歐洲心臟疾病研究大會展覽會在發(fā)現(xiàn)和傳播心血管醫(yī)學最佳實踐方面處于世界領(lǐng)先地位，匯集了從事心臟病學各個領(lǐng)域的科學家、臨床醫(yī)生、護士和相關(guān)專業(yè)人員，其團結(jié)了世界各地的國家心臟病協(xié)會。這個獨特的網(wǎng)絡(luò)讓更多人了解心血管疾病的影響以及如何更好地減輕其負擔。
在《歐洲心臟雜志》（歐洲心臟病學會[ESC]的期刊）上的一項新研究表明，在那些曾經(jīng)心臟病發(fā)作的患者中，即使在左心室射血分數(shù)（LVEF）為35%或更低的患者中，預測誰將發(fā)生突然心臟死亡也極其困難。
該研究的作者是一個國際聯(lián)盟（歐盟資助的PROFID項目合作伙伴和其他數(shù)據(jù)提供者），包括英國曼徹斯特大學的Niels Peek教授和劍橋大學的Healthcare Improvement Studies Institute (THIS Institute)；德國柏林Charité心臟中心的Gerhard Hindricks教授和Nikolaos Dagres博士及其同事。PROFID項目還包括大型PROFID EHRA臨床試驗，該項目由歐盟的Horizon 2020研究和創(chuàng)新計劃資助。該研究的發(fā)現(xiàn)為PROFID EHRA臨床試驗提供了科學基礎(chǔ)，預計這將改變臨床實踐中的心臟性猝死（SCD）預防。
心臟性猝死是導致死亡的主要原因，占歐洲死亡人數(shù)的約20%。之前發(fā)生過心肌梗死（心臟病發(fā)作）的患者由于可能致命的室性心律失常（心跳不規(guī)則）而特別容易受到影響?？芍踩胄呐K復律除顫器（ICD）能夠檢測并終止這些心律失常。然而，由于很難識別出具有升高的心臟性猝死風險的患者作為植入治療的候選人，除顫器療法受到了限制。
目前，心肌梗死后心臟驟停的危險分層和除顫器的預防依賴于LVEF。然而，需要對整個LVEF范圍內(nèi)的患者（LVEF ≤ 35%的患者和LVEF > 35%的患者）進行更好的危險分層，以進行除顫器植入的決策。
在此背景下，作者在本研究中匯集了來自歐洲、美國和以色列的20個數(shù)據(jù)集，包括140名204名心肌梗死后患者的信息，涉及人口統(tǒng)計學、病史、臨床特征、生物標志物、心電圖、超聲心動圖和心臟磁共振成像。對患者進行了單獨分析：(i) 攜帶 primary prevention cardioverter-defibrillator 且 LVEF ≤ 35% 的患者 [植入式心律轉(zhuǎn)復除顫器 (ICD) 患者]，(ii) 沒有 cardioverter-defibrillator 且 LVEF ≤ 35% 的患者 (非 ICD 患者 ≤ 35%)，和 (iii) 沒有 cardioverter-defibrillator 且 LVEF > 35% 的患者 (非 ICD 患者 >35%)。主要結(jié)果是心臟性猝死，或在除顫器攜帶者中，適當?shù)男呐K除顫器治療。
在7543名ICD患者中，有1326個主要結(jié)局，在25名非ICD患者（≤35%）中，有1193個主要結(jié)局，在107名非ICD患者（>35%）中，有1567個主要結(jié)局，平均隨訪時間為30.0、46.5和57.6個月。在這些三個子組中，LVEF都未能很好地預測猝死。考慮包括人口統(tǒng)計學、病史、臨床參數(shù)、生物標志物、藥物、心電圖、超聲心動圖（以及在一些數(shù)據(jù)集和患者中，心臟磁共振成像）在內(nèi)的附加參數(shù)，未能提高三個子組中猝死風險的預測性能。
教授Peek說：“當前的分析沒有得出一個能夠在廣泛地理分散的數(shù)據(jù)集中，以令人滿意的準確度預測個體突然心臟驟停風險的工具。這個結(jié)果是與突然心臟驟停的性質(zhì)有關(guān)，還是與各自數(shù)據(jù)集的固有限制有關(guān)，這個問題無法回答。但是，這一發(fā)現(xiàn)與越來越多的證據(jù)一致，即無法開發(fā)出普遍有效的預測模型。在這種情況下，一個主要的固有限制是正確判定死因。確實，死因的錯誤分類很頻繁，降低了突然心臟驟停預測模型的性能。此外，突然心臟驟停是多種因素復雜、高度動態(tài)的相互作用的結(jié)果，這很難捕捉到?！庇绕涫菃未卧u估?！?/span>
他補充道：“我們不能排除未來研究可能會發(fā)現(xiàn)新的生物標志物（例如，遺傳或影像生物標志物，特別是使用先進的AI技術(shù)）的可能性，這些生物標志物可以更好地預測猝死的風險，盡管較低的發(fā)病率和死亡原因的確定始終是主要挑戰(zhàn)?！?/span>
在植入ICD且LVEF ≤35%的患者中，ICD治療率顯著高于LVEF ≤35%但未植入ICD的患者中的室顫死亡率。盡管這一發(fā)現(xiàn)可能在一定程度上與這兩組之間的差異有關(guān)，但它也表明只有部分ICD治療是救命的。
他們得出結(jié)論：“在有既往心肌梗死病史的患者中，對LVEF嚴重受損患者和LVEF中度降低或保留患者的猝死風險預測性能較差。對多種LVEF進一步候選預測因子的廣泛考慮并未改善預測性能。因此，使用LVEF或使用多種其他候選預測因子，均無法實現(xiàn)更準確的風險分層，特別是無法識別LVEF嚴重降低的低風險個體作為去顫保護的候選者，也無法識別LVEF保留的高風險個體作為靶向除顫保護的候選者?！?/span>
作者指出，這些發(fā)現(xiàn)表明LVEF和一系列其他常見變量無法預測猝死，“質(zhì)疑了對每個患者進行個性化除顫器植入決策的可行性?？紤]到猝死風險的下降、新引入的心力衰竭藥物的效果、非猝死在該群體中占大多數(shù)的事實，以及設(shè)備仍然相當高的并發(fā)癥率，重新評估LVEF ≤ 35%的患者常規(guī)預防性除顫器植入的益處似乎是必要的?！?/span>因此，作為PROFID項目的一部分，目前正在進行大規(guī)模的PROFID EHRA臨床試驗，該試驗在當代醫(yī)療背景下重新評估ICD植入在心肌梗死后患者中的作用。預計會獲得優(yōu)化治療的重要新信息，以解決這一嚴重的健康問題。
在相關(guān)評論中，美國馬薩諸塞州波士頓哈佛醫(yī)學院布里格姆和婦女醫(yī)院的Ezimamaka C Ajufo博士和Usha B Tedrow博士指出：“我們應該如何識別最有可能從MI后 primary prevention ICD中受益的個體，即所有MI后個體都應根據(jù)LVEF情況進行SCD風險分層。理想的方法應該是易于應用、多組分且迭代的。有可能利用機器學習（AI）整合病歷中的信息，對所有MI后個體進行SCD高風險篩查。對于在MI早期之后仍發(fā)現(xiàn)持續(xù)高風險的個體，可以進行靶向風險分層，無論是有創(chuàng)還是無創(chuàng)的?！遍_發(fā)這樣的范式需要利用在詳細現(xiàn)代數(shù)據(jù)集上訓練的算法。此外，任何對當前范式進行的旨在預防ICD的修改，在被考慮實施之前，都應清楚地在臨床試驗中進行測試。
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下屆展會時間：2025年08月
展會行業(yè)：醫(yī)療
