2025年5月16日至21日，全球呼吸医学领域的顶级学术盛会——美国胸科学会（ATS）年会于美国旧金山召开。


在本次ATS大会上，慢性阻塞性肺疾病（慢阻肺病，COPD）仍旧是热议重点话题之一。


肺部健康指数（PHI）：

哮喘与慢阻肺病患者综合评估新工具


在评估哮喘或慢阻肺病患者的疾病负担时，临床医生常需综合考虑症状严重程度、气流受限程度及维持治疗强度等因素。尽管急性加重可能影响疾病进程，但并非所有患者均经历此类事件。本研究基于NOVELTY队列数据，提出一种整合易获取临床指标的新型综合指标——肺部健康指数（PHI），以全面评估阻塞性肺疾病患者的肺健康状态。



研究设计：


PHI聚焦三大维度：生理指标（如支气管舒张剂后FEV1占预计值百分比，ppFEV1）、疾病特异性生活质量（慢性气道评估测试，CAAT）及治疗强度。通过统计模型加权整合，生成0~100分的连续评分（分值越高代表肺健康状态越好），并与单纯肺功能指标（ppFEV1）对比，评估其预测疾病严重程度和未来急性加重的效能。



研究结果：


疾病严重度区分：PHI在区分医生判定的疾病严重程度（轻度、中度、重度）时表现不劣于ppFEV1，且在12项哮喘亚组分析中，5项PHI的统计学显著性更优。


急性加重预测：PHI对未来12个月内急性加重次数的预测效能显著优于ppFEV1。在18项亚组分析中，PHI的p值均低于ppFEV1，且17/18项达显著差异（ppFEV1仅12/18项显著）。


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图1 研究结果

 


小结：

PHI为哮喘和慢阻肺病患者提供了标准化、多维度的肺健康评估工具，其综合性能优于单纯依赖ppFEV1。PHI易于临床实施，可用于个体化评估疾病负担及监测进展。


慢阻肺病急性加重识别工具（CERT）：

提前1天预警急性加重！


慢性阻塞性肺疾病急性加重（AECOPD）可加速肺功能下降、增加住院及死亡风险。早期识别对改善预后至关重要。CERT工具通过5个简单问题（咳嗽加重、痰量增加、呼吸困难、活动受限等）量化症状变化（总分0-5分）。该研究旨在验证CERT能否提前预测AECOPD，并检验其敏感性与特异性。



研究设计：


研究纳入85例接受住院肺康复的慢阻肺病患者（最终76例完成），要求每日填写CERT问卷。若病情加重，由两名呼吸科医生独立诊断AECOPD，分析CERT评分在急性加重前的变化及其敏感性与特异性。



研究结果：


76例慢阻肺病患者（年龄68.5±9.4岁，FEV1 39±15%预计值）完成每日CERT评估，16例（21%）患者在3周内发生AECOPD。与无急性加重组相比，AECOPD组基线特征（FEV1、用药史、既往急性加重次数）无显著差异。


  • 评分动态：AECOPD确诊前1天，CERT评分从稳定期均值<1分升至2.5±1.8分（P<0.001），确诊当日达3.3±1.7分（P<0.001）；非急性加重患者评分保持稳定。

 

  • 预测效能：ROC曲线下面积（AUC）为0.843，敏感性76.5%（95% CI：58.8%-89.3%），特异性77.4%（95% CI：58.9%-90.4%）。


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图2 CERT评分动态



小结：

CERT评分在医生确诊前显著升高，提示其可作为AECOPD早期识别的有效工具，且具备良好的敏感性与特异性，有助于患者及时干预。


CT影像组学：

慢阻肺病恶病质早期检测的新方法


慢阻肺病恶病质以非自愿体重下降（UWL）和肌肉萎缩为特征，与死亡率升高密切相关。传统CT指标（如肺气肿程度、肌肉横截面积）与恶病质的关联已有研究，但影像组学（通过高阶图像特征分析）的潜力尚未充分挖掘。本研究旨在评估胸部CT放射组学特征对慢阻肺病恶病质的预测能力。



研究设计：


基于多中心COPDGene队列的4,606例患者吸气相胸部CT数据，通过5年及10年随访中UWL确定恶病质状态。共提取187项标准化影像组学特征（骨骼肌、肺实质及气道），构建四种预测模型（人口统计学、人口统计学联合肺功能、纯影像组学、影像组学联合临床特征），评估其对恶病质的预测效能。



研究结果：


患者平均年龄63.0±8.7岁，44%为女性，25%报告UWL。


  • 模型比较：


与纯临床模型相比，纯影像组学模型（AUC-ROC=0.83，95% CI：0.79-0.87，α=0.09，P<0.05）及联合模型（AUC-ROC=0.84，95% CI：0.80-0.88，α=0.10，P<0.05）影像组学特异性模型显示出更高的鉴别性能（AUC-ROC=0.76）。


精确率-召回指标同样显示放射组学特异性模型的性能更好，仅放射组学和组合模型的AUC-PR分别为0.85和0.86，与基础临床模型相比（人口统计学和人口统计学加肺活量测定的AUC-PR 0.76和0.78）。


精确率-召回率曲线下面积（AUC-PR）同样显示，相较于临床模型（人口统计学及人口统计学联合肺功能模型的AUC-PR分别为0.76和0.78），影像组学模型（纯影像组学模型与联合模型的AUC-PR分别为0.85和0.86）表现更优。


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图3 四个预测模型的AUC-ROC和AUC-PR结果

 

  • 特征贡献：骨骼肌与肺实质的纹理特征最具判别力的影像组学特征之一，气道特征无显著贡献。



小结：

CT影像组学可突破传统临床指标的局限，为慢阻肺病恶病质的早期识别提供新策略。


总结

2025年ATS年会聚焦慢阻肺病管理的关键挑战：从综合评估工具（PHI）、急性加重预警（CERT）到恶病质早期检测（影像组学），三项研究分别从不同维度推动个体化诊疗的进步，为实现患者早期干预提供新思路。


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参考文献：
[1]R. Hughes,D. McKellar, N. Arad, A. Pollard, U.M. Weinreich, R.A. Del Olmo Sansone, C. Janson, J. Jerman, H. Muellerova, and A. Papi. The Pulmonary Health Index (PHI): A Novel Composite Indicator of Lung Health Status in Patients With Asthma or COPD [abstract]. Am J Respir Crit Care Med 2025;211:A2565.
[2]R. Gloeckl,D. Kroll, I. Jarosch, T. Schneeberger, C.F. Vogelmeier, K. Kenn, P.W. Jones, and A.R. Koczulla. The COPD Exacerbation Recognition Tool (CERT) Can Predict Acute Exacerbations One Day Before Diagnosis - Results From the Pace Study [abstract]. Am J Respir Crit Care Med 2025;211:A5166.
[3]J.W. Chiles,S.M. Aguilera, P. Saha, A. Nakhmani, S.P. Bhatt, S. Bodduluri, and M.-L.N. Mcdonald. CT Radiomics: A Novel Approach to Early Detection of COPD Cachexia [abstract]. Am J Respir Crit Care Med 2025;211:A2943.
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