人类心脏、主动脉的结构和功能与心血管疾病(CVDs)及其他相关种类的疾病均有关联。随着技术的进步，由心血管磁共振(CMR)图像获得的定量表型使我们能够以无创的方式评估心脏和主动脉的结构和功能，并为心血管病的病理状态的确定提供重要的参考价值。前期研究表明，左心室射血分数(LVEF)是诊断和治疗心力衰竭的重要临床生物标志物，左心室心肌质量(LVM)已被广泛用于分类肥厚和预测心血管事件的风险等。

虽然CMR在疾病研究和诊断中明显发挥着重要作用，但从这些影像数据中提取关键的临床信息则需要大量有经验的影像科医生的参与，这已经成为CMR应用于大规模研究和在人群水平上开发成像表型的限制因素。大规模成像研究可能为研究疾病危险因素和发现早期基于图像的生物标志物提供了丰富的信息。

UK Biobank是一项基于人群的前瞻性研究，旨在调查中老年人群中常见的致病因素。该数据库从2006年到2010年，招募了50万名年龄在40-69岁的女性和男性进行长期随访，并对他们进行了广泛的社会人口、生活方式和健康相关信息的连续收集。同时还进行了一系列的身体测量，以及越来越多的遗传和生物标记数据。

近日，来自伦敦帝国理工学院等单位的科学家在Nature Medicine发表了题为“A population-based phenome-wide association study of cardiac and aortic structure and function”的研究性论文，基于UK Biobank的影像学数据，研究人员利用机器学习的分析方法对26893名人员的心脏和主动脉的结构和功能表型进行深入分析，并探究了这些表型与性别、年龄和主要心血管危险因素等之间的关联。

主要研究内容

首先，研究人员对CMR图像数据进行分类处理，图像囊括了心脏和主动脉，由心脏四腔和两个主动脉部分组成： 左心室(LV)、右心室(RV)、左心房(LA),右心房(RA)，升主动脉(AAo)和降主动脉(DAo)，以及左室心肌壁厚度和压力。 通过综合各自图像数据，该研究共利用了82种定量成像表型的数据反映心脏和主动脉的结构和功能。

图1. 自动CMR图像分析流程，来源：Nature Medicine

首先，研究人员分析了心脏和主动脉结构与性别和年龄的关系。结果表明，无论男女，衰老均与心肌质量、心室体积的减少、主动脉区域的增加和主动脉弹性的减弱有关。

此外，与男性相比，女性的主动脉舒张性随年龄的增长而急剧下降，这可能是绝经后生理变化的结果。与女性相比，男性的心肌质量和心室体积随年龄的增长下降得更快。

图2. 心脏及主动脉的影像表型与性别和年龄的关系，来源：Nature Medicine

接下来，他们还探讨了心脏和主动脉结构与体重、身高和心血管危险因素的关系，包括收缩压、舒张压、吸烟现状、饮酒、剧烈运动频率、高胆固醇和糖尿病疾病史等。结果发现，较高的体重或身高与较大的心腔容积和主动脉面积呈正相关；较高的收缩压与较大的心肌质量、更大的心室射血分数等有关；而吸烟、高酒精摄入量和频繁的剧烈运动则与较大的左室心肌质量有关。

除此之外，研究人员还探讨了心脏和主动脉结构与12类常见病的关系。通过关联分析发现，左室心肌质量越大，患高血压和心脏疾病的风险就会越大；心室容量越大，患心脏病的风险越大，而患糖尿病、哮喘、慢性阻塞性肺病(COPD)和支气管炎的风险则较低；心脏室射血分数与心脏病和糖尿病风险呈负相关。此外，主动脉舒张性越大，其患高血压和高胆固醇的风险就会越低。

图3. 心脏和主动脉影像表型与12种常见疾病的关系，来源：Nature Medicine

最后，研究人员利用这些图像数据进行了全表型关联分析，探讨了11类非影像学表型之间的关系。这些非影像学表型包括主要人口统计数据、早期生活因素、教育和就业、饮食、饮酒、吸烟、体育活动、身体状态测量数据、自我报告的医疗状况、心理健康和认知功能。

结果表明，较高的收缩压、较高的剧烈运动频率和较低的脉搏率与较大的心室容量最一致；整体健康等级与较低的心腔容积有关。较高的出生体重、全身脂肪量和臀围与较大的主动脉面积有关。

同时，早年的环境影响和出生时的体重与晚年的心血管疾病风险有关，即使将当前体重和身高作为协变量加以控制，出生体重仍然与心肌质量和心室容积，尤其是主动脉区域显著相关。

除此之外，与心脏和心血管疾病潜在相关的症状在抑郁症患者中较为普遍，并与其他心理状态或特征(如焦虑、紧张或愤怒)存在关联。冒险行为与较大的左心室心肌质量和较低的射血分数相关，而较高的神经质分数则与较低的心腔容积有关。总之，该研究首次利用大规模人群数据，强调了心脏影像表现型与心理健康和认知表现表现型之间的联系。

图4. 心脏和主动脉影像特征与非影像学表型之间的相关性，来源：Nature Medicine

研究总结

综上所述，该研究提供了心脏和主动脉影像学数据与性别、年龄和传统心血管危险因素的关系。同时，后续的全表型关联研究，将心脏和主动脉结构与非影像学表型联系起来，发现这与参与者的生活方式、早期生活因素、心理健康和认知功能有着广泛而重要的联系。

总之，该研究提供了大规模人群水平CMR影像数据中心脏和主动脉的六个解剖结构的定量表型，这些结构是使用基于机器学习的自动分析流程提取的，将为未来的研究提供宝贵的资源和方法学借鉴意义。同时，研究还证明了心脏和主动脉的结构与常见疾病及非影像表型之间存在重要关联，将有助于指导心血管疾病的预防以及各种相关疾病的早期生物标志物的筛选。另外，该研究还深化了我们对新兴领域的理解，比如心脏和大脑健康之间的关系，突出了研究疾病机制和开发基于图像的生物标志物的新机遇。

参考文献

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