AI驱动的定量CT揭示女性冠状斑块相对心血管风险更高

亮点

– 基于AI的定量计算机断层扫描（AI-QCT）识别出具有性别特异性预后意义的冠状斑块特征。
– 尽管男性的总斑块体积和高风险斑块患病率较高，但女性在每单位斑块负担下的主要不良心血管事件（MACEs）相对风险显著更高。
– 总斑块体积、非钙化斑块、钙化斑块和斑块百分比体积等关键AI-QCT特征在女性中对预后的预测能力更强。
– 这些发现提倡针对女性心血管风险特征采取更积极的预防和治疗策略。

研究背景与疾病负担

冠状动脉疾病（CAD）仍然是全球致病和致死的主要原因之一。冠状斑块特征，尤其是其组成和体积，已成为心血管风险分层的关键影像学生物标志物。然而，冠状动脉粥样硬化表型的性别差异及其预后意义尚未完全理解。历史上，女性在心血管研究中的代表性不足，其独特的病理生理和临床表现往往导致诊断不足或治疗不足。因此，迫切需要先进的敏感诊断方法来区分性别特异性的冠状斑块特征及其相关风险，以优化临床管理和减少不良心血管结局，包括死亡、心肌梗死（MI）、中风、不稳定型心绞痛和心力衰竭。

研究设计

这项研究源自CONFIRM2（冠状CT血管造影评估临床结局：国际多中心）注册研究，这是一个广泛的全球多中心前瞻性注册研究，纳入了因疑似CAD而接受冠状CT血管造影（CCTA）的有症状患者。共纳入3,551名平均年龄为59±12岁的患者，其中49.5%为女性。该研究利用先进的基于人工智能的定量计算机断层扫描（AI-QCT）分析了16个冠状动脉疾病特征，详细量化了总斑块体积、非钙化斑块、钙化斑块和斑块百分比体积在冠状段的分布。

主要终点是主要不良心血管事件（MACEs）的发生，定义为死亡、心肌梗死、晚期血运重建、脑血管事件、不稳定型心绞痛和充血性心力衰竭的复合指标。患者随访平均时间为4.8±2.2年，确保了足够的时间分辨率以评估预后关联。统计模型调整了年龄和已知的心血管风险因素，并进行了交互测试以探索AI-QCT特征的性别差异预测价值。

主要发现

该研究突显了几个关键结果：

– 事件发生率：在3,551名患者中，随访期间总体MACE发生率为4.8%，女性（3.2%）显著低于男性（6.1%）（P<0.001）。
– 斑块负担和组成：男性表现出显著更高的总斑块体积、钙化斑块、非钙化斑块和斑块百分比体积（所有P<0.001）。高风险斑块在男性（9.2%）中比女性（2.5%）更常见（P<0.0001）。
– 每单位斑块负担的相对风险：尽管男性的斑块负担更大，但女性在每50-mm³斑块体积增加时显示出显著更高的MACE相对风险增加：
* 总斑块体积：女性风险增加17.7% vs. 男性风险增加5.3%（Pinteraction<0.001）。
* 非钙化斑块体积：女性风险增加27.1% vs. 男性风险增加11.6%（Pinteraction=0.0015）。
* 钙化斑块体积：女性风险增加22.9% vs. 男性风险增加5.4%（Pinteraction=0.0012）。
* 斑块百分比体积显示类似趋势。
– 年龄与性别的相互作用对MACE预测无显著影响（Pinteraction=0.846），表明相对风险的差异独立于年龄。
– 敏感性分析：限制到死亡和心肌梗死的次要复合终点并未改变研究结果，强化了性别不一致风险预测的稳健性。

这些结果表明，尽管男性累积更多的冠状斑块，但女性即使存在相似甚至更小的斑块负担，其不良心血管风险也显著更高。这一现象可能反映了性别特异性的病理生物学差异、斑块脆弱性或传统指标无法完全捕捉的微血管或内皮功能差异。

专家评论

这项大规模的跨国分析利用前沿的AI-QCT技术阐明了CAD预后中的关键性别差异。它挑战了传统范式，即认为较高的斑块体积在不同性别之间线性地对应更高的风险，并强调了需要使用性别特异性的风险算法。

领先的心血管成像专家强调，当前的临床指南应纳入精炼的斑块表型，特别是在女性中，以避免低估风险。每单位斑块体积的相对风险不成比例增加表明，即使斑块负担看起来较小，女性也可能从早期或更积极的药物和生活方式干预中受益。

局限性包括未测量变量的潜在残余混杂因素、观察性注册研究设计以及在不同人群中进行外部验证的需要。此外，探讨女性高度易感性的生物学机制——如炎症环境差异或斑块微观结构——仍然是未来的重要方向。

总体而言，这项工作提供了令人信服的证据，以支持个性化医学方法，并突出了AI作为解开细微心血管风险的强大工具的作用。

结论

CONFIRM2注册研究证明，尽管男性具有更高的绝对斑块体积，但AI量化的冠状斑块特征在女性中赋予更高的相对主要不良心血管事件风险。这些发现倡导使用AI-QCT影像学生物标志物实施性别特异性的心血管风险评估。临床医生应考虑对患有冠状动脉粥样硬化的女性采取更积极的预防疗法和严密监测。未来的研究应探索调节性别特异性心血管风险的机制途径和干预策略，以改善结局。

这项里程碑式的研究强调了人工智能在推进精准心血管医学和弥合临床护理性别差距方面的变革性作用。

参考文献

Feuchtner GM, Lacaita PG, Bax JJ, 等. AI-Quantitative CT Coronary Plaque Features Associate With a Higher Relative Risk in Women: CONFIRM2 Registry. Circ Cardiovasc Imaging. 2025 Jun;18(6):e018235. doi:10.1161/CIRCIMAGING.125.018235 IF: 7.0 Q1 B1. Epub 2025 Mar 31. PMID: 40162910 IF: 7.0 Q1 B1; PMCID: PMC12173162 IF: 7.0 Q1 B1.

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[ClinicalTrials.gov Identifier: NCT04279496](https://www.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04279496)