肺低衰减区比例及胸大肌参数评估老年慢性阻塞性肺疾病患者肺通气功能受损的临床研究

王亚林，张静，朱慕云

慢性阻塞性肺疾病（以下简称慢阻肺）是一种以持续的呼吸道症状和气流受限为特征的慢性小气道炎症性疾病，常表现为肺含气量增多和静息期耗能增加［1］。增龄作为老年慢阻肺患者独立易患因素，会使患者合并肌肉萎缩、躯体功能下降，包括呼吸肌的生理性功能下降，进一步影响其肺功能及生活质量［2］。CT 定量技术可反映老年慢阻肺患者肺低衰减区比例（LAA%）、胸大肌参数及脂肪浸润情况，且以上指标与肺通气功能参数具有良好的相关性［3-4］。本研究旨在通过LAA%及胸大肌参数来评估老年慢阻肺患者肺通气功能的受损程度，为早期发现及诊断慢阻肺提供临床依据。

1 对象与方法

1.1 研究对象 选取2019 年12 月至2021 年6 月在扬州大学附属苏北人民医院就诊并完成胸部CT 及肺功能检查的270例稳定期慢阻肺患者为研究对象。纳入标准：（1）年龄≥60 岁，符合《2019 年慢性肺疾病诊断、治疗及预防全球策略解读》［1］中关于慢阻肺的诊断标准；（2）慢阻肺患者均处于病情稳定期，即临床症状稳定或轻微。排除标准：（1）4 周内出现慢阻肺急性加重者；（2）合并其他肺部疾病者，如：支气管扩张、肺间质疾病、活动性肺结核、胸腔积液、肺占位、肺不张、肺切除术、胸廓畸形等；（3）合并慢性肌肉骨骼疾病、重症肌无力等肌肉相关疾病者；（4）临床相关资料不完善者。本研究经扬州大学附属苏北人民医院伦理审批（2022ky116）。

1.2 方法

1.2.1 肺功能测量及分组 采用德国耶格公司生产的Master Screen Diffusion 肺功能仪行肺功能检查，记录的主要参数为第1 秒用力呼气容积（FEV1）、FEV1占预计值百分比（FEV1%pred）、用力肺活量（FVC）。根据GOLD 分级分为FEVl%pred ≥80%为轻度（GOLD Ⅰ级） 组，50%～＜80% 为中度（GOLD Ⅱ级） 组，30%～＜50%为重度（GOLD Ⅲ级）组，FEVl%pred＜30%为极重度（GOLD Ⅳ级）组。

1.2.2 资料收集 收集患者的临床资料，包括性别、年龄、体质 指数（BMI）、吸烟量、PMcsa、PMI、PMD、FEV1%pred、FEV1、FVC、肺体积和右、左、总肺LAA%。

1.2.3 胸部CT 扫描 CT 检查均采用Philips Brilliance 64 排螺旋CT 设备，在患者深吸气末扫描。扫描参数：管电流200 mAs，管电压120 kV，重组层厚1 mm，重组间隔0.625 mm，矩阵512×512。

1.2.4 胸大肌参数 在轴向CT 图像上识别主动脉弓的上缘，然后向肺尖滚动以识别主动脉弓上方的第一个轴向图像，手动勾画选定左、右胸大肌的边缘，软件自动计算感兴趣区域（ROI）的面积，即胸大肌面积（PMcsa），将其除以身高的平方（m2）即为胸大肌指数（PMI），用于校正身高对PMcsa 的影响；同时自动测量出CT 值，将两侧胸大肌的平均CT 值相加取其平均值，即胸大肌密度（PMD）。患者CT 图像上胸大肌参数情况见图1。

图1 4例男性COPD 患者的胸大肌参数情况Figure 1 Pectoralis major parameters in 4 male patients of COPD

1.2.5 肺体积及LAA%的测量 选择相应胸部CT 图像的1 mm 薄层序列，运用Thoracic VCAR 模块中的肺实质分析选项对患者的薄层序列图像进行三维重建，用密度屏蔽法分别对图像的低密度衰减区（low attenuation areas，LAA）进行定量评估。评估时肺部视图上的气道树被移除，设置肺视图中CT 值低于-950 HU 的LAA 范围为彩色图像［5］，电脑自动统计右、左肺及整个肺的体积信息，各肺叶LAA 占肺体积的百分比即LAA%。患者CT 图像上LAA%情况见图2。

图2 2例男性患者LAA%情况Figure 2 LAA% in 2 male patients of COPD

1.3 统计学方法 采用SPSS 26.0 统计学软件进行数据分析，符合正态分布的计量资料以（±s）表示，多组间比较采用单因素方差分析，组间两两比较采用LSD-t 检验；非正态分布的计量资料以M（P25，P75）表示，多组间比较采用Mann-Whitney U 检验；计数资料以相对数表示，多组间比较采用χ2检验。采用Pearson 相关分析及多元线性回归分析探究LAA%、胸大肌参数与肺功能的关系。应用受试者工作特征曲线（ROC 曲线）评价PMcsa 及LAA%对老年慢阻肺患者FEV1%pred＜50% 及FEV1%pred＜80% 的预测价值。以P＜0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 一般情况比较 四组慢阻肺患者的性别、年龄、吸烟量比较，差异无统计学意义（P＞0.05）。四组患者BMI 比较，差异有统计学意义（P＜0.05）；其中GOLD Ⅰ级组BMI 高于GOLD Ⅲ级组和GOLD Ⅳ级组，GOLD Ⅱ级组BMI 高于GOLD Ⅳ组，GOLD Ⅲ组高于GOLD Ⅳ组，差异有统计学意义（P＜0.05），见表1。

2.2 胸大肌参数比较 四组PMcsa、PMI、PMD 比较，差异均有统计学意义（P＜0.05）。其中GOLD Ⅰ级组PMD 均高于GOLD Ⅲ级组、GOLD Ⅳ级组，差异有统计学意义（P＜0.05）；GOLD Ⅰ级组PMcsa、PMI 均高于GOLD Ⅱ级组、GOLD Ⅲ级组、GOLD Ⅳ级组，GOLD Ⅱ级组PMcsa、PMI 均高于GOLD Ⅲ级组、GOLD Ⅳ级组，GOLD Ⅲ级组PMcsa、PMI 均高于GOLD Ⅳ级组，差异有统计学意义（P＜0.05），见表1。

2.3 肺通气功能、LAA% 及肺体积比较 四组FEV1%pred、FEV1、FVC、左 肺LAA%、右 肺LAA%、总肺LAA%比较，差异有统计学意义（P＜0.05）；其中GOLD Ⅰ级 组FEV1%pred、FEV1、FVC高于GOLDⅡ级组、GOLD Ⅲ级组、GOLD Ⅳ级组，GOLD Ⅱ级组FEV1、FVC 均高于GOLD Ⅲ级组、GOLD Ⅳ级组，GOLD Ⅲ级组FEV1、FVC 均高于GOLD Ⅳ级组，差异有统计学意义（P＜0.05）。GOLD Ⅰ级组左肺LAA%、右肺LAA%、总肺LAA%低于GOLD Ⅱ级组、GOLD Ⅲ级组、GOLD Ⅳ级组，GOLD Ⅱ级组左肺LAA%、右肺LAA%、总肺LAA%低于GOLD Ⅲ级组、GOLD Ⅳ级组，GOLD Ⅲ级组左肺LAA%、右肺LAA%、总肺LAA%低于GOLD Ⅳ级组，差异有统计学意义（P＜0.05）。各组的肺体积比较，差异无统计学意义（P＞0.05），见表1。

表1 不同分级慢阻肺患者临床资料比较Table 1 Comparison of clinical data of patients with different grades of COPD

2.4 相关性分析 FEV1%pred、FEV1、FVC均与PMcsa、PMI、PMD 呈正相关（P＜0.05）。FEV1%pred、FEV1与右肺LAA%、左肺LAA%、总肺LAA%呈负相关（P＜0.05）。FVC 与LAA%无直线相关关系（P＞0.05），见表2。

表2 胸大肌参数及肺低衰减区比例与肺功能的相关性分析Table 2 Correlation analysis of pectoralis major muscle parameters，low attenuation area ratio and lung function

2.5 多元线性回归分析 以FEV1%pred（赋值：实测值）为因变量，以性别（赋值：男=0，女=1）及Pearson 相关分析中有统计学意义的变量（赋值为实测值）为自变量，进行多元线性回归分析结果显示，FEV1%pred=35.519+10.215×性别-0.698× 总肺LAA%+1.506×PMcsa（R2=0.338），性 别、总 肺LAA%、PMcsa 是FEV1%pred 的影响因素（P＜0.05），见表3。

表3 COPD 患者PMcsa 和LAA%与肺功能指标的多元线性回归分析（调整后的R2=0.338）Table 3 Multiple linear regression analysis of PMcsa，LAA% and lung function indicators in COPD patiens

2.6 PMcsa 及LAA%对肺功能的预测价值 各指标预测FEV1%pred＜50%，FEV1%pred＜80%的最佳截断值、灵敏度和特异度见表4 和表5。男性患者右肺LAA%、左肺LAA%、总肺LAA%、PMcsa 预测FEV1%pred＜50%的ROC 曲线下面积（AUC）分别为0.832、0.827、0.834、0.809，灵敏度分别为0.841，0.833、0.807、0.667；女性患者右肺LAA%、左肺LAA%、总肺LAA%、PMcsa预测FEV1%pred＜50%的AUC分别为0.844、0.801、0.845、0.839，灵敏度分别为0.792、0.625、0.792、0.769；男性患者右肺LAA%、左肺LAA%、总肺LAA%、PMcsa预测FEV1%pred＜80%的AUC分别为0.830、0.815、0.831、0.844，灵敏度分别为0.861、0.873、0.887、0.667；女性患者右肺LAA%、左肺LAA%、总肺LAA%、PMcsa预测FEV1%pred＜80%的AUC分别为0.805、0.817、0.807、0.846，灵敏度分别为0.897、0.825、0.882、0.755，见图3、图4。

图3 不同性别PMcsa 及LAA%预测FEV1%pred＜50%的ROC 曲线Figure 3 ROC curve of PMcsa and low attenuation area ratio in predicting outcome of FEV1%pred＜50%

图4 不同性别PMcsa 及LAA%预测FEV1%pred＜80%的ROC 曲线Figure 4 ROC curve of PMcsa and low attenuation area ratio in predicting outcome of FEV1%pred＜80%

表4 不同性别患者PMcsa 及LAA%对肺功能FEV1%pred＜50%的预测效能Table 4 Efficacy of PMcsa and low attenuation area ratio in predicting FEV1% pred＜50% in patients of different genders

表5 不同性别患者PMcsa 及LAA%对肺功能FEV1%pred＜80%的预测效能Table 5 Efficacy of PMcsa and low attenuation area ratio in predicting FEV1% pred＜80% in patients of different genders

3 讨论

目前，肺功能检查仍是评估及判断慢阻肺患者气流受限的“金标准”。但我国超过70%的早期慢阻肺患者（GOLD Ⅰ级和GOLD Ⅱ级）没有或极少数出现临床症状［6］，且大量基层医院不具备肺功能检查的条件，

全国范围内的慢阻肺抽样调查结果显示，仅有6.5%的人先前接受过肺功能检查［7］。特别是老年慢阻肺患者，在进行常规肺功能检查时常因为理解困难、配合不佳以及身体衰弱、牙齿脱落等，不能很好地完成肺功能检查，造成老年慢阻肺患者肺功能指标评估的误差，存在一定的局限性［7-8］。因此单靠肺功能检测已不能满足对慢阻肺的病情评估、早期诊断。近年来，随着计算机技术的不断进步，以及人工智能分析软件的应用，CT 检查在提高老年慢阻肺患者诊断、确定表型、预测疾病进展和预后等方面发挥了重要作用［9-10］。通过胸部CT 图像定量测定LAA%，不但可以明确疾病分布和位置的详细空间信息，且不受个体因素的影响，对肺气肿的早期发现和诊断、疾病进展监测和个体化治疗有重要意义［11］。另外，胸部CT还可以同时显示肌肉衰减、脂肪浸润情况，国外学者发现CT 衍生的PMcsa 和PMD 与基线肺功能、呼吸道症状、生活质量、全身骨骼肌质量（SMM）和肺气肿的严重程度显著相关，低肌肉密度反映了富含脂质的骨骼肌，提示脂肪浸润增加［12-13］。

本研究结果显示，PMcsa、PMD 与FEV1%pred 呈正相关，随着GOLD 分级升高而降低。提示PMcsa 和PMD 与气流受限程度有关，随着GOLD 分级的升高患者肌肉萎缩及脂肪浸润逐渐加重，这与BAK 等［3］的研究一致。肌肉功能障碍包括肌肉无力和肌肉质量的净损失，是老年慢阻肺患者发病率和死亡率的独立预测因子，与患者运动耐力息息相关。约36%的慢阻肺患者存在肌肉质量下降，35%的慢阻肺患者出现明显体质量下降，具体取决于所研究的人群［14］。多项研究发现，进行吸气肌训练（IMT）可以改善慢阻肺患者吸气肌力量、6分钟步行试验（6MWD）、呼吸道症状和肺功能，且对更严重的慢阻肺患者有益程度更大［15-16］。在单层轴向轴CT 图像上，PMcsa 与骨骼肌总质量显著相关，是患者死亡的一个强有力的预测因子［13］。CT 对老年慢阻肺患者骨骼肌的综合评估是一种有吸引力的方法。对于发生肌肉萎缩的老年慢阻肺患者，有望通过胸部肌群的锻炼来改善肺通气功能。

本研究结果显示LAA%与FEV1%pred 呈负相关，随着GOLD 分级的升高，LAA%逐渐增加（调整年龄、性别因素后），与以往的研究结果基本一致［17-18］。兰长青等［19］纳入80例慢阻肺患者，其中男73例、女7例，年龄36～84 岁，平均年龄（67±9）岁，发现FEV1%pred 与总肺LAA%的相关系数为-0.457，低于本研究相关性结果，可能与纳入患者年龄、性别差异有一定关系。GOLD 指出，慢阻肺患者在疾病早期就开始出现气体滞留（残气量增加），随着气流受限的逐渐加重，出现静态过度充气（总肺容量增加），后期呈现桶状胸［20］。CELLI 等［21］发现，LAA%高的老年慢阻肺患者活动耐力、FEV1、BMI 和FFMI（去脂体重指数）下降更快，急性加重次数、住院率和死亡率增加。早期识别LAA%高的老年慢阻肺患者，并进行及时干预，可延缓肺组织的损伤，对改善呼吸功能及预后显得至关重要。

本研究发现PMcsa 及LAA%对老年慢阻肺患者肺通气功能受损严重程度有较好的预测价值。ROC曲线结果显示，慢阻肺患者PMcsa 及LAA% 预测FEV1%pred＜50% 及FEV1%pred＜80% 的AUC 均大于0.8，具有较高的预测价值，有助于快速估计老年慢阻肺患者的肺通气功能受损程度。对于有各种限制因素不能完成肺功能检查的老年慢阻肺患者，可以通过PMcsa及LAA%评估患者的气流受限程度属于轻度、中度还是重度。多元线性回归分析发现：LAA%每增加1 个单位，FEV1%pred 将减少0.698%；PMcsa 每增加1 cm2，FEV1%pred 将增加1.506%，但是此回归模型只能解释33.8%的FEV1%pred 变化，此模型未考虑气道重塑、肺血管病变等的影响，也反映了老年慢阻肺病理变化的复杂性。后续研究需进一步全面探讨其他可能影响肺通气功能变化的因素，构建更加优化、精准的回归模型，用来精确评估患者的肺通气功能。

综上所述，老年慢阻肺患者PMcsa、PMD 及LAA%与肺通气功能受损具有相关性。基于常规胸部CT 衍生的胸大肌参数及LAA%具有可重复性，无需额外的辐射暴露或花费，不仅可以评估慢阻肺患者肺部病变及肌肉衰减情况，而且可以通过分析胸大肌参数及LAA%评估慢阻肺患者呼吸气流受限的严重程度，可作为慢阻肺早期筛查和严重程度评估的重要工具，从而达到早发现、早干预，减少急性加重，提高生活质量的目的。

作者贡献：王亚林设计研究方案、数据收集、统计学分析、论文撰写；张静进行数据整理、统计学分析；朱慕云进行研究命题的提出、设计以及经费支持。

本文无利益冲突。