AI定量CT评估α1-抗胰蛋白酶缺乏症气道病变：壁厚是急性加重的独立预测因子

《European Radiology》：Quantitative CT of emphysema, wall thickness and mucus plugs in alpha-1-antitrypsin deficiency: relationship to clinical outcomes

本研究针对α1-抗胰蛋白酶缺乏症（AATD）患者除肺气肿外气道病变的临床意义不明确的问题，通过人工智能驱动的定量CT分析系统（NOVAA-CT）对52例AATD患者进行回顾性研究。结果发现支气管扩张（BE）、气道壁增厚（WT）和黏液栓（MP）的发生率分别为100%、94.2%和59%，其中WT与FEV1%显著相关（p<0.001），且是多变量分析中预测急性加重的唯一独立因素（OR=1.12）。这表明AI辅助的气道病变评估对AATD表型分型和临床管理具有重要价值。

　　

α₁-抗胰蛋白酶缺乏症（AATD）是一种罕见的遗传性疾病，其主要后果是导致慢性阻塞性肺疾病（COPD）的发生。在AATD患者中，肺气肿是最典型且在CT影像上最易观察到的结构性损伤，这主要是由于中性粒细胞弹性蛋白酶抑制能力丧失，导致肺泡组织过度破坏。然而，α₁-抗胰蛋白酶（AAT）不仅是一种丝氨酸蛋白酶抑制剂，还具有抗炎和免疫调节功能，提示AATD对肺部的影响可能更为广泛。尽管AATD与COPD/肺气肿的关联已十分明确，但其与支气管异常（如支气管扩张、气道壁增厚）的关系仍存争议。此外，近年来研究发现，黏液栓（MP）在吸烟相关COPD中是重要的生物标志物，与肺功能下降加速、急性加重频率增加及死亡率升高相关。但在AATD患者中，由于多伴有严重肺气肿，黏液栓及其他气道异常的临床意义尚不清楚。

CT成像是胸部影像学的金标准，为活体观察支气管和肺实质结构提供了可能。然而，传统视觉评估支气管树的可重复性较差，常规定量测量也通常仅限于少数支气管路径。为克服这些局限，基于人工智能（AI）的定量方法被开发出来，能够对肺部CT的所有体素进行灵敏、可重复的全肺评估。目前多数AATD的CT研究仍聚焦于肺气肿的定量分析，并将其作为临床试验的主要终点。本研究假设，除肺气肿外，利用AI对气道进行定量CT分析，将有助于阐明其与AATD严重程度标志物（如气流阻塞、急性加重）的关联。

为此，研究人员在《European Radiology》上发表了一项回顾性研究，旨在评估：（1）AI检测下AATD患者气道异常的患病率；（2）定量CT指标与气流阻塞及呼吸困难严重程度的相关性；（3）AI预测AATD急性加重的价值。

研究采用的主要关键技术方法包括：利用AI驱动的气道异常归一化体积评分系统（NOVAA-CT）对胸部CT图像进行全自动分析，定量评估支气管扩张、气道壁增厚、支气管黏液栓、细支气管黏液栓、塌陷/实变等指标；采用密度掩模法测量肺气肿程度（低衰减体积百分比，LAV%）；对支气管扩张形态进行视觉评分验证；收集患者肺功能指标（FEV₁%、mMRC评分等）及一年内急性加重发生情况；通过单因素与多因素逻辑回归分析确定急性加重的预测因素。研究对象为2008–2024年间波尔多大学医院收治的52例AATD患者。

患者特征

共纳入52例AATD患者（37例ZZ基因型，13例SZ基因型），中位FEV₁%为47%。9例患者在CT扫描后一年内发生至少一次急性加重。急性加重组患者FEV₁%、TLCO%等肺功能指标更低，且所有急性加重患者均为ZZ基因型。

语义描述气道异常特征

AATD患者肺气肿严重，中位LAV%为22.5%。AI定量分析显示，支气管扩张、气道壁增厚、黏液栓的检出率分别为100%、94.2%和59%，且这些病变以下肺叶分布为主。视觉评估显示，多数患者为轻度圆柱型支气管扩张，而囊状或曲张型支气管扩张与急性加重风险增加相关。

CT特征与肺功能及呼吸困难评分的相关性

肺气肿（LAV%）与FEV₁%、mMRC评分均显著相关（p<0.01）。支气管扩张和气道壁增厚与FEV₁%等肺功能指标显著相关（p≤0.04），但与mMRC无关。相反，黏液栓与mMRC评分相关（p=0.01），而与FEV₁%无显著关联。

预测AATD急性加重

单因素分析显示，视觉支气管扩张形态、支气管扩张、气道壁增厚、支气管黏液栓和肺气肿均是急性加重的预测因素。多因素逐步回归分析中，仅气道壁增厚是急性加重的独立预测因子（OR=1.12, p=0.01），其受试者工作特征曲线下面积（AUC）为0.88，敏感性和特异性分别为88%和91%。

讨论与结论

本研究首次在AATD人群中系统评估了AI定量CT所揭示的气道病变的临床意义。结果显示，除肺气肿外，AATD患者普遍存在支气管扩张、气道壁增厚和黏液栓等气道异常，且其临床关联各有不同：支气管扩张和壁增厚与气流阻塞相关，而黏液栓则与呼吸困难症状相关。尤为重要的是，在多因素分析中，气道壁增厚是预测急性加重的唯一独立因素，其预测价值甚至超过了肺功能指标和肺气肿程度。这一发现提示，在AATD患者中，气道病变（尤其是壁增厚）可能在急性加重的发病机制中扮演着比肺气肿更直接的角色，或与中性粒细胞性炎症、黏液腺增生及气道重塑导致的微生物滞留和清除功能障碍有关。

综上所述，本研究强调了对AATD患者进行全面CT评估的重要性，AI定量分析不仅可揭示疾病表型的复杂性，还能识别高危人群，为个体化治疗和急性加重预防提供影像学依据。尽管该研究存在单中心回顾性设计的局限性，但其结果为未来开展多中心前瞻性研究奠定了坚实基础，并有望推动AI影像在罕见肺部疾病精准医疗中的应用。