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ACC 2025 | 心衰防治新策略:聚焦SGLT2i研究突破與ATTR-CM 診斷前沿

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2025ACC大會公布的多項研究進一步夯實了SGLT2i心衰治療中獲益證據(jù)、并探索其應用改進措施;同時,AI技術(shù)賦能ATTR-CM早期診斷,為心衰預防點燃新希望。

心衰是心血管疾病領(lǐng)域最后的戰(zhàn)場,盡管傳統(tǒng)心衰治療藥物雖能一定程度上改善了心衰患者的預后,但仍有部分患者的癥狀難以得到有效控制,死亡率居高不下。近年來,鈉-葡萄糖協(xié)同轉(zhuǎn)運蛋白2抑制劑(SGLT2i)在慢性心衰治療領(lǐng)域展現(xiàn)出顯著療效,已逐步覆蓋全射血分數(shù)心衰的治療,并獲得國內(nèi)外權(quán)威心衰指南的一線推薦。然而,其臨床實際應用情況遠遠落后于指南推薦,亟須探索影響應用的因素并提出改進措施。此外,心衰也是轉(zhuǎn)甲狀腺素蛋白淀粉樣變性心肌病(ATTR-CM)的常見的臨床表現(xiàn)之一,由于ATTR-CM臨床表現(xiàn)缺乏特異性,往往導致診斷延遲,使患者錯過了最佳治療時機,從而給患者帶來了沉重的健康負擔。

在2025年美國心臟病學會(ACC)年會上,心衰的防治依然是備受矚目的焦點議題。大會公布了多項關(guān)鍵研究,進一步強化了SGLT2i在心衰治療中的獲益證據(jù)、探索了SGLT2i使用困境、影響因素及改進措施,以及提高ATTR-CM早期診斷的策略。這些研究成果不僅深化了我們對心衰防治的認知,更為優(yōu)化心衰管理策略提供了重要參考。現(xiàn)整理如下,以饗讀者。

SGLT2i在心衰治療中的應用:研究突破與提升

經(jīng)導管主動脈瓣植入術(shù)(TAVI)改變了主動脈瓣狹窄(AS)的治療方式,但術(shù)后患者心衰(HF)發(fā)生風險以及再住院率。達格列凈作為一種SGLT2i,已在糖尿病、HF和慢性腎臟病(CKD)患者中顯示出降低心血管死亡和HF住院風險的作用,但在TAVI術(shù)后患者中的療效和安全性還有待研究。在本次ACC大會的Late-Breaking Clinical Trials III專場上,Sergio Raposeiras Roubin教授公布了DapaTAVI研究結(jié)果[1]。研究表明,對于接受TAVI后的心衰患者,與標準治療組相比,使用SGLT2i(達格列凈)能顯著降低全因死亡或心衰惡化的復合終點發(fā)生率,且安全性良好。該研究結(jié)果同步發(fā)表于

N Engl J Med
[2] 。

DapaTAVI研究是一項多中心、隨機、雙盲、安慰劑對照的Ⅲ期臨床試驗,旨在評估SGLT2i(達格列凈)對重度AS接受TAVI的患者術(shù)后死亡及心衰惡化風險的影響。研究納入標準為年齡≥18歲、診斷為重度AS且接受TAVI、有HF病史,且合并以下至少一項:左心室射血分數(shù)(LVEF)≤40%、糖尿病或估算腎小球濾過率(eGFR)25~75mL/min/1.73m2。研究主要終點為全因死亡或心衰惡化(因心衰住院或因心衰急診就診且需要靜脈使用利尿劑)的復合終點。

研究共納入1257例患者(平均年齡82.4±5.6歲,女性占49.4%)。研究結(jié)果顯示,在意向性治療分析中,隨訪1年時,與標準治療組相比,SGLT2i組主要終點發(fā)生率顯著降低28%(HR 0.72,95%CI:0.55~0.95,p=0.02,圖1)。亞組分析顯示,SGLT2i治療獲益在糖尿病、LVEF和eGFR等亞組中一致。在關(guān)鍵次要終點上,與標準治療組相比,SGLT2i組心衰住院風險降低32%(HR 0.68,95%CI:0.46~0.99),心衰急診就診風險降低54%(HR 0.46,95%CI:0.26~0.82),同時,心血管死亡或心衰住院復合終點風險降低29%(HR 0.71,95%CI:0.51~0.98)。此外,在安全性上,兩組的嚴重不良事件無統(tǒng)計學差異。該研究結(jié)果填補了SGLT2i在這類患者中應用的證據(jù)空白,有望為TAVI術(shù)后患者的治療提供新的選擇。


圖1:DapaTAVI研究中,與標準治療組相比,SGLT2i組主要終點發(fā)生率顯著降低28%[2]

盡管SGLT2i在多項心衰權(quán)威指南中獲得I類推薦,且具有改善心衰預后的強效循證證據(jù),但臨床使用率仍然較低。為了探索SGLT2i臨床使用影響因素,研究人員基于美國德克薩斯州醫(yī)療保險數(shù)據(jù)庫中心衰患者的SGLT2i處方情況進行處方差異分析[3]。研究揭示心衰患者中 SGLT2i 的處方率較低,且在年齡、種族、性別以及慢性腎臟病(CKD)等合并癥方面存在顯著差異。具體而言,在336347名心衰患者中,僅3.9%的患者接受了SGLT2i治療。其中在糖尿病、既往心梗、男性以及同時符合醫(yī)療保險/醫(yī)療補助資格的患者使用率較高;相反,在年齡>80歲、黑人、CKD以及既往卒中的患者中,接受SGLT2i治療的可能性較低(表1)。該研究揭示了影響心衰患者SGLT2i處方相關(guān)因素,提示我們需要進一步開展研究解決障礙以縮小與指南之間的差距。

表1:心衰患者SGLT2i在使用中存在差異[3]


那么,如何提高SGLT2i的使用率,以縮小現(xiàn)實與指南之間的差距?來自美國西弗吉尼亞大學的研究回答了這一問題[4]。研究人員總結(jié)了既往心衰住院患者SGLT2i使用率低的三大主要原因:對費用的擔憂、啟動治療延遲及優(yōu)先考慮其他指南指導的藥物治療(GDMT)。針對這些現(xiàn)狀,在2024年4月至9月期間,研究人員積極推行了一系列質(zhì)量改進策略,具體措施如下:

?為臨床醫(yī)生開展教育課程,重點介紹SGLT2i的治療獲益、不良反應管理以及費用援助計劃;

?引入出院藥房服務,在出院前評估保險覆蓋范圍并提供費用估算,以減輕患者的經(jīng)濟負擔;

?將GDMT醫(yī)囑集整合到電子病歷(EMR)中,其中包含針對各種心衰[射血分數(shù)降低的心衰(HFrEF)、射血分數(shù)保留的心衰(HFpEF)和射血分數(shù)輕度降低的心衰(HFmrEF)]的SGLT2i啟動方案。該醫(yī)囑集還包含費用估算資源鏈接和預約門診隨訪的工具,以確保醫(yī)療服務的無縫銜接。

干預后,HFrEF患者出院時SGLT2i的處方率從52.3%提高到72.1%,而HFpEF和HFmrEF患者的處方率則從21.1%提高至51.8%。在所有GDMT藥物類別中,SGLT2i的使用率增幅最大。研究表明,通過開展教育培訓、優(yōu)化電子病歷系統(tǒng)以及提供藥房支持等系統(tǒng)性改進策略,可以顯著提高住院心衰患者的SGLT2i應用率和對GDMT的依從性。持續(xù)改進醫(yī)療服務質(zhì)量、消除治療實施障礙對于優(yōu)化心衰管理和改善患者預后至關(guān)重要。

破局ATTR-CM:從診斷延遲到精準識別的曙光初現(xiàn)

ATTR-CM是一種由轉(zhuǎn)甲狀腺素蛋白在心肌間質(zhì)外沉積引起的心肌病,在臨床實踐中,ATTR-CM的診斷延遲問題極為突出,由此導致了顯著的醫(yī)療資源消耗。一項多國研究(OverTTuRe研究)分析了ATTR患者在確診前12個月內(nèi)的醫(yī)療資源使用情況[5]。研究從美國和英國數(shù)據(jù)庫中納入了25124名患者(美國22624名,中位年齡75歲,48.5%為男性;英國2500名,中位年齡78歲,62.0%為男性)。研究結(jié)果顯示,在確診前12個月內(nèi),60.1%的美國患者至少有1次急診科就診,97.0%至少有1次門診咨詢。而在英國,56.2%的患者至少有1次急診科就診,97.2%至少有1次門診咨詢。這些數(shù)據(jù)充分表明,ATTR患者在確診前就已經(jīng)承受了巨大的醫(yī)療資源負擔。因此,提高醫(yī)療專業(yè)人員對ATTR疾病負擔的認識迫在眉睫,有助于更早地診斷并開始治療,從而減輕患者的醫(yī)療資源消耗并改善預后。

超聲心動圖(TTE)作為一種無創(chuàng)且廣泛應用的影像學技術(shù),在ATTR-CM的篩查和診斷中扮演著重要角色。來自日本的研究團隊通過長期觀察15例患者的TEE變化,揭示了ATTR-CM在確診前的功能和形態(tài)演變過程[6]。研究結(jié)果顯示,在確診ATTR淀粉樣變性前數(shù)年,盡管患者的心室壁厚度仍處于正常范圍,但左心室舒張功能已顯著受損,表現(xiàn)為E/e’比值的升高(圖2-E/e’)。隨著病情進展,心室壁厚度在確診前一兩年內(nèi)顯著增加(圖2-PW),而左心室收縮功能則在正常范圍內(nèi)緩慢下降(圖2-LVEF)。此外,B型利鈉肽(BNP)水平在確診前數(shù)年就開始上升(圖2-BNP)。這些變化可能反映了心肌內(nèi)淀粉樣物質(zhì)逐漸積累的病理生理過程,同時表明左心室舒張功能障礙或許能成為臨床醫(yī)生早期揪出ATTR-CM的關(guān)鍵“信號”。


圖2:ATTR-CM 在確診前心臟功能、形態(tài)及生物標志物的演變[6]

在診斷技術(shù)的前沿領(lǐng)域,人工智能(AI)的應用為ATTR-CM的管理帶來了新的希望。ACC大會上多項研究評估于AI在ATTR-CM診斷和預后預測中的應用,揭示了AI技術(shù)在這一領(lǐng)域的巨大潛力。其中一項研究驗證了AI-ECG算法在識別ATTR上的有效性[7],該算法最初是基于11121份心電圖(ECG)圖像開發(fā)的,在獨立測試集中曲線下面積(AUROC)達到了0.91。研究人員分別在美國和希臘兩個研究點進行算法驗證,研究結(jié)果顯示,在美國的140份ECG中,該模型AUROC為0.84,敏感性和特異性分別為0.9和0.59;與篩查結(jié)果為陰性相比,陽性結(jié)果ATTR-CM患病幾率增加近13倍(OR 12.7,95%CI:5.1~31.7)。而在雅典隊列中的100份ECG中,該模型AUROC為0.83,敏感性和特異性分別為0.82和0.74;與篩查結(jié)果陰性相比,陽性結(jié)果ATTR-CM患病幾率顯著增加(OR 13.0,95%CI:5.0~33.8)。此外,該模型在不同性別、年齡和種族中的表現(xiàn)均保持一致,這顯示了其廣泛的適用性(圖3)。


圖3:AI-ECG算法識別ATTR有效性的研究結(jié)果 [7]

TRACE-AI研究則利用AI評估了ECG和TTE對ATTR-CM預后中的價值[8]。研究納入了7385名參與者(平均年齡65±16歲,52%為女性,17%為黑人)。研究結(jié)果顯示,1058人(14.3%)ECG陽性,556人(7.5%)TTE陽性,136人(1.8%)兩種檢查均陽性,在中位數(shù)為2.1年的隨訪期間,與ECG和TTE均陰性的參與者相比,雙陽性參與者的全因死亡率風險高出2倍[調(diào)整后風險比(aHR)1.96,95%CI:1.41~2.71];進一步分析發(fā)現(xiàn),這主要是由心血管死亡風險增高所驅(qū)動(aHR 3.73,95%CI:2.30~6.05,圖4)。


圖4:TRACE-AI 研究主要結(jié)果[8]

總結(jié)

ACC大會上的多項基礎和臨床研究進一步鞏固了SGLT2i在心衰治療中的核心地位,并為臨床應用提供了新的指導。然而,受多種因素的影響,SGLT2i的臨床使用率依舊處于較低水平,慢性心衰的藥物治療仍有待進一步規(guī)范化管理。同時,ATTR-CM因癥狀不典型導致診斷延遲,造成巨大醫(yī)療資源消耗。而AI等新興技術(shù)的涌現(xiàn),為ATTR-CM的早期診斷帶來了新的曙光。隨著這些技術(shù)持續(xù)迭代升級,實現(xiàn)ATTR-CM的早期精準化診斷已不再是遙不可及的夢想,有望為心衰管理帶來新的突破。

小調(diào)研

參考文獻:

[1].Dapagliflozin In Patients Undergoing Transcatheter Aortic Valve Implantantion. 2025.ACC.
[2]. Raposeiras-Roubin S, Amat-Santos IJ, Rossello X, et al; DapaTAVI Investigators. Dapagliflozin in Patients Undergoing Transcatheter Aortic-Valve Implantation. N Engl J Med. 2025 Mar 29.
[3].FALLING BEHIND THE GUIDELINES IN HEART FAILURE PATIENTS: A DILEMMA WITH SGLT-2 INHIBITOR PRESCRIPTION. 2025.ACC.
[4].ENHANCING INPATIENT SGLT2 INHIBITOR PRESCRIPTION FOR HEART FAILURE PATIENTS THROUGH TARGETED QUALITY IMPROVEMENT STRATEGIES. 2025.ACC.
[5]. HEALTH CARE RESOURCE USE PRIOR TO DIAGNOSIS IN PATIENTS WITH ATTR AMYLOIDOSIS - RESULTS FROM THE OVERTTURE STUDY. 2025.ACC.
[6]. TRANSTHYRETIN CARDIAC AMYLOIDOSIS: FUNCTIONAL AND MORPHOLOGICAL EVOLUTION BEFORE CONFIRMATION OF THE DIAGNOSIS. 2025.ACC.
[7]. MULTINATIONAL VALIDATION OF AN AI ALGORITHM TO IDENTIFY ATTR CARDIOMYOPATHY FROM ECG IMAGES. 2025.ACC.
[8]. ARTIFICIAL INTELLIGENCE-GUIDED MULTIMODALITY SCREENING OF PROBABLE TRANSTHYRETIN AMYLOID CARDIOMYOPATHY: A REPORT FROM THE TRACE-AI STUDY. 2025.ACC.

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