表型分析或成诊断射血分数保留心力衰竭的有效工具
要点速览
- HFpEF中的表型分析有助于量身定制治疗方案，解决合并症，并改善患者预后。
- 人工智能模型能有效诊断HFpEF并预测死亡率，增强临床决策能力。
- SGLT2抑制剂和盐皮质激素受体拮抗剂被推荐用于HFpEF治疗，其中SGLT2抑制剂可降低心力衰竭、住院率和死亡率。
- 由于HFpEF的异质性，个性化管理策略至关重要，这凸显了表型分析的重要性。
表型分析可以帮助识别潜在的射血分数保留心力衰竭（HFpEF）患者，并改善患者预后。
对射血分数保留心力衰竭（HFpEF）的正确诊断对于延长患者生命并为其提供最佳预后至关重要。在CHEST 2025年会上举行的一个专题讨论会就聚焦于此：强调识别不同类型心力衰竭以及在临床环境中使用表型分析的重要性。
明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所的心脏病专家、高级副顾问丽莎·米埃尔尼丘克（Lisa Mielniczuk）博士不仅讨论了HFpEF中的表型分析，还探讨了该疾病的诊断以及如何围绕患者状况量身定制治疗方案。据米埃尔尼丘克介绍，心力衰竭的患病率多年来一直在增加，这使得这一话题比以往任何时候都更为重要。
"据估计，2012年至2030年间，心力衰竭的患病率将增加约46%，其中约一半为HFpEF，"她解释道。"与射血分数降低的心力衰竭患者类似，HFpEF患者的死亡率在所有年龄组中都显著降低。"
米埃尔尼丘克表示，由于住院与死亡率相关，住院已成为心力衰竭的关键临床终点，这也使得HFpEF中的表型分析变得有趣，因为它可能有助于针对特定表型进行治疗，以解决该疾病及其所有相关合并症。
为了证明这一点，米埃尔尼丘克分享了TOPCAT试验（NCT00094302）的结果，该试验主要针对心力衰竭患者测试螺内酯与安慰剂的效果。通过机器学习识别了临床特征、动脉阻力和超声心动图特征，并将参与者分为三组：第一组为症状较少的年轻队列；第二组为心房颤动更多、钙化更严重且伴有慢性肾病的老年参与者；第三组为可能患有肥胖和糖尿病的患者。尽管后两组的全因死亡率相似，但螺内酯仅在第三组中效果显著，这表明对这些患者进行表型分析对于了解应使用哪些治疗具有巨大益处。
人工智能可能是一种进行准确诊断的方法，米埃尔尼丘克展示了来自一项研究的数据，该研究发现机器学习模型能够利用带有4腔室夹的超声心动图来估计HFpEF的概率。该模型表现非常出色，74%的病例预测为HFpEF，并且能够预测死亡率。
然而，最终，所有这些工作都是为了用适当的药物治疗患者。据米埃尔尼丘克介绍，10月18日发布的加拿大心血管指南建议，HFpEF和射血分数非降低心力衰竭患者应接受钠-葡萄糖协同转运蛋白2（SGLT2）抑制剂和盐皮质激素受体拮抗剂（MRAs）治疗。
"除此之外，我们现在应该开始进行表型分析。我们应该根据体型进行表型分析，或许还应该根据血压进行表型分析，"她说。
SGLT2抑制剂此前已显示出能够降低心力衰竭、住院率和心血管死亡率的能力。"我们知道这些药物对血管、心脏、神经激素和炎症功能有深远影响，这些功能直接参与了疾病的病理生理过程。SGLT2抑制剂的使用应成为所有HFpEF患者的护理标准，"她总结道。
其他主要用于射血分数降低心力衰竭的治疗方法，如MRAs和胰高血糖素样肽-1抑制剂，在HFpEF中也显示出前景，包括在SUMMIT研究（NCT04847557）中的替泽帕肽。米埃尔尼丘克表示，这些药物应与慢性HFpEF的运动训练一起使用。药物治疗的临床试验也在进行中，包括可减轻左心房压力的房间隔支架。
米埃尔尼丘克重申，HFpEF将长期存在，患病率只增不减，死亡率仍然显著。"正如我们的HFpEF患者表现出如此多的异质性，我认为我们正在进入一个管理也将具有异质性的时代。对于HFpEF患者，不再有一刀切的解决方案，而这正是表型分析将变得非常重要的地方，"她总结道。
参考文献
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