房顫患者心外膜脂肪組織影像學評估的研究進展

心房顫動（atrialfibrillation，AF）是臨床最常見的心律失常之一，患病率 1.5%～2%^[1-2] 。目前，AF的全球發病率與死亡率逐年增加，在我國的發病率也隨著人口老齡化而急劇增加，給社會及醫療系統造成嚴重的負擔[3]。心外膜脂肪組織（epicardial adi-posetissue，EAT）是介于心肌和心包膜臟層之間的內臟脂肪組織，主要分布在房室溝和室間溝，非均勻地包繞在心肌組織及大血管周圍，部分延伸進入心肌組織，與心肌共享微循環，并由冠狀動脈（冠脈）分支供血。EAT已被證實具有代謝活動，其分泌的生物活性物質可通過旁分泌和自分泌途徑作用于冠脈和心肌組織[4-5]，EAT的異常沉積可促進心血管疾病的發生、發展。影像學檢查可評估EAT的厚度、脂肪衰減、體積及其炎癥活動的發生等，在AF消融術前評估及術后復發的預測中起到一定協助作用。

1 EAT在房顫發生中的作用

研究表明，EAT與AF密切關聯，其可通過多種機制促發心律失常，目前已被證實的機制包括炎癥、脂肪浸潤、氧化應激、心房纖維化和自主神經系統刺激，這些因素直接或間接造成心房重構，增加AF的嚴重程度和持續性[6。全身炎癥和免疫性疾病會增加AF的發生風險[7-9]，炎癥在AF的發生、發展中起著核心作用[10]。有學者在多個AF患者的心房標本中發現鄰近心肌細胞的炎癥浸潤、纖維化和壞死[]。與竇性心律患者相比，AF患者的促炎標志物水平升高，其中C反應蛋白（C-reactiveprotein，CRP）和白細胞介素（interleukin，IL）-6已被證實與AF的發展及復發相關[12-13]。另外，腫瘤壞死因子（tumor necrosisfactor，TNF）- ∝ 、轉化生長因子（transforminggrowth factor，TGF）- β 和IL-6會促進心房纖維化和電重構[14]。EAT可通過脂肪細胞直接浸潤心房的心肌細胞，脂肪異常沉積使得心肌細胞的同一性消失，導致電生理傳導異常，促發 AF^[15] 。有研究表明，與非皮下脂肪組織相比[16]，內臟脂肪的異常增多和沉積與AF相關性更大。EAT作為一種高代謝組織，在生理條件下可保護心臟及冠脈以減少機械變形，具有產熱功能，不僅提供心肌的主要能量來源一一游離脂肪酸，還可隔離循環游離脂肪酸，使其免受脂毒性[16-18]。此外，EAT釋放的脂肪細胞因子包括脂聯素、腎上腺髓質素和網膜素，其通過抗氧化、抗炎和抗凋亡特性發揮作用19；與無AF患者相比，AF患者的EAT厚度、質量和體積均有增加[20]。Wong等[21]的一項Meta分析表明，與腹部脂肪相比，EAT體積越大，與AF的相關性越高性，間接證明了EAT在AF中的潛在機制和臨床重要性。VanRosendael等22則提出了左心房（leftartial，LA）EAT的增加與持續性/永久性AF的高患病率相關，持續性/永久性AF較竇率對照組的LAEAT更高。目前，EAT體積增加已被證明是AF后續發展的獨立預測指標[23]。Huber等[24]通過LA增強-EAT（LAe-EAT）對比增強CT掃描與非對比CT掃描的EAT體積的比值，評估AF患者LAe-EAT與AF消融術后復發的關系，證明LAe-EAT與AF消融術后復發獨立相關，可作為EAT代謝活動的無創成像指標。

2EAT的影像學評估研究進展

2.1 超聲心動圖評估

EAT在超聲心動圖上表現為位于心室壁之間的高回聲區域，主要集中在右心室游離壁周圍和壁心包周圍[25]。EAT厚度的測量通常選擇胸骨旁長軸和短軸切面，這一位點的心外膜脂肪最高，能準確評估右心室游離壁的EAT厚度[26]，其正常值約 5mm 。超聲心動圖除了評估EAT厚度，還可提供左室質量、心臟收縮及舒張功能等心臟數據。且其對EAT厚度測量的可重復性較好[27]，其中經胸超聲心動圖（transthoracic echocardiographic，TTE）具有便捷、便宜及操作方便等優點；而經食管超聲心動圖是一種半侵入性方法，主要用來評估左心耳的結構及功能，其準確性與操作者的技術水平有關。Gunturk等[28]研究表明，TTE測量的EAT厚度可預測術后新發AF，這也間接說明EAT厚度與AF發展的風險增加有關。Yamaguchi等29在通過TTE測量EAT厚度的同時，還檢測左心耳排空流速，首次證實了EAT厚度與左心耳排空流速呈顯著負相關 （ρ=-0.56，Plt; 0.001），且血栓的發生均出現在厚EAT組，因此，采用EAT評估AF患者發生左心耳血栓的風險具有一定的潛在價值。超聲心動圖在EAT評估中具有一定局限性：僅能評估EAT厚度，無法評估體積；結果易受操作者影響、有一定偏差；當心房增大不對稱時，會影響厚度的測量。

2.2心臟CTA評估

心臟CTA空間分辨率高，可提供心臟、主動脈和外周血管的解剖信息，此外，在CT后處理工作站手動勾畫EAT范圍，可實現半自動測量，并根據勾畫范圍，對全心、LA及冠脈周圍EAT進行測量。脂肪組織衰減值較低，易分辨，CT值通常選取 -190～ -30HU^[30] ，通過對脂肪組織閾值的選擇，可得到EAT的體積及衰減值。研究證實，EAT體積在AF的發生、發展及消融術后的復發中，均可作為獨立的預測因子[22-24]。EAT衰減值也可作為預測AF復發的影像學指標，但其可能因所用CT品牌、管電流、管電壓、對比劑、注射流率及閾值的不同而存在一定差異。Huber等[24]研究發現，對比增強心臟CT掃描中較大的LAEAT離散度（反映EAT異質性）與肺靜脈隔離術后AF復發獨立相關[31]。因此，將EAT指標估計值添加到CT診斷報告中可為心血管疾病提供額外的風險評估，且不會增加患者的輻射暴露及負擔[32]。目前，心臟CTA作為AF患者影像學評估的第二選擇，可更全面地評估超聲心動圖可能存在的LA血栓的漏診。對于植人左心耳封堵器或冠脈支架的患者，CT檢查時金屬偽影可能影響心臟評估的準確性，而能譜CT作為一種新技術，可顯著減少人工瓣膜或電極金屬造成的偽影[33]，大大改善圖像質量。但目前尚無能譜CT與EAT的相關研究。

2.3 MRI評估

心血管磁共振（cardiacmagneticresonance，CMR）空間分辨率高，可識別心房組織結構的變化，且無CT相關的電離輻射危害[34]，是目前識別脂肪組織的金標準。CMR常用的掃描序列包括黑血快速自旋回波 T₁， 穩態自由進動（steadystate freeprecession，SSFP）序列、3DDixon技術。其中，黑血快速自旋回波 T₁ 較易獲得，但掃描時間長，對患者要求高，且圖像質量易受心率及場強影響。SSFP序列可清晰顯示EAT情況，但在有大量心包積液時應用會受到一定限制，需與其他序列聯合以確定EAT邊界。3DDixon技術可在一次成像時間內進行多種組織成分成像[35]。Nakamori等[36]研究發現，在3D Dixon掃描模式下，AF患者的LAEAT顯著增加，可為檢測LA結構重塑之外的AF患者提供更多的影像信息。Henningsson等[37]研究發現，與標準單相Dixon相比，CineDixon可用于量化EAT，更好地克服心臟、呼吸的運動偽影，提供更佳的圖像質量。Chahine等[34研究證實，在CMR定量下的EAT是AF患者消融術后復發獨立的預測指標。盡管CMR發展極快，有很高的軟組織分辨率，但其掃描時間較超聲和CT長，且是幽閉恐懼癥患者的絕對禁忌，臨床應用有一定限制。

2.4 PET-CT評估

氟-18-脫氧葡萄糖（ ¹⁸F -flurodeoxyglucose， ¹⁸F? #FDG）PET-CT可檢測炎性病變的位置、活動度及嚴重程度，在心血管炎性病變的診斷及療效評估中具有重要作用[38]。炎癥早期表現為組織充血、血管通透性增加和炎癥因子的釋放，促進 ¹⁸F -FDG輸送至病變部位；隨炎癥進展，炎癥細胞中葡萄糖代謝不斷增加，進而促使 ¹⁸F -FDG攝取增強[39]。Mzaurek等[40]通過 ¹⁸F -FDGPET-CT發現AF患者EAT最大標準攝取值（maximum standard uptake value， SUV_max ）高于非AF對照組且差異有統計學意義，但該研究樣本量較小（21例），且未調整BMI、左心房直徑等相關混雜因素。而王冰等[39]在校正高密度脂蛋白膽固醇、左室射血分數、左心房直徑、EAT體積后，證實LAEAT炎癥活性與AF仍獨立相關是AF的影響因素；此外，研究還發現EAT炎癥活性增高（ 與AF呈正相關，AF發生的危險程度隨EAT炎癥活性增高而升高，但此項研究缺乏病理金標準的對比。以上研究表明， ¹⁸F -FDGPET-CT可作為定量分析及動態監測AF患者炎癥活性的無創影像學指標，在AF的防治及抗炎療效評估中具有潛在的臨床價值和應用前景。但目前因PET-CT費用較高等， ¹⁸F -FDGPET-CT在AF中的應用研究較少。

2.5 人工智能技術評估

隨著人工智能技術的快速發展，EAT的測量從半自動技術發展到全自動深度學習方法，除加快了分割時間，使EAT定量適合臨床實踐外，還提高了EAT體積測量的可重復性[32]。West等[41]基于心臟CTA提出了一種新的深度學習模型，證明EAT體積的評估可在不受其他危險因素的影響下改善心血管和非心血管結局的風險評估，預測全因死亡率、非心源性死亡率、心肌梗死和卒中；另外其也證實了EAT體積是心臟術后AF的獨立危險因子，但心臟術后的短期AF風險數據僅依賴于住院監測，缺少出院后的監測隨訪，后續需更大樣本量的研究證實。Qu等[42]提出評估了基于深度學習的2D卷積神經網絡，并自動量化了非對比CT數據的EAT體積，結果與手動勾畫的體積一致，證明非對比CT測量EAT體積可行且具有臨床意義，未來或可整合到常規胸部CT中，用于預測AF。深度學習模型的應用可減少人工誤差，提高效率，助力AF患者的并發癥預防和預后評估。

目前，諸多研究證實了EAT與AF之間的相關性，并隨之衍生出了LAEAT、LAe-EAT等一系列影像學評估指標，其在AF的發生、發展、預后及消融術后的復發中，可作為獨立預測指標。EAT有可能為臨床提供更多潛在的治療靶點，而影像學技術的不斷革新也將更好地評估EAT。

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（收稿日期 2024-07-18）