近年来，随着经皮冠状动脉介入治疗（PCI）的广泛应用，急性心肌梗死后的死亡率趋于稳定，而心肌梗死后的心力衰竭发生率在不断升高
［1-3］。急性心肌梗死后的左心室重构（LVR）会促进心力衰竭的发生，显著降低患者生存率
［4， 5］。因此，及早识别和干预高危LVR患者具有重要的临床意义。心肌应变是评价心肌运动的定量指标，反映了心肌纤维组织受力后变形的程度，比左心室射血分数（LVEF）对心肌功能的变化更敏感
［6， 7］。其中，整体纵向应变（GLS）在急性ST段抬高型心肌梗死（STEMI）的心肌收缩功能受损的早期就可以出现异常。相比LVEF有更高的预测价值
［8］。心脏磁共振成像（CMR）是评估心脏解剖和功能的金标准
［9］，可以通过后处理分析重复测量，可用于评估STEMI急性期心脏组织和功能的早期变化，确定梗死位置、大小和严重程度
［10］。CMR特征追踪技术不需要额外特殊标记的成像序列，从标准的CMR成像序列中（平衡稳态自由进动序列）准确获得心肌应变参数
［11， 12］，对确定LVR和预后有重要预测价值
［4， 10， 13-15］。目前国内关于CMR测量的心肌应变对LVR预测价值的相关研究较少，且为单中心研究，样本量较小
［16， 17］，尚无基于多中心建立及验证预测LVR模型的相关研究。GLS作为预测预后的指标能否用于评估STEMI后患者LVR的风险分层，仍有待进一步探索。本研究分析了CMR特征追踪技术测量的GLS对STEMI患者PCI术后发生LVR的预测价值。
1 资料和方法
1.1 一般资料
本研究从国内多中心前瞻性纳入468例急性心肌梗死患者，排除既往心肌梗死、心肌病、心脏瓣膜病、行PCI、冠脉搭桥、冠脉旁路移植等不符合入组标准患者32例，排除心源性休克、心功能Ⅳ级和因失访等无法完成CMR的患者33例，最终纳入403例，其中男性349例，女性54例，年龄26~82（56.8±10.7）岁，发生LVR患者101例（LVR组），未发生LVR患者302例（无LVR组）。所有患者均安排在PCI术后1周（7±2 d）和6月行2次CMR检查。
纳入标准：年龄≥18岁，依据标准诊断为STEMI
［18］；首次发作心肌梗死，成功行PCI治疗；同意接受CMR检查和随访复查。排除标准：CMR的禁忌证（造影剂过敏、幽闭恐惧症等）；PCI前心源性休克、Killip IV级；瓣膜性心脏病、先天性心脏病、重度肺动脉高压、心肌病病史；既往心肌梗死、PCI、冠状动脉旁路移植术、心脏搭桥术等；恶性肿瘤、肝肾衰竭等不适合临床研究的严重疾病。主要终点为LVR：目前最常见的标准定义为基线检查和随访6个月的CMR成像之间舒张末期容积增加20%或收缩末期容积增加15%以上
［19］。本研究所有患者签署知情同意书，并得到中心伦理委员会的批准（审批号：S2021-126-02）。本研究在Clinicaltrial.gov上完成注册（编号：NCT04789564）。
1.2 CMR技术及参数分析
本研究数据来自多中心，大部分采用3.0T CMR扫描仪，部分采用1.5T CMR扫描仪（西门子、飞利浦等）。在STEMI后1周（7±2 d）和6月进行2次CMR数据采集，通过连续短轴切面和左室长轴的两腔、三腔和四腔图像，静脉注射钆造影剂10 min后获得延迟强化图像。基于CVI42 5.11.2软件进行全自动特征追踪分析和延迟强化图像分析。全自动特征追踪分析是通过CMR成像中的心肌组织内部区域的运动变化评估心肌的运动和形变，在整个心脏周期内自动跟踪勾画出心肌边界进行三维重建，以二尖瓣环和左室心尖为左室长轴切面参考点，以右心室前插入点为左室短轴切面参考点，在舒张期自动勾画左室内膜和外膜的图像，长轴图像用于获得GLS，短轴图像用于获得整体周向应变（GCS）和整体径向应变（GRS）。从延迟强化图像分析中获得心肌梗死面积（IS）。随机选择20例患者测试观察者之间和观察者内部的差异来评估测量的稳定性。
1.3 统计学分析
采用SPSS26.0统计软件进行统计学分析。符合正态分布的计量资料以均数±标准差表示，组间比较采用独立样本t检验；非正态分布的计量资料以中位数（上下四分位数）表示，组间比较采用Mann-Whitney U检验；计数资料以n（%）表示，采用卡方检验或Fisher精确检验。采用SPSS的诊断方程勾画ROC曲线，以ROC曲线获得预测重构事件的最佳临界值，Z检验比较各参数ROC曲线下面积（AUC）的差异，采用单因素和多因素Logistic回归分析LVR发生的预测因素。以P<0.05为差异有统计学意义。
2 结果
2.1 两组临床资料及CMR参数比较
LVR组患者的IS更大，LVEF更低，应变参数（GLS、GCS、GRS）绝对值更小（
P<0.001，
表1）。
2.2 CMR参数预测LVR的ROC曲线分析
结果显示，GLS预测LVR的最佳临界值为-10.6%；GLS 的AUC大于其他CMR参数的AUC（
P<0.05，
表2、
图1）。
GLS与LVEF的AUC差异无统计学意义（
P=0.146），GLS与GCS、GRS、IS间的差异有统计学意义（
P<0.05），LVEF与GCS、GRS、IS的AUC差异无统计学意义（
P>0.05，
表3）。
2.3 CMR参数预测LVR的Logistic回归分析
在单因素分析中，GLS、GRS、GCS、IS和LVEF均与LVR的发生相关（
P<0.001）。经多因素回归分析后，仅GLS（
P<0.001）和LVEF（
P=0.015）能够独立预测LVR（
表4）。
在LVEF>40%的亚组患者中，调整IS等因素后，仅GLS能够独立预测LVR（P=0.001）矫正核磁其它变量，GLS和LVR间仍具有相关性（P=0.001），而LVEF与LVR间无相关性（P=0.429）。
2.4 GLS分组预测LVR的发生率
以GLS最佳临界值为界分为2组：GLS<-10.6%时，LVR占比10.7%；GLS>-10.6%时，LVR占比46.6%。
以GLS四分位间距数分为4组（P
25为-13.9%、P
50为-11.6%、P
75为-9.3%）。随着GLS绝对值降低，LVR发生率增高。其中组1（GLS<-13.9%）LVR为5.9%，组2（-13.9%<GLS<-11.6%）LVR为16.8%，组3（-11.6%<GLS<-9.3%）LVR为26%，组4（GLS>-9.3%）LVR为51.5%（
P<0.01，
图2）。
2.5 联合GLS和LVEF预测LVR的发生率
组1 GLS<-10.6%且LVEF>46%时LVR发生率为9.7%，组2 GLS<-10.6%且LVEF<46%时LVR发生率为13.8%，组3 GLS>-10.6%且LVEF>46%时LVR发生率为20.0%，组4 GLS>-10.6%且LVEF<46%时LVR发生率为56.4%（
P<0.01，
图3）。
3 讨论
心脏重构是影响STEMI患者预后的关键因素。急性STEMI后，心脏组织遭受压力、炎症、代谢和纤维化等机制作用，导致LVR风险增加
［4］。严重的心肌功能损伤与LVR风险的增加及临床预后的恶化密切相关
［13］。因此，早期识别高危人群并及时采取药物治疗干预LVR的发生，对预防心力衰竭等不良预后、改善患者的生存质量具有重要意义。本研究纳入多中心的403例患者，同时考虑应变参数、IS和LVEF，通过CMR的高级后处理技术全面评估了CMR参数对LVR的预测能力。本研究显示，经PCI治疗的STEMI患者中，约25.1%发生了LVR。与未出现LVR的患者相比，经历LVR的患者IS更大，LVEF更低，心肌应变参数（GLS、GCS、CRS）的绝对值更小，这提示以上指标对PCI术后的STEMI患者发生LVR均有预测价值；ROC曲线分析进一步证明了CMR指标在预测LVR方面的有效性，各指标AUC值均达到了显著水平，其中GLS的AUC值最大（0.768），LVEF次之（0.730）。通过比较不同指标的AUC值，发现GLS与LVEF之间的差异无统计学意义，与其他CMR参数的差异有统计学意义；而LVEF与其他CMR参数之间的差异无统计学意义。这表明GLS在预测LVR方面可能优于其他指标，在某些情况下，GLS可能比LVEF具有更加敏感和特异的预测价值。值得注意的是，即使在LVEF>40%或处于正常范围的情况下，GLS仍然能够独立预测LVR的发生，而此时LVEF的独立预测作用消失，进一步证实了GLS在预测心脏重构方面的优势。这一发现与既往研究
［20］一致，GLS能够有效识别LVEF>40%的心肌梗死患者中的高危人群。现代化心肌梗死管理使得LVEF正常或轻度降低的患者比例有所增加，针对此类患者的临床管理显得尤为重要。虽然目前指南推荐将LVEF作为心血管风险分层的工具
［21， 22］，但是仅以LVEF可能无法全面评估心脏收缩功能和LVR的风险。多项研究表明，相比LVEF，GLS能够捕捉心脏局部和整体的功能变化，对急性心肌梗死后患者的远期预后（全因死亡、心力衰竭等）具有更高的独立预测能力，尤其是在识别LVEF保留的急性STEMI患者的心血管事件风险方面
［11， 23， 24］，这可能是由于STEMI发生后心内膜下的纵向心肌纤维最先受到影响，影响到代表心肌纵向收缩的GLS
［25］，此时心肌的损失还不足以使LVEF下降到异常水平，而GLS已经出现异常
［26］，提示GLS可能比LVEF更早地反映出心肌的功能损伤，预示LVR的发生风险。在心梗急性期，存活心肌的功能通过代偿弥补了部分梗死的心肌的损失，使得LVEF总体上得以保留，而GLS的下降则先于LVEF。因此，GLS作为一种更敏感的心肌损伤指标，在LVEF尚未显著下降的早期阶段，其异常更早地揭示了LVR的风险，提供了超越LVEF的预测价值。相反，有研究通过单因素分析筛选LVR的CMR高危特征指标，发现GCS差异显著（
P=0.020）而GLS差异临界（
P=0.051）
［17］，对LVR的发生多考虑到心室短轴的变化，未将GLS纳入风险分层模型。
本研究通过分组比较GLS值与LVR发生率的关系，直观展示了GLS与LVR之间的正相关性。当GLS>-10.6%时，LVR的发生率达到了46.6%，显著高于GLS<-10.6%时的10.7%。揭示了GLS超过-10.6%时，应考虑患者发生LVR的风险为高风险。相较于既往研究
［27，28］，本研究中GLS的最佳临界值更大（-10.6%），即GLS需要上升到更高的水平，才能预测出LVR的发生，这可能是由于本研究人群的IS基线较大（26.8%），导致心肌功能的下降更严重，部分早期已经出现了LVR的表现（左心室舒张末容积增加），进而发生LVR需要更高的GLS值。本研究按照GLS的四分位间距数分为四组，随着GLS绝对值的降低，LVR的发生率显著增高，GLS>-9.3%时，LVR的发生率达到了51.5%。这说明GLS的降低与心脏重构的风险增加密切相关，有助于临床中根据患者的GLS值来采取个体化的治疗策略。此外，本研究多因素分析显示GLS和LVEF是LVR的独立预测因素，在此基础上提出了新的风险分层，当GLS>-10.6%且LVEF<46时，LVR发生率为56.4%，显著高于其他组。GLS联合LVEF的预测效果进一步提高，对预测急性STEMI幸存者的LVR风险具有重要的临床价值，充分说明了GLS和LVEF作为LVR的独立预测因素的有效性。在临床实践中，联合GLS和LVEF进行风险评估、监测STEMI患者的心脏功能，可能有助于更早地识别出高风险患者并进行相应的治疗干预，然而不同研究的最佳临界值差异较大，应用于实践仍需进一步更大规模的研究来验证。
总的来说，本研究进一步证明了心肌应变参数GLS对预测LVR的价值，提供了心脏重构的预测模型，强调了进一步研究GLS在急性STEMI幸存者中的应用，以优化STEMI患者的风险评估和临床管理。随着CMR技术的发展和应变分析软件的标准化，心肌应变成像可能成为日常临床评估中不可或缺的一部分。在未来的临床指南中，应更多地考虑到GLS在预测STEMI后LVR和MACE事件风险中的应用。但本研究也存在一定局限：首先，本研究人群IS较大，可能导致GLS阈值与其他研究和实际有所不同，需要在更广泛的人群中研究心肌应变参数的测量、分析和应用，以确定在临床实践中的最佳阈值；其次，GRS、GCS和IS在单因素分析中显示出差异有统计学意义，这表明它们可能也在预测LVR中起到作用，因此需要进行深入研究探索这些参数的潜力和价值；最后，本研究数据来自多中心，不同的心脏磁共振机器存在一些差异，可能对结果有一定影响。
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