Двухэнергетическая компьютерно-томографическая ангиография в определении стабильных и нестабильных компонентов атеросклеротических бляшек: сравнительный анализ с результатами гистологического исследования

В последние годы появилось достаточно много публикаций, в которых все больше данных связывают развитие ишемических событий с признаками нестабильности атеросклеротической бляшки и все больше внимания уделяется возможностям неинвазивной визуализации признаков нестабильности, в том числе с применением двухэнергетической компьютерной томографии (ДЭКТ).

Цель исследования: оценка возможностей ДЭКТ-ангиографии в идентификации и дифференциации компонентов атеросклеротической бляшки сонной артерии, а также их сравнительный анализ с данными гистологического исследования.

Материал и методы. В исследование включено 30 пациентов, госпитализированных в ФГБУ “НМИЦ им. В.А. Алмазова” Минздрава России для проведения плановой каротидной эндартерэктомии. Все пациенты подписали информированное согласие на участие в исследовании. Пациентам была выполнена предоперационная ДЭКТ-ангиография брахиоцефальных артерий. После оперативного вмешательства резецированные бляшки подвергались гистологическому анализу с морфологической идентификацией ключевых компонентов: фиброзного, липидно-некротического, геморрагического и смешанного. Сопоставление данных ДЭКТ с гистологическими срезами проводилось на уровне соответствующих зон интереса (ROI). Статистическая обработка выполнялась с использованием пакета Jamovi; применялся дисперсионный анализ с применением критерия Тьюки для оценки межгрупповых различий.

Результаты. По данным гистологического анализа идентифицировано 72 ключевых компонента бляшки, включая фиброзный (n = 18), липидно-некротическое ядро (n = 28), кровоизлияние (n = 8) и смешанный (n = 18) компоненты. Средние значения минимального Z-effective при попарном сравнении оказались достоверно выше в фиброзных участках по сравнению с липидно-некротическим ядром (p < 0,001), кровоизлиянием (p < 0,01) и смешанным компонентом (p < 0,05). Установлен диагностический порог минимального Z-effective ≥ 7,7, позволяющий с высокой чувствительностью (85,2%) и специфичностью (88,9%) дифференцировать стабильный фиброзный компонент от липидного ядра, кровоизлияния и смешанного компонента как признаков нестабильности. Статистически значимые различия между нестабильными компонентами не выявлены.

Заключение. Двухэнергетическая КТ-ангиография демонстрирует высокую диагностическую ценность для неинвазивной дифференциации стабильного и нестабильных компонентов атеросклеротических бляшек. Целесообразны дальнейшие исследования на более расширенной выборке для уточнения пороговых значений и стандартизации методики.

1. Feigin V.L., Brainin M., Norrving B. et al. World Stroke Organization: Global Stroke Fact Sheet. Int. J. Stroke. 2025; 20 (2): 132–144. https://doi.org/10.1177/17474930241308142

2. Zhao H., Lu S., Jie Y. et al. Comprehensive analysis of the ischemic stroke burden at global, regional, and national levels (1990–2021): trends, influencing factors, and future projections. Front. Neurol. 2025; 16: 1492691. https://doi.org/10.3389/fneur.2025.1492691

3. Bonati L.H., Kakkos S., Berkefeld J. et al. European Stroke Organisation guideline on endarterectomy and stenting for carotid artery stenosis. Eur. Stroke J. 2021; 6 (2): I–XLVII. https://doi.org/10.1177/23969873211012121

4. Короткевич А.А., Семенов С.Е., Малева О.В., Трубникова О.А. Некоторые аспекты кардиоцеребральных отношений у хирургических пациентов с мультифокальным атеросклерозом и сердечной недостаточностью. Медицинская визуализация. 2022; 26 (2): 101–112. https://doi.org/10.24835/1607-0763-1048

5. Baradaran H., Gupta A. Extracranial vascular disease: carotid stenosis and plaque imaging. Neuroimaging Clin. N. Am. 2021; 31(2): 157–166. https://doi.org/10.1016/j.nic.2021.02.002

6. Bos D., van Dam-Nolen D.H.K., Gupta A. et al. Advances in multimodality carotid plaque imaging: AJR expert panel narrative review. Am. J. Roentgenol. 2021; 217(1): 16–26. https://doi.org/10.2214/AJR.20.24869

7. Zamani M., Skagen K., Scott H. et al. Advanced ultrasound methods in assessment of carotid plaque instability: a prospective multimodal study. BMC Neurol. 2020; 20 (1): 39. https://doi.org/10.1186/s12883-020-1620-z

8. Weng S.T., Lai Q.L., Cai M.T. et al. Detecting vulnerable carotid plaque and its component characteristics: progress in related imaging techniques. Front. Neurol. 2022; 13: 982147. https://doi.org/10.3389/fneur.2022.982147

9. Machida H., Tanaka I., Fukui R. et al. Dual-energy spectral CT: various clinical vascular applications. Radiographics. 2016; 36 (4): 1215–1232. https://doi.org/10.1148/rg.2016150185

10. Obaid D.R., Calvert P.A., Gopalan D. et al. Dual-energy computed tomography imaging to determine atherosclerotic plaque composition: a prospective study with tissue validation. J. Cardiovasc. Comput. Tomogr. 2014; 8 (3): 230–237. https://doi.org/10.1016/j.jcct.2014.04.007

11. Aizaz M., Bierens J., Gijbels M.J.J. et al. Differentiation of atherosclerotic carotid plaque components with dual-energy computed tomography. Invest. Radiol. 2025; 60 (8): 508–516. https://doi.org/10.1097/RLI.0000000000001153

12. Чернявский М.А., Иртюга О.Б., Янишевский С.Н., Алиева А.С., Самочерных К.А., Абрамов К.Б., Вавилова Т.В., Лукьянчиков В.А., Курапеев Д.И., Ванюркин А.Г., Чернова Д.В., Шелуханов Н.К., Козленок А.В., Кавтеладзе З.А., Малеванный М.В., Виноградов Р.А., Хафизов Т.Н., Иванова Г.Е., Жуковская Н.В., Фокин А.А., Игнатьев И.М., Карпенко А.А., Игнатенко П.В., Астапов Д.А., Семенов В.Ю., Порханов В.А., Крылов В.В., Усачев Д.Ю., Светликов А.В., Алекян Б.Г., Акчурин Р.С., Чернявский А.М., Конради А.О., Шляхто Е.В. Российский консенсус по диагностике и лечению пациентов со стенозом сонных артерий. Российский кардиологический журнал. 2022; 27 (11): 5284. https://doi.org/10.15829/1560-4071-2022-5284

13. Saba L., Micheletti G., Brinjikji W. et al. Carotid intraplaque-hemorrhage volume and its association with cerebrovascular events. Am. J. Neuroradiol. 2019; 40 (10): 1731–1737. https://doi.org/10.3174/ajnr.A6189