Abstract
Le calcificazioni dell’aorta addominale (AACs) sono fortemente correlate con le calcificazioni delle arterie coronarie e possono essere predittori della mortalità cardiovascolare. Abbiamo studiato se le dimensioni, la forma e la distribuzione di AACs sono correlate alla mortalità e come tali marcatori prognostici si comportano rispetto al marker AC24 all’avanguardia introdotto da Kauppila. Metodo. Per 308 donne in postmenopausa, abbiamo quantificato il numero di AAC e la percentuale dell’aorta addominale che le lesioni occupavano in termini di area, area della placca simulata, spessore, copertura della parete e lunghezza. Abbiamo analizzato la riproducibilità inter – / intraobserver e la capacità predittiva della mortalità dopo 8-9 anni attraverso la regressione di Cox che porta a hazard ratio (HRs). Risultato. Il coefficiente di variazione era inferiore al 25% per tutti i marcatori. I predittori individuali più forti erano il numero di calcificazioni () e la percentuale di area simulata () di una placca calcificata e, a differenza di AC24 (), hanno permesso la previsione della mortalità anche dopo la regolazione per i fattori di rischio tradizionali. In un modello di regressione Cox combinato, i predittori complementari più forti erano il numero di calcificazioni () e la percentuale di area (). Conclusione. I marcatori morfometrici di AAC quantificati dalle radiografie possono essere uno strumento utile per lo screening e il monitoraggio del rischio di mortalità CVD.
1. Introduzione
Le malattie cardiovascolari (CVDs) sono la causa prevalente di morte in Europa e negli Stati Uniti . Ciò nonostante l’accettazione generale che uno stile di vita sano e la gestione dei fattori di rischio possono impedire lo sviluppo di CVD . Inoltre, due terzi delle donne che muoiono improvvisamente da CVD non hanno sintomi precedentemente riconosciuti . Pertanto, è essenziale trovare indicatori efficaci e ampiamente applicabili del rischio cardiovascolare che possano indurre un intervento tempestivo.
Le attuali modalità non invasive per l’aterosclerosi dell’imaging sono radiografie, ultrasuoni, tomografia computerizzata (CT) e risonanza magnetica (MRI) . L’ultrasuono è usato per visualizzare lo spessore di intima-media carotide (IMT) perché l’IMT carotideo è stato indicato per essere associato con aterosclerosi ed è quindi un indicatore per CVD. Multislice CT è in grado di quantificare il grado di calcificazione dell’arteria coronaria (CAC) con una buona riproducibilità , che fornisce una forte misura del rischio cardiovascolare indipendentemente da, e potenzialmente più potente di, fattori di rischio tradizionali come il fumo . Tuttavia, a causa della relativamente grande esposizione alle radiazioni ionizzanti, l’uso della dose clinica CT non è consigliabile in screening su larga scala, ma solo per aiutare il trattamento interventistico di pazienti a rischio intermedio . La TC a basse dosi, al contrario, potrebbe essere utilizzata per valutare le calcificazioni coronariche a scopo di screening e solo il suo costo è un fattore limitante. La risonanza magnetica è una modalità non invasiva per valutare l’aterosclerosi in diversi letti vascolari. Tuttavia, le misurazioni MRI sono sfidate dalle dimensioni delle arterie più piccole, e in particolare la valutazione delle arterie coronarie è difficile a causa di artefatti di movimento cardiaco e respiratorio. Inoltre, anche la risonanza magnetica deve ancora dimostrare la sua economicità ai fini dello screening.
Un’alternativa all’esame delle arterie coronarie per la calcificazione è valutare l’aorta addominale, poiché è contraria alle arterie coronarie accessibili attraverso le radiografie. Le calcificazioni aortiche addominali (AACs) sono forti predittori di morbilità e mortalità cardiovascolare , sono fortemente correlate alle calcificazioni delle arterie coronarie e possono quindi prevedere il rischio di problemi alle arterie coronarie . La metodologia all’avanguardia per stimare il rischio di CVD dalle radiografie aortiche lombari è il punteggio di calcificazione aortica addominale (AC24) proposto dal gruppo di studio Framingham . Un grande vantaggio è che un tale punteggio AAC può, ad esempio, nel caso di donne in postmenopausa, essere eseguito senza ulteriore esposizione a radiazioni ionizzanti o costi poiché queste immagini sono facilmente disponibili dallo screening per l’osteoporosi .
Abbiamo studiato se gli aspetti morfometrici delle informazioni che possono essere rese disponibili da CT, MRI o ultrasuoni come descritto sopra potrebbero anche essere ottenuti da nuovi marcatori di AAC quantificati da radiografie semplici. A causa della classificazione semiquantitativa del punteggio AC24, tali marcatori potrebbero potenzialmente essere più sensibili—in particolare per quanto riguarda lo studio del potenziale significato di calcificazioni più piccole. Per questo, abbiamo delineato i confini dei depositi calcificati nella regione aortica lombare e quantificato il numero di depositi calcificati e la percentuale dell’aorta addominale coperta da calcificazioni in termini di area, area della placca simulata, spessore, copertura della parete e lunghezza. Questi potenziali marcatori AAC sono stati valutati per la precisione e la loro capacità di predire la mortalità correlata alla CVD.
2. Materiali e metodi
2.1. Popolazione in studio
308 femmine sono state selezionate tra quelle che hanno preso parte allo studio multicentrico PERF che sono state esaminate radiologicamente nel 1992 e esaminate nuovamente nel 2001 nello studio EPI di follow-up . Abbiamo scelto quelli il cui intervallo tra la prima e la seconda visita clinica era di 8-9 anni, con stato di vita/mortalità noto, che erano in postmenopausa e la cui aorta lombare era visibile su una singola radiografia al basale e al follow-up. Le informazioni sullo stato di mortalità sono state ottenute tramite il Registro centrale del Ministero della Salute danese e le cause di morte sono state raggruppate in tre gruppi: CVD, cancro e altre cause. Gli studi sono stati approvati dal comitato etico locale e i pazienti hanno firmato moduli di consenso informato.
2.2. Misurazioni metaboliche e fisiche
Al basale, sono state raccolte informazioni demografiche e parametri di rischio CVD come età, peso, altezza, indice di massa corporea (IMC), circonferenze della vita e dell’anca, pressione arteriosa sistolica e diastolica (BP), ipertensione trattata, diabete trattato, fumo, consumo regolare di alcol e caffè giornaliero e attività fisica settimanale. Utilizzando un analizzatore di sangue (Cobas Mira Plus, Roche Diagnostics Systems, Hoffman-La Roche, Basilea, Svizzera), sono state ottenute misurazioni del glucosio a digiuno e del profilo lipidico (colesterolo totale, trigliceridi, colesterolo LDL (LDL-C), colesterolo HDL (HDL-C) e apolipoproteina (ApoA e ApoB)).
Sulla base di queste misurazioni, sono stati calcolati i marcatori di rischio composito, la valutazione del rischio coronarico sistemico (SCORE) e il punteggio di Framingham. Il PUNTEGGIO è una combinazione dell’età, dello stato di fumo, dei livelli di colesterolo totale e della pressione arteriosa sistolica, mentre il punteggio Framingham comprende le stesse variabili più il HDL-C e lo stato del trattamento dell’ipertensione.
2.3. Analisi radiografica
Le immagini a raggi X laterali dell’aorta lombare (L1-L4) sono state acquisite su pellicola rispettivamente nel 1992 e nel 2001 e digitalizzate nel 2007/2008 utilizzando uno scanner DosimetryProAdvantage (Vidar , Herndon, USA), fornendo una risoluzione dell’immagine di pixel su una scala di grigi a 12 bit con una dimensione di pixel di . Tre radiologi addestrati senza previa conoscenza delle condizioni dei pazienti hanno annotato l’angolo e i punti medi delle vertebre (L1-L4), le corrispondenti pareti dell’aorta addominale e le loro calcificazioni nelle immagini digitalizzate manualmente. I tre radiologi avevano dieci, otto e cinque anni di esperienza. Hanno utilizzato unità di lettura radiologica (Sectra, Linköping, Svezia) e software di annotazione appositamente implementati per tale attività in Matlab (The MathWorks, Natick, USA), che ha permesso loro di modificare luminosità e contrasto, zoom in e out e modificare i contorni, come si vede in Figura 1.
L’AC24 è stato costruito proiettando l’AACs sulla parete dell’aorta corrispondente. Quindi, le sezioni aortiche adiacenti a ciascuna vertebra L1-L4 sono state classificate in base al grado di occupazione della lesione: 0 per nessun AAC, 1 per AACS che occupa meno di 1/3 del muro su cui sono stati proiettati, 2 per AACS che occupa più di 1/3, ma meno di 2/3 nella proiezione e 3 per un’occupazione di 2/3 o più del muro. Un esempio di un punteggio AC24 può essere visto in Figura 2. Oltre ai punteggi AC24 forniti dai radiologi, i contorni delle calcificazioni sono stati utilizzati in un calcolo alternativo basato su computer dell’AC24.
Per tutte le immagini con calcificazioni, le annotazioni sono state eseguite da uno dei tre diversi radiologi. Per un sottoinsieme di 8 immagini, le annotazioni di due radiologi sono state fatte due volte al fine di valutare la precisione inter – e intraobserver. Il reoutlining è stato eseguito accecato ai contorni precedenti e separato da circa sei-otto settimane.
2.4. Marcatori AAC
I marcatori AAC proposti sono stati calcolati automaticamente dai contorni computerizzati dei depositi calcificati nelle radiografie del radiologo.(i) Percentuale di area: la percentuale dell’area dell’aorta lombare adiacente a L1-L4 occupata da AACs.(ii) Percentuale di area simulata: abbiamo cercato di stimare la dimensione dell’infiammazione aterosclerotica sottostante dall’area e dalla forma dell’AAC osservato poiché l’analisi a raggi X può visualizzare solo il nucleo calcificato dell’AACs. L’estensione dell’infiammazione aterosclerotica è stata simulata da una dilatazione morfologica con un elemento di strutturazione circolare di raggio 200 pixel (circa 8,9 mm). La dimensione dell’elemento di strutturazione è stata derivata da uno studio di parametro su un sottoinsieme dei dati ed è stata confermata per essere biologicamente sensibile confrontando con le osservazioni dell’analisi di immagine e dell’istologia che hanno stimato la dimensione dell’infiammazione aterosclerotica che circonda la placca calcificata per essere fra 3 millimetri e 5-10 millimetri . Un’illustrazione di questa simulazione computerizzata dell’intera area della placca è riportata nella Figura 3. La percentuale di area simulata è la percentuale dell’aorta lombare coperta dalle placche simulate che includono sia il nucleo calcificato che l’area infiammata simulata.
(iii) Percentuale di spessore: lo spessore medio dell’AAC lungo la parete dell’aorta rispetto alla larghezza dell’aorta.(iv) Percentuale di parete: la percentuale della parete aortica lombare anteriore e posteriore coperta da AACs.(v) Percentuale di lunghezza: la frazione della lunghezza dell’aorta in cui erano presenti AACs in qualsiasi posizione (anteriore, posteriore o interna).vi) Numero di depositi calcificati: il numero di AAC distinti visibili tra L1 e L4 in ogni radiografia.
Abbiamo esaminato il grado in cui questi marcatori potevano essere stabiliti in modo affidabile sulla base di annotazioni manuali di immagini a raggi X e valutato la loro associazione alla mortalità, anche se aggiustata per marcatori metabolici o fisici.
2.5. Analisi statistica
Il coefficiente di concordanza di Kendall è stato utilizzato per valutare il livello di accordo tra i punteggi AC24 delle immagini calcificate fatte dai radiologi direttamente sui raggi X originali e i punteggi AC24 dal computer, sulla base dei contorni di annotazione del radiologo.
Per misurare la variabilità inter – e intraobserver delle annotazioni manuali dei radiologi sulle 8 immagini assegnate appositamente per questo scopo, abbiamo utilizzato l’indice Jaccard () . Abbiamo calcolato il rapporto tra l’area identificata come calcificata in due contorni, diviso per l’area identificata come calcificata in almeno un contorno: dove e sono annotazioni binarie. L’indice Jaccard varia da 0 per nessun accordo a 1 per accordo completo. In genere, Cohen verrebbe utilizzato per misurare l’accordo inter-rater per elementi categorici come i pixel. Tuttavia, le statistiche saranno dominate dalla classe molto ampia di pixel non calcificati e i singoli punteggi dei pixel non possono essere considerati statisticamente indipendenti.
La variabilità inter – e intraobserver dei marcatori AAC calcolati dai contorni del radiologo è stata analizzata sulle 8 immagini mediante i coefficienti medi di variazione (CV).
Il potere predittivo della mortalità in termini di hazard ratio per variazione della deviazione standard (HR) dei singoli punteggi AAC è stato analizzato dalla regressione di Cox , dove l’ora del decesso era la variabile di esito e i sopravvissuti erano censurati correttamente. Questa analisi è stata eseguita su marcatori non aggiustati e su marcatori regolati con tre diversi set di variabili biologiche: (a) un modello composto da età, stato di fumo, e livelli di trigliceridi, (b) il PUNTEGGIO, e (c) punteggi Framingham. Abbiamo regolato combinando le variabili biologiche di ciascun insieme in una nuova variabile da una pesatura lineare con i loro pesi derivati da una regressione di Cox. Questa nuova variabile è stata poi inclusa in un altro modello di regressione di Cox per il marcatore di imaging che volevamo regolare. Il peso risultante per il marcatore di imaging determina la potenza prognostica regolata biologicamente.
Per analizzare la complementarità dei marcatori AAC, è stato costruito un modello di regressione Cox a cancellazione graduale all’indietro con tutti i marcatori AAC. I marcatori meno significativi sono stati successivamente eliminati fino a quando non sono stati lasciati solo i marcatori con valori significativi (). In questo modo, sono stati identificati singoli marcatori che si completavano a vicenda e fornivano informazioni supplementari.
3. Risultati
I dati consistevano in immagini di base scattate nel 1992 da 308 soggetti. Di questi, 121 soggetti non hanno avuto calcificazioni al basale o al follow-up. Dei restanti 187 soggetti, 52 erano deceduti prima del follow-up a causa di cancro (), CVD () o altre cause () e 135 soggetti sopravvissuti avevano vari gradi di calcificazione dell’aorta addominale al basale o al follow-up. Una panoramica schematica della popolazione in studio è riportata nella Figura 4, mentre una panoramica delle misurazioni fisiche e metaboliche è riportata nella Tabella 1.
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
A schematic overview of the study population.
Il radiologo e i punteggi AC24 basati su computer per le 135 immagini calcificate erano in eccellente accordo (Kendall’s , ).
Sul set di 8 immagini con quattro annotazioni ciascuna, l’indice Jaccard medio tra i contorni AAC dei radiologi era (0,24–0,79) per la variazione intraobserver e (0,29–0,73) per la variazione interobserver, per un esempio, vedere Figura 5. I due radiologi avevano una variabilità intraobserver di (0,24–0,65) e (0,38-0,79), rispettivamente. I valori CV per la precisione marcatore AAC sullo stesso set di 8 immagini erano tra 12.5% and 24.9% (Table 2).
|
||||||||||||||||||||||||||||||
(a)
(b)
(c)
(a)
(b)
(c)
An X-ray of a participant in the EPI followup population. (a): an annotation by a radiologist. (b): a second annotation by the same radiologist. (c): an annotation done by another radiologist.
I valori medi e le rispettive deviazioni standard di ciascuno dei marcatori AAC sono riportati nella Tabella 3. C’era una chiara differenza tra i mezzi nei gruppi CVD-morte e cancro-morte rispetto ai sopravvissuti.
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Tabella 4 mostra che la percentuale di area simulata e il numero di calcificazione (NCD) hanno il più grande potere predittivo individuale (and ) per la mortalità CVD. Il loro hazard ratio è compreso tra 2,0 e 2,96 e 1,76 e 2,44, rispettivamente, per il gruppo CVD-morte e tra 1,68 e 2,32 e 1,69 e 2,28, rispettivamente, per il gruppo CVD/morte per cancro combinato. Tutti gli hazard ratio sono significativamente diversi da unity () sia prima che dopo la regolazione per tre diversi modelli biologici. La potenza predittiva individuale non regolata di AC24 è inferiore (, ). Dopo l’aggiustamento per i tre diversi modelli biologici, la significatività degli hazard ratio per AC24 viene ridotta e in alcuni casi rimossa, portando ad un hazard ratio compreso tra 0 e 1,66 per il gruppo CVD-morte e tra 1,29 e 1,64 per il gruppo CVD/morte tumorale.
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
I risultati della potenza predittiva combinata dei sette marcatori di imaging possono essere visti per il gruppo CVD e CVD / cancer nella Tabella 5. Quando si combinano i marcatori in un modello di regressione Cox, solo la percentuale di area e l’NCD sono rimasti significativi (,).
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
4. Discussione
Abbiamo valutato se il punteggio manuale di un radiologo dell’AC24 fosse correlato con un punteggio computerizzato dell’AC24 derivato dallo schema manuale di un radiologo delle calcificazioni su una radiografia digitalizzata. Il coefficiente di concordanza del Kendall ha mostrato che i due punteggi erano in ottimo accordo. Inoltre abbiamo valutato la variabilità inter e intraobserver delle annotazioni manuali utilizzando l’indice Jaccard e i coefficienti di variazione dei marcatori AAC, incluso l’AC24. Sebbene l’indice Jaccard mostrasse che la variazione nei depositi calcificati delineati era elevata, i coefficienti di variazione per l’AC24 e gli altri marcatori AAC basati sui contorni erano relativamente bassi. Questi risultati hanno dimostrato che, anche se la delineazione delle singole placche è un compito impegnativo, i marcatori risultanti basati sulle annotazioni hanno fornito misurazioni ragionevolmente precise.
Nel corso dello studio di 8-9 anni, sono morte 52 persone, di cui 20 sono morte per cause correlate alla CVD e 27 per cancro. I modelli di regressione di Cox hanno mostrato correlazioni simili a CVD e CVD / mortalità per cancro per i diversi marcatori. Poiché il cancro e la CVD hanno molti fattori patogenetici sovrapposti, questa non è una sorpresa. La percentuale di area simulata e il numero di depositi calcificati potevano prevedere individualmente la morte CVD e CVD/cancro e conteneva informazioni aggiuntive per la mortalità CVD anche dopo aggiustamenti per età, trigliceridi e colesterolo, e il modello di punteggio e il punteggio di Framingham. Quindi, in questo studio post hoc, hanno predetto la mortalità CVD indipendentemente dai fattori di rischio tradizionali, in contrasto con AC24. Una ragione di ciò potrebbe essere che l’AC24 non discrimina tra gravità e diffusione delle calcificazioni individuali.
Il rischio di morte a causa di infarto miocardico (IM) può essere correlato al numero di placche attive . Durante lo sviluppo della placca, le placche più piccole si sviluppano in lesioni complicate più grandi che si rompono o diventano placche stabili . Placche più piccole cariche di lipidi con alto turnover sono state identificate come quelle più probabili di rottura e conseguente nell’infarto miocardico . Pertanto, un gran numero di calcificazioni più piccole può indicare un rischio più elevato di rottura rispetto a poche calcificazioni grandi e stabili nella stessa area. Le tecniche per misurare diversi aspetti delle placche, come dimensioni, distribuzione e numero, sono in parte catturate dalla percentuale di area simulata e dal numero di depositi calcificati. Questa maggiore enfasi sul numero di calcificazioni, piuttosto che sul carico totale di calcio, può riflettere aspetti di vulnerabilità che aiutano a migliorare la previsione della mortalità CVD osservata in questo lavoro.
Il modello di combinazione di regressione di Cox ha mostrato che, quando si combinano tutti i marcatori AAC in un modello e si eliminano i marcatori che non contribuiscono in modo significativo al marcatore combinato, rimanevano solo la percentuale dell’area e il numero di depositi calcificati. Ciò dimostra che questi due marcatori AAC offrono informazioni complementari e altamente significative sul rischio di morte. La complementarità della percentuale di area e del numero di calcificazioni suggerisce che la dimensione e la diffusione delle calcificazioni giocano entrambi ruoli importanti nell’aterosclerosi.
La dimensione del campione è una limitazione del presente studio. La popolazione relativamente piccola con solo 20 morti CVD, una rappresentazione limitata di etnia e genere, e una miscela di cause di morte possono limitare la generalizzabilità dei nostri risultati. Pertanto, i risultati presentati devono essere convalidati in studi più ampi e indipendenti. Una limitazione dei marcatori proposti potrebbe essere il costo delle annotazioni manuali, ma sono stati fatti sforzi per automatizzare le annotazioni dei depositi calcificati .
Rispetto ai marcatori di CVD ottenuti con altre modalità di imaging, come la carotide IMT o CAC, un chiaro vantaggio dell’utilizzo di radiografie standard è la disponibilità di studi di screening sull’osteoporosi di ampia durata . Ad esempio, tali dati storici sono stati utilizzati per verificare i marcatori AAC sviluppati e possono migliorare la comprensione dei fattori di rischio di morte CVD. L’applicabilità clinica dei marcatori AAC può essere aumentata se le stesse radiografie vengono utilizzate per lo screening dell’osteoporosi e la valutazione del rischio CVD.
Mentre AC24 acquisisce informazioni essenziali su AAC, i risultati dimostrano che alcuni di questi nuovi marcatori morfometrici di AAC possono acquisire informazioni complementari. Pertanto, i marcatori AAC radiografici proposti possono consentire un migliore screening e monitoraggio del rischio di mortalità per CVD.