경동맥 혈관 측정 및 심장마비/뇌졸중 위험: 현재 지침의 재검토가 필요한 이유

목차

• 핵심 요약
• 배경: 왜 이 연구가 중요한가
• 이 검토의 수행 방법
• 경동맥 측정을 위한 현재 지침
• 죽상동맥경화증에 영향을 미치는 질병들
• 기존 위험 요인과 경동맥 측정의 연관성
• 현재 및 10년 영상 기반 표현형
• 측정 도구 및 위험 계산기
• 머신러닝과 딥러닝의 역할
• 환자를 위한 임상적 함의
• 연구의 한계점
• 환자와 의료진을 위한 권장 사항
• 자주 묻는 질문
• 출처 정보

핵심 요약

• 현재 지침은 플라크가 없는 10mm 구간에서 경동맥 내중막 두께(cIMT)를 측정하지만, 플라크는 종종 경동맥 분기점에서 시작되므로 중요한 위험 요인을 놓칠 수 있습니다.
• 전장(full-length) cIMT 측정과 총 플라크 면적은 심혈관 위험 예측을 향상시킬 수 있는 새로운 표현형입니다.
• 초음파에서 관찰되는 경동맥 플라크는 심장마비 및 뇌졸중의 높은 위험을 강력히 시사하므로, 공격적인 위험 인자 관리가 필요합니다.
• 전통적인 위험 인자(연령, 흡연, 혈압, 콜레스테롤, 당뇨병, BMI)와 경동맥 측정치를 결합하면 더 포괄적인 위험도를 파악할 수 있습니다.
• 머신러닝 및 딥러닝 도구는 경동맥 측정을 자동화하여 위험 평가의 일관성과 정확성을 향상시킬 잠재력이 있습니다.

배경: 왜 이 연구가 중요한가

심근경색(심장마비) 및 뇌졸중을 포함한 심혈관 질환(CVD)은 지역적 및 전 세계적으로 여전히 사망의 주요 원인입니다. 대부분의 경우 그 근본 원인은 죽상동맥경화증으로, 지방 침착물, 칼슘, 피브린, 섬유증 및 대식세포가 동맥 벽 내부에 쌓여 두껍고 단단해지게 하는 상태입니다.

지난 40년 동안 의사는 B모드 경동맥 초음파(CUS)라는 비침습적 영상 기법을 사용하여 두 가지 중요한 지표인 경동맥 내중막 두께(cIMT)와 경동맥 플라크(CP)를 측정해 왔습니다. cIMT는 경동맥 벽의 안쪽 두 층의 두께를 측정하며, 경동맥 플라크는 동맥 내부로 돌출되는 국소적인 비후 부위를 의미합니다. 이러한 측정치는 심혈관 문제의 조기 경고 신호 역할을 합니다.

이 주제에 대해 2,000편 이상의 과학적 논문이 출판되었지만, 결과는 놀라울 정도로 일관성이 없었습니다. 이러한 변동성은 측정 도구, 위험 계층화 방법 및 위험 평가 접근법의 표준화 부재에서 비롯된 것일 가능성이 높습니다. 이 리뷰의 저자들은 이러한 불일치가 발생하는 이유와 현재 가이드라인의 업데이트가 필요한지 파악하기 위해 연구를 진행했습니다.

위험도는 매우 큽니다. 의사가 경동맥 변화를 정확하게 측정할 수 있다면, 치명적인 사건이 발생하기 전에 심장마비 및 뇌졸중 위험에 처한 환자를 식별할 수 있습니다. 조기 개입은 수많은 생명을 구할 수 있습니다. 그러나 측정이 불일치하거나 불완전하면 환자에게 부정확한 위험 평가가 이루어져 불필요한 불안감이나 위험한 안일함을 초래할 수 있습니다.

이 리뷰의 수행 방법

연구팀은 전 세계 최대의 생의학 문헌 데이터베이스인 PubMed에서 광범위한 키워드 목록을 사용하여 체계적인 검색을 수행했습니다. 여기에는 "경동맥 내중막 두께", "내중막 두께 변동성", "경동맥 벽 운동", "경동맥 플라크", "심혈관 위험 예측", "총 경동맥 플라크 면적", "자동화 cIMT", "머신러닝 및 경동맥", "딥러닝 및 경동맥" 등의 용어가 포함되었으며, 그 외에도 많은 다른 용어들이 사용되었습니다.

초기 검색 결과 36,940편의 논문이 반환되었습니다. 연구팀은 결과를 좁히기 위해 네 가지 제외 기준을 적용했습니다:

1. 최근 15년 이내에 출판된 논문을 우선으로 선정(논문 수를 29,659편으로 축소)
2. 요약문에 관련 키워드가 포함된 논문(논문 수를 28,297편으로 축소)
3. 비침습적 초음파 영상을 사용한 논문(논문 수를 5,000편으로 축소)
4. cIMT 및 CP 측정 가이드라인과 직접적으로 관련된 논문(최종 107편의 논문 도출)

이 리뷰는 최종적으로 107편의 동료 검토 논문의 findings를 종합했습니다. 저자들은 약 90%의 죽상동맥경화증 위험 평가가 이 접근 방식을 사용한다는 점에 주목하여 2D 경동맥 종단 스캔에만 집중했습니다. 이들은 3D 영상 기법이 별개이면서 더 넓은 주제를 대표하므로 분석에서 의도적으로 배제했습니다.

경동맥 측정에 대한 현재 가이드라인

현재 cIMT 및 경동맥 플라크 측정 방법을 규정하는 두 가지 주요 가이드라인 세트가 있습니다: Stein 등이 출판한 미국심초음파학회(ASE) 가이드라인과 Touboul 등이 출판한 마인츠 가이드라인입니다. 둘 다 지난 10년 이내에 개발되었으며 측정 프로토콜에 대한 구체적인 권장 사항을 제공합니다.

ASE 가이드라인에 따르면 의사는 위험 평가를 위해 두 단계 과정을 따라야 합니다. 먼저, 플라크가 있는지 확인하기 위해 경동맥을 철저히 스캔해야 합니다. 둘째, 총경동맥(CCA)의 원위 벽에서 플라크가 없는 10mm 구간의 cIMT를 측정합니다. 가이드라인은 대부분의 플라크가 총경동맥의 말단부, 경동맥 동맥류(동맥이 분기하는 확장된 부위), 그리고 내경동맥에 발견된다고 명시하고 있습니다.

마인츠 가이드라인도 플라크가 없는 10mm 구간에서 cIMT를 측정할 것을 권장하지만, 총경동맥, 내경동맥 또는 경동맥 분기부에서 측정을 허용합니다. 플라크가 없는 영역을 사용하는 이유는 재현 가능한 측정을 보장하기 위한 것입니다.

두 가이드라인은 경동맥 플라크를 유사하게 정의하지만 약간의 차이가 있습니다. ASE 가이드라인은 플라크를 주변 cIMT보다 50% 더 두꺼운 국소적인 벽 두께, 또는 혈관 내강(혈관의 열린 통로)으로 돌출된 cIMT가 1.5밀리미터(millimeters)보다 큰 국소 영역으로 정의합니다. 만하임 가이드라인은 하나의 추가 기준을 덧붙입니다: 플라크는 최소 0.5밀리미터만큼 내강으로 침범하는 국소적인 두꺼워짐으로도 정의될 수 있습니다.

이러한 가이드라인 하에서 cIMT 측정에는 여러 유형이 존재합니다:

• 총경동맥의 10밀리미터 구간에 따른 cIMT 값의 평균
• 10밀리미터 구간을 따라 측정한 cIMT 값 중 최대값
• 평균 측정치의 평균: 좌측과 우측 총경동맥 각각에 대해 평균 cIMT를 계산한 후 이를 다시 평균화
• 목의 양쪽 측면에 있는 모든 세그먼트(CCA, 동맥류, 내경동맥)를 결합한 복합 측정치

이러한 상세한 가이드라인에도 불구하고, 저자들은 일상적인 임상 실무에서는 이러한 프로토콜이 제한적으로 그리고 매우 다양하게만 준수된다고 지적합니다. 이러한 불일치는 이 리뷰가 해결하고자 하는 주요 문제입니다.

죽상동맥경화증에 영향을 미치는 질병들

이 리뷰는 죽상동맥경화증의 복잡성에 영향을 미치고 따라서 경동맥 측정치의 해석에 영향을 주는 세 가지 주요 질병 범주를 식별합니다.

전통적인 전신 질환에는 당뇨병, 고혈압(높은 혈압), 고지혈증(높은 콜레스테롤), 비만, 그리고 류마티스 관절염과 전신성 홍반성 루푸스와 같은 자가면역 질환이 포함됩니다. 이러한 모든 상태는 환자의 심혈관 질환 및 뇌졸중 위험을 크게 증가시킵니다.

국소 동맥 혈관 질환은 신체의 특정 혈관에 영향을 미칩니다. 여기에는 경동맥 질환, 관상동맥 질환(심장의 혈관에 영향), 신장 동맥 질환(신장에 영향), 대동맥 질환, 말초동맥질환(다리와 팔에 영향), 그리고 상완 동맥 질환이 포함됩니다. 이러한 각 상태는 죽상동맥경화증 과정을 가속화합니다.

죽상동맥경화증으로 인해 가속화되는 신경계 질환에는 혈관병증, 대혈관 질환, 백질변성(뇌의 백질 변화), 그리고 알츠하이머병이 포함됩니다. 이 리뷰는 또한 갑상선 질환과 발기부전을 언급하며, 이들은 동맥 벽에 더 많은 칼슘, 피브린, 섬유화 및 대식세포를 초래하는 동일한 죽상동맥경화증 과정으로 인해 가속화된 상태로 간주됩니다.

이렇게 광범위한 영향을 받는 상태들은 경동맥 측정이 심근경색 및 뇌졸중 예측을 넘어선 중요성을 지니는 이유를 강조합니다. 경동맥 벽의 두께는 전신의 혈관 건강을 들여다볼 수 있는 창구 역할을 할 수 있습니다.

전통적 위험 인자와 경동맥 측정치 간의 연관성

전통적 위험 인자(CRF)에는 연령, 키, 몸무게, 혈청 바이오마커 및 지질(지방) 바이오마커가 포함됩니다. 이 리뷰는 전통적 위험 인자와 경동맥 초음파 영상 기반 표현형(CUSIP)이 서로 강하게 연관되어 있음을 강조합니다. 그러나 현재 가이드라인은 이러한 중요한 연관성에 대해 거의 주목하지 않습니다.

가이드라인의 이러한 격차는 매우 중요합니다. 심혈관 질환이나 뇌졸중으로 사망하는 환자의 거의 90%가 적어도 하나의 전통적 위험 인자를 가지고 있기 때문입니다. 이러한 위험 인자와 함께 경동맥 측정치가 어떻게 작용하는지 이해하는 것은 정확한 위험 평가를 위해 필수적입니다.

경동맥 벽 두께의 연간 진행률은 여러 전통적 위험 인자에 의해 영향을 받습니다:

• 연령
• 성별
• 흡연
• 체질량 지수 (BMI)
• 당뇨병
• 저밀도 지단백 (LDL) 콜레스테롤 ("나쁜" 콜레스테롤)
• 고혈압

시간에 따른 경동맥 벽 두께의 증상을 추적하는 것은 뇌졸중 위험을 직접적으로 증가시키기 때문에 매우 중요합니다. 또한 cIMT의 증가는 다른 혈관 부위에서의 이상과 관련되어 내피 기능 장애(혈관 내벽 손상), 신장 질환, 관상동맥 심장 질환 및 발기 부전을 초래합니다.

저자들은 경동맥 측정 권장 사항이 죽상동맥경화증 플라크의 형태학(모양과 구조) 및 성장에 대한 중요한 정보를 제공한다고 주장합니다. 이 정보는 의사가 심혈관 사건을 예방하기 위한 치료 계획을 권고하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 경동맥 측정이 기존 위험 인자와 어떻게 관련되는지 이해하면 연구자들은 cIMT와 플라크의 장기적 변화를 예측하여 더 신뢰할 수 있는 예방 계획을 수립할 수 있습니다.

현재 및 10년 영상 기반 표현형

현재 지침은 총경동맥의 10mm 구간 내에서 평균 cIMT를 측정할 것을 권장합니다. 그러나 지난 10년간 연구자들은 플라크 변이를 더 완전히 포착하는 경동맥 초음파 영상 기반 표현형(CUSIP) 5가지를 확인했습니다.

이 다섯 가지 표현형에는 전체 길이 cIMT 측정의 네 가지 유형과 총 플라크 면적이 포함됩니다:

1. 평균 cIMT (cIMTave) — 경동맥 스캔 전체 길이에 걸쳐 혈관강-내막(LI) 및 중막-외막(MA) 경계 사이에서 측정된 평균 거리
2. 최대 cIMT (cIMTmax) — 전체 길이 스캔 내에서 발견된 최대 두께 값
3. 최소 cIMT (cIMTmin) — 전체 길이 스캔 내에서 발견된 최소 두께 값
4. cIMT 변동성 (cIMTV) — 동맥을 따라 벽 두께가 얼마나 변하는지를 나타내는 지표로, 뇌혈관 사건(뇌로의 혈류에 영향을 미치는 사건)과 관련이 있습니다.
5. 총 플라크 면적 (TPA) — LI와 MA 경계 사이의 1mm 평균 기준선보다 높은 초점성 두 영역의 총 면적

"전체 길이" 측정은 동맥 분기부 또는 혈류 분리부의 가장자리에서 시작하여 총경동맥의 전체 경동맥 초음파 스캔에 걸쳐 cIMT를 측정하는 것을 의미합니다. 연구자들은 측정 목적으로 스캔 전체에 걸쳐 100개의 샘플 등간격 점(또는 꼭짓점)을 수집했습니다.

이 전체 길이 접근법은 측정을 플라크가 없는 10mm 구간에 제한하는 현재 지침과 상당한 차이를 나타냅니다. 저자들은 죽상동맥경화증 플라크가 총경동맥에서는 드물고 실제로 경동맥 분기부(총경동맥이 내경동맥과 외경동맥으로 갈라지는 지점)에서 시작된다고 지적합니다. 이러한 해부학적 사실은 기존 위험 점수에 cIMT를 추가했을 때 위험 예측에 미미한 개선만 보인 이유를 설명할 수 있습니다.

Khanna 등은 이 다섯 가지 현재 CUSIP 측정값에 대한 10년 예측을 계산했습니다. 또한 Godia 등은 모든 다섯 가지 현재 CUSIP 측정의 효과를 결합하여 환자에게 실제 값 백분율 위험을 제공하기 위해 제안된 복합 위험 점수(CRS)가 있습니다.

이 리뷰는 IMT 변동성(IMTV)이라는 새로운 표현형도 강조하는데, 이는 혈관강 방향과 외막 방향으로 모두 경동맥 벽 두께의 변이를 측정합니다. 이는 죽상동맥경화증 플라크가 양방향으로 염증을 일으켜 동맥 벽에서 안쪽과 바깥쪽으로 돌출된 풍선 같은 구조를 형성할 수 있기 때문에 중요합니다.

측정 도구 및 위험 계산기

이 리뷰는 경동맥 플라크 부담 측정 및 10년 위험 계산을 위해 사용되는 다양한 도구와 기술을 검토합니다. 여기에는 중심선, 다각형 선, 최단 거리 및 마할라노비스 거리와 같은 다양한 거리 측정 방법이 포함됩니다.

현재 임상 현장에서는 심혈관 위험을 예측하기 위해 여러 가지 위험 계산기가 사용되고 있습니다:

• 프레밍험 위험 점수 (FRS) — 가장 오래되고 널리 사용되는 계산기 중 하나
• 영국 전향성 당뇨병 연구 (UKPDS) 위험 엔진 — 당뇨병 환자를 위해 특별히 설계됨
• 레놀즈의 위험 점수 (RRS) — 염증 표지자를 포함함
• 전신 관상동맥 위험 평가 (SCORE) — 유럽에서 널리 사용됨
• NIPPON — 일본의 위험 계산기
• 세계보건기구 (WHO) 계산기
• QRISK3 — 영국의 위험 계산기
• ACC/AHA ASCVD 위험 점수 — 미국 심장학회에서 권장함

이 분야의 중요한 전환점은 2012년 Ruijter 등이 11년간의 추적 데이터를 포함한 메타분석을 발표한 것이었습니다. 이 연구는 죽종이 없는 총경동맥 원벽의 10밀리미터 구간에서 경동맥 내중막 두께(cIMT)를 측정하고 이를 프레밍험 위험 점수에 추가했습니다. 그 결과, 10년 심혈관 위험 예측에는 미미한 개선 효과만 보였으며, 저자들은 이 개선이 임상적으로 중요도가 낮다고 결론지었습니다.

이 연구는 지침 수정에 강한 영향을 미쳤습니다. 이후 미국심장학회(ACC)와 미국심장협회(AHA)는 위험 평가를 위해 cIMT의 일상적인 사용을 권장하지 않았습니다. 그러나 이 리뷰의 저자들은 이 연구에 치명적인 결함이 있음을 지적합니다: 죽상동맥경화증 죽종은 총경동맥에서는 드물며 일반적으로 경동맥 분기점에서 시작됩니다. 총경동맥의 죽종이 없는 구간만 측정함으로써 Ruijter 연구는 질병의 가장 중요한 지표인 부분을 놓쳤을 가능성이 있습니다.

반면, 세 가지 동맥 구간(총경동맥, 경동맥 광대, 내경동맥)의 전체 길이를 측정한 연구들은 죽종 두께가 향후 심혈관 사건과 더 강한 연관성이 있음을 입증했습니다. 유럽심장학회와 유럽죽상동맥경화증학회는 최근 초음파에서 경동맥 죽종의 존재가 심근경색 또는 뇌졸중의 높은 위험에 있는 개인을 명확하게 식별한다고 밝혔습니다.

머신러닝과 딥러닝의 역할

이 리뷰는 컴퓨터 기술, 특히 머신러닝(ML)과 딥러닝(DL)의 발전이 심혈관 위험 평가를 어떻게 변화시키고 있는지 논의합니다. 이러한 인공지능 접근법은 경동맥 초음파 영상을 자동으로 분석하여 인간의 오류를 줄이고 일관성을 향상시킬 잠재력이 있습니다.

AtheroEdge™ 2.0과 같은 자동화된 도구는 경동맥 초음파 영상을 처리하고 동맥 전체 길이에 걸쳐 cIMT를 측정할 수 있습니다. 원문 기사의 그림들은 이러한 도구들이 목의 양쪽에서 총경동맥, 경동맥 광대 및 내경동맥의 혈관강-내막 및 중막-외막 경계를 어떻게 식별하는지 보여줍니다.

저자들은 머신러닝과 딥러닝 방법이 향후 심혈관 질환 및 뇌졸중 위험 평가에서 중요한 역할을 할 수 있다고 제안합니다. 이러한 기술은 영상 기반 표현형과 기존 위험 요인을 통합하여 예측 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

그러나 리뷰는 질병 유형, 기존 위험 요인, 측정 도구 및 위험 계산기를 포함한 모든 상호작용 요소가 기술의 발전에 영향을 받음을 지적합니다. 이는 측정 지침을 표준화하는 데 기회와 과제를 모두 만들어냅니다.

환자를 위한 임상적 함의

환자에게 이 리뷰는 여러 가지 중요한 함의를 가집니다. 첫째, 총경동맥의 죽종이 없는 10밀리미터 구간만 측정한 경동맥 초음파 검사를 받은 경우, 의사가 귀하의 심혈관 위험에 대해 가장 정확한 정보를 얻지 못했을 수 있습니다. 경동맥 광대와 내경동맥을 포함하는 전체 길이 측정이 더 나은 위험 예측을 제공할 수 있습니다.

둘째, 초음파에서 경동맥 죽종의 존재는 이제 심장마비 및 뇌졸중의 높은 위험에 대한 강력한 지표로 인식되고 있습니다. 유럽심장학회와 유럽죽상동맥경화증학회는 초음파에서 경동맥 죽종의 존재가 높은 위험에 있는 개인을 명확하게 식별한다고 밝혔습니다. 이는 죽종이 발견될 경우 공격적인 위험 요인 관리가 필요함을 의미합니다.

셋째, 기존 위험 요인(연령, 흡연, 혈압, 콜레스테롤, 당뇨병, BMI)과 경동맥 초음파 측정치를 결합하면 어느 한 가지 접근법만 사용할 때보다 심혈관 건강에 대한 더 포괄적인 그림을 제공합니다. 환자들은 위험도를 평가할 때 의사가 두 가지를 모두 고려하기를 기대해야 합니다.

넷째, 이 검토는 경동맥 벽 두께(cIMTV)의 변동성이 뇌혈관 사건과 관련이 있음을 시사합니다. 이는 평균 cIMT가 정상이라도 혈관을 따라 벽 두께에 현저한 변동이 있다면 위험 증가를 나타낼 수 있다는 의미입니다.

마지막으로, 자동화 도구와 인공지능 접근법의 개발은 미래에 더 일관되고 정확한 측정으로 이어질 수 있습니다. 이는 경동맥 초음파 측정치를 괴롭혀 온 변동성을 줄이고 모든 환자의 위험 예측을 개선할 수 있습니다.

연구의 한계

이 검토에는 인정해야 할 여러 한계가 있습니다. 첫째, 이 검토는 2D 경동맥 종단 스캔에만 집중하며, 심혈관 영상에서 별도의 광범위한 주제를 나타내는 3D 영상 기법은 다루지 않습니다.

둘째, 이 검토는 출판된 문헌을 기반으로 하며, 이는 출판 편향의 영향을 받을 수 있습니다. 즉, 긍정적인 결과를 가진 연구가 부정적인 결과를 가진 연구보다 출판될 가능성이 더 높습니다.

셋째, 저자들은 현재 관행적 cIMT 사용에 대한 지침에 강한 영향을 미친 2012년 Ruijter 메타분석이 총경동맥의 10mm 무반점 영역에서만 cIMT를 측정했다고 지적합니다. 이는 죽상동맥경화증 반점이 이 영역에서는 드물고 일반적으로 경동맥 분기점에서 시작되기 때문에 cIMT 측정의 가치를 과소평가했을 수 있습니다.

넷째, 이 검토는 측정 지침에 영향을 미치는 여러 요인을 식별하지만 새로운 지침 세트를 제공하지는 않습니다. 대신 현재 지침을 재검토할 것을 촉구하며 개선이 필요한 영역을 강조합니다.

마지막으로, 이 검토는 측정 프로토콜의 차이, 측정 도구 유형, 10년 위험 계산 방법의 다양성, 분석된 특정 경동맥 부위, 과학적 검증 프로토콜 및 활용된 연구 유형으로 인해 관상동맥 초음파 표현형을 관례적인 심혈관 위험 평가에 사용하는 것은 논쟁의 여지가 있는 주제임을 인정합니다.

환자와 의료진을 위한 권장사항

이 검토를 바탕으로 환자와 의료진은 다음 권장사항을 고려해야 합니다:

1. 전체 길이 측정에 대해 문의하세요: 경동맥 초음파를 받는 경우, 측정이 총경동맥뿐만 아니라 경동맥 동맥류와 내경동맥도 포함하는지 확인하십시오. 전체 길이 측정은 더 정확한 위험 예측을 제공할 수 있습니다.
2. 수치를 이해하세요: cIMT 측정치, 반점 유무 및 기존 위험 요인(혈압, 콜레스테롤, 혈당, BMI)을 이해하면 심혈관 건강에 대한 포괄적인 그림을 얻을 수 있습니다.
3. 반점을 무시하지 마세요: 경동맥 반점의 존재는 높은 심혈관 위험의 강력한 지표입니다. 반점이 발견되면 의사와 협력하여 위험 요인을 적극적으로 관리하십시오.
4. 모든 위험 요인을 함께 고려하세요: 경동맥 측정치는 연령, 성별, 흡연 상태, BMI, 당뇨병 상태, LDL 콜레스테롤 및 혈압의 맥락에서 해석되어야 합니다. 단일 측정치만으로는 전체 상황을 설명할 수 없습니다.
5. 기술의 개선을 기대하세요: 일관성과 정확성을 개선하기 위해 자동화 측정 도구와 인공지능 접근법이 개발되고 있습니다. 의료진에게 자동화 또는 반자동화 측정 도구를 사용하는지 문의하십시오.
6. 한계를 이해하세요: 현재 지침은 혈관의 작은 부분만 측정함으로써 위험을 과소평가할 수 있습니다. 위험도가 명확하지 않은 것으로 느껴지면 의사와 추가 영상 검사 또는 위험 평가 접근법에 대해 논의하십시오.
7. 예방에 집중하세요: 경동맥 측정치와 관계없이 생활 방식 변화와 약물(처방된 경우)을 통해 기존 위험 요인을 통제하는 것이 심장마비 및 뇌졸중 위험을 줄이는 가장 효과적인 방법입니다.

저자들은 영상 기반 표현형을 기존 위험 요인과 통합하는 한, 머신러닝과 비머신러닝 전략 모두 현재 및 10년 심혈관 질환 및 뇌졸중 위험 예측에서 번성할 것이라고 결론지었습니다. 이러한 통합 접근법은 심혈관 위험 평가의 미래를 나타냅니다.

자주 묻는 질문

경동맥 내중막 두께(cIMT)란 무엇이며, 왜 측정합니까?

cIMT는 초음파로 측정된 경동맥 벽의 안쪽 두 층의 두께입니다. 이는 심근경색 및 뇌졸중 위험을 평가하는 데 도움이 되는 심혈관 문제의 조기 경고 신호 역할을 합니다. 그러나 현재 지침은 종종 작은 부분만 측정하므로 전체적인 상황을 파악하지 못할 수 있습니다.

왜 제 경동맥 초음파 측정치가 부정확할 수 있습니까?

현재 지침은 총경동맥의 10밀리미터 길이의 혈관벽이 없는 부분을 측정할 것을 권장합니다. 그러나 혈관벽 병변(플라크)은 일반적으로 경동맥 분기점에서 시작되므로 이 방법은 중요한 질병을 놓칠 수 있습니다. 동맥 결절과 내경동맥을 포함한 전체 길이의 측정이 더 나은 위험 예측을 제공할 수 있습니다.

경동맥 혈관벽 병변(플라크)이 있다는 것은 제 건강에 어떤 의미를 갖습니까?

초음파에서 경동맥 혈관벽 병변(플라크)의 존재는 심근경색 및 뇌졸중의 높은 위험을 강력히 나타내는 지표입니다. 유럽심장학회(European Society of Cardiology)와 유럽동맥경화증학회(European Atherosclerosis Society)는 경동맥 혈관벽 병변이 명확하게 고위험군을 식별한다고 명시하므로, 적극적인 위험 인자 관리가 필요합니다.

혈압 및 콜레스테롤과 같은 기존 위험 인자는 경동맥 측정치와 어떻게 관련됩니까?

기존 위험 인자(나이, 흡연, 혈압, 콜레스테롤, 당뇨병, BMI)는 경동맥 초음파 측정치와 밀접한 관련이 있습니다. 심혈관 질환으로 사망하는 환자의 거의 90%가 적어도 하나의 위험 인자를 가지고 있습니다. 위험 인자와 경동맥 측정치를 함께 사용하면 심혈관 건강에 대한 더 포괄적인 그림을 얻을 수 있습니다.

10mm 길이의 부분을 측정하는 것과 전체 경동맥 길이를 측정하는 것의 차이점은 무엇입니까?

10mm 길이의 부분은 총경동맥 내 혈관벽 병변이 없는 작은 영역이며, 전체 길이 측정은 동맥 결절과 내경동맥을 포함하여 전체 스캔 범위를 덮습니다. 전체 길이 측정은 혈관벽 병변의 변이를 더 잘 포착하며, 총경동맥에서는 혈관벽 병변이 드물기 때문에 위험 예측을 개선할 수 있습니다.

인공지능이 경동맥 초음파 측정치를 개선할 수 있습니까?

네, 머신러닝 및 딥러닝 도구는 경동맥 초음파 영상을 자동으로 분석하여 인간의 오류를 줄이고 일관성을 향상시킬 수 있습니다. AtheroEdge™ 2.0과 같은 자동화 도구는 동맥 전체 길이에 걸쳐 cIMT를 측정할 수 있으며, 이는 더 정확한 위험 평가를 이끌 수 있습니다.

경동맥 초음파 결과에 대해 의사에게 무엇을 물어봐야 합니까?

측정에 총경동맥뿐만 아니라 경동맥 결절과 내경동맥이 포함되었는지 확인하십시오. 또한 cIMT 수치, 혈관벽 병변의 존재 여부, 그리고 이러한 요소가 혈압, 콜레스테롤 및 기타 위험 인자와 어떻게 결합되는지 물어보십시오. 측정 시 자동화 도구가 사용되었는지 논의하십시오.

경동맥 혈관벽 병변 또는 증가된 cIMT를 가진 환자는 언제 제2의 의견을 구해야 합니까?

경동맥 초음파가 총경동맥의 10mm 길이의 혈관벽이 없는 부분만 측정했다면 제2의 의견이 타당합니다. 이는 일반적으로 경동맥 분기점에서 시작되는 혈관벽 병변을 놓칠 수 있기 때문입니다. 동맥 결절과 내경동맥을 포함한 전체 길이 측정 및 총 혈관벽 병변 면적은 위험 예측을 개선할 수 있습니다. 혈관벽 병변이 존재한다면 심근경색 또는 뇌졸중의 높은 위험을 나타내므로, 측정치와 위험 평가가 정확한지 확인하는 것이 중요합니다. Diagnostic Detectives Network는 독립적인 전문가 제2의 의견을 제공합니다.

출처 정보

Original Article Title: Many carotid intima-media thickness and plaque- should the current measurement guidelines be revisited

DOI: 10.23736/S0392-9590.19.04267-6

Authors: Luca Saba, Ankush Jamthikar, Deep Gupta, Narendra N. Khanna, Klaudija Viskovic, Harman S. Suri, Ajay Gupta, Sophie Mavrogeni, Monika Turk, John R. Laird, Gyan Pareek, Martin Miner, Petros P. Sfikakis, Athanasios Protogerou, George D. Kitas, Vijay Viswanathan, Andrew Nicolaides, Deepak L. Bhatt, and Jasjit S. Suri

Journal: International Angiology, December 2019, Volume 38, No. 6, Pages 451-465

DOI: 10.23736/S0392-9590.19.04267-6

Publisher: Edizioni Minerva Medica

Key Words: Ultrasonography; Carotid arteries; Cardiovascular diseases; Stroke

참고: 이 환자 친화적 기사는 동료 검토된 연구를 기반으로 합니다. 교육 목적으로 제공되며 전문 의학적 조언을 대체해서는 안 됩니다. 개인의 심혈관 위험 및 치료 옵션에 대해 항상 의료 제공자와 상담하십시오.