中国中西医结合影像学杂志   2026, Vol. 24 Issue (1): 105-108
重度哮喘患儿CT定量参数与临床指标的相关性[PDF全文]
袁小叶 , 齐倩 , 陈海燕 , 边俊梅
武汉市第三医院儿科, 湖北 武汉 430060
摘要目的: 探讨重度哮喘患儿CT定量参数与临床指标的相关性。方法: 回顾性分析40例重度哮喘患儿(哮喘组)及40例漏斗胸患儿(对照组)的CT定量参数与肺功能等临床指标,并评估全肺容积(TLV)、平均肺密度(MLD)、空气潴留指数(ATI)、气道壁厚度(AWT)、气道壁厚度与血管外径比值(AWT%)等CT定量参数与第1秒用力呼气容积(FEV1)、用力肺活量(FVC)、最大呼气中段流量(MMEF)、FEV1/FVC比值及血清IgE水平的关系。结果: 2组TLV、ATI、MLD、AWT及AWT%比较,差异均有统计学意义(均P < 0.05)。哮喘组中有、无住院史患儿ATI、MLD、FVC、FEV1比较,差异均有统计学意义(均P < 0.05)。AWT%与FVC(r=-0.933,P=0.001)、FEV1r=-0.841,P=0.001)、MMEF(r=-0.608,P=0.007)呈负相关。结论: 重度哮喘患儿胸部CT定量参数ATI、AWT及AWT%显著升高,且与肺功能及哮喘住院史密切相关。
关键词哮喘    儿童    体层摄影术,X线计算机    肺功能测试    生物标志物    
Correlation between quantitative CT parameters and clinical indicators in children with severe asthma
YUAN Xiaoye , QI Qian , CHEN Haiyan , BIAN Junmei
Department of Pediatrics, Wuhan Third Hospital, Wuhan 430060, China
Abstract: Objective: To investigate the correlation between CT quantitative parameters and clinical indicators in children with severe asthma. Methods: A total of 40 children with severe asthma (asthma group) and 40 children with funnel chest (control group) were analyzed retrospectively. The CT quantitative parameters and pulmonary function indicators were analyzed. The CT quantitative parameters were measured, such as total lung volume (TLV), mean lung density (MLD), air trapping index (ATI), airway wall thickness (AWT) and ratio of airway wall thickness to vascular external diameter (AWT%). The pulmonary function indicators were collected, such as forced expiratory volume in one second (FEV1), forced vital capacity (FVC), maximal mid-expiratory flow curve (MMEF), FEV1/FVC ratio. Then correlations between the CT quantitative parameters and pulmonary function indicators, serum IgE level were assessed. Results: There were statistical differences in TLV, ATI, MLD, AWT and AWT% between the asthma group and the control group (all P < 0.05). In the asthma group, there were statistically significant differences in ATI, MLD, FVC and FEV1 between children with and without a history of hospitalization (all P < 0.05). AWT% was negatively correlated with FVC (r=-0.933, P=0.001), FEV1 (r=-0.841, P=0.001) and MMEF (r=-0.608, P=0.007). Conclusions: The quantitative parameters of chest CT, including ATI, AWT and AWT%, elevate significantly in children with severe asthma, and which is closely related to lung function and a history of asthma-related hospitalization.
Key words: Asthma    Child    Tomography, X-ray computed    Lung function test    Biomarker    

哮喘是常见的青少年慢性呼吸系统疾病,吸入或口服皮质类固醇效果明确,但约5%重度哮喘患者对皮质类固醇治疗无应答[1-3]。因此,寻找对哮喘准确分层的生物标志物具有重要意义。目前大量研究对成人哮喘严重程度进行有效分层,以便针对性干预,提高治疗效果[4-7]。CT可在不同肺容量条件下获取图像,并对肺部和气道异常形态进行表征,研究显示,成人哮喘患者CT检测结果与肺功能具有良好的相关性[8-9]。CT定量分析可评估气道壁厚度(airway wall thickness,AWT)和空气潴留指数(air trapping index,ATI),这2个参数与哮喘相关住院、入住重症监护室和肺功能恶化风险密切相关[10]。但有关CT定量参数作为儿童哮喘生物标志物的研究较少,且结果不一致[11-12]。本研究旨在探讨重度哮喘患儿的CT定量参数及其与临床指标的相关性,以期为哮喘患儿的诊治提供参考。

1 资料与方法 1.1 一般资料

回顾性分析2019年1月至2023年12月我院收治的40例重度哮喘患儿(哮喘组)的CT定量参数及肺功能等临床指标。纳入标准:①符合《儿童支气管哮喘诊断与防治指南(2016年版)》[13]中对重症支气管哮喘的诊断标准;②年龄5~14岁;③患儿家长签署知情同意书。排除标准:①合并胸部畸形、心力衰竭、肝衰竭、严重血液系统疾病、恶性肿瘤者;②患儿家长因各种原因无法完成记录者。另选取同期手术治疗的40例漏斗胸患儿(肺功能正常)作为对照组,术前均行CT扫描。本研究经医院伦理委员会批准(批号:2024010508)。

1.2 仪器与方法

采用GE LightSpeed Pro 16层CT扫描仪行呼吸双相CT检查,全面评估肺部及气道情况。扫描参数:120 kV,吸气相100 mA、呼气相30 mA,准直16×0.625 mm,螺距1.375,矩阵512×512,重建层厚、层距均为1.25 mm,扫描范围覆盖全肺,根据患儿体型,其Z轴扫描长度为5~35 cm。CT检测完全吸气时的全肺容积(total lung volume,TLV)、正常呼气结束时的功能残余量,并计算剂量长度乘积(dose length product,DLP)和有效辐射剂量(effective dose,ED)。公式为:DLP=CT容积剂量指数×扫描长度;ED=k×DLP(k为转换系数)。

采用GE AW 4.6工作站对吸气相和呼气相CT图像进行评估,从胸壁和纵隔中自动分割出右肺和左肺,计算6个节段支气管的平均AWT(图 1)、气道壁厚度与血管外径比值(AWT%),并使用Airway Inspector软件评估ATI、平均肺密度(mean lung density,MLD)。

图 1 Airway Inspector软件定量分析支气管壁厚度示意图

1.3 肺功能测试及实验室检测分型

采用Jaeger Master-Screen肺活量计评估肺活量和流量曲线,并计算第1秒用力呼气容积(forced expiratory volume in one second,FEV1)、用力肺活量(forced vital capacity,FVC)、最大呼气中段流量(maximal mid-expiratory flow,MMEF)及FEV1/FVC比值。

根据组织学报告的气道炎症表征,将哮喘组患儿分为嗜酸粒细胞型、粒细胞缺乏型、中性粒细胞性炎型和混合型。记录哮喘组患儿血清免疫球蛋白E(IgE)含量等。

1.4 统计学分析

采用SPSS 25.0软件进行统计分析。符合正态分布的连续变量以x±s表示,组间比较采用独立样本t检验。分类变量以率或百分比表示,组间比较采用χ2检验。采用Spearman相关法行相关性分析。以P < 0.05为差异有统计学意义。

2 结果 2.1 2组一般资料比较

哮喘组40例中,男14例,女26例;年龄5~14岁,平均(9.8±0.7)岁;34例BMI正常,6例超重或肥胖;ED为(0.42±0.16)mSv。对照组40例中,男18例,女22例;年龄6~15岁,平均(10.2±1.3)岁;37例BMI正常,3例超重或肥胖;ED为(0.44±0.09)mSv。2组性别、年龄、ED比较,差异均无统计学意义(均P > 0.05)。

2.2 2组CT定量参数比较

2组TLV、ATI、MLD、AWT及AWT%比较,差异均有统计学意义(均P < 0.05)(表 1)。

表 1 2组CT定量参数比较(x±s

2.3 哮喘组中有、无住院史患儿CT定量参数及肺功能指标比较

哮喘组FVC、FEV1、FEV1/FVC及MMEF分别为(104.1±15.9)%、(99.2±16.7)%、(88.8±2.1)%及(92.5±8.7)%。17例(42.5%)有住院史,23例(57.5%)无住院史,有、无住院史患儿的ATI、MLD、FVC、FEV1比较,差异均有统计学意义(均P < 0.05)(表 2)。

表 2 哮喘组中有、无住院史患儿CT定量参数及肺功能指标比较(x±s

2.4 哮喘组实验室检测指标及分型

哮喘组嗜酸粒细胞型12例、粒细胞缺乏型10例、中性粒细胞性炎型9例及混合型9例。哮喘患儿血清IgE含量为(802.2±76.5)U/mL。

2.5 哮喘组相关性分析

AWT%与FVC(r=-0.933,P=0.001)、FEV1r=-0.841,P=0.001)及MMEF(r=-0.608,P=0.007)呈负相关。MLD与FEV₁/FVC(r=0.512,P=0.019)及MMEF(r=0.487,P=0.026)呈正相关。AWT与FEV₁(r=-0.463,P=0.035)及MMEF(r=-0.445,P=0.041)呈负相关。TLV与FVC及FEV1呈正相关(r=0.554,P=0.014;r=0.572,P=0.013)。ATI与FEV1/FVC(r=-0.184,P=0.452)、血清IgE(r=-0.363,P=0.202)均无相关性。

3 讨论

儿童重度哮喘治疗费用较高,其中低效及无效治疗占一定比例,因此,临床医师根据严重程度对哮喘分层有助于识别住院、转入重症监护室和肺功能恶化风险较高的患儿[14]。林江涛等[15]研究表明,随着哮喘急性发作程度的加重,转入重症监护室、应用机械通气、合并肺炎的风险均增加。血清IgE和血液嗜酸性粒细胞计数是常用的哮喘分层生物标志物,能筛查适合免疫调节和生物疗法等特定治疗的哮喘患儿,并监测治疗反应[16]。CT定量参数ATI和AWT等与哮喘药物治疗(抗免疫球蛋白E、白介素-5、白介素-4a和白介素-13单抗)和非药物治疗(支气管热成形术)后疾病控制相关[17]。本研究中,有住院史患儿ATI较高,肺功能较差,FEV1、FVC较低。这一结果有助于识别住院风险较高的哮喘患儿,提示CT定量参数有望作为一种影像学生物标志物用于监测患儿的疾病进展,并为及时干预提供参考。

临床实践中应权衡患儿接受CT检查获益和辐射不良反应的关系。有研究将MRI检查作为无电离辐射的替代方法,但其需在患儿镇静情况下进行,因此,CT检查使用更广泛[18]。AWT和AWT%可评估小气道阻塞程度,ATI则表示空气潴留程度。这些指标可间接评估外围气道口径变化,也可作为气流损伤和高反应性的指标[5]。本研究发现,与漏斗胸患儿相比,哮喘患儿MLD较低,TLV、ATI、AWT、AWT%较高,且MLD与FEV1/FVC具有相关性。

本研究存在的局限性:①胸部CT并不是哮喘患儿的常规检查方法,限制了纳入患者的数量。应进一步采用前瞻性研究方法在更大样本量中验证这一结果。②对照组的选择也有限制。因无法将健康儿童暴露于辐射中,以往关于哮喘儿童CT成像的研究都缺乏对照组。虽然漏斗胸患儿会出现胸腔机械性压迫,但胸壁疾病并不会导致气道疾病[12]。国外大量研究显示,漏斗胸患儿肺功能与健康儿童无差异,而肺密度稍低于健康儿童[19]。本研究分析的大多指标都是气道疾病标志物(ATI、AWT、AWT%),因此,将漏斗胸患儿作为对照组。③支气管气道衰减是区分哮喘患者与非哮喘患者阻塞的有效方法[13],本研究未对此进行评估。

综上所述,重度哮喘患儿ATI、AWT和AWT%较高,而MLD较低;有住院史患儿ATI更高,肺功能较差。

参考文献
[1]
杜毅, 赵德育. 生物制剂在儿童哮喘治疗中的应用及研究进展[J]. 儿科药学杂志, 2023, 29(7): 58-63.
[2]
ROGERS L, JESENAK M, BJERMER L, et al. Biologics in severe asthma: a pragmatic approach for choosing the right treatment for the right patient[J]. Respir Med, 2023, 218: 107414. DOI:10.1016/j.rmed.2023.107414
[3]
SHAH P A, BRIGHTLING C. Biologics for severe asthma-which, when and why?[J]. Respirology, 2023, 28(8): 709-721. DOI:10.1111/resp.14520
[4]
杨慧, 曹丽丽, 赵继萍, 等. 不同类型哮喘患者外周血ILC2s变化及其临床意义[J]. 山东医药, 2022, 62(1): 70-73.
[5]
VULTAGGIO A, ACCINNO M, VIVARELLI E, et al. Blood CD62L(low) inflammatory eosinophils are related to the severity of asthma and reduced by mepolizumab[J]. Allergy, 2023, 78(12): 3154-3165. DOI:10.1111/all.15909
[6]
VÁZQUEZ-MERA S, MARTELO-VIDAL L, MIGUÉNS-SUÁREZ P, et al. Serum exosome inflamma-miRs are surrogate biomarkers for asthma phenotype and severity[J]. Allergy, 2023, 78(1): 141-155. DOI:10.1111/all.15480
[7]
GIRDHAR N, KANSAL H, GARG K, et al. Correlation of serum selenium in asthma patients with severity of the disorder[J]. Biol Trace Elem Res, 2022, 200(12): 4949-4954. DOI:10.1007/s12011-022-03096-8
[8]
ANAZAWA R, KAWATA N, MATSUURA Y, et al. Longitudinal changes in structural lung abnormalities using MDCT in chronic obstructive pulmonary disease with asthma-like features[J]. PLoS One, 2019, 14(12): e0227141. DOI:10.1371/journal.pone.0227141
[9]
SCHROEDER J D, MCKENZIE A S, ZACH J A, et al. Relationships between airflow obstruction and quantitative CT measurements of emphysema, air trapping, and airways in subjects with and without chronic obstructive pulmonary disease[J]. AJR Am J Roentgenol, 2013, 201(3): W460-470. DOI:10.2214/AJR.12.10102
[10]
BUSACKER A, NEWELL J D J R, KEEFE T, et al. A multivariate analysis of risk factors for the air-trapping asthmatic phenotype as measured by quantitative CT analysis[J]. Chest, 2009, 135(1): 48-56. DOI:10.1378/chest.08-0049
[11]
SAGLANI S, PAPAIOANNOU G, KHOO L, et al. Can HRCT be used as a marker of airway remodelling in children with difficult asthma?[J]. Respir Res, 2006, 7(1): 46. DOI:10.1186/1465-9921-7-46
[12]
DE BLIC J, TILLIE-LEBLOND I, EMOND S, et al. High-resolution computed tomography scan and airway remodeling in children with severe asthma[J]. J Allergy Clin Immunol, 2005, 116(4): 750-754. DOI:10.1016/j.jaci.2005.07.009
[13]
中华医学会儿科学分会呼吸学组, 《中华儿科杂志》编辑委员会. 儿童支气管哮喘诊断与防治指南(2016年版)[J]. 中华儿科杂志, 2016, 54(3): 167-181.
[14]
MUKHERJEE M, CUNNINGHAM S, BHUIA M R, et al. Asthma in paediatric intensive care in England residents: observational study[J]. Sci Rep, 2022, 12(1): 1315. DOI:10.1038/s41598-022-05414-5
[15]
林江涛, 邢斌, 唐华平, 等. 2013—2014年我国城区支气管哮喘急性发作住院患者的临床特征及住院费用的回顾性调查[J]. 中华结核和呼吸杂志, 2017, 40(11): 830-834.
[16]
SMITH-NOROWITZ T A, MANDAL M, JOKS R, et al. IgE anti-respiratory syncytial virus antibodies detected in serum of pediatric patients with asthma[J]. Hum Immunol, 2015, 76(7): 519-524. DOI:10.1016/j.humimm.2015.06.002
[17]
TRIVEDI A, HALL C, HOFFMAN E A, et al. Using imaging as a biomarker for asthma[J]. J Allergy Clin Immunol, 2017, 139(1): 1-10.
[18]
孙振婷, 赵磊. 定量CT哮喘-慢性阻塞性肺疾病重叠临床实践研究进展[J]. 医学影像学杂志, 2022, 32(8): 1392-1395.
[19]
LI H, FAN S, KONG X, et al. Academic performance in children with pectus excavatum: a real-world research with propensity score matching[J]. Therapeutic Advances in Respiratory Disease, 2023, 17: 17534666231155779. DOI:10.1177/17534666231155779