Evaluation of Cardiotoxicity in Trastuzumab Treatment of Breast Cancer Using Three-dimensional Speckle Tracking Echocardiography
-
摘要:
目的 探讨超声心动图三维斑点追踪技术对乳腺癌曲妥珠单抗治疗中心脏毒性评估的应用。 方法 选取昆明医科大学第一附属医院2020年11月至2022年7月收治的应用曲妥珠单抗治疗乳腺癌患者65例，分别在治疗后3个月、6个月、9个月、12个月后给予常规超声心动图及三维斑点追踪技术（three-dimensional speckle tracking technique，3D-STI），观察不同时间点的心脏指标参数的差异，包括左室射血分数（LVEF）、左房容积指数（LAVI）、二尖瓣舒张早期血流速度/二尖瓣环舒张早期移动速度（E/Em）、二尖瓣环舒张早期移动速度/二尖瓣环舒张晚期移动速度（Em/Am）、二尖瓣环收缩期移动速度（Sm）、二尖瓣舒张早期血流速度（E峰）、二尖瓣舒张晚期血流速度（A峰）、二尖瓣舒张早期环移动速度（Em）、二尖瓣舒张晚期环移动速度（Am）、左室扭转（LVtw）、左室整体纵向应变（GLS）、整体环周应变（GCS）、整体径向应变（ GRS）、整体面积应变GAS ）指标。 结果 治疗后3个月、6个月、9个月、12个月相关参数和治疗前相比，LAVI、E/Em、Am有所升高，Em/Am和Em有所下降，LAVI和E/Em之间呈正相关性；与治疗前相比，治疗后3个月、6个月、9个月、12个月的LVEF、GLS、GRS、LVtw、GCS、GAS均有所下降（P < 0.05）。 结论 乳腺癌患者应用曲妥珠单抗治疗时应用超声心动图三维斑点追踪技术效果理想，可以早期、准确对心脏毒性情况进行判断，可以为早期治疗提供参考依据，改善预后、临床结局方面价值显著。 Abstract:Objective To investigate the application of three-dimensional speck tracking echocardiography in the evaluation of cardiotoxicity in trastuzumab treatment of breast cancer. Methods A total of 65 breast cancer patients treated with trastuzumab in the First Affiliated Hospital of Kunming Medical University from November 2020 to July 2022 were selected. Conventional echocardiography and three-dimensional speckle tracking technique （3D-STI） were performed 3, 6, 9, and 12 months after treatment. The differences in cardiac parameters at different time points were observed. The parameters included left ventricular ejection fraction （LVEF）, left atrial volume index （LAVI）, early diastolic mitral flow velocity/early diastolic mitral annular flow velocity （E/Em）, early diastolic mitral annular flow velocity/late diastolic mitral annular flow velocity （Em/Am）, early diastolic mitral annular flow velocity （Sm）, and early diastolic mitral annular flow velocity （E/Em）. Peak E）, peak late diastolic mitral flow velocity （peak A）, early diastolic mitral annular velocity （Em）, late diastolic mitral annular velocity （Am）, left ventricular torsion （LVtw）, global longitudinal strain （GLS）, global circumferential strain （GCS）, global radial strain （GRS）, global area strain （GAS）. Results Compared with those before treatment, LAVI, E/Em and Am increased 3 months, 6 months, 9 months, and 12 months after treatment, while Em/Am and Em decreased. LAVI and E/Em were positively correlated. Compared with before and after treatment, LVEF, GLS, GRS, LVtw, GCS and GAS decreased 3, 6, 9 and 12 months after treatment （P < 0.05）. Conclusions The application of three-dimensional echocardiographic speck tracking technology in the treatment of breast cancer patients with trastuzumab has an ideal effect, which can judge the cardiotoxicity more early and accurately, provide a reference for early treatment, and has value in improving prognosis and clinical outcome. -
痛风是常见的代谢类疾病，一般由慢性高尿酸血症后尿酸钠晶体在关节内沉积引起[1-3]。痛风和高尿酸血症与肥胖、高血压、高脂血症、冠心病、胰岛素抵抗等代谢综合征密切相关，已成为识别早期代谢综合征的标志[4]。以往的研究表明，高尿酸血症是痛风发生和痛风形成的基础。因此，通过观察高尿酸血症的相关影响因素，可能会预测到痛风发生。越来越多的证据表明，痛风和高尿酸血症在治疗上表现出明显的个体差异性，这主要归因于基因家族某些成员的遗传变异[5]。全基因组关联分析结果显示，ATP转运蛋白G超家族成员2基因（ATP-binding cassette，subfamily Gmember 2; ABCG2）中rs2231142位点、葡萄糖转运基因9（Solute carrier family 2 member 9；SLC2A9）中rs6855911和rs1014290位点、溶质载体家族17成员3（Solute Carrier Family 17 Member 3，SLC17A3）基因中rs1165205位点和cGMP依赖性蛋白激酶2（Protein Kinase CGMP-Dependent 2，PRKG2）基因中rs7688672位点的多态性在高尿酸血症的发生中起着重要作用[6]。基于上述研究背景，本研究通过对云南红河州地区哈尼族和汉族痛风病和高血尿症患者ABCG2、SLC2A9、SLC17A3和PRKG2基因中5个位点的单核苷酸多态性，分析其基因型和等位基因频率是否与该地区痛风和高尿酸血症的发病存在关联。
1. 资料与方法
1.1 研究对象
选择2017年1月至2019年12月至宁洱县中医院确诊的哈尼族痛风患者100例为哈尼族患病组； 100例汉族痛风患者为汉族痛风患病组。选择同期健康体检者哈尼族126例为哈尼族对照组，108例汉族对照组。痛风的纳入标准符合1977年美国风湿病学会制定的痛风标准[7]，且排除因恶性肿瘤、血液系统疾病和服用嘌呤酶代谢药物导致尿酸水平变化的患者。该实验得到宁洱县中医院伦理委员会支持，且所有参与者均知情。
1.2 临床指标检测
在空腹状态下，采集所有参与者静脉血3 mL，离心后得到血清，检测血清中可以反映肝功能、肾功能和脂质代谢相关的血液生化指标水平：谷丙转氨酶（alanine aminotransferase，ALT）、门冬氨酸氨基转移酶（aspartate aminotransferase，AST）、尿素氮（blood urea nitrogen，BUN）、血清肌酐（creatinine，CREA）、尿酸（uric acid，UA）、血清总胆固醇（total cholesterol，TC）、甘油三酯（triglyceride，TG）、高密度脂蛋白（high density lipoprotein cholesterol，HDL-C）和低密度脂蛋白（low density lipoprotein cholesterol，LDL-C）。
1.3 SNaPshot SNP分型
从外周血样本中提取总DNA，SNaPshot多重分析技术对ABCG2（rs2231142）、SLC2A9（rs6855911和rs1014290）、SLC17A3（rs1165205）和PRKG2（rs7688672）这4个基因的5个SNP进行基因分型和筛选，再用PCR技术对ABCG2、SLC2A9、SLC17A3和PRKG2的基因分型进测序和确定。本研究所使用的PCR引物，见表1。
表 1 引物序列Table 1. Primer sequences位点 引物序列 rs2231142-F CTGCAGGTTCATCATTAGCTAGAAC rs2231142-R TTCATGATTCGTCATAGTTGTTGC rs6855911-F TCCCACACTAGCATATAAGAGGAAC rs6855911-R GTGGTCAAGAAAGTGTCCAGCTAC rs1014290-F AATGATACAATGCATTATCAGCTCC rs1014290-R GATGATGAAGTTTCCAGACCTCAG rs1165205-F TGCTAATGGAAACATCATATTCTTG rs1165205-R CATGTGCTTTCATTTCTCTCAGATA rs7688672-F ACTATGACTTTTCTGACAATGGCC rs7688672-R TCCAGAGTGGCTTTAATTGAACAT 1.4 统计学处理
用SPSS 20.0软件对数据进行分析和处理。基因型和等位基因频率用构成比（%）表示。组间用χ2检验进行分析，如果结果不符合χ2检验，则用Fisher确切概率法进行分析。组间比较采用Tukey post-hoc pairwise分析，数据以均值±标准差（Mean±SD）表示。P < 0.05为差异具有统计学意义。
2. 结果
2.1 临床血液生化指标测定比较
本研究共包括四组人群，分别为哈尼族痛风组（100人）、哈尼族对照组（126人）、汉族痛风组（100人）、汉族对照组（108人），共计434人，检测各组肝功能、肾功能和脂质代谢相关的血液生化指标，见表2。结果表明，在哈尼族痛风组和哈尼族对照组的血液生化指标中的ALT、AST、BUM、CREA、UA、 TC、TG、HDL-C、LDL-C的差异有统计学意义（P < 0.05），其他血液生化指标均无统计学意义（P > 0.05）。在汉族痛风组和汉族对照中的血液生化指标中只有CREA、UA、TC、HDL-C、LDL-C的差异存在统计学意义 （P < 0.05）。在汉族组和哈尼族组中，只有LDL-C的差异在哈尼族对照组和汉族对照组中存在统计学意义（P = 0.001）。
表 2 汉族和哈尼族痛风组和非痛风组的个人基本资料和临床生化指标测定比较（mean±SE）Table 2. The clinical features of subjects with gout and non-gout from 226 Hani populations and 208 Han populations in China （mean ± SE）民族
指标哈尼族 汉族 痛风组 （n = 100） 对照组 （n = 126） 痛风组 （n = 100） 对照组 （n = 108） 性别 男/女（n） 78/22 84/42 78/22 69/39 P 0.035 ALT（U/L） 41.17 ± 7.97 27.83 ± 1.97 37.92 ± 4.02 29.14 ± 1.79 F 16.37 3.931 1.211 5.044 P 0.028* 0.612 0.825 0.162 AST（U/L） 43.82 ± 10.94 27.13 ± 1.06 33.56 ± 5.19 26.42 ± 1.04 F 106.5 4.443 1.039 24.90 P 0.034* 0.215 0.927 0.378 BUM（mmol/L） 7.91 ± 1.03 5.91 ± 0.15 6.45 ± 0.41 5.85 ± 0.51 F 47.15 0.0459 11.56 1.547 P 0.013* 6.311 0.941 0.472 CREA（μmol/L） 109.73 ± 9.75 76.00 ± 5.42 112.64 ± 11.93 82.93 ± 4.36 F 3.236 0.0459 1.545 7.487 P 0.005* 0.818 0.555 0.017* UA，（μmol/L） 489.11 ± 9.53 303.99 ± 5.46 523.60 ± 36.98 304.63 ± 7.02 F 3.046 15.06 1.653 27.75 P 0.0002* 0.199 0.980 0.0002* TC（mmol/L） 5.18 ± 0.12 5.14 ± 0.09 5.00 ± 0.10 5.38 ± 0.13 F 1.778 1.440 2.086 1.690 P 0.783 0.247 0.109 0.015* TG（mmol/L） 2.60 ± 0.25 1.78 ± 0.12 2.49 ± 0.18 2.18 ± 0.20 F 4.340 1.929 2.778 1.235 P 0.001* 0.680 0.099 0.258 HDL-C，（mmol/L） 1.25 ± 0.04 1.54 ± 0.04 1.24 ± 0.03 1.47 ± 0.05 F 1.000 1.778 1.563 2.778 P < 0.0002* 0.896 0.213 < 0.0002* LDL-C，（mmol/L） 2.77 ± 0.09 2.82 ± 0.08 2.79 ± 0.10 3.25 ± 0.10 F 1.266 1.235 1.563 1.000 P 0.699 0.927 0.001* 0.001* 注：*P < 0.05。 2.2 哈尼族和汉族基因频率与高尿酸血症的关系比较
分析哈尼族（n = 226）和汉族（n = 208）中5个位点的基因型和等位基因频率，5个位点的基因型分布符合Hardy-weinberg遗传平衡定律，具有群体代表性（P < 0.05）。哈尼族中rs1014290位点基因型频率（P = 0.008）和等位基因频率（P = 0.023）与汉族相比，差异具有统计学意义，其余4个位点差异无统计学意义（P > 0.05），见表3。
表 3 哈尼族和汉族5个SNPs基因不同位点基因型及等位基因频率比较[n（%）]Table 3. Genotype frequencies of five SNPs in Hani populations and Han population [n（%）]基因型 哈尼族（n = 226） 汉族（n = 208） χ2 P 次要等位基因频率 rs2231142 0.119409 GG 99（48.1） 107（51.9） 3.24 0.198 GT 106（56.7） 81（43.3） TT 18（47.4） 20（52.6） G 205（52.2） 188（47.8） 0.319 0.613 T 18（47.4） 20（52.6） rs6855911 0.302915 A 214（52.8） 191（47.2） 3.25 0.104 G 9（34.6） 17（65.4） rs1014290 0.32528 AA 97（58.8） 68（41.2） 9.586 0.008* AG 89（43.8） 114（56.2） GG 37（58.7） 26（41.3） A 97（58.8） 68（41.2） 5.318 0.023* G 126（47.4） 140（52.6） rs1165205 0.30611 AA 148（53.2） 130（46.8） 0.707 0.702 AT 70（49.0） 73（51.0） TT 5（50.0） 5（50.0） A 218（51.8） 203（48.2） 0.012 0.911 T 5（50.0） 5（50.0） rs7688672 0.490216 AA 76（54.7） 63（45.3） 2.58 0.275 AG 110（52.9） 98（47.1） GG 37（44.0） 47（56.0） A 76（54.7） 63（45.3） 0.708 0.411 G 147（50.3） 145（49.7） 注：*P < 0.05。 2.3 哈尼族和汉族高尿酸血症组与5个SNPs位点的相关性
通过分析哈尼族高尿酸血症组（n = 100）和哈尼族对照组（n = 123）中5个SNPs位点的分布可知，在哈尼族中只有rs2231142位点在基因型频率（P = 0.002）和等位基因频率（P = 0.024）的差异与高尿酸血症显著相关，具有统计学意义。此外SNP rs2231142 的TT基因型和T等位基因会增加患高尿酸血症的风险。
分析汉族高尿酸血症组（n = 100）和汉族对照组（n = 108）中5个SNPs位点的分布。结果显示，在汉族中rs7688672位点在基因型频率（P = 0.018）和等位基因频率（P = 0.034）的差异与高尿酸血症显著相关。此外，汉族高尿酸症和rs1165205位点的基因型频率（P = 0.037）显著相关，但是与rs1165205位点等位基因频率无相关性，见表4。
表 4 高尿酸血症组和对照组中ABCG2 （rs2231142），SLC2A9 （rs6855911 和rs1014290），SLC17A3 （rs1165205） 和 PRKG2（rs7688672）基因型频率比较[n（%）]Table 4. Genotype frequencies and associations tests of ABCG2 （rs2231142），SLC2A9 （rs6855911 and rs1014290），SLC17A3 （rs1165205） and PRKG2（rs7688672） in Hyperuricemia patients and non-Hyperuricemia subjects [n（%）]基因型 哈尼族 汉族 高尿酸血症组
（n = 100）对照组
（n = 126）χ2 P 高尿酸血症组
（n = 100）对照组
（n = 108）χ2 P rs2231142 GG 33（33.3） 66（66.7） 12.352 0.002* 44（41.1） 63（58.9） 5.182 0.075 GT 54（50.9） 52（49.1） 43（53.1） 38（46.9） TT 13（72.2） 5（27.8） 13（65.0） 7（35.0） G 87（42.4） 118（57.6） 5.934 0.024* 87（46.3） 101（53.7） 2.539 0.157 T 13（72.2） 5（27.8） 13（65.0） 7（35.0） rs6855911 A 95（44.4） 119（55.6） 0.435 0.519 94（49.2） 97（50.8） 1.212 0.318 G 5（55.6） 4（44.4） 6（35.3） 11（64.7） rs1014290 AA 50（51.5） 47（48.5） 3.191 0.203 36（52.9） 32（47.1） 1.803 0.406 AG 36（40.4） 53（59.6） 50（43.9） 64（56.1） GG 14（37.8） 23（62.2） 14（53.8） 12（46.2） A 50（51.5） 47（48.5） 3.119 0.08 36（52.9） 32（47.1） 0.958 0.376 G 50（39.7） 76（60.3） 64（45.7） 76（54.3） rs1165205 AA 69（46.6） 79（53.4） 1.317 0.517 71（54.6） 59（45.4） 6.569 0.037* AT 28（40.0） 42（60.0） 28（38.4） 45（61.6） TT 3（60.0） 2（40.0） 1（20.0） 4（80.0） A 97（44.5） 121（55.5） 0.475 0.659 99（48.8） 104（51.2） 1.618 0.371 T 3（60.0） 2（40.0） 1（20.0） 4（80.0） rs7688672 AA 32（42.1） 44（57.9） 0.531 0.767 23（36.5） 40（63.5） 8.051 0.018* AG 52（47.3） 58（52.7） 47（48.0） 51（52.0） GG 16（43.2） 21（56.8） 30（63.8） 17（36.2） A 32（42.1） 44（57.9） 0.349 0.573 23（36.5） 40（63.5） 4.845 0.034* G 68（46.3） 79（53.7） 77（53.1） 68（46.9） 注：*P < 0.05。 3. 讨论
与欧美国家相比，20世纪50年代以前，亚洲地区高尿酸血症和痛风的患病率极低，属于罕见病。但在20世纪90年代中期以后，随着经济的发展和生活方式的改变，我国男性高尿酸血症的发病率为5.8%～33.1%，女性为2.4%～11.9%[1]。据研究报道，嘌呤代谢紊乱或者尿酸排泄减少，导致血清尿酸浓度过高，尿酸钠结晶沉积在关节、软骨、肾脏等组织会引发急性痛风关节炎[8]。痛风和高血尿症的研究在世界上不同地区和不同人群中进行，然而在中国，对痛风的研究仅限于汉族[9]。哈尼族是云南25个世居民族之一，有163万人口[10]。哈尼族大部分居住在云南省红河哈尼族彝族自治州和西双版纳傣族自治州，此外，还广泛分布在东南亚（包括越南、泰国、缅甸、老挝）[11]。本研究分析了哈尼族和汉族5个位点的基因型分布，这些发现为痛风和高尿酸血症的遗传效应提供了进一步的证据。
ABCG2，位于人类染色体4q22-q23，编码尿酸代谢的转运蛋白。全基因组关联分析发现，ABCG2是痛风和高尿酸血症的易感基因[12]，ABCG2基因rs2231142位点的Q141K突变，导致ABCG2蛋白的稳定性下降而且表达量降低，影响了尿酸的排泄功能，且显著影响痛风的发病年龄，被认为是高尿酸血症和痛风的重要调节因子[13]。在本次研究中，哈尼族组中rs2231142中T等位基因频率会增加患痛风和高尿酸血症的风险，这和文献报道的结果是一致的。Yamagishi报道[14]日本人群中ABCG2基因rs2231142位点T等位基因与较高血尿酸水平和痛风发病率较高有关。这些研究结果显示，rs2231142位点的多态性产生错意突变导致的Q141K，使ABCG2基因第五外显子发生错配，最终导致ABCG2蛋白的失调，从而造成机体高尿酸血症，从而引发痛风[15]。
SLC2A9位于人类染色体4p16.1[16]，编码GLUT9蛋白，GLUT9在肾小管上皮细胞和关节软骨细胞中高表达，肾小管上皮细胞参与尿素的重吸收和运输，关节软骨是痛风中尿酸沉积的位置[17]。SLC2A9与尿酸水平和痛风的关系，国内外研究的较多的为rs6855911和rs1014290两个位点[18]。本研究发现，rs6855911和rs1014290位点基因的多态性和哈尼族与汉族的高尿酸血症没有关系。此外，SLC2A9基因突变，使其编码的GLUT9功能缺失，导致2型低尿酸血症[19]。然而全基因组关联分析发现的SLC2A9多态性和与尿酸转运的功能和机制尚不清楚，因此，需要更大的样本量和多民族人群来验证。
SLC17A3基因，编码磷酸钠载体蛋白（Sodium-dependent phosphate transport protein 4，NPT4），NPT4集中分布在肾近端小管细胞膜上端。SLC17A3基因中rs1165205位点与尿酸浓度有关联[20]，在笔者的研究中SLC17A3基因中rs1165205位点的基因频率和高尿酸血症相关，而且基因型AA增加了汉族人患高尿酸血症的风险。cGMP依赖性蛋白激酶2（Protein Kinase CGMP-Dependent 2，PRKG2），位于人类染色体4q13.1-21.1区。PRKG2基因编码的蛋白激酶属于丝/苏氨酸蛋白激酶家族，软骨是其主分布区之一，可以促进软骨细胞的增生和肥大，对成骨过程有促进作用。此外，有研究证实，PRKG2基因变异导致蛋白功能异常，且PRKG2基因中rs7688672位点基因的多态性与痛风有关[21]。然而，在以往的研究中，rs7688672位点基因的多态性变异与痛风的关系互相矛盾[22]。本研究发现rs7688672位点中等位基因A能够降低汉族人群患高尿酸血症的风险。
本研究以434例红河州人群样本为研究对象进行分析，发现在哈尼族和汉族痛风和非痛风人群中血液生化指标具有很大的不同。根据本研究的分析结果，LDL-C的表达水平在哈尼族对照组汉族对照组中具有显著差异，其他血液生化指标均没有显著差异。因此，笔者进一步比较了哈尼族组和汉族组中5个SNPs位点，发现SLC2A9基因中rs1014290位点的基因频率和基因型频率具有显著差异。这进一步的证明，在痛风中汉族和哈尼族人群之间存在个体差异。
总之，笔者的研究结果表明，ABCG2基因中 rs2231142位点多态性与哈尼族高尿酸血症的风险有关，而SLC17A3基因中的 rs1165205位点和PRKG2 基因中的rs7688672位点多态性与哈尼族高尿酸血症的风险有关。这些研究结果表明，rs2231142、rs1165205和rs7688672与痛风明显相关，可作为痛风和高尿酸血症筛查、诊断和治疗的潜在候选生物标志物，有助于提高临床上痛风和高尿酸血症患者的个体化治疗水平。但本研究仍然有不足之处，云南作为多民族地区，本研究只纳入哈尼族与汉族人群，未纳入其他少数民族人群进行分析，笔者将进一步研究本研究关注的五个多核苷酸位点与不同族群的痛风和高尿酸血症患者的关系。
-
表 1 不同治疗周期常规超声心动图心脏指标（
$\bar x \pm s $ ）Table 1. Cardiac parameters of conventional echocardiography in different treatment cycles （
$\bar x \pm s $ ）指标 治疗前 治疗3个月 治疗6个月 治疗9个月 治疗12个月 F P LVEF（%） 66.18 ± 3.99 66.13 ± 3.91 65.99 ± 3.88 65.92 ± 3.69 65.81 ± 3.55 1.215 0.852 E（cm/s） 76.62 ± 3.27 76.53 ± 13.12 76.41 ± 13.02 75.94 ± 13.32 75.83 ± 13.22 0.398 0.458 A（cm/s） 66.78 ± 11.45 67.12 ± 11.83 67.54 ± 12.62 68.02 ± 11.85 68.11 ± 12.02 1.025 0.671 E/A 1.15 ± 0.23 1.14 ± 0.24 1.13 ± 0.23 1.12 ± 0.21 1.11 ± 0.16 0.129 0.336 Sm（cm/s） 8.23 ± 1.58 8.14 ± 1.60 7.99 ± 1.63 7.82 ± 1.59 7.47 ± 1.45 6.902 0.001* Em（cm/s） 9.23 ± 1.63 9.09 ± 1.58 8.91 ± 1.67 8.71 ± 1.74 8.52 ± 1.53 5.667 0.001* Am（cm/s） 8.12 ± 1.58 8.18 ± 1.61 8.24 ± 1.68 8.50 ± 1.72 8.93 ± 1.75 6.891 0.001* Em/Am 1.14 ± 0.05 1.11 ± 0.07 1.08 ± 0.06 1.02 ± 0.06 0.97 ± 0.03 8.471 0.001* E/Em 8.25 ± 1.01 8.42 ± 1.07 8.85 ± 1.22 9.30 ± 1.40 9.63 ± 1.51 11.324 0.001* LAVI（mL/m2） 22.33 ± 3.37 24.37 ± 3.59 26.80 ± 2.45 29.15 ± 2.89 32.57 ± 4.94 18.323 0.001* 与治疗前比较，*P < 0.05。 
下载: 导出CSV
表 2 分析不同治疗周期的3D-STI心脏指标[（
$\bar x \pm s $ ），%]Table 2. Analysis of 3D-STI cardiac indicators in different treatment cycles [（
$\bar x \pm s $ ），%]指标 治疗前 治疗3个月 治疗6个月 治疗9个月 治疗12个月 F P LVEF 61.21 ± 3.58 58.54 ± 3.16 56.63 ± 3.84 55.26 ± 3.71 54.38 ± 3.25 18.325 0.001* GLS −22.89 ± 2.49 −19.41 ± 2.35 −17.38 ± 2.14 −15.82 ± 2.01 −13.15 ± 1.96 9.258 0.001* GRS 46.58 ± 4.74 43.58 ± 4.05 40.74 ± 3.52 37.96 ± 3.21 35.16 ± 3.10 12.416 0.001* LVtw −12.59 ± 1.16 −11.93 ± 1.16 −10.88 ± 1.18 −9.73 ± 1.15 −9.55 ± 1.14 11.872 0.001* GCS −18.59 ± 2.15 −17.99 ± 1.65 −16.84 ± 1.85 −15.92 ± 1.73 −14.06 ± 1.64 10.215 0.001* GAS −34.45 ± 3.12 −30.47 ± 3.39 −26.15 ± 2.63 −24.16 ± 2.51 −20.09 ± 2.31 14.525 0.001* 与治疗前比较，*P < 0.05。
下载: 导出CSV
-
[1] 孙文婧,胡曼婷,李娜,葛菲,陈文林,刘洋. 乳腺癌内分泌治疗耐药及其逆转的研究进展[J]. 昆明医科大学学报,2021,42(07):143-149. [2] 刘安生,魏虹,商志娟,等. 超声心动图评估化疗药物对乳腺癌患者左心房结构,机械功能和机械离散度的影响[J]. 中国循环杂志,2020,35(12):1212-1215. doi: 10.3969/j.issn.1000-3614.2020.12.009 [3] Gripp E A,Oliveira G E,Feijó L A,et al. Global longitudinal strain accuracy for cardiotoxicity prediction in a cohort of breast cancer patients during anthracycline and/or trastuzumab treatment[J]. Arquivos brasileiros de cardiologia,2018,110:140-150. [4] Puckett L L,Saba S G,Henry S,et al. Cardiotoxicity screening of long‐term,breast cancer survivors—The CAROLE (Cardiac‐Related Oncologic Late Effects) Study[J]. Cancer medicine,2021,10(15):5051-5061. doi: 10.1002/cam4.4037 [5] Timóteo A T,Moura Branco L,Filipe F,et al. Cardiotoxicity in breast cancer treatment: what about left ventricular diastolic function and left atrial function?[J]. Echocardiography,2019,36(10):1806-1813. doi: 10.1111/echo.14487 [6] 蒋瑶,牟霜,谭开彬. 二维斑点追踪成像评价乳腺癌曲妥珠单抗化疗亚临床心脏毒性的价值[J]. 临床超声医学杂志,2020,22(1):33-37. doi: 10.3969/j.issn.1008-6978.2020.01.012 [7] Anthony F Y,Ho A Y,Braunstein L Z,et al. Assessment of early radiation-induced changes in left ventricular function by myocardial strain imaging after breast radiation therapy[J]. Journal of the American Society of Echocardiography,2019,32(4):521-528. doi: 10.1016/j.echo.2018.12.009 [8] Gulati G,Zhang K W,Scherrer-Crosbie M,et al. Cancer and cardiovascular disease: the use of novel echocardiography measures to predict subsequent cardiotoxicity in breast cancer treated with anthracyclines and trastuzumab[J]. Current Heart Failure Reports,2014,11(4):366-373. doi: 10.1007/s11897-014-0214-8 [9] Bouwer N I,Jager A,Liesting C,et al. Cardiac monitoring in HER2-positive patients on trastuzumab treatment:A review and implications for clinical practice[J]. The Breast,2020,52:33-44. doi: 10.1016/j.breast.2020.04.005 [10] Chen J,Wang L,Wu F F,et al. Early detection of cardiotoxicity by 3D speckle tracking imaging of area strain in breast cancer patients receiving chemotherapy[J]. Echocardiography,2019,36(9):1682-1688. doi: 10.1111/echo.14467 [11] Chang W T,Feng Y H,Kuo Y H,et al. Layer-specific distribution of myocardial deformation from anthracycline-induced cardiotoxicity in patients with breast cancer—from bedside to bench[J]. International Journal of Cardiology,2020,311:64-70. doi: 10.1016/j.ijcard.2020.01.036 [12] Abu-Khalaf M M,Safonov A,Stratton J,et al. Examining the cost-effectiveness of baseline left ventricular function assessment among breast cancer patients undergoing anthracycline-based therapy[J]. Breast Cancer Research and Treatment,2019,176(2):261-270. doi: 10.1007/s10549-019-05178-z [13] 董百惠,姜红,肖响,等. 乳腺癌患者蒽环类续贯曲妥珠单抗治疗期间超声心动图监测执行度分析[J]. 中国药物警戒,2022,19(5):557-560. [14] 刘志月,刘梅,黄鹤,等. 实时三维超声心动图及三维斑点追踪技术评估左心室射血分数保留的多发性骨髓瘤患者左心房功能的价值[J]. 临床心血管病杂志,2021,37(10):936-942. [15] 胡夕春,张剑,陈德滇,等. 中国蒽环类药物治疗乳腺癌专家共识[J]. 中国肿瘤临床,2018,45(3):120-125. doi: 10.3969/j.issn.1000-8179.2018.03.198 [16] 李捷,郭冠军,杨益宁,等. 三维斑点追踪超声心动图对老年心力衰竭患者左心室舒张功能的评估价值[J]. 中国医师杂志,2021,23(11):1673-1676. doi: 10.3760/cma.j.cn431274-20200906-01237 [17] Kosku H,Kaya C T,Sengul S,et al. The diastolic function abnormalities in hemodialysis session: a two-dimensional speckle tracking echocardiographic (2DSTE) study[J]. The International Journal of Cardiovascular Imaging,2022,38(7):1453-1461. doi: 10.1007/s10554-022-02535-w [18] Ebik M,Tatekin N,M Gürdoan,et al. fri0058 the importancn of speckle trackizg echocardiography in the evaluation of cardiac functions in patients with rheumatoid arthritis[J]. Annals of the Rheumatic Diseases,2020,79(1):605-606. [19] 胡滨,礼广森,黄冬梅,等. 三维斑点追踪技术评价含曲妥珠单抗化疗方案对HER-2阳性乳腺癌患者左室功能的影响[J]. 临床超声医学杂志,2020,22(8):622-625. doi: 10.3969/j.issn.1008-6978.2020.08.021 [20] 杜晓,袁莉. 实时三维斑点追踪技术在中老年急性心肌梗死患者经皮冠状动脉介入治疗术后左心室整体收缩功能评估中的应用价值[J]. 中国药物与临床,2020,20(8):1245-1247. -
下载:
![](data:image/svg+xml,<svg xmlns='http://www.w3.org/2000/svg' width='210' height='179'><foreignObject width='2000' height='100%'><div xmlns='http://www.w3.org/1999/xhtml' style='font-size:16px;font-family:Helvetica'><table>
<thead><tr><td class="table_top_border" align="left" valign="middle">指标</td><td class="table_top_border" align="center" valign="middle">治疗前</td><td class="table_top_border" align="center" valign="middle">治疗3个月</td><td class="table_top_border" align="center" valign="middle">治疗6个月</td><td class="table_top_border" align="center" valign="middle">治疗9个月</td><td class="table_top_border" align="center" valign="middle">治疗12个月</td> <td class="table_top_border" align="center" valign="middle"><i>F</i></td> <td class="table_top_border" align="center" valign="middle"><i>P</i></td></tr></thead>
<tbody><tr><td class="table_top_border2" align="left" valign="middle">LVEF（%）</td> <td class="table_top_border2" style="padding-left:10pt;" valign="middle" align="left">66.18 ± 3.99</td> <td class="table_top_border2" style="padding-left:10pt;" valign="middle" align="left">66.13 ± 3.91</td> <td class="table_top_border2" style="padding-left:10pt;" valign="middle" align="left">65.99 ± 3.88</td> <td class="table_top_border2" style="padding-left:10pt;" valign="middle" align="left">65.92 ± 3.69</td> <td class="table_top_border2" style="padding-left:10pt;" valign="middle" align="left">65.81 ± 3.55</td> <td class="table_top_border2" style="padding-left:10pt;" valign="middle" align="left">1.215</td> <td class="table_top_border2" style="padding-left:10pt;" valign="middle" align="left">0.852</td> </tr><tr><td align="left" valign="middle">E（cm/s）</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">76.62 ± 3.27</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">76.53 ± 13.12</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">76.41 ± 13.02</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">75.94 ± 13.32</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">75.83 ± 13.22</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">0.398</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">0.458</td> </tr><tr><td align="left" valign="middle">A（cm/s）</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">66.78 ± 11.45</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">67.12 ± 11.83</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">67.54 ± 12.62</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">68.02 ± 11.85</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">68.11 ± 12.02</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">1.025</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">0.671</td> </tr><tr><td align="left" valign="middle">E/A</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">1.15 ± 0.23</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">1.14 ± 0.24</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">1.13 ± 0.23</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">1.12 ± 0.21</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">1.11 ± 0.16</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">0.129</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">0.336</td> </tr><tr><td align="left" valign="middle">Sm（cm/s）</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">8.23 ± 1.58</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">8.14 ± 1.60</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">7.99 ± 1.63</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">7.82 ± 1.59</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">7.47 ± 1.45</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">6.902</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">0.001<sup>*</sup></td> </tr><tr><td align="left" valign="middle">Em（cm/s）</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">9.23 ± 1.63</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">9.09 ± 1.58</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">8.91 ± 1.67</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">8.71 ± 1.74</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">8.52 ± 1.53</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">5.667</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">0.001<sup>*</sup></td> </tr><tr><td align="left" valign="middle">Am（cm/s）</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">8.12 ± 1.58</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">8.18 ± 1.61</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">8.24 ± 1.68</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">8.50 ± 1.72</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">8.93 ± 1.75</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">6.891</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">0.001<sup>*</sup></td> </tr><tr><td align="left" valign="middle">Em/Am</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">1.14 ± 0.05</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">1.11 ± 0.07</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">1.08 ± 0.06</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">1.02 ± 0.06</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">0.97 ± 0.03</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">8.471</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">0.001<sup>*</sup></td> </tr><tr><td align="left" valign="middle">E/Em</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">8.25 ± 1.01</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">8.42 ± 1.07</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">8.85 ± 1.22</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">9.30 ± 1.40</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">9.63 ± 1.51</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">11.324</td> <td valign="middle" align="left" style="padding-left:10pt;">0.001<sup>*</sup></td> </tr><tr><td class="table_bottom_border" align="left" valign="middle">LAVI（mL/m<sup>2</sup>）</td> <td class="table_bottom_border" style="padding-left:10pt;" valign="middle" align="left">22.33 ± 3.37</td> <td class="table_bottom_border" style="padding-left:10pt;" valign="middle" align="left">24.37 ± 3.59</td> <td class="table_bottom_border" style="padding-left:10pt;" valign="middle" align="left">26.80 ± 2.45</td> <td class="table_bottom_border" style="padding-left:10pt;" valign="middle" align="left">29.15 ± 2.89</td> <td class="table_bottom_border" style="padding-left:10pt;" valign="middle" align="left">32.57 ± 4.94</td> <td class="table_bottom_border" style="padding-left:10pt;" valign="middle" align="left">18.323</td> <td class="table_bottom_border" style="padding-left:10pt;" valign="middle" align="left">0.001<sup>*</sup></td> </tr></tbody>
<tfoot><tr><td colspan="8" align="left" valign="middle"> 与治疗前比较，<sup>*</sup><i>P</i> < 0.05。</td></tr></tfoot>
</table></div></foreignObject></svg>)
