新发斑块的预测能力。这一方法不仅为心血管疾病的早期诊断和预防提供了新的视角，也为未来的临床实践和研究提供了新的方向。随着技术的进步和数据的积累，放射组学有望在心血管疾病的风险评估和治疗中发挥更大的作用，最终实现更精准的个体化医疗。
参考文献
LEE SE, HONG Y, HONG J, et al. Prediction of the development of new coronary atherosclerotic plaques with radiomics[J]. J Cardiovasc Comput Tomogr. 2024 , 18(3):274-280. doi: 10.1016/j.jcct.2024.02.003.
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