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冠心病疾病嚴重程度應如何判斷？

撰文：鳶鳶

冠心病全稱冠狀動脈粥樣硬化性心臟病，是指冠狀動脈粥樣硬化改變使動脈管腔發(fā)生嚴重狹窄。當我們在情緒激動、勞累等情況下，心臟需求增加而但心臟的供血能力無法跟上，導致心肌缺血缺氧，出現(xiàn)胸痛，胸悶為主要表現(xiàn)的各種臨床癥狀。冠心病的發(fā)病率高、死亡率高，嚴重危害人類的身體健康，被稱作人類健康的第一殺手。

長期以來，大家普遍認為血管堵塞得越厲害，患者胸痛、胸悶等癥狀就越嚴重。但臨床仍存在許多沒有典型癥狀的冠心病患者，這種癥狀與疾病嚴重程度不匹配的現(xiàn)象，讓我們感到困惑：難道不是血管越堵=癥狀越重？到底有沒有明確的癥狀可以顯示疾病的嚴重程度？

近日，

JACC

圖1 研究截圖

癥狀嚴重程度并不是可靠指標

這項研究由加拿大溫哥華圣保羅醫(yī)院的心臟病專家Jonathon Leipsic醫(yī)學博士領(lǐng)導的團隊開展。

研究分析了來自多個地區(qū)的4382名患者數(shù)據(jù)，其中包括無癥狀患者、呼吸困難患者、非心源性胸痛患者、非典型胸痛患者以及典型心絞痛患者。研究者通過工具量化了患者動脈中的斑塊數(shù)量和功能指標如血流儲備分數(shù)CT（FFR-CT），并將它們與患者報告的癥狀進行對比。

上下滑動查看具體研究方法

• 研究對ADVANCE注冊研究[2]（一項關(guān)于非侵入性FFR-CT在冠狀動脈護理中診斷價值的研究）進行了事后分析，該注冊研究在歐洲、北美和日本等38個地點招募了因臨床指征而接受冠狀動脈CT血管成像（CTA）檢查的成人患者。

• 使用美國食品藥品監(jiān)督管理局批準的人工智能軟件對之前分析的FFR-CT研究進行AI-QCPA分析，測量總斑塊體積（以mm3為單位），并將其分為鈣化斑塊體積和非鈣化斑塊體積，通過血管體積對總斑塊體積進行標準化，得到總動脈粥樣硬化體積百分比（TPAV）。

• 由主治醫(yī)生根據(jù)以下特征對癥狀進行描述：1）胸部或頸部、下巴、肩部或手臂的壓迫性不適；2）由體力活動誘發(fā)；3）在5分鐘內(nèi)通過休息或服用硝酸鹽緩解。典型心絞痛符合全部3個特征，不典型心絞痛符合其中2個特征，非心源性胸痛符合其中1個特征。對于沒有明顯胸痛但主治醫(yī)生認為呼吸困難是心絞痛等價物的患者，被歸為第四組。沒有上述任何癥狀的患者則被視為無癥狀。

結(jié)果顯示，癥狀的存在與否與TPAV或FFR-CT值大小無關(guān)。

進一步分析各種具體癥狀時發(fā)現(xiàn)，典型心絞痛患者的癥狀與斑塊之間的關(guān)系明確，即典型心絞痛與較高的TPAV、較低的FFR-CT獨立相關(guān)。但對于非典型胸痛、非心源性胸痛和呼吸困難的患者，這些癥狀與TPAV和FFR-CT無關(guān)，甚至存在負相關(guān)。

“雖然你會認為癥狀和斑塊之間存在關(guān)系，但癥狀狀態(tài)并不能很好地預測疾病的嚴重程度。”Leipsic博士表明。

以癥狀為導向的思路，應該更新了

目前臨床上對于冠狀動脈疾病的診斷流程，通常是先根據(jù)患者的癥狀和病史進行初步判斷，然后通過一些無創(chuàng)檢查，如心電圖、心臟超聲等進行篩選，對于懷疑有嚴重冠狀動脈狹窄的患者，再進一步進行冠狀動脈造影等檢查來明確診斷。

然而，這種以癥狀為導向的診斷流程，可能會導致一些潛在的問題。一方面，部分癥狀不典型的患者可能被忽視，延誤了治療；另一方面，一些癥狀嚴重的患者可能過度擔心自己的病情，而實際的冠狀動脈病變程度并不如想象中那么嚴重。

這項研究為更新冠心病診斷思路提供了證據(jù)，CTA有望成為早期、客觀評估風險的關(guān)鍵工具，通過該工具臨床醫(yī)生不僅可以查看患者是否患有狹窄，還可以查看他們是否有任何動脈粥樣硬化或斑塊，更關(guān)注患者的“整體動脈健康”。

參考文獻：

[1]Jukema RA, Blanke P, Khoo JK,et al; ADVANCE Investigators. The Association Between Cardiac Symptoms and Coronary Plaque: An ADVANCE Substudy. JACC Cardiovasc Imaging. 2025 Jun 3:S1936-878X(25)00244-X.

[2]Chinnaiyan KM, Akasaka T, Amano T, et al. Rationale, design and goals of the HeartFlow assessing diagnostic value of non-invasive FFRCT in Coronary Care (ADVANCE) registry. J Cardiovasc Comput Tomogr. 2017 Jan-Feb;11(1):62-67.

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責任編輯：銀子

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