血管周围脂肪密度(PFD)联合CTA特征预测症状性颈动脉斑块的增量价值

来自单中心的研究团队通过回顾性病例对照研究，探讨了血管周围脂肪密度(PFD)与颈动脉斑块特征的关系。研究发现PFD与斑块CTA特征呈正相关(p<0.05)，联合狭窄程度、斑块负荷等指标可将预测AUC提升至0.846，为症状性颈动脉斑块的风险分层提供了新型影像学生物标志物。

　　

这项开创性研究揭示了血管周围脂肪密度(Perivascular Fat Density, PFD)在颈动脉斑块风险评估中的重要作用。科研人员对315例单侧颈动脉粥样硬化患者展开分析，通过计算机断层扫描血管造影(CTA)技术，精确定量了斑块特征与PFD的关联。

令人振奋的是，Spearman相关性分析显示PFD与斑块CTA特征存在显著正相关(p<0.05)。逻辑回归模型鉴定出四大预测因子：PFD、狭窄程度、斑块负荷和软斑块厚度。当这些指标联合作战时，预测效能大幅提升——受试者工作特征曲线(ROC)下面积(AUC)从0.631飙升至0.846，堪比诊断效能的"三级跳"！

校准曲线证实，整合PFD的联合模型展现出优异的预测一致性。决策曲线分析更是指出，该模型能为临床决策带来显著净收益。这些发现暗示，包裹在血管周围的脂肪组织可能不仅是"旁观者"，更是参与斑块易损性调控的"活跃分子"。

这项研究为颈动脉粥样硬化的精准诊疗提供了新思路：将PFD这一新兴影像标志物与传统CTA特征联用，有望打造更强大的风险预测"组合拳"，为临床医生识别高危患者提供有力武器。