在心肌梗死和心力衰竭（HF）患者中，左心室（LV）的质量和容积是重塑的重要指标。同时，无症状的人在出现临床症状之前，也可能因暴露于心血管危险因素而发生LV亚临床重塑。在无症状人群的研究中，左心室收缩末期和舒张末期容积、心室直径以及相对室壁厚度和左心室质量指数已被证明可以预测HF。

Framingham心脏研究中，较大的左心室腔径、较低的收缩期尺寸变化和肥厚与未来的不良事件有关。 在动脉粥样硬化多种族研究（MESA）中，左心室的质量、容积和球形度与发生冠心病（CHD；低球形度）和HF（高球形度）有关。

然而，临床上目前对左心室质量、体积和球形度的测量并不能反映出左心室形状的所有信息。多维的左心室形状测量已被证明与亚临床疾病和危险因素有明显的相关性，与心血管危险因素的关系更为密切。此外，机器学习方法，如随机生存森林分析，显示了识别哪些因素与心血管结果最密切相关的前景。

近日，发表在Radiology杂志的一项研究定义了临床前左心室重塑的事件特异性 "特征"，使用一组事件特异性重塑评分来表示，并将这些特征与HF、CHD和所有心血管疾病（CVD）事件相关联，为临床早期评估各类患者的风险分层及预后评估提供了参考依据。

本项回顾性研究对来自多种族动脉硬化研究的5098名无临床心血管疾病的参与者进行了评估，每位患者均在2000年至2002年期间接受了心脏MRI检查。使用机器学习工作流程自动生成左心室形状模型。使用偏最小二乘法回归计算事件特异性重塑特征，并使用随机生存森林来确定哪些特征与10年随访期间发生的心力衰竭（HF）、冠心病（CHD）和心血管疾病（CVD）事件最相关。在传统的心血管风险因素、冠状动脉钙化评分和N-末端脑钠肽水平的基础上增加左心室形状，其辨别力的提高是通过预测准确性指数和与时间相关的接受者操作特征曲线下的面积（AUC）来评估的。Kaplan-Meier生存曲线被用来说明重塑特征预测终点的能力。

最终，有4618名参与者有足够的三维MRI信息来生成患者特定的LV模型（平均年龄，60.6岁±9.9[SD]；2540名女性）。在这些参与者中，147人有HF，317人有CHD，455人有CVD事件。在传统的心血管风险因素中加入左心室重塑特征，提高了10年生存预测的平均AUC，并取得了比左心室质量和容积更好的表现：HF（AUC，分别为0.83±0.01和0.81±0.01；P＜0.05）、CHD（AUC，分别为0.77±0.01和0.75±0.01；P＜0.05）和CVD（AUC，分别为0.78±0.0和0.76±0.0；P＜0.05）。Kaplan-Meier分析表明，具有高风险HF重塑特征的参与者的10年生存率为56%，而具有低风险分数的参与者的生存率为95%。

 
图 相关矩阵热图显示了心力衰竭（HF）、冠心病（CHD）和心血管疾病（CVD）事件的重塑特征之间的相关系数。每个椭圆近似于具有相同相关性的双变量正态分布的形状，颜色代表相关的强度和方向。相关系数被乘以负一，以便更好地可视化和解释。仅报告显著值（P , .05）。ED=舒张末期，EDVi=指数化舒张末期容积，ES=收缩末期，ESVi=指数化收缩末期容积，LVMi=左心室质量，RS=重塑特征

本项研究表明，在一个大型无症状队列中，左心室形状特征与10年的随访期中的心血管事件独立相关，并且比传统的质量和容积测量具有更大的预后价值。这些从标准医学影像检查中自动计算出来的个性化重塑特征为无症状队列中的疾病发展提供了事件特异性特征和独特的机制信息。

原文出处：

Charlène A Mauger,Kathleen Gilbert,Avan Suinesiaputra,et al.Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis: Relationship between Left Ventricular Shape at Cardiac MRI and 10-year Outcomes.DOI:10.1148/radiol.220122