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二尖瓣环钙化（MAC）与不良心血管结局相关，但其发病机制和危险因素尚不明确。研究人员分析 KOICA 登记处数据，发现年龄、BMI、糖尿病等与 MAC 起始有关，初始 MAC 严重程度、男性、血清磷酸盐与进展有关，为防治 MAC 提供依据。
在心血管健康的大舞台上，二尖瓣环钙化（Mitral Annular Calcification，MAC）悄然登场，却带来诸多麻烦。MAC 是指二尖瓣环发生纤维化和钙化的过程，被认为是动脉粥样硬化在心脏的一种表现形式，它与心血管死亡、中风、二尖瓣功能障碍以及心律失常等不良后果紧密相连。然而，医学界对 MAC 的发病机制和相关危险因素却知之甚少。传统心血管危险因素如高龄、肥胖、糖尿病、高血压、血脂异常和吸烟等，虽被怀疑与 MAC 的发生有关，但其中的具体关联并不清晰。而且，对于 MAC 严重程度进展的相关因素，更是缺乏深入研究。在这样的背景下，开展针对 MAC 的研究迫在眉睫，以解开其神秘面纱，为心血管疾病的防治提供有力支持。
韩国天主教大学首尔圣玛丽医院等机构的研究人员挺身而出，承担起了探索 MAC 奥秘的重任。他们利用韩国冠状动脉钙化倡议（KOrea Initiatives on Coronary Artery calcification，KOICA）登记处的数据，对 738 名接受心脏超声心动图和系列心脏计算机断层扫描（Computed Tomography，CT）健康筛查的无症状个体进行分析。研究发现，与 MAC 起始相关的因素包括高龄、较高的体重指数（BMI）、糖尿病、较高的收缩压（SBP）和较高的左心房容积指数（LAVI）；而与 MAC 进展速度较快相关的因素则有初始 MAC 严重程度、男性性别和较高的血清磷酸盐水平。这一研究成果发表在《Scientific Reports》上，为深入了解 MAC 的发展机制提供了关键线索，有助于制定更具针对性的心血管疾病预防和治疗策略 。
研究人员在本次研究中主要运用了以下关键技术方法：首先，借助 KOICA 登记处的数据资源，筛选出符合条件的研究对象。其次，利用 64 排双源 CT 扫描仪进行心脏 CT 扫描，获取图像后使用特定软件以 Agatston 单位（AU）对 MAC 严重程度进行定量评估。同时，通过经胸超声心动图，在心脏成像专家的监督下，由专业超声技师按照标准指南进行检查。最后，运用多种统计分析方法，如逻辑回归、线性回归等，对数据进行深入分析。
研究结果
- 基线特征：从 93,914 名 KOICA 登记参与者中筛选出 738 名符合条件者，首次 CT 检查时，52 人（7.0%）存在 MAC，中位 MAC 评分为 11.8（IQR：2.3 - 69.0）AU。有 MAC 者与无 MAC 者相比，年龄更大、BMI 更高，合并症更多，多项心脏指标存在差异。
- 二尖瓣环钙化发生的危险因素：单因素分析显示，多个因素与 MAC 发生有关。多因素调整后，高龄（每 10 年优势比 [OR] 1.07，95% 置信区间 [CI] 1.05 - 1.09，p<0.001）、较高 BMI（每 5kg/m2 OR 1.03，95% CI 1.00 - 1.06，p=0.04）、糖尿病（OR 1.08，95% CI 1.02 - 1.14，p<0.01）、较高 SBP（每 1mmHg OR 1.02，95% CI 1.01 - 1.04，p<0.01）和较高 LAVI（每 5ml/m2 OR 1.02，95% CI 1.01 - 1.03，p=0.02）是 MAC 起始的独立预测因素 。
- 二尖瓣环钙化进展速度的危险因素：未调整线性回归中，初始 MAC 严重程度和血清钙水平是 MAC 进展速度的重要预测因素。多因素调整后，初始 MAC 严重程度（每 1 AU 回归系数 0.22，95% CI 0.17 - 0.27，p<0.001）、男性（回归系数 22.22，95% CI 6.75 - 37.70，p<0.01）和磷酸盐（每 1mg/dL 回归系数 28.85，95% CI 14.02 - 43.67，p<0.001）是 MAC 进展速度的独立因素 。
研究结论与讨论
本研究通过多模态成像技术对无症状个体的 MAC 进行评估，发现了与 MAC 起始和进展相关的不同危险因素。这一结果与瓣膜钙化的两步模型相符，进一步强调了磷酸盐和骨矿物质代谢在 MAC 进展中的作用。然而，研究也存在一定局限性，如 MAC 严重程度普遍较低、研究对象为东亚人群、样本量较小等。尽管如此，该研究仍为后续研究指明了方向，未来需要进一步在不同种族人群中开展研究，以确认这些结果，并寻找减缓 MAC 进展的潜在治疗靶点，为心血管疾病的防治开辟新道路。
