Radiology:基于人工智能的CT身体组成分析对无症状成年人有何预测价值?

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现阶段,全世界都在关注前所未有的食物供应过量问题,特别是在发达或发展中国家。这种情况促进了脂肪的存储及堆积,导致肥胖在人群中越来越常见。身体质量指数 (BMI)是一个用来评估肥胖症严重性的重要指标。高BMI与不良事件风险增加相关。然而,大规模的流行病学研究报告显示,具有相似BMI值的患者可能有显著不同的合并症和健康风险水平。在过去的十年中,基于CT或MRI的影像学报告显示BMI不能很好地反映身体组成,事实上,肌肉质量和/或腹部器官之间的脂肪堆积(“内脏”脂肪) 或非脂肪性内脏,如肝脏 (肝脏脂肪变性)和肌肉(肌肉脂防变性)比BMI更能反映健康风险水平。现阶段,典型的局部脂肪堆积被认为是死亡的主要危险因素之一。

然而现阶段临床上的身体成分数据仅限于有疾病或年龄较大的成年人对其他无症状成年人的预后影响还不明确


近日,发表在Radiology杂志上的一篇研究利用基于人工智能的无症状成人常规腹部CT扫描的身体成分指标,进一步阐明了肥胖、肝脂肪变性、肌少症和肌骨变性与死亡风险之间的相关性。

项回顾性单中心研究纳入了2004年4月至2016年12月期间接受常规结直肠癌筛查的连续成人门诊患者。使用U-Net算法,从低剂量、平扫、仰卧腹部CT扫描中提取以下身体成分指标:总肌肉面积、肌肉密度、皮下和内脏脂肪面积以及肝脏体积密度。异常的身体组成是指存在肝脏脂肪变性、肥胖、肌肉脂肪浸润(肌营养不良)和/或低肌肉质量(肌少症)。在8.8年的中位随访期间,研究记录了死亡和主要不良心血管事件的发生率。对年龄、性别、吸烟状况、骨质疏松症、肝脂肪变性、肌少症、2型糖尿病、肥胖、内脏脂肪和心血管事件史进行了多变量分析。

共有8982名连续的门诊病人(平均年龄,57岁±8[SD];5008名女性,3974名男性)被纳入研究。在随访期间死亡的患者中,86%(507人中的434人)发现身体成分异常。在507名死亡的患者中,有278名(55%)发现了骨质疏松症(10年后的绝对风险为15.5%)。骨质疏松症、肥胖、肝脂肪变性和肌少症与死亡风险增加有关(危险比[HR]: 4.33 [95% CI: 3.63, 5.16], 1.27 [95% CI: 1.06, 1.53], 1.86 [95% CI: 1.56, 2.21],1.75 [95% CI: 1.43, 2.14],)。在8303名患者中(排除679名没有完整数据的患者),经过多变量调整后,肌骨病仍与死亡风险增加具有相关性(HR,1.89 [95% CI: 1.52, 2.35]; P <0.001)。


 
 死亡风险多变量Cox回归分析

本项研究表明,基于人工智能的常规腹部CT扫描的身体成分分析提示,骨质疏松症是无症状成年人死亡风险的一个关键预测因素。 

原文出处:

Maxime Nachit,Yves Horsmans,Ronald M Summers,et al.AI-based CT Body Composition Identifies Myosteatosis as Key Mortality Predictor in Asymptomatic Adults.DOI:10.1148/radiol.222008

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