糖尿病(DM)是一種慢性代謝性疾病，其微血管和大血管並發症的發生率顯著高於正常人群。持續的高血糖和微血管損傷導致組織/器官功能障礙，嚴重影響2型糖尿病(T2D)患者的生活質量。然而，由於微血管並發症的隱蔽性，其早期預測具有挑戰性。現階段，微血管並發症的發病率呈上升趨勢，而且在很大程度上可以預防。因此，早期識別有微血管並發症風險的糖尿病患者對指導臨床至關重要。

        炎症增加了循環係統細胞因子的水平，這是T2D的一個臨床特征，也是糖尿病微血管並發症的致病機製之一。其中，脂肪組織是介導炎症和免疫反應的細胞因子的一個重要來源。冠狀動脈計算機斷層掃描(CCTA)得出的冠狀動脈周圍脂肪組織(PCAT)衰減作為一種新的成像標誌物，可顯示存在活躍的血管周圍炎症，對冠狀動脈疾病(CAD)有重要的預後評估價值。冠狀動脈壁的炎症變化通常在動脈粥樣硬化斑塊發展之前，並間接表明微血管並發症的發生及進展。

        在最近的一項傾向性評分匹配研究中，無論狹窄的嚴重程度和斑塊的易損性如何，糖尿病患者的右冠狀動脈PCAT(RCAPCAT)明顯高於非糖尿病患者。這表明PCAT作為早期成像生物標誌物的潛在作用，可以捕捉到糖尿病患者早期血管周圍炎症。

        近日，發表在European Radiology雜誌的一項研究探討了PCAT衰減對無明顯CAD的糖尿病患者微血管並發症的預測價值，並據此建立了一個風險分層模型，為臨床早期評估患者病情並進行以後評估提供了技術支持。

        本研究回顧性地納入了2017年1月-2020年12月期間臨床確認的冠狀動脈計算機斷層掃描(CCTA)和2型糖尿病患者，所有患者都隨訪了至少1年。記錄了臨床數據和基於CCTA的成像特征(包括主要心外膜血管的PCAT，高危斑塊特征)。在由579名患者組成的訓練隊列中，建立了兩個模型：包含臨床因素的模型1和使用多變量邏輯回歸分析的包含臨床因素+RCAPCAT的模型2。使用由249名患者組成的內部驗證隊列和由269名患者組成的獨立外部驗證隊列驗證模型。

        在隨訪期間，當前隊列中69.1%(758/1097)的患者發生了微血管並發症。在訓練隊列中，與模型1相比，基於臨床因素的模型2表現出更好的預測能力(AUC=0.820對0.781，p=0.003)，預測誤差更低(Brier評分=0.146對0.164)。模型2對78.58%的糖尿病微血管並發症患者進行了準確分類。模型2在內部驗證隊列和外部驗證隊列中的類似表現得到了進一步證實。

        研究表明，RCAPCAT可作為無明顯冠狀動脈狹窄的糖尿病患者微血管並發症的獨立預測因素。所提出的結合臨床因素和RCAPCAT的模型對糖尿病微血管並發症顯示出良好的預測能力。