根据发表在北美放射学会(RSNA)杂志《放射学》上的一项研究，研究人员正在使用一种称为放射组学的方法来预测未来的心脏事件，如心脏病发作。放射组学允许研究人员从CT图像中提取定量或可测量的数据，这些数据可以揭示仅在图像中看不到的疾病特征。

冠状动脉疾病与斑块的脂肪沉积有关，斑块在动脉壁内积聚。大的、富含脂质的斑块很容易破裂。这些斑块的破裂引起了大多数心脏病发作。然而，预测哪些斑块会破裂是一项挑战。

研究人员开发了一种放射组学模型，使用冠状动脉CT血管造影图像的信息来评估斑块易损性。他们在299名患者中开发了该模型。然后，他们在708名怀疑患有冠状动脉疾病的患者中研究了这种方法。

该模型能够检测与心脏病发作等主要不良心脏事件风险增加相关的易损斑块。在中位数三年的随访中，高放射特征与这些事件独立相关。

“这项研究的结果令人鼓舞和兴奋。与传统的冠状动脉CT血管造影解剖参数相比，放射组学提供了一种更准确的方法来检测易损斑块。”

放射学特征很容易应用到临床实践中。在临床上，它可以评估潜在的易损斑块，并帮助对高危患者进行分层。

“如果放射组学分析被嵌入常规CT血管造影工作站，它可以自动识别易损斑块供临床医生复查。因此，放射组学可以显著提高常规临床实践中高危斑块检测的准确性和精密度。”

研究人员打算从不同的扫描仪类型和供应商建立一个放射组学模型。他们还计划开展一项规模更大、涉及1万名患者的多中心研究。

在大型观察性研究和随机对照试验的支持下，放射组学方法可能有助于指导临床决策，并改善未来的患者护理。