心肌应变对急性ST段抬高型心肌梗死后心室重构的预测价值探讨

高亚洁，马文坤，高程洁，周 翌，潘静薇

1.上海交通大学附属第六人民医院心内科，上海 200233；2.上海交通大学附属第六人民医院老年科，上海 200233

急性心肌梗死（acute myocardial infarction，AMI）作为冠状动脉粥样硬化性心脏病的危重症，其发病急，致死率高。随着急诊经皮冠状动脉介入治疗（primary percutaneous coronary intervention，PPCI）的推广，AMI患者的近期死亡率明显降低，但其远期事件发生率仍然居高不下。AMI 后梗死区域坏死心肌细胞被瘢痕组织所替代，造成受累心室形态、功能发生变化，导致左心室重构（left ventricular remodeling，LVR）。而LVR 被公认为AMI不良预后的指标［1］。

心脏磁共振（cardiac magnetic resonance，CMR）是评价心脏形态学及功能学的金标准［2］。既往研究［3］证实，CMR 所得的心肌应变峰值与心功能有良好的相关性。Reindl 等［4］发现左心室整体纵向应变（global longitudinal strain，GLS）、整体周向应变（global circumferential strain，GCS）、整体径向应变（global radial strain，GRS）等指标均与心脑血管不良事件（major adverse cardiovascular and cerebrovascular events，MACCEs）明显相关，其中GLS对MACCEs 的预测意义最大，且优于左心室射血分数（left ventricular ejection fraction，LVEF）等指标。急性ST段抬高型心肌梗死（ST-segment elevation myocardial infarction，STEMI）是AMI的一种典型类别。本研究旨在分析STEMI患者左心室基线GLS、GCS、GRS与LVR发生的关系，以期早期识别STEMI预后不佳的高危人群，并为该人群提供更加积极的干预，从而改善其远期预后。

1 对象与方法

1.1 研究对象

序贯入选2018 年12 月至2019 年12 月就诊于上海交通大学附属第六人民医院心内科并成功接受PPCI 治疗的STEMI患者。纳入标准：①根据《2015年急性ST段抬高型心肌梗死诊断和治疗指南》［5］被确诊并且接受规范药物治疗的STEMI 患者。②入选患者于发病12 h 内成功接受PPCI治疗；部分患者因血流动力学不稳定，PPCI治疗时间窗适当延长至36 h。排除标准：①心源性休克。②既往有陈旧性心肌梗死或合并活动性心肌炎、心肌病（扩张型心肌病、肥厚型心肌病、代谢疾病引起的心肌病等）、严重的心瓣膜病、严重的心律失常等。③严重肾功能不全［估算肾小球滤过率（estimate glomerular filtration rate，eGFR）≤30 mL/（min·1.73 m2）］，不能耐受造影剂检查。④幽闭恐惧症及体内有金属植入物等。⑤不能配合完成随访。共纳入STEMI 患者50 例，其中3例因患者配合度较差导致CMR 图像模糊，不能完成后续分析被排除。本研究经上海交通大学附属第六人民医院伦理委员会审批［审批编号：2017-KY-003（K）］，并获得所有患者的知情同意。

1.2 临床指标和分组方式

采集患者基线信息，包括：年龄、性别、血压、心率（heart rate，HR）、体质量指数（body mass index，BMI）、体表面积（body surface area，BSA）、基础疾病（高血压、糖尿病、血脂异常）、吸烟史、冠状动脉造影结果（罪犯血管）、峰值超敏血清肌钙蛋白I（hypersensitive serum cardiac troponin I，hs-cTnI）、峰值脑钠肽前体（brain natriuretic peptide precursor，proBNP）、在院期间STEMI相关药物治疗方案等。采用2 种不同的LVR 模型将47 例STEMI患者分为LVR组及non-LVR组：第1种STEMI 1年后左心室舒张末期容积（left ventricular end diastolic volume，LVEDV）较基线增加≥20%，第2 种STEMI 1 年后左心室收缩末期容积（left ventricular end systolic volume，LVESV）较基线增加≥15%［6］。

1.3 CMR检测

采用3.0T磁共振扫描仪（ingenia，Philips，荷兰）完成CMR 检测，并配合专用的相控阵表面接收器线圈和呼吸门控板。稳态自由进动快速成像序列（steady state free precession，SSFP）分别获得左心室3个长轴和系列短轴切面电影图像，短轴覆盖从二尖瓣环至心尖部全部左心室（无间隔采集，层厚8 mm；重复时间=3.2 ms；回波时间=1.5 mm；反转角度=45°；平面分辨率=1.9 mm×1.9 mm；采集矩阵=232×219）。静脉注射对比剂使用钆布醇（0.2 mmol/kg，Bayer，德国），10 min 后钆增强序列（late gadolinium enhancement，LGE）扫描。所有入选患者均于STEMI发生7 d内完成第1次CMR检测，随访1年后完成第2次CMR检测。

1.4 图像分析

CMR 图像使用CVI 42 软件（Circle，加拿大）按照标准化流程进行分析处理。心功能参数包括LVEDV、LVESV、 左心室每搏输出量（left ventricular stroke volume， LVSV）、 LVEF、 左心室质量指数（left ventricular mass index，LVMI）等。使用CVI 42 软件对CMR 电影序列进行组织跟踪分析。舒张末期进行左心室心内膜和心外膜边界自动跟踪和手动校正。通过长轴的电影序列获得左心室的GLS，通过短轴的电影序列获得左心室的GCS和GRS［7］。

1.5 统计学方法

采用SPSS 20.0 软件对数据进行统计学分析。定量资料行正态性检验，符合正态分布的资料用±s表示，不符合正态分布的资料用M（Q1，Q3）表示。对于符合正态分布的定量资料先行方差齐性检验，符合者采用独立样本t检验，其他定量资料使用非参数检验进行组间比较。定性资料用n（%）表示，并采用χ2检验进行组间比较。以P＜0.05 定义为差异有统计学意义。进一步检验具有组间差异的变量与LVR的相关性，进行单因素Logistic回归分析；采用前向Wald 法筛选差异有统计学意义的变量，进行多因素Logistic 回归分析。绘制受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，ROC 曲线）评价各变量对LVR 的诊断效能，采用截断值预测其评价LVR的敏感度及特异度。

2 结果

2.1 LVEDV增加≥20%的LVR模型分析结果

2.1.1 基线数据及人口学特点比较 本研究实际纳入47 例STEMI 患者的年龄为（52.28±11.59）岁，其中男性41 例（87.2%）。在LVEDV 增加≥20%的LVR 模型中，LVR 组16 例（34.0%）。LVR 组基线HR 明显高于non-LVR 组（P=0.003）。心功能参数LVSV、LVMI 组间差异有统计学意义（P=0.034，P=0.029），而LVESV、LVEF组间差异无统计学意义。心肌应变参数分析结果显示，LVR 组基线GLS、GCS、GRS 较non-LVR 组明显下降，2 组间差异有统计学意义（P=0.003，P=0.016，P=0.019）。LVR 组与non-LVR 组患者其他参数如年龄、性别、BMI、BSA、随访时长、血压、基础疾病及吸烟史百分比、峰值hs-cTnI、峰值proBNP、病变血管百分比、基础用药种类等差异均无统计学意义（表1）。

表1 LVEDV增加≥20%的模型中LVR组与non-LVR组基线数据比较Tab 1 Comparison of baseline data between the LVR group and the non-LVR group in the model where LVEDV increased by ≥20%

Continued Tab

2.1.2 LVR危险因素的Logistic回归分析 以STEMI患者在随访1年后发生LVR为因变量，将HR、LVSV、LVMI、GLS、GCS、GRS等可能影响患者预后的指标设置为自变量，进行单因素Logistic回归，发现上述自变量在2组间差异均有统计学意义。进一步采用前向Wald法进行自变量筛选，发现HR 和GLS 与LVR 显著相关（β=-0.070，OR=0.932，P=0.043；β=-0.334，OR=0.716，P=0.031）（表2）。绘制ROC 曲线，评价其对LVR 诊断的预测价值，结果显示：HR 的曲线下面积（area under the curve，AUC）为0.736，截断值为76.5次/min，其诊断敏感度为56.3%，特异度为87.1%；GLS 的AUC 为0.753，截断值为-9.835，其诊断敏感度为75.0%，特异度为71.0%。进一步采用HR联合GLS 复合模型预测LVR，ROC 曲线示AUC 为0.806，敏感度为68.8%，特异度为80.6%。提示加入GLS 指标的模型对LVR有更好的预测效能（图1）。

图1 LVEDV增加≥20%的模型中HR和GLS诊断效能ROC曲线分析Fig 1 ROC curve analysis of HR and GLS diagnostic performance in the model where LVEDV increased by ≥20%

表2 LVEDV增加≥20%的模型中LVR危险因素的Logistic回归分析Tab 2 Logistic regression analysis of risk factors for LVR in the model where LVEDV increased by ≥20%

2.2 LVESV增加≥15%的模型结果

2.2.1 基线数据及人口学特点比较 以LVESV 增加≥15% 为标准分组时，出现LVR 的STEMI 患者17 例（36.2%）。LVR 组峰值hs-cTnI 和峰值proBNP 均显著高

于non-LVR 组，差异有统计学意义（P=0.035，P=0.044）。心功能参数分析结果显示，2 组间LVMI 差异有统计学意义（P=0.034），而其余参数LVEDV、LVSV、LVEF 2 组间差异无统计学意义。心肌应变参数分析结果显示，LVR 组GLS 较non-LVR 组明显下降，差异有统计学意义（P=0.010），而2 组间GCS、GRS 差异无统计学意义（表3）。LVR 组与non-LVR 组患者在年龄、性别、BMI、BSA、HR、随访时长、血压、基础疾病百分比、病变血管百分比、基础用药种类等方面差异均无统计学意义。

表3 LVESV增加≥15%的模型中LVR组与non-LVR组基线数据比较Tab 3 Comparison of baseline data between the LVR group and the non-LVR group in the model where LVESV increased by ≥15%

2.2.2 LVR 危险因素Logistic 回归分析 以STEMI 患者在随访1 年后发生LVR 为因变量，以峰值hs-cTnI、峰值proBNP、LVMI、GLS 等为自变量，采用单因素Logistic回归分析获得的差异有统计学意义的自变量为峰值hs-cTnI、LVMI、GLS；进一步采用前向Wald法进行自变量筛选，发现峰值hs-cTnI 和基线GLS 与LVR 显著相关（β=-0.017，OR=0.982，P=0.024；β=-0.304，OR=0.738，P=0.041）（表4）。绘制ROC 曲线，评价上述参数对LVR诊断的预测价值，结果显示：峰值hs-cTnI 的AUC 为0.725，截断值为76.65 μg/L，其诊断敏感度为64.7%，特异度为83.3%；GLS 的AUC 为0.719，截断值为-11.145，其诊断敏感度为94.1%，特异度为50.0%。峰值hs-cTnI联合GLS 复合模型预测LVR，ROC 曲线示AUC 为0.790，敏感度为94.1%，特异度为56.7%。提示引入GLS 指标的模型对LVR有更好的预测效能（图2）。

图2 LVESV 增加≥15%的模型中峰值hs-cTnI 和GLS 诊断效能的ROC 曲线分析Fig 2 ROC curve analysis of Peak hs-cTnI and GLS diagnostic performance in the model defined as LVESV increased ≥15%

表4 LVESV增加≥15%的模型中LVR危险因素的Logistic回归分析Tab 4 Logistic regression analysis of risk factors for LVR in the model where LVESV increased by ≥15%

3 讨论

AMI 严重威胁人类生命健康。AMI 发生后，纤维瘢痕逐步取代坏死心肌，造成心室形态和功能重构，是AMI 患者主要的远期转归。如何进行LVR 的早期诊断，抑制或逆转LVR 发生，预防和治疗心力衰竭，对改善AMI患者远期预后有重要价值。

国内外学者积极寻找有效预测LVR 的敏感指标。LVEF 是临床评价心功能的常规指标，但由于心脏强大的代偿能力，AMI 初期，虽然坏死心肌局部运动功能受到明显影响，但整体LVEF 未出现明显下降，导致其对于LVR预测的敏感性不佳。这在本研究中也得到验证，2种LVR模型中基线LVEF在LVR组及non-LVR组组间差异均无统计学意义。既往研究采用CMR 评价心肌梗死面积（infarct size， IS） 及微血管梗阻 （microvascular obstruction，MVO）范围，证明IS及MVO 与LVR 具有显著相关性［8］。但是采用CMR 评价心肌灌注及纤维化均需使用造影剂，对患者肾功能有一定要求，不能应用于肾功能较差或对造影剂过敏的患者；且CMR 检查对患者呼吸控制要求较高，对于心功能较差的AMI 患者，其图像质量难以保证。本研究旨在寻找一种简便、风险小且敏感的CMR参数，用于早期预测LVR。

LVR 演变进程中，局部心室壁运动异常是较早出现的病理学表现。心肌应变是评价心肌运动的指标，通过计算左心室纵向、周向及径向的心肌应变参数来评价心肌形变能力的改变。本研究使用CMR 组织追踪技术，基于SSFP 电影序列图像，得到心肌应变参数。目前已有研究［9］表明，心肌梗死患者中梗死区域节段的纵向应变、径向应变及周向应变均较正常对照显著下降。

本研究证实，当采取LVEDV 1年后较基线增加≥20%及LVESV 1 年后较基线增加≥15% 2 种模型时，LVR 组GLS 均较non-LVR 组明显下降，且GLS 对LVR 均具有显著的预测价值。这与其他研究者在AMI 人群所得到的研究结论较为相似。Altiok 等［10］研究发现，在LVEF 保留的AMI 患者中，GLS 对LVR 具有显著的预测意义。而Ben Driss 等［11］则在LVEF 降低的AMI 患者中取得相似的结果：当GLS＜-12.5 时，其诊断敏感度为100%，特异度为54%，提示GLS 对LVR 有较好的诊断性能。Iwahashi等［12］则证实，相较于IS，GLS对LVR、心源性死亡和心力衰竭具有更强的预测价值。另一项关于糖尿病性代谢性心肌病的研究［13］同样发现发生LVR 的患者中GLS 明显降低。

此外，本研究发现GRS、GCS 对LVR 没有明显的预测价值。既往研究中，关于GCS 对LVR 的预测能力研究者持有不同意见。Neizel 等［14］报道GCS 峰值可以预测AMI 后LVR，但Podlesnikar 等［15］在进行GCS 分析时，未发现梗死区GCS 在发生不良LVR 的患者与没有发生LVR 的患者之间的差异有统计学意义。这可能因为心肌由分布在内、中、外3 层各种不同走向的心肌纤维构成，其中GLS 对应的是分布于内层的心肌纤维，所以其对心肌缺血更为敏感［16］；其在GRS、GCS 及心功能尚未出现变化时已经出现显著下降，是预测AMI 后LVR 的极敏感指标。Manovel 等［17］也发现，使用不同心室应力软件分析时，相较于GLS，所取得的GCS 和GRS 的数值可靠性较差。

AMI患者HR增快，心肌耗氧量明显增加，同时伴有舒张期缩短，造成冠状动脉灌注和心肌供氧进一步减少，加重心肌坏死、纤维化和LVR。已有研究［18］提出，AMI患者早期HR过快与IS增加及不良预后相关。这也与本研究在LVEDV 增加≥20%的模型中得到的基线HR 是LVR的独立危险因素这一结果一致。此外，cTnI 是临床常用心肌损伤评价指标。已有多项研究［19］证明，cTnI水平与AMI 患者远期心脏事件及LVR 有显著关联。但在本研究中，仅在LVESV 增加≥15%的模型中得到相似结果，可能与PPCI术后峰值hs-cTnI提前出现、峰值数据采集点过于稀疏、错过AMI患者cTnI真正峰值有关。

综上，GLS 对STEMI 患者发生LVR 具有良好的预测价值。本研究揭示了无对比剂磁共振组织追踪技术在识别LVR 方面具有一定临床应用价值。对于部分不能耐受造影剂检查的患者，无对比剂磁共振组织追踪技术可以替代LGE 技术，提供LVR 风险预测，为临床治疗提供可靠的依据。当然，本研究尚存在一些不足之处：为单中心研究，纳入STEMI 患者样本量较小，且发生心室重构患者较少，其可能影响多变量分析中截断值的准确性。应进一步扩大样本，延长随访时间，获得更为可靠的AMI患者心室重构的预测截断值。