从药物治疗到筛查技术创新配资app，AHA大会研究为应对与高钾血症的临床挑战提供了全新方案。
心力衰竭（HF）作为疾病的终末阶段，严重影响患者的生活质量与预后，高再住院率和高死亡率给患者家庭及社会带来了沉重的负担。而高钾血症作为心衰及慢性肾脏病（CKD）患者的常见并发症，不仅会限制肾素-血管紧张素系统抑制剂（RAASi）等心衰治疗药物的使用，更可引发严重心律失常甚至心脏骤停，导致患者死亡。因此，有效管理心衰和高钾血症，对于降低医疗成本、改善患者预后具有重要意义。2025年美国心脏协会科学年会（AHA 2025）公布了多项重要研究，为心衰药物治疗策略的完善和高钾血症管理模式的创新提供了新的思路与方向。
心衰管理新维度：SGLT2i降低高龄心衰患者死亡风险，改善右室功能参数
心衰是老年人群的常见病，尤其是射血分数降低的心衰（HFrEF）预后较差。钠-葡萄糖协同转运蛋白-2抑制剂（SGLT2i）可显著降低HFrEF患者再住院和死亡风险，获得了国内外权威心衰指南的一线推荐[1]。然而，对于虚弱的高龄患者，尤其是80岁以上的老年人，SGLT2i治疗的安全性和有效性数据仍然有限。本届AHA大会上的一项研究聚焦于年龄≥80岁、伴有虚弱的HFrEF患者，探讨了SGLT2i在该群体中的实际疗效与安全性[2]。
该研究为回顾性研究，使用TriNetX全球健康研究平台，筛选出2014年1月至2025年5月期间诊断为HFrEF、年龄≥80岁且符合“虚弱”标准的患者。研究人员根据SGLT2i使用与否，将患者分为两组。研究主要终点为全因死亡率；次要终点包括：心衰事件、再住院、泌尿系统感染、低血压、跌倒/晕厥等。
每组各纳入3406例患者，平均年龄为86岁，女性占45%。研究结果显示，与未使用SGLT2i组相比，SGLT2i组患者全因死亡风险降低35%（HR：0.65，95% CI：0.61~0.69； P< 0.0001，如图1）。在次要终点上，两组在再住院、心衰事件、泌尿系统感染、低血压及跌倒/晕厥等方面均无统计学差异。
该研究结果表明，SGLT2i在虚弱高龄HFrEF患者中仍能显著降低全因死亡风险，且不增加常见不良事件如泌尿系统感染、低血压及跌倒/晕厥的发生率。这一发现提示，即使在虚弱高龄HFrEF患者中，SGLT2i仍具备良好的耐受性与治疗获益。
图1：SGLT2i降低高龄虚弱HFrEF患者全因死亡风险（紫色为SGLT2i组，绿色为非SGLT2i组）[2]
虽然SGLT2i已被证实能降低全射血分数谱系心衰患者的再住院与死亡风险，但其对右心室功能的具体影响尚不明确。大会公布的一项研究通过系统回顾与Meta分析，探究了SGLT2i能否改善心衰患者的右心室功能[3]。
该分析纳入了2015年1月至2023年12月期间发表的12项研究。患者分为两组：心衰前期组（未诊断为心衰的糖尿病患者）和心衰组（心衰患者）。研究中患者接受SGLT2i治疗时间为3~6个月。研究结果显示，在心衰前期组中，治疗前后各项超声参数变化均无统计学意义。而在心衰组中，SGLT2i治疗后，患者三尖瓣环收缩期位移（TAPSE）显著增加（均值：2.34；95%CI：1.24~3.43），面积变化分数（均值：4.16，95%CI：2.47~5.84）、右心室纵向收缩（均值：2.56，95%CI：1.60~3.51）及右心室游离壁纵向应变（均值：-2.81，95%CI：-4.91~-0.72）均得到改善。
该荟萃分析结果表明，SGLT2i可显著改善心衰患者的右心室收缩功能。然而，该改善作用究竟是继发于左心室功能的改善，还是SGLT2i对右心室的直接效应，抑或两者共同作用的结果，仍需进一步研究以明确。
从TRACK研究看当前高钾血症管理困境
高钾血症（血钾＞5.0mmol/L）是心衰和CKD患者常见的一种电解质紊乱。临床上，反复发生的高钾血症不仅严重影响RAASi和盐皮质激素受体拮抗剂（MRA）等关键药物的使用，也会显著增加心衰和CKD患者的心血管事件和死亡风险[4，5]。因此，积极监测并有效管理血钾水平对于改善心衰和CKD患者预后至关重要。AHA 2025公布的TRACK研究[6]通过12个月随访，系统分析了高钾血症患者的治疗模式、血钾控制情况及临床结局，为优化高钾血症管理提供了重要依据。
TRACK研究为多中心、前瞻性、真实世界研究，纳入德国、意大利、西班牙、英国以及美国血清钾>5.0 mmol/L的患者。研究数据通过医疗记录每3个月收集一次，包括治疗方案、血钾水平、RAASi和MRA的持续使用情况以及临床结局等。
研究结果显示：
患者特征：研究共纳入1330名患者，平均年龄为68±14岁，女性占31%。种族构成为：66%白人、29%黑人、1%亚裔和8%拉丁裔。基线时CKD患者741例，心衰患者83例，CKD合并心衰患者385例，无CKD和心衰患者121例。
ACE/ARB/ARNI和MRA的使用率：在CKD组中分别为51%、3%，心衰组为84%、51%，CKD合并心衰组为62%、28%，无CKD和心衰为60%、6%，各组间差异显著。
钾结合剂的使用：钾结合剂的启用或剂量增加在CKD组、心衰组、CKD合并心衰组及无CKD和HF组中分别为12%、3%、16%和0%。
临床结局：代谢性酸中毒和死亡最常见。死亡原因包括肾衰竭、心衰、多系统衰竭、感染和癌症。在任何高钾血症并发症或死亡发生率上，与无CKD和心衰组相比，CKD合并心衰组事件发生率显著增加（18.6% vs. 7.5%，P=0.0123，如图2）。
TRACK研究结果表明，CKD和/或心衰患者高钾血症预后差，尤其是CKD合并HF的患者。尽管RAASi和MRA是CKD和心衰治疗的一线药物，但使用率不足，高钾血症常导致这些药物剂量调整或停用，严重影响了患者预后。此外，钾结合剂使用率低，提示需加强指南指导的高钾血症管理。
图2：TRACK研究中各组临床结局（任何高钾血症并发症或死亡）比较[6]
AI-ECG模型或成为高钾血症无创筛查新路径
目前，高钾血症的诊断依赖血清钾检测，但受限于检测频率和患者依从性，可能导致漏诊或延迟诊断。常规12导联心电图（ECG）对高钾血症的敏感性较低。近年来，人工智能（AI）技术通过分析单导联ECG预测高钾血症，为快速、无创筛查提供了新思路。AHA大会的一项研究评估了AI单导联ECG模型在真实世界多中心数据中的性能，为其临床应用提供依据[7]。
该研究纳入年龄≥22岁、具有静息12导联心电图及时间匹配（间隔≤4小时）的血钾测量值的成年患者。排除标准包括心脏起搏、房性心律失常、显著传导异常（QRS≥140ms）及严重信号伪影（噪声≥10%）。研究应用了之前训练好的AI模型及其决策阈值对心电图I导联数据进行分析。研究主要终点为模型对中重度高钾血症（血钾≥6.5 mmol/L）的预测效能。
研究共纳入184115对ECG-血清钾匹配数据，其中440例（0.24%）为中重度高钾血症。患者平均年龄56岁，54%为女性，62%为非白人种族。常见合并症包括：糖尿病（35%）、心血管疾病（27%）和CKD（23%）。研究结果显示，AI模型评分随高钾血症严重程度逐步上升：非高钾血症组中位评分0.018，轻度组（5.7–6.49 mmol/L）为0.865，中度组（6.5–7.49 mmol/L）为0.985，重度组（≥7.5 mmol/L）为0.998。在中重度高钾血症的预测上，模型性能表现为：灵敏度82.3%，特异度82.5%，曲线下面积0.903（如图3）。
该研究结果表明，AI单导联ECG模型在中重度高钾血症预测中表现出高灵敏度和特异度，为高风险人群提供了一种便捷、准确的筛查工具。该算法具备临床转化的潜力，未来可作为高风险人群自动化筛查的有效工具，有助于早期识别高钾血症并启动干预，弥补当前高钾血症管理中的不足。
图3：AI单导联ECG模型预测高钾血症的研究设计与主要结果[7]
总结
AHA 2025公布的多项研究为心衰与高钾血症的临床管理提供了重要启示。在心衰治疗方面，SGLT2i有望进一步拓展其在不同慢性心衰患者群体中的应用。在高钾血症领域，TRACK研究揭示了当前RAASi/MRA治疗维持与钾结合剂使用不足的现实困境，而AI-ECG预测模型的出现，则为突破高钾血症筛查瓶颈、实现早期干预提供了可行路径。未来，随着更多前瞻性研究的开展，这些新工具和新策略有望进一步优化心衰和高钾血症的管理，改善患者的预后。
小调研
参考文献：
[1]中华医学会心血管病学分会，中国医师协会心血管内科医师分会，中国医师协会心力衰竭专业委员会,等. 中国心力衰竭诊断和治疗指南2024. 中华心血管病杂志，2024，52(03):235-275.
[2]Sodium-Glucose Cotransporter 2 Inhibitors in Frail Octogenarian Population with Heart Failure- A Real-World Study. AHA 2025.Presentation Number: Mo3075.
[3]SODIUM-GLUCOSE COTRANSPORTER-2 INHIBITORS IMPROVE RIGHT VENTRICULAR FUNCTION IN HEART FAILURE PATIENTS IN AN UPDATED META-ANALYSIS.AHA 2025.Presentation Number: MP2041.
[4]陈牧雷,李萍,孙志军,等.心力衰竭药物治疗相关高钾血症防治专家共识[J].中国循环杂志,2024,39(06):537-546.
[5]中国研究型医院学会肾脏病学专业委员会. 钾离子结合剂在慢性肾脏病患者高钾血症治疗中应用的中国专家共识（2025年版）[J]. 中华肾脏病杂志,2025,41(4):297-305.
[6]Hyperkalemia Sequelae in Patients With Chronic Kidney Disease, Heart Failure, Neither or Both: Findings From the TRACK Study. AHA 2025. Presentation Number: MP164.
[7]Single-Lead ECG AI Model Accurately Predicts Moderate-to-Severe Hyperkalemia in Multi-Hospital External Validation. AHA 2025. Presentation Number: MP398.
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