本研究报告旨在介绍蔡晓怡、张冰、隋海静、薛功博、黄晓明、刘凌、王国华、颜晓然、刘红艳等研究者发表在《Quantitative Imaging in Medicine and Surgery》期刊2025年第15卷第7期上的一项原创性研究。该研究于2024年11月3日提交，2025年4月17日被接受，并于2025年6月30日在线发表。研究团队主要来自上海浦东新区人民医院、青岛市市立医院、大连医科大学附属第二医院普湾院区以及通用电气医疗（中国）有限公司CT影像研究中心。
这项研究的学术背景聚焦于医学影像学和糖尿病病理生理学的交叉领域。糖尿病作为一种以慢性高血糖为特征的代谢性疾病，其全球患病率正持续攀升。研究表明，胰腺纤维化与糖尿病血糖水平密切相关，胰腺细胞外体积分数（Extracellular Volume Fraction， fECV）可作为量化胰腺纤维化的非侵入性影像学标志物。然而，传统的胰腺活检具有侵入性，而单能计算机断层扫描（Single-Energy CT， SECT）和组织分化能力有限。双能计算机断层扫描（Dual-Energy CT， DECT）因其能生成精确的碘浓度图，在量化组织成分方面具有优势。先前研究虽然揭示了胰腺fECV与糖尿病存在关联，但关于fECV与反映长期血糖控制的糖化血红蛋白（Hemoglobin A1c， HbA1c）之间的相关性，以及fECV评估糖尿病进展和血糖控制水平的潜力，尚未有基于DECT碘图方法（CT-ID）的系统研究。因此，本研究的目的是探讨基于DECT平衡期碘图测量的胰腺fECV与HbA1c之间的相关性，并评估fECV作为评估糖尿病进展的影像学生物标志物的可行性。其核心科学问题在于，能否通过一种无创的影像学方法（DECT-fECV）来反映糖尿病相关的胰腺病理生理变化（纤维化），并将其与临床血糖控制指标（HbA1c）及糖尿病状态相关联。
本研究是一项回顾性横断面研究，详细的工作流程包含多个严谨的步骤。首先，研究者制定了明确的受试者纳入与排除标准。研究共筛选了292名于2021年10月至2022年6月期间在青岛市市立医院接受上中腹部三期增强DECT扫描的患者。纳入标准为成年患者，接受了宝石能谱成像（Gemstone Spectral Imaging， GSI）模式的平衡期增强DECT扫描，并且能够获取HbA1c和血细胞比容（Hematocrit， HCT）数据。为确保结果准确性，研究设置了严格的排除标准：排除肝硬化患者；排除有严重胰腺萎缩、弥漫性胰腺钙化、胰腺脂肪浸润、急性胰腺炎等胰腺病变的患者；排除胰腺十二指肠切除术后患者；排除近期有输血史、出血或中重度贫血的患者；排除CT检查前后30天内未获取HbA1c值的患者；排除腹部CT与血常规HCT测量间隔超过2周的患者。最终，共有213名患者符合所有标准并被纳入分析。研究获得了机构伦理审查委员会的批准，并豁免了患者知情同意。所有临床数据（年龄、性别、体重指数BMI、HCT、HbA1c）均从医院电子病历系统中提取。根据美国糖尿病协会2024年标准，患者被分为两大组：非糖尿病组（Group ND， n=120）和糖尿病组（Group D， n=93）。非糖尿病组进一步细分为血糖正常亚组（Group ND_N， HbA1c < 5.7%， n=56）和糖尿病前期亚组（Group ND_PD， 5.7% ≤ HbA1c < 6.5%， 未接受降糖药物治疗， n=64）。糖尿病组根据治疗后血糖控制情况，细分为血糖控制良好亚组（Group D_C， HbA1c < 7.0%， n=37）和血糖控制不佳亚组（Group D_NC， HbA1c ≥ 7.0%， n=56）。
研究采用统一的影像数据采集方案。所有患者均使用GE CT设备进行上中腹部的三期增强GSI模式扫描。扫描参数包括：管电压80/140 kV，管电流405 mA，扫描范围从膈肌上1cm至肝、胰、脾下缘。使用高压注射器经肘静脉注射碘对比剂，剂量为1.2 mL/kg体重，流率为2.0 mL/s。在平扫后，分别于30秒、60秒和180秒进行动脉期、门静脉期和平衡期扫描。平衡期数据用于后续分析。数据处理和测量是关键步骤。平衡期的能谱数据被传输至AW 4.7工作站，使用GSI Viewer软件生成碘图。由两名分别具有2年和3年经验的放射科医师在盲法下，于胰腺头、体、尾三个部位手动勾画感兴趣区（Regions of Interest， ROIs），每个ROI面积约为50–55 mm²，测量碘密度值，并取平均值用于计算fECV。所有ROI均由一位经验超过15年的放射科医师进行视觉确认和必要的手动调整，以确保准确性。ROI的放置需避开主胰管、胰周脂肪和血管。在同一层面，于腹主动脉内勾画一个相同大小的ROI作为参考。胰腺fECV的计算采用公式：fECV(%) = (ID胰腺-平衡期 / ID腹主动脉-平衡期) × (100 - HCT)。该公式基于平衡期对比剂在血管内外空间分布达到平衡的原理，通过胰腺与腹主动脉的碘密度比值，并结合血细胞比容校正，计算出反映胰腺细胞外间隙容积的fECV值。这种方法称为双能碘密度法，相较于需要平扫和增强两次扫描的绝对增强法，减少了配准误差和辐射剂量。
在统计分析方面，研究使用了多种方法。连续变量以均值±标准差表示。使用Shapiro-Wilk检验数据正态性。正态分布数据的组间比较采用独立样本t检验或单因素方差分析（ANOVA），非正态分布数据则采用Mann-Whitney U检验或Kruskal-Wallis检验。分类变量以数量和百分比表示，采用卡方检验进行比较。由于HbA1c和fECV不符合正态分布，两者之间的相关性使用Spearman秩相关分析评估，并采用Bonferroni法进行多重校正。使用逻辑回归模型进行单变量和多变量分析，以评估fECV、年龄、性别、HCT和BMI与糖尿病的关联，旨在确定fECV是否为糖尿病进展的独立预测因子。通过受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic， ROC）曲线分析评估胰腺fECV在不同组别间的诊断价值。所有统计分析均使用SPSS 25.0和GraphPad Prism 9软件进行，P值<0.05被认为具有统计学意义。
本研究取得了多项重要结果。首先，在基线特征上，糖尿病组与非糖尿病组在年龄、性别、HCT和BMI方面均无显著差异，这确保了组间比较的可比性。核心发现之一是胰腺fECV在不同血糖状态人群中的差异。结果显示，糖尿病组的胰腺fECV（34.31% ± 2.51%）显著高于非糖尿病组（32.03% ± 2.66%），P < 0.001。在对四个亚组的进一步分析中发现，fECV从高到低依次为：血糖控制不佳糖尿病组（Group D_NC）> 血糖控制良好糖尿病组（Group D_C）> 糖尿病前期组（Group ND_PD）> 血糖正常组（Group ND_N）。两两比较显示，除了血糖正常组与糖尿病前期组之间无显著差异外，其他所有组别间的fECV差异均具有统计学意义（P < 0.05）。这清晰地表明，fECV值随着血糖代谢异常的进展而升高，特别是在确诊糖尿病后，血糖控制越差，fECV值越高。
其次，研究揭示了fECV与HbA1c之间的相关性。在所有患者中，胰腺fECV与HbA1c呈显著正相关（rs = 0.457， P < 0.001）。在糖尿病组内部，fECV与HbA1c同样呈显著正相关（rs = 0.449， P < 0.001）。然而，在非糖尿病组及其亚组（血糖正常组和糖尿病前期组）以及糖尿病亚组（控制良好组和控制不佳组）内部，fECV与HbA1c的相关性则不显著。这一结果提示，当整体人群或糖尿病患者群体中包含了不同程度的胰腺纤维化（反映在fECV升高）和血糖异常（反映在HbA1c升高）时，两者之间存在显著关联；但在病理状态相对单一的亚组内，这种关联性可能被其他因素掩盖或不足以显现。
第三，逻辑回归分析确认了fECV的独立预测价值。单变量分析显示，胰腺fECV与糖尿病状态显著相关（比值比[OR] = 1.413；95%置信区间[CI]: 1.246–1.603；P < 0.001）。在调整了年龄、性别、HCT和BMI等潜在混杂因素后，多变量分析进一步证实，胰腺fECV是评估糖尿病进展的独立指标（OR = 1.449；95% CI: 1.265–1.659；P < 0.001）。这意味着，fECV值每增加一个单位，个体患有糖尿病的风险就增加约45%，且该风险独立于其他传统人口学和血液学因素。
第四，ROC曲线分析评估了fECV的诊断效能。研究发现，fECV在区分非糖尿病组与糖尿病组时，曲线下面积（Area Under the Curve， AUC）为0.732（95% CI: 0.664–0.799），当最佳截断值为34.00%时，敏感性为60.20%，特异性为79.20%。在不同的亚组比较中，fECV的诊断效能各异：区分血糖正常组与血糖控制不佳糖尿病组的AUC最高，达到0.831；区分糖尿病前期组与血糖控制不佳糖尿病组的AUC为0.782；区分血糖控制良好与血糖控制不佳糖尿病组的AUC为0.687；区分血糖正常组与血糖控制良好糖尿病组的AUC为0.651；而区分糖尿病前期组与血糖控制良好糖尿病组的AUC则未达到统计学显著性（0.594， P=0.116）。这些结果表明，fECV在区分血糖正常与严重血糖异常（控制不佳的糖尿病）时效能最佳，而在区分糖尿病前期与血糖已得到良好控制的糖尿病时效能有限。
本研究的主要结论是：基于DECT平衡期碘图测量的胰腺细胞外体积分数（fECV）与反映长期血糖控制水平的糖化血红蛋白（HbA1c）呈正相关。fECV是评估糖尿病进展的一个独立影像学指标。该指标能够无创地、间接地反映糖尿病患者胰腺的病理生理变化（即纤维化程度），从而从影像学角度指示糖尿病的进展。这为临床评估糖尿病患者的胰腺健康状况和血糖控制情况提供了一个全新的、基于常规CT检查的量化工具。
本研究的科学价值和应用价值显著。在科学层面，它通过影像学方法验证了胰腺纤维化（以fECV为表征）与糖尿病代谢状态（以HbA1c为表征）之间的内在联系，深化了对糖尿病胰腺病变病理生理过程的理解。研究采用的DECT碘密度法相较于传统的CT绝对增强法或MRI方法，具有扫描方案简便（仅需平衡期）、减少辐射、避免图像配准误差等优势，为胰腺纤维化的无创定量评估提供了一种更优的技术选择。在应用层面，研究证实了fECV可作为评估糖尿病进展和血糖控制水平的一个潜在的、可常规获取的影像学生物标志物。这对于那些因各种原因不适合进行胰腺活检的患者，或在进行腹部CT检查时希望同步评估胰腺状况的糖尿病患者，具有重要的临床意义。它可以帮助临床医生从器官水平更全面地了解糖尿病患者的病情。
本研究的亮点突出。首先，重要的发现包括：明确了基于DECT碘密度法的胰腺fECV与HbA1c在全人群和糖尿病患者群体中的正相关关系；系统揭示了fECV在不同血糖状态人群（从正常、前期到糖尿病，再到糖尿病内部不同控制水平）中的梯度变化规律；首次基于DECT碘图法证实了fECV是糖尿病进展的独立预测因子。其次，研究方法的创新性在于：优化并应用了DECT平衡期碘密度法计算胰腺fECV，该方法流程更简化，更具临床可行性；研究设计严谨，设置了详尽而合理的纳入与排除标准（特别是考虑了HCT测量的时效性和贫血等影响HbA1c的因素），以最大限度地控制混杂变量，提高结果的可靠性。第三，研究目标的特殊性在于：将影像学定量参数（fECV）与临床广泛使用的生化指标（HbA1c）以及明确的临床分期（ADA标准分组）相结合，进行多层次的关联分析，使研究成果兼具影像学创新性和临床实用性。
研究者在讨论部分还进行了一些有价值的比较和探讨。他们对比了Kameda等人的研究（未发现fECV与HbA1c相关），并分析了产生差异的可能原因，主要包括本研究中包含了接受降糖治疗（可能处于疾病更晚期、纤维化更明显）的患者，以及排除了肝硬化和相关可能干扰HbA1c准确性的患者群体。同时，也对比了Noda等人的MRI研究（AUC高达0.990），指出其研究对象包含胰腺导管腺癌和慢性胰腺炎患者，这些疾病的病理改变可能更为急剧和显著，而本研究专注于非肿瘤/非炎症性的糖尿病患者群体，样本量更大，可能更能反映普通糖尿病患者的真实情况。此外，研究者还从病理生理学角度解释了fECV升高的可能机制，即高血糖、缺氧或氧化应激等因素通过激活胰腺星状细胞，导致细胞外基质增生，从而扩大胰腺的细胞外空间，这为fECV作为纤维化标志物提供了理论支持。最后，研究者坦诚地指出了本研究的局限性，包括回顾性单中心研究可能的选择偏倚、手动勾画ROI的主观误差、缺乏纵向数据来验证fECV对糖尿病的监测和预测能力、未考虑生活方式等其他混杂因素，以及未分析患者是否使用可能影响纤维化进程的药物（如血管紧张素转换酶抑制剂）。这些不足也为未来的前瞻性、多中心、纵向研究指明了方向。