Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Các đặc điểm của mảng xơ vữa động mạch trên chụp mạch vành bằng cắt lớp vi tính định lượng liên quan đến tình trạng thiếu máu trên chẩn đoán hình ảnh phát xạ positron ở bệnh nhân tiểu đường
Tóm tắt
Bệnh nhân mắc bệnh tiểu đường (DM) có thể xuất hiện xơ vữa động mạch vành lan tỏa trên hình ảnh chụp cắt lớp vi tính mạch vành (CTA). Nghiên cứu hiện tại nhằm mục tiêu định lượng mảng xơ vữa mạch vành bằng CTA và mối liên hệ của chúng với tình trạng thiếu máu cơ tim trên chẩn đoán hình ảnh phát xạ positron (PET) ở bệnh nhân DM. Trong số 922 bệnh nhân ngoại trú có triệu chứng nhưng không có tiền sử bệnh động mạch vành, có 115 bệnh nhân mắc DM (tuổi trung bình 65 ± 8 tuổi, 58% nam) có xơ vữa động mạch vành và được thực hiện cả CTA định lượng (QCTA) và PET đã được đưa vào nghiên cứu. Phân tích QCTA được thực hiện dựa trên từng mạch máu và tổn thương hẹp nhất của mỗi mạch được xem xét. Thiếu máu cơ tim trên PET được xác định dựa trên lưu lượng máu cơ tim tuyệt đối ở mức gắng sức ≤ 2,4 ml/g/phút. Trong số 345 mạch máu được đưa vào phân tích, 135 (39%) có hẹp gây hạn chế lưu lượng và được đặc trưng bởi có các tổn thương kéo dài hơn, thể tích mảng lớn hơn, gánh nặng mảng nhiều hơn và tỷ lệ canxi đặc hơn cao hơn (37 ± 22% so với 28 ± 22%, p = 0.001). Trong phân tích đơn biến, các tham số QCTA chỉ ra mức độ hẹp, phạm vi và thành phần mảng xơ vữa có liên quan đến sự hiện diện của thiếu máu. Việc thêm các tham số mức độ hẹp (x2 36.45 so với 88.18, p < 0.001) và các tham số phạm vi mảng (x2 88.18 so với 97.44, p = 0.01) vào một mô hình cơ sở đã tăng cường mối liên hệ với tình trạng thiếu máu. Ở bệnh nhân DM, các biến QCTA về hẹp mạch, phạm vi và thành phần mảng xơ vữa có liên quan đến tình trạng thiếu máu trên PET và đặc trưng cho tổn thương xơ vữa động mạch có ý nghĩa hemodynamic.
Từ khóa
#tiểu đường #bệnh động mạch vành #chụp cắt lớp vi tính #xơ vữa động mạch #thiếu máu cơ tim #chẩn đoán hình ảnh phát xạ positronTài liệu tham khảo
Muhlestein JB, Lappe DL, Lima JA, Rosen BD, May HT, Knight S, Bluemke DA, Towner SR, Le V, Bair TL, Vavere AL, Anderson JL (2014) Effect of screening for coronary artery disease using CT angiography on mortality and cardiac events in high-risk patients with diabetes: the factor-64 randomized clinical trial. JAMA 312:2234–2243
Pundziute G, Schuijf JD, Jukema JW, van Werkhoven JM, Nucifora G, Decramer I, Sarno G, Vanhoenacker PK, Reiber JH, Wijns W, Bax JJ (2009) Type 2 diabetes is associated with more advanced coronary atherosclerosis on multislice computed tomography and virtual histology intravascular ultrasound. J Nucl Cardiol 16:376–383
Pundziute G, Schuijf JD, Jukema JW, Boersma E, Scholte AJ, Kroft LJ, van der Wall EE, Bax JJ (2007) Noninvasive assessment of plaque characteristics with multislice computed tomography coronary angiography in symptomatic diabetic patients. Diabetes Care 30:1113–1119
Park GM, Lee SW, Cho YR, Kim CJ, Cho JS, Park MW, Her SH, Ahn JM, Lee JY, Park DW, Kang SJ, Kim YH, Lee CW, Koh EH, Lee WJ, Kim MS, Lee KU, Kang JW, Lim TH, Park SW, Park SJ, Park JY (2014) Coronary computed tomographic angiographic findings in asymptomatic patients with type 2 diabetes mellitus. Am J Cardiol 113:765–771
Choi EK, Chun EJ, Choi SI, Chang SA, Choi SH, Lim S, Rivera JJ, Nasir K, Blumenthal RS, Jang HC, Chang HJ (2009) Assessment of subclinical coronary atherosclerosis in asymptomatic patients with type 2 diabetes mellitus with single photon emission computed tomography and coronary computed tomography angiography. Am J Cardiol 104:890–896
de Graaf MA, Roos CJ, Mansveld JM, Kharagjitsingh AV, Dibbets-Schneider P, Kroft LJ, Jukema JW, Ficaro EP, Bax JJ, Scholte AJ (2015) Changes in ischaemia as assessed with single-photon emission computed tomography myocardial perfusion imaging in high-risk patients with diabetes without cardiac symptoms: Relation with coronary atherosclerosis on computed tomography coronary angiography. Eur Heart J Cardiovasc Imaging 16:863–870
Diaz-Zamudio M, Fuchs TA, Slomka P, Otaki Y, Arsanjani R, Gransar H, Germano G, Berman DS, Kaufmann PA, Dey D (2017) Quantitative plaque features from coronary computed tomography angiography to identify regional ischemia by myocardial perfusion imaging. Eur Heart J Cardiovasc Imaging 18:499–507
van Velzen JE, Schuijf JD, van Werkhoven JM, Herzog BA, Pazhenkottil AP, Boersma E, de Graaf FR, Scholte AJ, Kroft LJ, de Roos A, Stokkel MP, Jukema JW, Kaufmann PA, van der Wall EE, Bax JJ (2010) Predictive value of multislice computed tomography variables of atherosclerosis for ischemia on stress-rest single-photon emission computed tomography. Circ Cardiovasc Imaging 3:718–726
de Graaf MA, Broersen A, Ahmed W, Kitslaar PH, Dijkstra J, Kroft LJ, Delgado V, Bax JJ, Reiber JH, Scholte AJ (2014) Feasibility of an automated quantitative computed tomography angiography-derived risk score for risk stratification of patients with suspected coronary artery disease. Am J Cardiol 113:1947–1955
Uusitalo V, Kamperidis V, de Graaf MA, Maaniitty T, Stenstrom I, Broersen A, Dijkstra J, Scholte AJ, Saraste A, Bax JJ, Knuuti J (2017) Coronary computed tomography angiography derived risk score in predicting cardiac events. J Cardiovasc Comput Tomogr 11:274–280
de Graaf MA, El-Naggar HM, Boogers MJ, Veltman CE, Broersen A, Kitslaar PH, Dijkstra J, Kroft LJ, Al Younis I, Reiber JH, Bax JJ, Delgado V, Scholte AJ (2013) Automated quantitative coronary computed tomography correlates of myocardial Ischaemia on gated myocardial perfusion SPECT. Eur J Nucl Med Mol Imaging 40:1171–1180
Valenta I, Antoniou A, Marashdeh W, Leucker T, Kasper E, Jones SR, Dannals RF, Solnes L, Pomper MG, Schindler TH (2017) Pet-measured longitudinal flow gradient correlates with invasive fractional flow reserve in cad patients. Eur Heart J Cardiovasc Imaging 18:538–548
Danad I, Raijmakers PG, Driessen RS, Leipsic J, Raju R, Naoum C, Knuuti J, Maki M, Underwood RS, Min JK, Elmore K, Stuijfzand WJ, van Royen N, Tulevski, II, Somsen AG, Huisman MC, van Lingen AA, Heymans MW, van de Ven PM, van Kuijk C, Lammertsma AA, van Rossum AC, Knaapen P (2017) Comparison of coronary ct angiography, spect, pet, and hybrid imaging for diagnosis of ischemic heart disease determined by fractional flow reserve. JAMA Cardiol
American DA (2015) (2) classification and diagnosis of diabetes. Diabetes Care 38(Suppl):S8–S16
Joutsiniemi E, Saraste A, Pietila M, Maki M, Kajander S, Ukkonen H, Airaksinen J, Knuuti J (2014) Absolute flow or myocardial flow reserve for the detection of significant coronary artery disease? Eur Heart J Cardiovasc Imaging 15:659–665
Nesterov SV, Han C, Maki M, Kajander S, Naum AG, Helenius H, Lisinen I, Ukkonen H, Pietila M, Joutsiniemi E, Knuuti J (2009) Myocardial perfusion quantitation with 15O-labelled water pet: high reproducibility of the new cardiac analysis software (carimas). Eur J Nucl Med Mol Imaging 36:1594–1602
Kajander S, Joutsiniemi E, Saraste M, Pietila M, Ukkonen H, Saraste A, Sipila HT, Teras M, Maki M, Airaksinen J, Hartiala J, Knuuti J (2010) Cardiac positron emission tomography/computed tomography imaging accurately detects anatomically and functionally significant coronary artery disease. Circulation 122:603–613
Goraya TY, Leibson CL, Palumbo PJ, Weston SA, Killian JM, Pfeifer EA, Jacobsen SJ, Frye RL, Roger VL (2002) Coronary atherosclerosis in diabetes mellitus: a population-based autopsy study. J Am Coll Cardiol 40:946–953
Kannel WB, McGee DL (1979) Diabetes and glucose tolerance as risk factors for cardiovascular disease: the Framingham study. Diabetes Care 2:120–126
Saely CH, Aczel S, Koch L, Schmid F, Marte T, Huber K, Drexel H (2010) Diabetes as a coronary artery disease risk equivalent: before a change of paradigm? Eur J Cardiovasc 17:94–99
Laakso M (2010) Cardiovascular disease in type 2 diabetes from population to man to mechanisms: the Kelly west award lecture 2008. Diabetes Care 33:442–449
Kim U, Leipsic JA, Sellers SL, Shao M, Blanke P, Hadamitzky M, Kim YJ, Conte E, Andreini D, Pontone G, Budoff MJ, Gottlieb I, Lee BK, Chun EJ, Cademartiri F, Maffei E, Marques H, Shin S, Choi JH, Virmani R, Samady H, Stone PH, Berman DS, Narula J, Shaw LJ, Bax JJ, Min JK, Chang HJ (2018) Natural history of diabetic coronary atherosclerosis by quantitative measurement of serial coronary computed tomographic angiography: results of the paradigm study. JACC Cardiovasc Imaging 11:1461–1471
Kang SH, Park GM, Lee SW, Yun SC, Kim YH, Cho YR, Park HW, Suh J, Yang DH, Kang JW, Lim TH, Jung CH, Koh EH, Lee WJ, Kim MS, Lee KU, Park JY (2016) Long-term prognostic value of coronary CT angiography in asymptomatic type 2 diabetes mellitus. JACC Cardiovasc Imaging 9:1292–1300
Celeng C, Maurovich-Horvat P, Ghoshhajra BB, Merkely B, Leiner T, Takx RA (2016) Prognostic value of coronary computed tomography angiography in patients with diabetes: a meta-analysis. Diabetes Care 39:1274–1280
Halon DA, Lavi I, Barnett-Griness O, Rubinshtein R, Zafrir B, Azencot M, Lewis BS (2019) Plaque morphology as predictor of late plaque events in patients with asymptomatic type 2 diabetes: a long-term observational study. JACC Cardiovasc Imaging 12:1353–1363
Giri S, Shaw LJ, Murthy DR, Travin MI, Miller DD, Hachamovitch R, Borges-Neto S, Berman DS, Waters DD, Heller GV (2002) Impact of diabetes on the risk stratification using stress single-photon emission computed tomography myocardial perfusion imaging in patients with symptoms suggestive of coronary artery disease. Circulation 105:32–40
Danad I, Raijmakers PG, Driessen RS, Leipsic J, Raju R, Naoum C, Knuuti J, Maki M, Underwood RS, Min JK, Elmore K, Stuijfzand WJ, van Royen N, Tulevski II, Somsen AG, Huisman MC, van Lingen AA, Heymans MW, van de Ven PM, van Kuijk C, Lammertsma AA, van Rossum AC, Knaapen P (2017) Comparison of coronary CT angiography, SPECT, PET, and hybrid imaging for diagnosis of ischemic heart disease determined by fractional flow reserve. JAMA cardiology 2:1100–1107
Sharma A, Coles A, Sekaran NK, Pagidipati NJ, Lu MT, Mark DB, Lee KL, Al-Khalidi HR, Hoffmann U, Douglas PS (2019) Stress testing versus CT angiography in patients with diabetes and suspected coronary artery disease. J Am Coll Cardiol 73:893–902
Park HB, Heo R, B OH, Cho I, Gransar H, Nakazato R, Leipsic J, Mancini GBJ, Koo BK, Otake H, Budoff MJ, Berman DS, Erglis A, Chang HJ, Min JK (2015) Atherosclerotic plaque characteristics by CT angiography identify coronary lesions that cause ischemia: A direct comparison to fractional flow reserve. JACC Cardiovasc Imaging 8:1–10
Kitabata H, Leipsic J, Patel MR, Nieman K, De Bruyne B, Rogers C, Pontone G, Norgaard BL, Bax JJ, Raff G, Chinnaiyan KM, Rabbat M, Ronnow Sand NP, Blanke P, Fairbairn TA, Matsuo H, Amano T, Kawasaki T, Morino Y, Akasaka T (2018) Incidence and predictors of lesion-specific ischemia by FFRCT: Learnings from the international advance registry. J Cardiovasc Comput Tomogr 12:95–100
Nous FMA, Coenen A, Boersma E, Kim YH, Kruk MBP, Tesche C, de Geer J, Yang DH, Kepka C, Schoepf UJ, Persson A, Kurata A, Budde RPJ, Nieman K (2019) Comparison of the diagnostic performance of coronary computed tomography angiography-derived fractional flow reserve in patients with versus without diabetes mellitus (from the machine consortium). Am J Cardiol 123:537–543
Mrgan M, Norgaard BL, Dey D, Gram J, Olsen MH, Gram J, Sand NPR (2020) Coronary flow impairment in asymptomatic patients with early stage type-2 diabetes: Detection by FFRCT. Diab Vasc Dis Res 17:1479164120958422
