2020年心脏MR研究进展

王艺宁，杨文静，赵世华，陆敏杰

(国家心血管病中心 北京协和医学院 中国医学科学院阜外医院磁共振影像科，北京 100037)

心脏MR(cardiac MR， CMR)可“一站式”无创评价心脏结构、功能及组织特征，近年来在诊治及评估心血管疾病中发挥越来越重要的作用。2020年，无论传统技术、新兴技术还是近期初露锋芒的人工智能技术均在心血管领域取得了较大进步。本文对2020年CMR领域的代表性成果进行综述。

1 非缺血性心肌病

1.1 肥厚型心肌病 MR延迟钆强化(late gadolinium enhancement， LGE)是评估心肌纤维化的常用影像学指标。HABIB等[1]发现，肥厚型心肌病(hypertrophic cardiomyopathy， HCM)患者心肌LGE与其临床结果显著相关，如射血分数≤50%与因心力衰竭(heart failure， HF)入院，故对基线检查时病情较严重者和心尖室壁瘤患者应及早进行CMR检查，以评估纤维化程度，从而更好地为临床制定诊治决策提供佐证。伴有左心室心尖动脉瘤(left ventricular apical aneurysm， LVAA)的心尖HCM临床罕见，超声心动图易漏诊；YANG等[2]发现此类患者收缩期左心室中部梗阻及出现LGE的比例及范围均显著增高，无事件生存率显著降低。心肌Mapping定量成像技术可利用组织固有T1、T2弛豫信息定量评价受累组织，对早期检出病变及预测其病理类型具有明显优势。XU等[3]发现，与健康受试者相比，HCM患者的心肌native T1更长、细胞外容积(extracellular volume， ECV)分数更高，其最大T1和ECV分数则与左心室质量指数密切相关。

CMR特征追踪(CMR feature tracking， CMR-FT)技术可早期识别左心房功能障碍及变形，是定量评价心功能的可靠工具。YANG等[4]指出，相比健康对照组，非梗阻性HCM组患者左心房储备和导管功能均受损；而左心房功能参数与常规功能、基线参数的相关性较弱，总应变与左心房总射血分数、主动应变与左心房活动性射血分数的相关性最强。

1.2 扩张型心肌病 与HCM类似，LGE亦可对扩张型心肌病(dilated cardiomyopathy， DCM)患者进行危险分层及评估其预后具有重要价值。ALBA等[5]纳入1 672例左心室射血分数(left ventricular ejection fraction， LVEF)<50%的DCM患者，分析结果显示LGE是主要终点(全因死亡率、心脏移植或向左心室植入辅助装置)风险增加1.5倍的独立预测因子。为预测非缺血性DCM患者3年心源性猝死(sudden cardiac death， SCD)风险，LI等[6]建立定量LGE评分模型，并以295例一级预防SCD患者进行验证，根据评分结果将其中60例(60/295，20.34%)归于高风险组，其SCD事件发生率45.9%，与二级预防患者相当。

约10%的急性心肌炎转归为DCM，是<35岁年轻人发生SCD的主要原因之一。既往研究[7]表明，对比剂注射早期(2 min)native T1缩短70%或以上可确定急性心肌炎，诊断敏感度为93%，特异度为100%，准确率为95%，诊断价值高于晚期(10～15 min)T1缩短及ECV分数。左心室重构是反映DCM患者HF严重程度的指标之一。XU等[8]随访发现，无论有无左心室反向重构(left ventricular reverse remodeling， LVRR)，DCM患者心肌native T1均明显下降；特发性DCM患者中，LGE缺失、T2及ECV分数降低是LVRR的显著预测因子。TAYAL等[9]发现近期发病的DCM患者整体圆周应变(global circumferential strain， GCS)、整体径向应变(global radial strain， GRS)、短轴轮廓应变、长轴应变、间质心肌纤维化、替代性心肌纤维化及右心室收缩储备均与LVRR无关。VERDONSCHOT等[10]观察251例DCM患者的亲属及251名LVEF正常受试者，发现即使LVEF正常，DCM患者亲属的收缩功能障碍发生率也明显高于对照组，提示整体纵向应变(global longitudinal strain， GLS)可用于早期筛查无症状DCM。

2 缺血性心肌病

冠状动脉粥样硬化性心脏病(coronary atherosclerotic heart disease， CHD)是我国心血管疾病患者的主要死因。药物负荷CMR可通过评估心肌灌注及室壁运动鉴别缺血心肌与存活心肌，具有重要应用价值。KINNEL等[11]通过血管扩张剂负荷灌注CMR评估冠状动脉搭桥术后患者预后，发现诱导性缺血是主要心血管不良事件(major adverse cardiovascular events, MACE)及心源性死亡发生率较高的独立预测因素。PEZEL等[12]对无CHD的75岁以上患者行双嘧达莫应激性CMR，发现诱导性缺血是MACE较高发生率的独立预测因素。近年应变成像已逐渐用于量化左心室心肌形变，以弥补LVEF衡量整体收缩功能的不足。LENG等[13]评估以左心房应变作为预测ST段抬高型心肌梗死(ST-segment elevation myocardial infarction， STEMI)患者长期预后指标的可行性，发现校正已知危险因素后，左心房存储应变及导管应变是MACE的独立预测因子，较传统预测因子具有更高价值。

及时再灌注治疗是治疗急性心肌梗死最有效的策略，可显著降低死亡率，但再灌注损伤会引起微血管病变、加重心肌水肿和心肌内出血。ALKHALIL等[14]对接受直接经皮冠状动脉介入治疗后的STEMI患者进行CMR检查，发现术后3 h内心肌损伤范围≥1 400 ms者24 h和6个月时LGE及梗死范围均较大。另一项基础研究[15]发现，对于猪再灌注心肌梗死模型，以R2'可较R2*及T2*更准确地检测心肌内出血，且受水肿影响较小。魏晓婷等[16]量化观察STEMI患者急性期左心室心肌应变及心功能改变，发现节段峰值径向应变为24.65%时，其检出微血管阻塞的敏感度及特异度分别为89.0%及60.6%，提示CMR-FT技术可用于风险分层。

3 其他

3.1 HF 心肌组织炎症被认为是HF的重要病理生理机制。LAGAN等[17]尝试区分心肌组织中超小型超顺磁氧化铁是由巨噬细胞主动摄取还是被动分布，结果显示慢性缺血性心肌病患者梗死心肌和远端心肌中存在持续活跃的巨噬细胞浸润，为心肌炎症-HF假说提供了证据。基于心肌应变的CMR-FT技术可通过描记心内膜或心外膜获得心肌形变信息，以早期发现心肌结构功能的细微变化。XU等[18]报道，基于CMR-FT技术的GLS、GCS及GRS区分HF患者与健康人、预测急性HF的不良预后效果优于LVEF。HE等[19]发现射血分数保留型HF伴原发性高血压患者左心室应变明显受损，高血压组患者仅左心室GLS明显低于对照组；总收缩期峰值纵向应变率的诊断价值最高，敏感度为85.7%，特异度为52.8%。

3.2 先天性心脏病 法洛四联症(Tetralogy of Fallot，TOF) 是最常见的先天性心脏病之一。MONTI等[20]发现未接受肺动脉瓣置换术(pulmonary valve replacement， PVR)TOF患者的右心室间隔GRS明显高于接受PVR者。KARIMI-BIDHENDI等[21]基于生成式对抗网络，通过生成合成的CMR图像及其对应的腔室分割来综合增强训练数据集，结果显示全自动分割心腔与手动分割结果的一致性较好，提示该方法可用于分析主动脉弓异常、心肌病及TOF等先天性心脏病。

3.3 瓣膜病 GUGLIELMO等[22]发现中、重度二尖瓣关闭不全二尖瓣脱垂患者的GCS较健康人减低，而其narive T1值升高。LIU等[23]对有Ⅰ、Ⅱa类手术指征的二尖瓣关闭不全患者进行CMR检查及心肺运动试验，发现与对照组相比，二尖瓣关闭不全患者心肌纤维化更加明显，且经病理证实，但目前对于心肌纤维化在二尖瓣关闭不全继发的终末期HF中的临床意义尚不明了。

3.4 高血压 高血压引起的心肌肥厚、心肌纤维化及HF等均为心血管不良事件的重要原因。ZHAUNG等[24]建立猪高血压模型，定量评价3个月内ECV分数和native T1随时间的动态变化，结果显示高血压组心肌ECV分数和native T1均有所增加；且ECV分数与纵向舒张应变率呈正相关，native T1与GRS及GCS呈正相关；提示高血压性心脏病存在早期心肌间质纤维化，随高血压进展，ECV分数及T1值均升高。

3.5 新型冠状病毒肺炎 2020年全球范围内爆发新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019， COVID-19)，目前检测病毒核酸仍是诊断COVID-19的金标准，但因标本取样不规范、污染和技术问题等导致的假阴性时有发生。影像学可早期提示COVID-19并监测临床病程[25]。HUANG等[26]回顾性分析26例有心脏症状的COVID-19患者，发现15例常规MRI表现异常，14例出现心肌水肿，8例出现LGE，提示临床应注意COVID-19恢复期患者可能出现的心肌损伤。ZOGHBI等[27]对大流行期间使用CMR技术提出普适性建议，如应尽量采取时长在30 min以内的CMR扫描方案及推迟非紧急检查，以降低病毒传播风险、节约医疗资源。

4 小结与展望

2020年，通过发展药物负荷成像、心肌特征追踪及人工智能融合等技术，CMR在心血管疾病基础研究与临床应用领域不断深入与拓展，并逐步向细胞代谢与分子生物学等领域迈进，有望在细胞分子水平上探讨心血管疾病发病机制，使病理影像化成为现实。目前CMR仍受采集时间长、扫描规划繁琐、空间分辨率较低和运动相关伪影等因素的限制。随着新技术的开发及跨学科合作，如MR指纹技术和CMR Multitasking，未来CMR将进一步为临床诊治心血管疾病及预后危险分层提供更加全面、准确的信息。