European Radiology：基于冠状动脉周围脂肪组织衰减模型实现糖尿病患者微血管并发症的无创预测

糖尿病（DM）是一种慢性代谢性疾病，其微血管和大血管并发症的发生率显著高于正常人群。持续的高血糖和微血管损伤导致组织/器官功能障碍，严重影响2型糖尿病（T2D）患者的生活质量。然而，由于微血管并发症的隐蔽性，其早期预测具有挑战性。现阶段，微血管并发症的发病率呈上升趋势，而且在很大程度上可以预防。因此，早期识别有微血管并发症风险的糖尿病患者对指导临床至关重要。

炎症增加了循环系统细胞因子的水平，这是T2D的一个临床特征，也是糖尿病微血管并发症的致病机制之一。其中，脂肪组织是介导炎症和免疫反应的细胞因子的一个重要来源。冠状动脉计算机断层扫描（CCTA）得出的冠状动脉周围脂肪组织（PCAT）衰减作为一种新的成像标志物，可显示存在活跃的血管周围炎症，对冠状动脉疾病（CAD）有重要的预后评估价值。冠状动脉壁的炎症变化通常在动脉粥样硬化斑块发展之前，并间接表明微血管并发症的发生及进展。

在最近的一项倾向性评分匹配研究中，无论狭窄的严重程度和斑块的易损性如何，糖尿病患者的右冠状动脉PCAT（RCA_PCAT）明显高于非糖尿病患者。这表明PCAT作为早期成像生物标志物的潜在作用，可以捕捉到糖尿病患者早期血管周围炎症。

近日，发表在European Radiology杂志的一项研究探讨了PCAT衰减对无明显CAD的糖尿病患者微血管并发症的预测价值，并据此建立了一个风险分层模型，为临床早期评估患者病情并进行以后评估提供了技术支持。

本研究回顾性地纳入了2017年1月-2020年12月期间临床确认的冠状动脉计算机断层扫描（CCTA）和2型糖尿病患者，所有患者都随访了至少1年。记录了临床数据和基于CCTA的成像特征（包括主要心外膜血管的PCAT，高危斑块特征）。在由579名患者组成的训练队列中，建立了两个模型：包含临床因素的模型1和使用多变量逻辑回归分析的包含临床因素+RCA_PCAT的模型2。使用由249名患者组成的内部验证队列和由269名患者组成的独立外部验证队列验证模型。

在随访期间，当前队列中69.1%（758/1097）的患者发生了微血管并发症。在训练队列中，与模型1相比，基于临床因素的模型2表现出更好的预测能力（AUC=0.820对0.781，p=0.003），预测误差更低（Brier评分=0.146对0.164）。模型2对78.58%的糖尿病微血管并发症患者进行了准确分类。模型2在内部验证队列和外部验证队列中的类似表现得到了进一步证实。

 图 糖尿病微血管并发症预测模型的推导和验证。预测模型的训练队列（A）、内部验证队列（B）和外部验证队列（C）的AUCs。绿线和蓝线分别表示模型2和模型1的AUC。训练队列（D）、内部验证队列（E）和外部验证队列（C）的校准图，模型的内部验证队列（E）和外部验证队列（F）的校准图

研究表明，RCA_PCAT可作为无明显冠状动脉狭窄的糖尿病患者微血管并发症的独立预测因素。所提出的结合临床因素和RCA_PCAT的模型对糖尿病微血管并发症显示出良好的预测能力。

原文出处：

Yarong Yu,Xiaoying Ding,Lihua Yu,et al.Prediction of microvascular complications in diabetic patients without obstructive coronary stenosis based on peri-coronary adipose tissue attenuation model.DOI:10.1007/s00330-022-09176-6