2026 年 06 月 30 日，《Journal of the American College of Cardiology》(IF=22.3) 发表了一篇多中心队列研究，使用来自英国 9 个中心共 72,751 名成年人的数据，评估了常规冠状动脉计算机断层扫描血管造影 (CCTA) 中的心外膜脂肪组织 (EAT) 放射组学表型对心力衰竭 (HF) 的早期预测价值。研究发现，基于 EAT 放射组学特征构建的模型具有良好的区分度，能显著改善传统风险模型对 HF 的预测能力，实现临床发病前的风险分层。

原文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41949519/

研究方法

我们于 2007 年至 2022 年在英国 9 个中心开展了一项多中心队列研究，纳入 72,751 名无已知心力衰竭 (HF) 或心肌梗死且接受冠状动脉计算机断层扫描血管造影 (CCTA) 的成年人。我们部署了一个完全自动化的流程来分割心外膜脂肪组织 (EAT) 并提取 1,655 个体积、形状和高阶放射组学纹理特征。使用协调的生存自动编码器架构，我们推导出了 HF 脂肪放射组学谱 (FRPHF)。该模型在来自 7 个中心的 59,327 名个体(年龄 57 ± 13 岁，47.5% 为女性)中开发，并在来自 2 个地理位置不同中心的 13,424 名参与者(58 ± 12 岁，49.4% 为女性)中进行外部测试。生存模型针对年龄、性别和传统风险因素进行了调整，包括冠状动脉疾病 (CAD) 严重程度和 EAT 体积。

研究结果

在中位随访 5.1 年和 4.0 年期间，内部和外部验证队列中分别有 1,737 名 (2.9%) 和 363 名 (2.7%) 参与者发生了心力衰竭 (HF)。心力衰竭脂肪放射组学谱 (FRPHF) 显示出稳健的判别能力 (C 统计量：0.869 [95% 置信区间：0.850-0.889] 内部；0.850 [95% 置信区间：0.831-0.870] 外部)。心力衰竭脂肪放射组学谱 (FRPHF) 每增加 25 个百分位数，与调整后的心力衰竭 (HF) 风险升高近 4 倍相关 (调整后的风险比：3.90 [95% 置信区间：3.13-4.84] 内部；3.79 [95% 置信区间：3.01-4.76] 外部；两者 P < 0.001)，其中最高十分位数的个体与最低十分位数相比，风险高出近 20 倍。在外部队列中，在传统风险模型中加入心力衰竭脂肪放射组学谱 (FRPHF)，包括心外膜脂肪组织 (EAT) 体积和冠状动脉疾病 (CAD) 严重程度，显著改善了 5 年判别能力 (Δ曲线下面积：0.047；95% 置信区间：0.029-0.065) 和净重新分类 (NRI: 0.39；95% 置信区间：0.29-0.48)，并在决策曲线分析中提示净临床获益。这些关联在不同人口统计学亚组和射血分数范围内保持一致。

研究结论

来自常规冠状动脉计算机断层扫描血管造影 (CCTA) 的心外膜脂肪组织 (EAT) 自动化放射组学表型分析能够实现临床发病前未来心力衰竭 (HF) 风险的可扩展的、基于生物学信息的风险分层，将基于机会性成像的内脏脂肪库特征分析定位为精准预防的潜在工具。

参考文献：Oikonomou EK, Chan K, Patel P, Wahome E, Dangas K, Desai R, et al. Early Prediction of Heart Failure From Routine Cardiac CT Using Radiomic Phenotyping of Epicardial Fat.. Journal of the American College of Cardiology. 2026 Jun 30;87(25):3539-3555. doi: 10.1016/j.jacc.2026.02.5116