多模态超声心动图无创评估交替脉（PA）患者血流动力学与心肌力学特征的创新研究

　　本刊推荐：针对交替脉（PA）这一罕见但预示严重心功能不全的现象，研究人员通过多模态超声心动图技术开展了一项回顾性研究，系统评估了16例PA患者的非侵入性血流动力学参数（如LVOT-VTI强搏、LVOT-VTI弱搏及ΔLVOT-VTI）与心肌力学指标（GLS、PSD）。结果发现PA患者存在显著的心室收缩交替（ΔLVOT-VTI达19-52%），且血流动力学参数与GLS呈强相关（r=0.806, p=0.001）。该研究为理解PA的病理生理机制提供了重要影像学依据，对预后评估具有潜在价值。

　　

在临床实践中，交替脉（Pulsus Alternans, PA）是一种令人着迷却十分罕见的现象，表现为规律心律下心室强、弱搏动交替出现。自1872年Traube首次描述以来，PA已被认识到与多种心脏疾病相关，包括主动脉瓣狭窄、高血压、扩张型或肥厚型心肌病等。尽管PA可能提示严重的心室功能不全和不良预后，但由于其罕见性，临床准确评估心脏功能仍面临挑战。传统上，心脏导管检查虽能直接测量心室压力，但因侵入性限制其应用。超声心动图作为无创影像技术，通过多模态方法成为诊断和评估PA的主要工具，但既往研究多为个案报告或单一模态分析，缺乏系统整合多模态影像特征与血流动力学、心肌力学参数的全面研究。

为填补这一空白，Miao等人在《The Ultrasound Journal》发表了一项研究，回顾性分析了2021年1月至2025年5月期间16例经超声心动图诊断的PA患者。研究采用脉冲多普勒、M型超声、组织多普勒成像（TDI）及二维斑点追踪技术（2D speckle-tracking echocardiography），旨在全面描述PA的特征，并探讨其与非侵入性血流动力学参数和心肌机械功能的关系。

研究人员主要应用了几项关键技术：回顾性收集了16例PA患者的临床和超声数据；通过脉冲多普勒测量左心室流出道速度时间积分（LVOT-VTI），计算强、弱搏动间的变异率（ΔLVOT-VTI），以阈值15%定义PA；采用二维斑点追踪技术量化全球纵向应变（GLS）和峰值时间标准差（PSD），评估心肌力学特征；并利用相关分析（Spearman）探索血流动力学参数、心肌力学指标与临床 outcomes 的关系。

研究结果丰富且多层次。临床特征显示，患者中位年龄40岁，男性为主（12/16），多数超重（13/16），症状以胸闷和呼吸困难常见（11/16），NYHA分级III级和IV级占多数（13/16）。实验室检查显示NT-proBNP和hs-cTNT水平普遍升高。随访1-44个月中，5例出现不良结局（心脏移植、再住院或死亡）。

二维超声心动图特征方面，14例患者左心房扩大，15例左心室扩大，10例室壁增厚，15例存在左心室收缩功能障碍（重度10例，中度4例，轻度1例）。

心肌力学与血流动力学特性上，3例为双心室PA，13例为左心室PA。LVOT-VTI_强搏范围11.3-29.2 cm，弱搏6.8-22.1 cm，ΔLVOT-VTI变异率19-52%。GLS显著降低（范围-1.2%至-10.4%），PSD增加（47-117.5 ms）。多模态超声图像（如M型、脉冲多普勒、彩色M型多普勒和组织多普勒）均显示舒张期和收缩期的搏动交替现象。

相关性分析揭示，血流动力学参数（LVOT-VTI_强搏、LVOT-VTI_弱搏和ΔLVOT-VTI）与GLS呈强正相关（r=0.806, p=0.001；r=0.642, p=0.018；r=0.611, p=0.027）。NT-proBNP与不良结局显著正相关（r=0.669, p=0.012），而ΔLVOT-VTI或GLS与结局无直接相关性。

此外，12例患者双侧颈动脉多普勒检测到交替血流模式。

讨论部分强调，PA的病理生理机制尚未完全阐明，主要理论包括血流动力学理论（基于Frank-Starling机制，强收缩导致心室排空更完全，但 subsequent 弱搏因前负荷减少而收缩减弱）和细胞钙循环理论（肌质网钙释放异常导致收缩强弱交替）。本研究通过多模态超声首次系统整合了血流动力学和心肌力学评估，显示LVOT-VTI参数与GLS的强相关性，表明这些无创指标可用于评估PA患者的心功能。GLS降低和PSD增加反映了心肌收缩力受损和机械不同步，与预后不良相关。值得注意的是，PA可能与电交替和恶性心律失常相关，通过机电反馈机制增加猝死风险。

结论认为，超声心动图是评估PA患者心脏功能的重要工具。多模态方法有助于全面描述这一现象，非侵入性血流动力学参数（如ΔLVOT-VTI）和心肌应变分析（GLS和PSD）为预后评估提供了新见解。综合多模态成像分析对于准确识别PA、增强对其病理生理机制的理解至关重要，尽管研究存在样本量小和缺乏右心室PA病例等限制，未来需更大规模研究验证。