PHINDER研究：间质性肺疾病患者肺动脉高压筛查新策略的前瞻性探索

为解决间质性肺疾病(ILD)合并肺动脉高压(PH)早期诊断标准缺失的临床难题，美国多中心团队开展PHINDER前瞻性研究，通过右心导管(RHC)验证的筛查算法，首次系统评估了HRCT、肺功能、超声心动图等参数对PH-ILD的预测价值，为制定循证筛查指南奠定基础。

　　

间质性肺疾病(ILD)患者常合并致命的肺动脉高压(PH)，但现有指南缺乏早期筛查标准，导致诊断延迟和治疗时机延误。更棘手的是，作为金标准的右心导管(RHC)检查存在操作门槛高、普及率低的问题，而常规无创检查参数如高分辨率CT(HRCT)肺动脉增宽、肺功能DLCO_%下降等指标，其预测价值尚未经前瞻性研究验证。这种临床困境使得ILD患者往往在出现严重右心衰竭时才被确诊PH，错失治疗窗口期。

针对这一挑战，由美国阿拉巴马大学伯明翰分校(University of Alabama at Birmingham)Tejaswini Kulkarni领衔的国际团队在《Pulmonary Therapy》发表了PHINDER研究方案。这项前瞻性多中心研究创新性地采用"参数富集"策略，纳入300-350例符合特定肺功能(DLCO<40%)或影像学(PA/Aorta>1)风险的ILD患者，通过标准化采集HRCT、超声心动图、6分钟步行试验(6MWT)和生物标志物(BNP/NT-proBNP)数据，最终以RHC确诊PH（定义采用2022 ESC新标准：mPAP>20 mmHg+PAWP≤15 mmHg+PVR>2 WU）。研究旨在建立首个基于前瞻性数据的PH-ILD筛查算法，解决现有回顾性模型偏倚大的缺陷。

关键技术方法包括：1)采用Delphi专家共识确定的22项筛查参数；2)多中心标准化采集RHC、HRCT和超声心动图数据并进行中心化判读；3)通过逻辑回归和决策树模型构建预测算法，重点分析DLCO_%与FVC_%比值>1.6、RV/LV>1等关键参数的预测效能。

研究设计创新

采用"三层次富集标准"确保PH检出率：Category 1侧重肺功能与影像学异常（如DLCO年降幅≥15%）；Category 2关注临床症状与体征（如6MWT中新发低氧）；Category 3聚焦心脏超声异常（如TAPSE<2 cm）。这种设计既避免过度RHC检查，又确保模型训练数据质量。

统计学考量

样本量计算显示200例可达到90%敏感性的±7.5%精度，后扩展至300-350例以增强亚组分析效力。统计分析将采用点二列相关和Cramer's V评估参数关联强度，最终通过ROC曲线确定算法截断值。

临床意义

1. 首次前瞻性验证HRCT肺动脉扩张(PA>30mm)与PH的关联强度；
2. 明确DLCO_%/FVC_%>1.6作为筛查阈值的可行性；
3. 为Tyvaso^?(吸入曲前列环素)等靶向药的早期应用提供决策依据。

该研究突破现有Delphi共识的局限性，通过标准化前瞻数据采集，有望建立首个经RHC验证的PH-ILD风险评分。成果将直接指导临床实践，改变当前依赖经验性判断的现状，特别是对合并肺气肿的纤维化(CPFE)等特殊亚群提供个体化筛查策略。未来需通过外部验证队列检验算法的普适性，并探索动态参数变化对PH进展的预测价值。