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2025ACC大会公布的多项研究进一步夯实了SGLT2i心衰治疗中获益证据、并探索其应用改进措施；同时，AI技术赋能ATTR-CM早期诊断，为心衰预防点燃新希望。
心衰是心血管疾病领域最后的战场，尽管传统心衰治疗药物虽能一定程度上改善了心衰患者的预后，但仍有部分患者的症状难以得到有效控制，死亡率居高不下。近年来，钠-葡萄糖协同转运蛋白2抑制剂（SGLT2i）在慢性心衰治疗领域展现出显著疗效，已逐步覆盖全射血分数心衰的治疗，并获得国内外权威心衰指南的一线推荐。然而，其临床实际应用情况远远落后于指南推荐，亟须探索影响应用的因素并提出改进措施。此外，心衰也是转甲状腺素蛋白淀粉样变性心肌病（ATTR-CM）的常见的临床表现之一，由于ATTR-CM临床表现缺乏特异性，往往导致诊断延迟，使患者错过了最佳治疗时机，从而给患者带来了沉重的健康负担。
在2025年美国心脏病学会（ACC）年会上，心衰的防治依然是备受瞩目的焦点议题。大会公布了多项关键研究，进一步强化了SGLT2i在心衰治疗中的获益证据、探索了SGLT2i使用困境、影响因素及改进措施，以及提高ATTR-CM早期诊断的策略。这些研究成果不仅深化了我们对心衰防治的认知，更为优化心衰管理策略提供了重要参考。现整理如下，以飨读者。
SGLT2i在心衰治疗中的应用：研究突破与提升
经导管主动脉瓣植入术（TAVI）改变了主动脉瓣狭窄（AS）的治疗方式，但术后患者心衰（HF）发生风险以及再住院率。达格列净作为一种SGLT2i，已在糖尿病、HF和慢性肾脏病（CKD）患者中显示出降低心血管死亡和HF住院风险的作用，但在TAVI术后患者中的疗效和安全性还有待研究。在本次ACC大会的Late-Breaking Clinical Trials III专场上，Sergio Raposeiras Roubin教授公布了DapaTAVI研究结果[1]。研究表明，对于接受TAVI后的心衰患者，与标准治疗组相比，使用SGLT2i（达格列净）能显著降低全因死亡或心衰恶化的复合终点发生率，且安全性良好。该研究结果同步发表于
N Engl J Med[2] 。
DapaTAVI研究是一项多中心、随机、双盲、安慰剂对照的Ⅲ期临床试验，旨在评估SGLT2i（达格列净）对重度AS接受TAVI的患者术后死亡及心衰恶化风险的影响。研究纳入标准为年龄≥18岁、诊断为重度AS且接受TAVI、有HF病史，且合并以下至少一项：左心室射血分数（LVEF）≤40%、糖尿病或估算肾小球滤过率（eGFR）25~75mL/min/1.73m²。研究主要终点为全因死亡或心衰恶化（因心衰住院或因心衰急诊就诊且需要静脉使用利尿剂）的复合终点。
研究共纳入1257例患者（平均年龄82.4±5.6岁，女性占49.4%）。研究结果显示，在意向性治疗分析中，随访1年时，与标准治疗组相比，SGLT2i组主要终点发生率显著降低28%（HR 0.72，95%CI：0.55~0.95，p=0.02，图1）。亚组分析显示，SGLT2i治疗获益在糖尿病、LVEF和eGFR等亚组中一致。在关键次要终点上，与标准治疗组相比，SGLT2i组心衰住院风险降低32%（HR 0.68，95%CI：0.46~0.99），心衰急诊就诊风险降低54%（HR 0.46，95%CI：0.26~0.82），同时，心血管死亡或心衰住院复合终点风险降低29%（HR 0.71，95%CI：0.51~0.98）。此外，在安全性上，两组的严重不良事件无统计学差异。该研究结果填补了SGLT2i在这类患者中应用的证据空白，有望为TAVI术后患者的治疗提供新的选择。
图1：DapaTAVI研究中，与标准治疗组相比，SGLT2i组主要终点发生率显著降低28%[2]
尽管SGLT2i在多项心衰权威指南中获得I类推荐，且具有改善心衰预后的强效循证证据，但临床使用率仍然较低。为了探索SGLT2i临床使用影响因素，研究人员基于美国德克萨斯州医疗保险数据库中心衰患者的SGLT2i处方情况进行处方差异分析[3]。研究揭示心衰患者中 SGLT2i 的处方率较低，且在年龄、种族、性别以及慢性肾脏病（CKD）等合并症方面存在显著差异。具体而言，在336347名心衰患者中，仅3.9%的患者接受了SGLT2i治疗。其中在糖尿病、既往心梗、男性以及同时符合医疗保险/医疗补助资格的患者使用率较高；相反，在年龄>80岁、黑人、CKD以及既往卒中的患者中，接受SGLT2i治疗的可能性较低（表1）。该研究揭示了影响心衰患者SGLT2i处方相关因素，提示我们需要进一步开展研究解决障碍以缩小与指南之间的差距。
表1：心衰患者SGLT2i在使用中存在差异[3]
那么，如何提高SGLT2i的使用率，以缩小现实与指南之间的差距？来自美国西弗吉尼亚大学的研究回答了这一问题[4]。研究人员总结了既往心衰住院患者SGLT2i使用率低的三大主要原因：对费用的担忧、启动治疗延迟及优先考虑其他指南指导的药物治疗（GDMT）。针对这些现状，在2024年4月至9月期间，研究人员积极推行了一系列质量改进策略，具体措施如下：
➤为临床医生开展教育课程，重点介绍SGLT2i的治疗获益、不良反应管理以及费用援助计划；
➤引入出院药房服务，在出院前评估保险覆盖范围并提供费用估算，以减轻患者的经济负担；
➤将GDMT医嘱集整合到电子病历（EMR）中，其中包含针对各种心衰[射血分数降低的心衰（HFrEF）、射血分数保留的心衰（HFpEF）和射血分数轻度降低的心衰（HFmrEF）]的SGLT2i启动方案。该医嘱集还包含费用估算资源链接和预约门诊随访的工具，以确保医疗服务的无缝衔接。
干预后，HFrEF患者出院时SGLT2i的处方率从52.3%提高到72.1%，而HFpEF和HFmrEF患者的处方率则从21.1%提高至51.8%。在所有GDMT药物类别中，SGLT2i的使用率增幅最大。研究表明，通过开展教育培训、优化电子病历系统以及提供药房支持等系统性改进策略，可以显著提高住院心衰患者的SGLT2i应用率和对GDMT的依从性。持续改进医疗服务质量、消除治疗实施障碍对于优化心衰管理和改善患者预后至关重要。
破局ATTR-CM：从诊断延迟到精准识别的曙光初现
ATTR-CM是一种由转甲状腺素蛋白在心肌间质外沉积引起的心肌病，在临床实践中，ATTR-CM的诊断延迟问题极为突出，由此导致了显著的医疗资源消耗。一项多国研究（OverTTuRe研究）分析了ATTR患者在确诊前12个月内的医疗资源使用情况[5]。研究从美国和英国数据库中纳入了25124名患者（美国22624名，中位年龄75岁，48.5%为男性；英国2500名，中位年龄78岁，62.0%为男性）。研究结果显示，在确诊前12个月内，60.1%的美国患者至少有1次急诊科就诊，97.0%至少有1次门诊咨询。而在英国，56.2%的患者至少有1次急诊科就诊，97.2%至少有1次门诊咨询。这些数据充分表明，ATTR患者在确诊前就已经承受了巨大的医疗资源负担。因此，提高医疗专业人员对ATTR疾病负担的认识迫在眉睫，有助于更早地诊断并开始治疗，从而减轻患者的医疗资源消耗并改善预后。
超声心动图（TTE）作为一种无创且广泛应用的影像学技术，在ATTR-CM的筛查和诊断中扮演着重要角色。来自日本的研究团队通过长期观察15例患者的TEE变化，揭示了ATTR-CM在确诊前的功能和形态演变过程[6]。研究结果显示，在确诊ATTR淀粉样变性前数年，尽管患者的心室壁厚度仍处于正常范围，但左心室舒张功能已显著受损，表现为E/e’比值的升高（图2-E/e’）。随着病情进展，心室壁厚度在确诊前一两年内显著增加（图2-PW），而左心室收缩功能则在正常范围内缓慢下降（图2-LVEF）。此外，B型利钠肽（BNP）水平在确诊前数年就开始上升（图2-BNP）。这些变化可能反映了心肌内淀粉样物质逐渐积累的病理生理过程，同时表明左心室舒张功能障碍或许能成为临床医生早期揪出ATTR-CM的关键“信号”。
图2：ATTR-CM 在确诊前心脏功能、形态及生物标志物的演变[6]
在诊断技术的前沿领域，人工智能（AI）的应用为ATTR-CM的管理带来了新的希望。ACC大会上多项研究评估于AI在ATTR-CM诊断和预后预测中的应用，揭示了AI技术在这一领域的巨大潜力。其中一项研究验证了AI-ECG算法在识别ATTR上的有效性[7]，该算法最初是基于11121份心电图（ECG）图像开发的，在独立测试集中曲线下面积（AUROC）达到了0.91。研究人员分别在美国和希腊两个研究点进行算法验证，研究结果显示，在美国的140份ECG中，该模型AUROC为0.84，敏感性和特异性分别为0.9和0.59；与筛查结果为阴性相比，阳性结果ATTR-CM患病几率增加近13倍（OR 12.7，95%CI：5.1~31.7）。而在雅典队列中的100份ECG中，该模型AUROC为0.83，敏感性和特异性分别为0.82和0.74；与筛查结果阴性相比，阳性结果ATTR-CM患病几率显著增加（OR 13.0，95%CI：5.0~33.8）。此外，该模型在不同性别、年龄和种族中的表现均保持一致，这显示了其广泛的适用性（图3）。
图3：AI-ECG算法识别ATTR有效性的研究结果 [7]
TRACE-AI研究则利用AI评估了ECG和TTE对ATTR-CM预后中的价值[8]。研究纳入了7385名参与者（平均年龄65±16岁，52%为女性，17%为黑人）。研究结果显示，1058人（14.3%）ECG阳性，556人（7.5%）TTE阳性，136人（1.8%）两种检查均阳性，在中位数为2.1年的随访期间，与ECG和TTE均阴性的参与者相比，双阳性参与者的全因死亡率风险高出2倍[调整后风险比（aHR）1.96，95%CI：1.41~2.71]；进一步分析发现，这主要是由心血管死亡风险增高所驱动（aHR 3.73，95%CI：2.30~6.05，图4）。
图4：TRACE-AI 研究主要结果[8]
总结
ACC大会上的多项基础和临床研究进一步巩固了SGLT2i在心衰治疗中的核心地位，并为临床应用提供了新的指导。然而，受多种因素的影响，SGLT2i的临床使用率依旧处于较低水平，慢性心衰的药物治疗仍有待进一步规范化管理。同时，ATTR-CM因症状不典型导致诊断延迟，造成巨大医疗资源消耗。而AI等新兴技术的涌现，为ATTR-CM的早期诊断带来了新的曙光。随着这些技术持续迭代升级，实现ATTR-CM的早期精准化诊断已不再是遥不可及的梦想，有望为心衰管理带来新的突破。
小调研
参考文献：
[1].Dapagliflozin In Patients Undergoing Transcatheter Aortic Valve Implantantion. 2025.ACC.
[2]. Raposeiras-Roubin S, Amat-Santos IJ, Rossello X, et al; DapaTAVI Investigators. Dapagliflozin in Patients Undergoing Transcatheter Aortic-Valve Implantation. N Engl J Med. 2025 Mar 29.
[3].FALLING BEHIND THE GUIDELINES IN HEART FAILURE PATIENTS: A DILEMMA WITH SGLT-2 INHIBITOR PRESCRIPTION. 2025.ACC.
[4].ENHANCING INPATIENT SGLT2 INHIBITOR PRESCRIPTION FOR HEART FAILURE PATIENTS THROUGH TARGETED QUALITY IMPROVEMENT STRATEGIES. 2025.ACC.
[5]. HEALTH CARE RESOURCE USE PRIOR TO DIAGNOSIS IN PATIENTS WITH ATTR AMYLOIDOSIS - RESULTS FROM THE OVERTTURE STUDY. 2025.ACC.
[6]. TRANSTHYRETIN CARDIAC AMYLOIDOSIS: FUNCTIONAL AND MORPHOLOGICAL EVOLUTION BEFORE CONFIRMATION OF THE DIAGNOSIS. 2025.ACC.
[7]. MULTINATIONAL VALIDATION OF AN AI ALGORITHM TO IDENTIFY ATTR CARDIOMYOPATHY FROM ECG IMAGES. 2025.ACC.
[8]. ARTIFICIAL INTELLIGENCE-GUIDED MULTIMODALITY SCREENING OF PROBABLE TRANSTHYRETIN AMYLOID CARDIOMYOPATHY: A REPORT FROM THE TRACE-AI STUDY. 2025.ACC.
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