基于血管造影径向壁应变评估颈动脉粥样斑块易损性：MRI验证研究揭示卒中预测新指标

本研究针对颈动脉粥样硬化狭窄（CAS）易损斑块评估的临床难题，利用数字减影血管造影（DSA）衍生的径向壁应变（RWS）技术，结合高分辨率磁共振管壁成像（HR-VWI）验证，首次提出RWSmax≥14.9%可作为斑块易损性的精准判别阈值（AUC=0.838），为卒中风险分层和介入治疗策略优化提供了新型力学评估工具。

　　

脑卒中是全球致死致残的主要病因之一，其中颈动脉粥样硬化狭窄（CAS）是缺血性卒中的重要诱因。传统评估主要依赖管腔狭窄程度，但越来越多的证据表明，斑块稳定性（即易损性）才是决定卒中风险的关键因素。然而，当前临床缺乏能在介入手术中实时评估斑块力学特性的可靠手段。数字减影血管造影（DSA）虽是诊断金标准，却难以直接反映斑块组成和脆弱性。这一困境促使研究者探索将人工智能（AI）与血管造影结合的新方法。

本研究团队首次将应用于冠状动脉的径向壁应变（Radial Wall Strain, RWS）技术拓展至颈动脉领域，利用DSA图像通过AI算法计算斑块区域的最大径向壁应变（RWS_max），并以高分辨率磁共振管壁成像（HR-VWI）作为验证标准，系统性评估RWS在颈动脉斑块易损性诊断和卒中预测中的价值。

研究采用前瞻性单中心设计，纳入82例接受颈动脉介入治疗的患者，所有患者均接受DSA和HR-VWI检查。通过AI软件（AngioPlus Core）自动分析DSA图像，计算病变血管段的RWS_max值；HR-VWI则根据美国心脏协会修订标准将斑块分为易损型（IV型和V型）与稳定型。统计方法涵盖相关性分析、一致性检验（Kappa）、ROC曲线及多因素逻辑回归。

RWS_max与HR-VWI评估结果高度一致

研究发现RWS_max与HR-VWI鉴定的斑块易损性显著正相关（p<0.001），且两者具有良好一致性（Kappa=0.447, p<0.001）。在重度狭窄组（70-99%），易损斑块的RWS_max显著高于稳定斑块（17.7% vs. 12.7%, p<0.001）；在中度狭窄组（50-69%）也观察到类似趋势（15.7% vs. 10.8%, p=0.068）。

RWS_max对症状性狭窄具有显著预测价值

症状性CAS患者的易损斑块比例显著高于无症状者（85.71% vs. 39.39%, p<0.001），其RWS_max中位数更高（17.40% vs. 14.80%, p=0.008）。多因素逻辑回归显示，RWS_max≥14.9%与症状性狭窄显著相关（OR=16.786, p<0.001），且在校正狭窄程度、年龄、性别及心血管风险因素后仍保持独立预测价值。

确立RWS_max最佳诊断阈值

ROC分析确定RWS_max≥14.9%为鉴别易损斑块的最优截断值（AUC=0.838, 敏感性85.5%, 特异性74.1%）。该阈值在重度狭窄、无症状等亚组中均表现出良好诊断效能。

本研究首次证实DSA衍生的RWS技术可有效评估颈动脉斑块易损性，其核心指标RWS_max与HR-VWI结果高度一致，且与临床症状密切关联。14.9%的阈值不仅为介入术中实时评估提供了量化标准，更为卒中风险分层和治疗决策提供了新依据。尽管存在样本量有限、缺乏长期随访等局限，但RWS作为一项基于常规造影的力学评估工具，无需额外设备或复杂流程，极具临床转化潜力。未来通过多中心验证和技术优化，RWS有望成为颈动脉粥样硬化精准管理的重要突破。

论文发表于《Scientific Reports》（2025年卷15期34972页），注册于中国临床试验注册中心（ChiCTR2400094665），由内蒙古自治区科技计划等项目支持。