張欽和，劉愛連*，楊婕，尤亞茹，陳麗華，宋清偉，沈智威，解立志

作者單位：1.大連醫(yī)科大學附屬第一醫(yī)院放射科，大連116011；2.飛利浦醫(yī)療臨床科學部，北京100000；3.通用電氣醫(yī)療磁共振產(chǎn)品部，北京100000

胰腺脂肪沉積是指胰腺中過多脂質的沉積［1］。在我國胰腺脂肪沉積的患病率約為11%［2］。相關文獻表明胰腺脂肪沉積與肥胖、2 型糖尿病、心血管疾病(cardiovascular disease, CVD)和代謝綜合征密切相關［3］。高血壓是CVD 的主要危險因素［4］，也是代謝綜合征的重要組成部分［5］。但目前為止，對胰腺脂肪沉積與高血壓之間關系的研究仍然較少［6-7］。肥胖是指體內(nèi)脂肪過多，主要表現(xiàn)為內(nèi)臟和皮下脂肪沉積。在肥胖早期，脂肪主要積聚于皮下脂肪組織(subcutaneous adipose tissue,SAT),隨后進一步沉積在內(nèi)臟脂肪組織(visceral adipose tissue,VAT)[8]。有學者認為,VAT 和SAT 的脂肪分數(shù)值(fat fraction,FF)對探究脂肪沉積與代謝性疾病的關系也至關重要［9］。相關研究表明內(nèi)臟脂肪細胞能夠分泌多種細胞因子，引起胰島素抵抗，從而促進原發(fā)性高血壓；內(nèi)臟脂肪與原發(fā)性高血壓關系密切［10-11］。然而目前尚無應用MRI脂肪定量方法探討VAT和SAT脂肪分數(shù)值與高血壓關系的研究。本研究旨在應用IDEAL-IQ 技術來探討胰腺脂肪、VAT 和SAT 與高血壓的關系。

1 材料與方法

1.1 研究對象

本研究回顧性收集139 例高血壓患者。入組標準如下：(1)高血壓患者；(2)實驗室指標和臨床參數(shù)完整；(3)患者行上腹部MRI 檢查,掃描序列包含IDEAL-IQ 序列。出組標準為:(1)可疑繼發(fā)性高血壓者(3例)；(2)糖尿病,空腹血糖受損和葡萄糖耐量受損者(32例)；(3)大量飲酒者:女性每天飲酒≥20 g,男性每天飲酒≥30 g(8例)；(4)胰腺病史者(26例)；(5)甲狀腺疾病者(5 例)；(6)1 個月內(nèi)體重變化超過5%者(8 例)；(7)MRI 圖像質量差(3 例)。本研究最終共納入54 例高血壓患者(22 例男性和32 例女性)；同時收集健康對照者108 例(表1)。本研究經(jīng)本院倫理委員會批準，研究對象簽署磁共振檢查知情同意書。

1.2 MRI檢查設備

采用美國GE公司生產(chǎn)的1.5 T MRI掃描儀，受檢者禁食；水4～6 h，掃描前訓練呼氣末屏氣，超過20 s。所有檢查者行仰臥位，采用IDEAL-IQ序列以及MRI常規(guī)軸位T1WI 快速擾相梯度回波（fast spoiled gradient recalled echo；SPGR)、T2WI 快速自旋回波(fast spin echo；FSE)、雙回波及DWI序列掃描。MR掃描參數(shù)如下：IDEAL-IQ 序列：TR 13.4 ms，TE 4.8 ms，切片厚度10 mm，帶寬125 KHZ，視野(FOV) 36 cm×36 cm，矩陣256×160，翻轉角5°，NEX為1，屏氣時間約24 s。T1WI序列：TR 210 ms，TE 2.4 ms。T2WI 序列：TR 8571 ms，TE 100 ms。雙回波序列：TR 190 ms，TE 2 ms、4.3 ms。DWI 序列：TR 7500 ms，TE 58 ms，NEX 為4，b 值=0、600 s/mm2，F(xiàn)OV 42 cm×42 cm。通過IDEAL Research軟件進行圖像后處理，生成水像、脂像、同相位、反相位、脂肪分數(shù)圖像和R2*弛豫圖像。

1.3 胰腺脂肪定量

在ISP (Intelli Space Portall,Philips Healthcare)工作站上，選擇Smart ROI 軟件，軟件算法自動三維畫取脂肪分數(shù)圖全胰腺輪廓并手動進行輪廓的微調(diào)，軟件自動計算全胰腺脂肪分數(shù)(fat fraction,FF)(圖1)。

隨機選擇20 例患者，醫(yī)生A 和B (腹部成像MR診斷經(jīng)驗分別為10 年和7 年)采取雙盲法分別進行數(shù)據(jù)測量，以評估觀察者間數(shù)據(jù)的可重復性。醫(yī)生A在1 周后對相同的20 例患者進行第二次測量，以評估觀察者內(nèi)數(shù)據(jù)的可重復性。最后，醫(yī)生A 完成剩余數(shù)據(jù)測量。

圖1 高血壓患者，男性，年齡62歲，BMI：27.14 kg/m2。應用Smart ROI軟件，軟件算法自動三維畫取脂肪分數(shù)圖全胰腺輪廓并手動進行輪廓的微調(diào)，最后自動計算全胰腺脂肪分數(shù)(fat fraction，F(xiàn)F)(FF=12.1%)Fig.1 Hypertension patient, male, age 62 years old, BMI: 27.14 kg/m2.Using Smart ROI software, the software algorithm automatically draws the full pancreatic contour of the fat score map in three dimensions and manually fine-tunes the contour,and finally automatically calculates the full pancreatic fat fraction(FF)(FF=12.1%).

1.4 VAT和SAT測量

應用Image J（National Institutes of Health，USA）軟件在L1～2 層面脂肪分數(shù)圖上對VAT 和SAT 進行半自動測量，記錄面積(cm2)和脂肪分數(shù)值(%)。計算內(nèi)臟/皮下脂肪組織的面積比(V/S)。

1.5 統(tǒng)計學分析

實驗數(shù)據(jù)由SPSS 25.0 (SPSS Inc，Chicago，IL，USA)進行統(tǒng)計學分析。采用Shapiro-Wilk 檢驗分析數(shù)據(jù)的正態(tài)性。符合正態(tài)分布的數(shù)據(jù)采用平均數(shù)±標準差表示，采用獨立樣本t 檢驗比較兩組間的差異；不符合正態(tài)分布的數(shù)據(jù)采用中位數(shù)(25 百分位數(shù)，75 百分位數(shù))表示，組間差異性比較采用Mann-Whitney U 檢驗。 采用組內(nèi)相關系數(shù)(intra-class correlation coefficients，ICC)分析兩位觀察者所測得數(shù)據(jù)一致性。相關檢驗采用Pearson 檢驗或Spearman 檢驗。繪制ROC 曲線以分析各參數(shù)的診斷效能。計算Youden 指數(shù)(Youden 指數(shù)＝敏感度＋特異度－1)，并確定全胰腺FF，VAT 面積，SAT 面 積，V/S，VAT FF 和SAT FF 的閾值。P＜0.05為差異具有統(tǒng)計學意義。

2 結果

2.1 一致性分析

兩名觀察者所測得數(shù)據(jù)一致性結果如表2所示。ICC值均大于0.75，兩名觀察者測量結果觀察者間及觀察者內(nèi)一致性良好。

2.2 胰腺脂肪、VAT、SAT與高血壓

高血壓患者的全胰腺FF、VAT 面積、SAT 面積、V/S、VAT FF 和SAT FF 均明顯高于對照組，差異均具有統(tǒng)計學意義(P＜0.05)，具體如表3 所示。全胰腺FF 對高血壓診斷效能最高，其AUC 值為0.816；其次是VAT 面積(AUC＝0.766)，SAT 面積(AUC＝0.660)，V/S(AUC＝0.616)，VAT FF (AUC＝0.680)和SAT FF (AUC＝0.672)(表4；圖2)。另 外，當 全 胰 腺FF 閾 值 為10.15%時，對高血壓的敏感度為75.9%，特異度為81.5%。

2.3 胰腺脂肪與VAT，SAT

全胰 腺FF 與VAT 面積(r＝0.541，P＜0.001)和VAT FF(r＝0.561，P＜0.001)呈 中等 程 度 正 相關(圖3)，與SAT 面積(r＝0.280，P＜0.001)，SAT FF(r＝0.324，P＜0.001)和V/S (r＝0.266，P＜0.001)呈弱相關(圖4)。

3 討論

3.1 胰腺脂肪定量MRI技術

MRI 被認為是無創(chuàng)性脂肪定量的最佳技術，并廣泛應用于臨床研究。先前有研究使用化學位移成像(chemical shift imaging，CSI)技術反相位圖像上MR 信號的下降程度來量化FF［12-13］，但其準確性受到T1 值、T2 值及脂質子不均一性等多重因素的干擾。MRS 作為無創(chuàng)性脂肪定量的“金標準”，在胰腺脂肪定量方面具有很高準確性［14］，尤其是在脂肪含量較低時，MRS 具有更高的敏感性。但傳統(tǒng)的MRS 后處理時間較長，需要病人的呼吸配合，并且會受到采樣誤差的影響，因此通過MRS 測量的胰腺FF 不能反映全胰腺脂肪浸潤的情況。

表1 研究人群一般特征Tab.1 General characteristics of the study population

表2 兩名觀察者所測得數(shù)據(jù)一致性檢驗Tab.2 Consistency test of data measured by two observers

表3 高血壓患者與對照組胰腺FF，VAT和SAT的比較Tab.3 Comparison of pancreatic FF,VAT and SAT between hypertension patients and the control subjects

表4 胰腺脂肪、VAT、SAT與高血壓關系Tab.4 The relationship between pancreatic FF,VAT,SAT and hypertension

圖2 全胰腺FF對高血壓鑒別的ROC曲線 圖3 A：全胰腺FF與VAT面積的相關性；B：全胰腺FF與VAT FF的相關性 圖4 A：全胰腺FF與SAT面積的相關性；B：全胰腺FF與SAT FF的相關性；C：全胰腺FF與V/S的相關性Fig.2 Whole-pancreas FF (highest diagnostic efficiency for hypertension,AUC=0.816). Fig.3 A: Correlation between FF and VAT area of whole pancreas. C:The correlation between pancreatic FF and VAT FF.Fig.4 A:Correlation between pancreas FF and SAT area.B:Correlation between pancreas FF and SAT FF.B:Correlation between pancreas FF and V/S.

IDEAL-IQ 是一種能夠精確進行脂肪定量的MRI方法。該技術采用三維快速多回波梯度回波成像序列，利用小翻轉角激發(fā)，減少T1 效應，并通過并行采集技術提高掃描速度，為臨床診斷提供重要的信息［15］。它可自動獲取FF，無需進行后續(xù)處理或進一步計算。IDEAL-IQ 可用于評估不同器官和組織中脂肪的含量，能夠進一步探索脂肪代謝相關問題［16-17］。

3.2 胰腺脂肪沉積與原發(fā)性高血壓

目前，對于胰腺脂肪沉積與高血壓之間關系的研究較少。一項針對中國人群的回顧性病例對照研究結果表明，與非胰腺脂肪沉積組相比，胰腺脂肪沉積組的高血壓患病率更高(49.6%：30.5%)［18］。此外，Pieńkowska 等［7］通過Dixon 成像技術發(fā)現(xiàn)，高血壓患者與非高血壓患者相比胰腺脂肪含量更多。然而，胰腺脂肪沉積的分布可能是不均勻的［19］；因此，本研究中，我們使用半自動分割技術測量高血壓患者的全胰腺脂肪。結果發(fā)現(xiàn)，高血壓患者的全胰腺FF 高于對照組，這與之前的研究結果一致。我們還發(fā)現(xiàn)高血壓與全胰腺FF的相關性最高。有研究認為胰腺脂肪沉積導致的胰島素抵抗(insulin resistance，IR)可能通過激活交感神經(jīng)系統(tǒng)來誘發(fā)高血壓［20］。在胰島素敏感狀態(tài)下，胰島素通過磷脂酰肌醇3-激酶/Akt 途徑增加內(nèi)皮一氧化氮的產(chǎn)生，從而引起血管舒張。相反，在IR狀態(tài)下，胰島素通過有絲分裂原激活的蛋白激酶途徑誘導血管收縮［21］。盡管胰腺脂肪沉積與高血壓密切相關，但它與高血壓的因果關系還需進一步研究證實。

3.3 內(nèi)臟脂肪、皮下脂肪與原發(fā)性高血壓

在肥胖，尤其是腹型肥胖的發(fā)展初期，多余的能量存儲在增生和肥大的脂肪細胞中，后來以甘油三酯的形式累積在肝臟、胰腺、腎臟、肌肉和心臟等非脂肪組織中［22］。研究表明胰腺脂肪沉積與BMI［23］和腹型肥胖［24］相關。VAT的代謝活性被認為是肥胖相關并發(fā)癥發(fā)生的關鍵因素。與SAT 相比，VAT 具有更高的脂解活性［25］。內(nèi)臟脂肪細胞中β3-腎上腺素受體的表達和功能活性增加、胰島素受體的減少，VAT中的脂質代謝更加活躍［26］。本研究中，我們發(fā)現(xiàn)全胰腺脂肪與VAT面積有較高的相關性，這與以前的研究一致［27］。

L4～L5 是測量VAT 和SAT 最常用的層面，但并不是量化腹部脂肪組織或預測肥胖相關并發(fā)癥的最優(yōu)層面［28］。研究表明，與L4～L5 相比，上腹部(即L1～L2 或L2～L3)脂肪面積與代謝異常相關性更高［29］。其原因可能是在L1～L2 至L2～L3 的網(wǎng)膜和腸系膜中有代謝活躍的內(nèi)臟脂肪細胞沉積。

除脂肪組織面積外，低VAT CT 值還與IR 和CVD代謝風險增加有關。最近的一項研究表明，高VAT面積和低VAT脂肪含量與乳腺癌患者化療后預后較差、胰島素水平增高以及IR 相關［9］。在本研究中，我們應用VAT 和SAT FF 表示脂肪質量。結果表明，與SAT FF相比，高血壓與VAT FF的相關性更高，全胰腺FF 與VAT FF 呈中等正相關(r＝0.560)。其可能的機制是較高的FF 代表更多的脂肪組織，其與脂肪細胞的體積相關［30］，而增大的脂肪細胞與IR 密切相關。此外，高FF脂肪組織的脂肪細胞血供可能受限，進而引起缺氧，使巨噬細胞聚集從而導致慢性炎癥［31］。

本研究尚有不足之處。(1)本研究為單中心研究。(2)本研究沒有考慮高血壓治療的影響，尚不清楚這是否會影響結果并引起偏差。(3)大多數(shù)研究使用L4～L5 水平進行腹內(nèi)脂肪測量，以獲最大脂肪面積；而我們的研究測量了L1～L2水平的腹部脂肪，主要有以下兩個原因：①上腹MR 掃描范圍通常不會包含L4～L5 水平；②我們研究的目的是尋找腹部脂肪和胰腺脂肪沉積、原發(fā)性高血壓之間的相關性，而不是測量腹部最大脂肪含量。(4)本研究旨在探討胰腺脂肪沉積、內(nèi)臟脂肪、皮下脂肪和高血壓之間的關系，這其中的關聯(lián)性可能還受其他因素的干擾，下一步研究需要進行多因素的分析來具體分析這其中的關系。

綜上，高血壓者與全胰腺脂肪分數(shù)、VAT和SAT增多有關。全胰腺脂肪分數(shù)與VAT 和SAT 的增加相關。這些發(fā)現(xiàn)能使我們對肥胖引起的代謝異常有更進一步的了解。

作者利益沖突聲明：全體作者均聲明無利益沖突。