2024年4月25日发(作者：)

2023

年心脏磁共振研究回顾与展望

2024

年新春到来之际

，

回望

2023

年心脏磁共振研究进展

，

有新技术

的涌现

，

也有传统参数的新生

，

硕果累累

，

亮点纷呈

。

本文重点撷取了

2023

年度心脏磁共振领域重要的研究成果进行回顾

，

尤其是国内高质量研究遍

地开花

，

以期与同道分享

。

一

、

新趋势

：

构建并优化心脏磁共振临床预测模型

心血管疾病有着发病率高

、

死亡率高的特点

，

已成为我国常见的疾病

。

相比其他系统疾病

，

心血管疾病负担重

Z

急性起病威胁患者生命

Z

慢性病

程则严重影响患者生活质量

，

因此心血管疾病的早期诊断

、

精准治疗和精

确风险分层是临床工作的重点

，

以减少主要不良心血管事件

(

major

adverse

cardiovascular

events,

MACE

)

的发生

。

心律失常和心力衰竭

是心血管疾病死亡的主要原因

，

而心律失常导致的心源性猝死

(

sudden

cardiac

death,

SCD

)是中青年非缺血性心肌病患者死亡的主要原因之一

，

筛选

SCD

高风险人群并对其进行植入式心律转复除颤器

(

implantable

cardioverter

defibrillator

z

ICD

)

的一级预防治疗是避免

SCD

的重要措

施

。

对于非缺血性心肌病

，

目前指南主要基于临床参数构建的疾病预测模

型

，

以左室射血分数小于

35%

作为推荐

ICD

置入的主要依据

，

其敏感性

和特异性还有待提高

。

心脏磁共掘

cardiovascular

magnetic

resonance,

CMR

)

作为心脏结构和功能的〃金标准"

，

并能够在体

、

无创评估组织学改

变

，

为临床诊断和预后模型提供多维的心脏评估参数

，

全方位提高模型效

能

。

阜外医院磁共振团队李爽博士等

［

1

］

对

858

名扩张型心肌病

(

diabetic

cardiomyopathy,

DCM

)

患者临床资料和

CMR

参数回顾性分析

，

发现

CMR

得到的心肌组织特征参数(初始

T1

值

、

LGE

、

ECV)

是非缺血性扩

张型心肌病患者心源性猝死

(SCD)

相关事件的独立预测因子

，

并对初始

T1

值和

LGE

设立截断值对

DCM

患者

SCD

风险分层

，

经过验证该分层具有

较好的预测能力

(

C

指数

=

0.74

),

可用于区分

SCD

风险和竞争性心力

衰竭风险

。

向晓睿博士等

［

2

］

同样针对

DCM

患者构建了一种结合临床因素

和

CMR

影像学特征的预测模型列线图评分

，

其

1

年

、

3

年和

5

年生存概

率的校准曲线

MACE

预测概率和实际概率之间有着高度一致性

，

能够更有

效地用于

DCM

患者的风险评估

，

促进了

CMR

预测模型的临床转化

。

CMR

相比其他影像学技术

，

有着组织分辨率高的独特优点

，

测量结

果准确且可重复性高

，

其提供的组织学参数能够映射心血管疾病病理学特

征

，

实现病理影像化

，

未来将在疾病预测模型的构建中大显身手

。

二

、

新认知

：

发现并填补指南"空白

”

CMR

是无创评估心肌纤维化的重要工具

，

包对比剂延迟强化

(

late

gadolinium

enhancement,

LGE)

被认为是评估心肌坏死及替代性纤维