磁共振成像用于区分冠状动脉斑块成分的Meta分析

王永智，李云娟，浦奎，郭峰，张会，秘春敬

• 论著 •

磁共振成像用于区分冠状动脉斑块成分的Meta分析

王永智1，李云娟2，浦奎1，郭峰1，张会1，秘春敬1

目的 用Meta分析的方法评价磁共振成像区分冠状动脉粥样斑块组成成分的可行性及准确性。方法 计算机检索Cochrane Library、PubMed、OVID、EBSCO、中国期刊全文数据库、中国生物医学文献数据库和万方数据库，时间截止至2014年12月31日。纳入关于磁共振成像识别区分冠状动脉粥样硬化斑块成分的研究文献，结合Cochrane协作网推荐内容制定纳入标准筛选文献，然后采用STATA 12.0和Meta-disc 1.4软件对资料进行统计分析，包括异质性检验、发表偏倚检测、Meta回归、临床实用性探讨，合并汇总灵敏度（SEN）、特异度（SPE）、诊断比数比（DOR）及95%可信区间（95%CI）；绘制汇总受试者工作特性曲线（SROC）并计算曲线下面积（AUC）。结果 最终纳入6篇文献，汇总识别脂质成分的SEN、SPE、DOR及其95%CI分别为0.92（0.86～0.9）、0.89（0.82～0.94）、56.09（18.41～212.49），AUC为0.9451。识别钙化成分的SEN、SPE、DOR及其95%CI分别为0.88 （0.79～0.94）、0.96（0.91～0.98）、78.95（22.01～283.28），AUC为0.9291。结论 磁共振成像区分冠状动脉粥样硬化斑块中脂质成分及钙化成分的准确性较高。

冠状动脉；粥样硬化斑块；磁共振成像；Meta 分析

近年来，心血管疾病已成为全球第一大致死疾病［1］。其中，急性冠脉综合征（acute coronary syndromes，ACS）又以高病死率著称。斑块破裂造成血栓形成，进而阻塞冠状动脉管腔造成狭窄闭塞，是导致ACS的主要机制，因此评价斑块易损性，对于识别和随访观察高危患者具有重要的临床意义［2］。而准确区分冠状动脉粥样硬化斑块的组成成分是判断其易损性的关键。目前，评价冠状动脉粥样硬化斑块的影像学方法有多种，磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI） 具有无创性和多参数成像特点，在主动脉和颈动脉等大血管粥样斑块研究方面已有较广泛应用［3-5］，但以MRI识别、区分冠状动脉斑块组成成分的可行性及准确性目前尚有较大争议。本研究就MRI辨别冠状动脉粥样硬化斑块组成成分的可行性和准确性进行Meta分析。

1 资料和方法

1.1文献纳入与排除标准 纳入标准以Cochrane协作网筛选与诊断试验方法组中关于诊断试验性研究的纳入标准为依据，结合本研究特点制定得到。具体纳入标准：①中文和英文文献；②研究目的为评价磁共振检查对冠状动脉粥样硬化斑块组成成分的区分诊断价值；③所有纳入研究的病例均进行MRI和金标准检查；④金标准为斑块组织病理学检查；⑤文献能直接或间接提供原始数据获得四表格数据：真阳性值（true positive，TP）、假阳性值（false positive，FP）、假阴性值（false negative，FN）、真阴性值（true negative，TN）。排除标准：①动物实验；②金标准非病理学检查；③不能获得确切四表格数据，与原作者联系仍不能获得的；④文摘、讲座和述评类。

2 结果

2.1文献检索结果 初步索出相关文献共计518篇，经过阅读文题、摘要及全文后筛选出45篇。严格按照纳入排除标准再次筛选，去除了综述、金标准非病理结果、动物实验及不能获得四格数据表的文献，最终纳入6个研究。文献筛选流程图（图1）。

图1　文献筛选流程及结果

2.2纳入研究的基本特征及质量评价 按纳入排除标准共纳入6篇文献［8-13］，均为英文文献，含病例59例（227个斑块片段）。各文献均为A级。具体纳入文献提取资料（表1）。

2.3Meta分析结果

2.3.1异质性检验 Spearman相关分析显示：MRI识别斑块脂质成分、识别斑块钙化成分能力的Spearman相关系数分别为0.143、-0.314，P值分别为0.787、0.544，提示均不存在阈值效应。继而对相应参数进行非阈值效应的Q检验。结果显示：MRI识别斑块脂质成分的SEN、DOR的I2值分别为22.8%、43.2%；识别钙化成分的SEN、DOR的I2值分别为：30.1%、21.5%，采用固定效应模型合并统计量。而MRI识别斑块脂质成分的SPE为65.4%，识别钙化成分的SPE为52.0%，均大于50%，提示存在异质性，故采用随机效应模型合并统计量。

2.3.2Meta分析 分别合并汇总SEN、SPE、DOR及其95%CI。MRI识别脂质成分能力的SEN、SPE、DOR及其95%CI分别为0.92 （0.86～0.96）、0.89（0.82～0.94）、56.09 （18.41～212.49）；绘制的SROC曲线（图2）；AUC为0.9451。识别钙化成分能力的SEN、SPE、DOR及其95%CI分别为0.88（0.79～0.94）、0.96（0.91～0.98）、78.95（22.01～283.28）；绘制的SROC曲线（图3）；AUC为0.9291。

表1　纳入文献的原始资料汇总

图2　A、B分别为MRI识别斑块脂质成分的灵敏度及特异度的森林图。

图3　A、B分别为MRI识别斑块钙化成分的灵敏度及特异度的森林图。

2.3.3Meta回归 为了进一步探讨异质性来源，进行了Meta回归分析。结合本研究纳入的文献数量，考虑到Meta 回归结果的稳定性，以“斑块数目”、“设备场强”、“成像序列”3个协变量进行分析。回归显示协变量“斑块数目”、“设备场强”、“成像序列”的P值分别为0.14、0.94、0.21，表明协变量“斑块数目”贡献的异质性较大，“成像序列”也贡献了一定的异质性。

2.4发表偏倚检测 绘制Deeks图，发现散点分布欠均匀，提示存在一定的发表偏倚（图4）。

2.5临床实用性探讨 依据Bayes原理绘制Fagan图（图5）。由Stata软件计算得阳性似然比（positive likelihood ratio，PLR）、阴性似然比（negative likelihood ratio，NLR），在列线图左侧找到验前概率，截取似然比栏，分别连成直线，并延长直线至右侧栏找到验后概率。由图可见，以验前概率为20%计算，MRI识别脂质成分和钙化成分能力的阳性验后概率（post-test probability positive）分别为65%、84%，阴性验后概率（post-test probability positive）分别为2%、3%。2.6 敏感性分析 将每个研究逐一排除后的Meta分析结果显示，汇总灵敏度和特异度未见明显改变，显示纳入文献的稳定性较好。

图4　 MRI识别斑块成分的Deeks图，红点为各研究，虚线为回归线，横坐标为有效样本量平方根的倒数，纵坐标为诊断比数比的对数

图5　 A、B分别为探讨MRI识别斑块脂质成分和钙化成分的临床实用性Fagan 图。

3 讨论

斑块破裂是导致ACS的病理机制。而斑块是否容易破裂取决于斑块的易损性。易损斑块主要由脂质核心与薄纤维帽组成［14］。而钙化成分则被认为是稳定性斑块的主要组成部分［15-17］。因此，区分并识别斑块中的脂质与钙化成分，对于判断斑块的易损性从而预防心血管事件的发生有着重要意义。在对颈动脉及主动脉等大动脉的研究中发现，MRI可以显示粥样斑块内脂质、纤维组织、出血、钙化等成分，可通过特异性造影剂显示斑块表面的血栓或斑块内的细胞成分［3-5，18-20］。

近年来，越来越多的研究开始着眼于探讨MRI在判断冠状动脉斑块组成成分中的可行性及准确性。此次Meta分析探讨了MRI在区分及识别冠状动脉粥样硬化斑块中脂质成分及钙化成分的诊断效能。结果发现MRI在识别脂质成分方面有较高的敏感性（0.92）及特异性（0.89）。其DOR及AUC分别为56.09、0.9451，均表明其诊断效能较高。既往普遍认为在显示和确定钙化成分方面，MRI要劣于CT。在识别粥样斑块中钙化成分的敏感性及特异性方面，既往研究的差异亦很大。可能的原因包括：①各研究的病例及斑块数目不同即样本量差异较大；②扫描设备的场强及分辨率不同；③扫描序列及成像参数不同；④成像后期处理方法不同。本文汇总了MRI在识别斑块钙化成分的能力方面，敏感性（0.88）、特异性（0.96）及诊断效能（DOR为78.95、AUC 为0.9291）也较高。通过绘制Fagan图，我们发现MRI识别脂质成分和钙化成分的阳性验后概率较高，尤其是阴性验后概率很低（分别为2%、3%）。这说明MRI正确识别斑块中这两种成分的概率较高，而识别错误的概率极低。因此准确较高。

Meta回归显示“斑块数目”、“成像序列”均贡献了一定的异质性。既往研究多采用单一成像序列扫描，诊断敏感性及特异性一般［18-20］。同一成分在不同的成像序列及参数下信号强度不同，因此多对比多序列成像相结合扫描方法，其识别冠状动脉斑块成分的效能强于单一序列成像。本meta分析所采用的研究大都采用2个以上的成像序列，更有M Karolyi［8］研究将超短回波时间（ultrashort echo time，UTE）对比用于冠状动脉，并与常规T1WI和T2WI相结合，共同识别斑块成分；以及高分辨率MRI设备及不同图像后期处理方法的应用，使得MRI对于的辨别斑块成分的敏感度和特异度显著增强，这与既往研究相一致［21-25］。

本Meta分析所采用的研究文献质量较高，都以组织病理学为“金标准”对照，准确性较高。但同时也存在明显的局限性：①总体研究斑块数目均较少，即样本含量偏低。②均为体外试验。有些应用于活体的成像序列不能应用于体外试验验证；活体检查受呼吸和心脏运动的影响；有些研究应用的超高场强MRI尚未广泛应用于人体活体检查。因此不能完全代表活体检查的试验数据。③选取检查片段大多为冠状动脉近中段，缺乏较细小血管的检查代表性。④选取的文献有一定的发表偏倚。

综上所述，高分辨率、多对比加权相结合的MRI识别区分冠状动脉粥样硬化斑块组成成分的准确性较高。随着心脏专用成像线圈的研发，空间分辨率的提高，呼吸及心跳运动补偿技术的发展，多参数冠状动脉管壁成像技术以及分子影像学的发展，可进一步提升MRI区分冠状动脉斑块组成成分以及评价易损斑块的能力。MRI这种无创、无辐射的技术手段将在观察疾病的发生发展过程、预测心血管事件、评价临床药物疗效的方面拥有广泛的应用前景。

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本文编辑：翁鸿，田国祥

Distinction of coronary atherosclerotic plaques with magnetic resonance imaging: a Meta-analysis

WANGYong-zhi*， LI Yun-juan， PU Kui， GUO Feng， ZHANG Hui， MI Chun-jing. *Department of Cardiovasology， Chinese PLA 254 Hospital， Tianjin 300142， China.

PU Kui， E-mail: pukui@hotmail.com

Objective To review the feasibility and veracity of magnetic resonance imaging （MRI） in distinction of coronary atherosclerotic plaques by using Meta-analysis method. Methods The databases of Cochrane Library，PubMed， OVID， EBSCO， CNKI， CBM and WanFang Database were retrieved with computer until to Dec. 31， 2014 for collecting studies on distinction of coronary atherosclerotic plaques with MRI， and screening the documents according to the recommendation by Cochrane Collaboration. The documents were analyzed by using STATA 12.0 software and Meta-disc 1.4 software， including heterogeneity test， public bias test， Meta-regression， clinical pragmatic investigation，pooled sensitivity （SEN）， specificity （SPE）， diagnostic odds ratio （DOR） and 95% confidence interval （95%CI）. The summary receiver operating characteristic curve （SROC） and area under curve （AUC） were drawn and calculated. Results There were totally 6 documents included. SEN was ［0.92 （95%CI: 0.86～0.9）， SPE was ［0.89 （95%CI: 0.82～0.94）］， DOR was ［56.09 （95%CI: 18.41～212.49）］， and AUC was 0.9451 in summarized identification of lipid-rich composition. SEN was ［0.88 （0.79～0.94）］， SPE was ［0.96 （0.91～0.98）］， DOR was ［78.95 （22.01～283.28）］， and AUC was 0.9291 in identification of calcification composition. Conclusion MRI is highly accurate in distinction of lipidrich composition and calcification composition in coronary atherosclerotic plaques.

Coronary artery； Atherosclerosis； Magnetic resonance imaging； Meta-analysis

1.5统计学分析 ①采用Meta-disc 1.4软件进行Spearman相关分析及异质性检验。若I2≤50%，表明异质性较低，选择固定效应模型合并统计量；若I2＞50%，则表明纳入文献存在较大异质性，选择随机效应模型。若存在异质性，进行Meta回归分析，探讨异质性来源；②采用Meta-disc 1.4软件计算汇总灵敏度、特异度及其95%可信区间。绘制汇总受试者工作特性曲线（summary receiver operating characteristics，SROC）并计算曲线下面积（area under the curve，AUC）。SROC曲线下面积在0.5～0.7之间时诊断价值较低，在0.9以上时诊断价值较高，在0.7～0.9间时诊断价值介于两者之间［7］；③采用Stata 12.0软件绘制Deeks图检测发表偏倚，绘制Fagan图探讨临床实用性；④敏感性分析：观察每个研究逐一排除后的Meta分析结果，若汇总灵敏度和特异度未见明显改变，则说明纳入文献的稳定性好。

R543.3

A

1674-4055（2016）01-0012-05

1300142 天津，解放军第二五四医院心血管内科；2300142 天津，解放军第二五四医院放射科

10.3969/j.issn.1674-4055.2016.01.03

浦奎，E-mail:pukui@hotmail.com

1.2文献检索 选择外文数据库Cochrane Library、Pubmed、OVID和EBSCO，检索关键词为：“MR”、“MRI”、“magnetic resonance”、“coronary artery”、“atherosclerotic plaque”。选择中文数据库中国期刊全文数据库、中国生物医学文献数据库和万方数据库检索，关键词为：“MR”或“磁共振”、“冠状动脉”、“粥样硬化斑块”。检索时间截止至2014年12月31日。检索语种：中英文。同时对纳入文献的参考文献进行二次检索并手工检索相关文献。

以Pubmed为例，检索策略为：#1 magnetic resonance；#2 MR；#3 MRI；#4 coronary artery；#5 atherosclerotic plaque；#6 #1 OR #2 OR #3；#7 #4 AND #5 AND #6

1.3资料提取 由2名评价者独立提取资料并进行质量评价，有不一致意见时协商讨论。提取资料包括：文献第一作者、发表时间、研究病例数、粥样斑块数目、设备场强、成像序列，生产厂家信息、诊断试验的四格表值。数据不全则与该文献作者联系，以尽可能地获取所需信息。

1.4质量评价 纳入文献的质量分级参照循证医学指南中证据水平的分级标准［6］；A级为独立，盲法评价结果，有金标准与所研究的诊断方法进行比较，研究对象连续且研究对象不具有相同的特征（如性别、年龄、基础疾病及疾病的严重程度等）；B级为独立，盲法评价结果，有金标准与所研究的诊断方法进行比较，研究对象非连续或研究对象具有相同的上述特征。