Разработка и валидация номограммы для прогнозирования рецидива тромбоэмболии легочной артерии с использованием параметров мышц и жира

Почему форма тела внутри грудной клетки имеет значение

Тромбоэмболия легочной артерии — кровяной сгусток, который закупоривает артерии легких — может быть смертельной не только при первом эпизоде, но и при повторном. Врачи хотят знать, какие пациенты наиболее подвержены рецидиву, чтобы адаптировать лечение и наблюдение. В этом исследовании рассматривается неожиданно простой источник данных, который уже присутствует в медицинских записях многих пациентов: расположение мышц и жира в верхней части грудной клетки на рутинных КТ-снимках. Превращая эти скрытые подсказки о форме тела в инструмент прогнозирования, исследователи надеются дать клиницистам более ясную картину того, кто действительно находится в зоне риска.

За пределами обычных чек-листов риска

Существующие инструменты оценки риска тромбов в легких в основном опираются на базовую клиническую информацию и анализы крови: возраст, жизненные показатели, лабораторные показатели и шкалы вроде Wells или переработанной Женевской шкалы. Они способны выделить пациентов с более высоким или низким риском в целом, но часто упускают важные различия между людьми. В то же время исследования сердечно‑легочных заболеваний показали, что количество и качество скелетных мышц и жира, особенно в области грудной клетки, тесно связаны с устойчивостью, воспалением и восстановлением. Тем не менее меры состава тела редко учитывались при прогнозировании вероятности повторного тромбообразования в легких.

Преобразование КТ в карты состава тела

Команда проанализировала данные 184 взрослых пациентов с первичным диагнозом тромбоэмболии легочной артерии в период с 2019 по 2023 год, которых наблюдали в течение нескольких лет при стандартной антикоагулянтной терапии. Все они прошли специализированное исследование, сочетающее нуклидное изображение с низкодозной КТ. По одному срезу КТ на уровне четвертого грудного позвонка исследователи с помощью специального программного обеспечения измеряли ключевые параметры: общую площадь грудных мышц, размер и плотность большой грудной мышцы, а также количество и плотность подкожного жира. Эти значения отражают не только количество мышечной или жировой ткани, но и качество тканей, которое может меняться с возрастом, при плохой физической форме или хронических заболеваниях.

Создание практичного инструмента прогнозирования

Чтобы определить, какие факторы лучше всего сигнализируют о вероятности рецидива, исследователи объединили эти показатели визуализации со стандартными клиническими данными, такими как индекс массы тела, количество лейкоцитов и наличие тромбоза глубоких вен ног. Они использовали статистическую процедуру, которая автоматически отфильтровывает слабые переменные и оставляет только те, которые вносят значимую информацию. В итоге восемь признаков оказались наиболее полезными, включая площадь и плотность грудных мышц, площадь и плотность подкожного жира, индекс массы тела, количество лейкоцитов и наличие тромбов в венах ног. Эти показатели были объединены в визуальную шкалу — номограмму, позволяющую врачам сопоставить значения пациента и получить оценочную вероятность рецидива.

Эффективность модели

184 пациента разделили на большую группу для построения модели и меньшую — для ее тестирования. При применении номограммы к группе разработки инструмент с умеренной точностью отделял пациентов, у которых позже возникал повторный эмболизм, от тех, у кого его не было; в тестовой группе эффективность оказалась несколько ниже, но все еще приемлемой. Важно, что предсказанные риски хорошо соответствовали фактическим исходам во времени, а анализ выгод показал, что использование этого инструмента приносит больше пользы, чем простое назначение всем пациентов высокого или низкого риска в широком диапазоне клинических сценариев. Примечательно, что ни один отдельный показатель мышц или жира сам по себе не был решающим, но в комбинации они улучшали градацию риска.

Что это значит для пациентов

Для людей, восстанавливающихся после тромбоэмболии легочной артерии, исследование показывает, что скрытые детали их грудных мышц и жира, уже зафиксированные на обычных сканах, могут указывать на уязвимость к повторному событию. Объединяя эти признаки визуализации с рутинной клинической информацией в одной удобной шкале, врачи смогут точнее определить, кому нужно более тщательное наблюдение или более длительная защита антикоагулянтами, а кому, возможно, можно избежать дополнительного лечения. Авторы отмечают, что модель — это ранний шаг, требующий проверки в других больницах и на больших группах пациентов. Тем не менее она указывает на будущее, в котором состав тела станет частью персонализированного подхода к уходу после тромбоэмболии легочной артерии.

Цитирование: Cao, J., Niu, S., Li, X. et al. Development and validation of a nomogram for predicting pulmonary embolism recurrence using muscle and fat parameters. Sci Rep 16, 8538 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-37833-z

Ключевые слова: тромбоэмболия легочной артерии, композиция тела, компьютерная томография, прогнозирование риска, рецидив тромбоза