Biomarcatori di Imaging per la Previsione del Rischio Cardiovascolare nei Pazienti Oncologici: dalla Valutazione Opportunistica con TC alle Tecnologie Emergenti

Rationale: Imaging biomarkers may be leveraged for cardiovascular risk prediction in oncology patients, using routine imaging and novel technologies to improve risk stratification and deepen understanding of cardio-oncologic health. Atherosclerosis and the cardio-oncology interplay: A comprehensive review was conducted to investigate the bidirectional relationship between atherosclerosis and cancer, focusing on shared risk factors, systemic inflammation, and treatment-related vascular toxicity as common mechanisms linking the two diseases. This review summarized current translational and clinical evidence, emphasizing how imaging-based assessment of vascular health can bridge mechanistic insights and clinical practice. Coronary calcifications on oncologic CT scans: A scoping review of the literature evaluated coronary artery calcium (CAC) quantification on standard non–ECG-gated chest CT, showing a strong correlation with the conventional Agatston score obtained from dedicated cardiac CT (r > 0.9). Moreover, CAC measurements on non-gated chest CT were significantly associated with cardiovascular risk and events in both general and cancer populations, supporting their value for opportunistic risk stratification. Building on these findings, we performed a retrospective study in 1,276 patients with newly diagnosed colorectal, lung, or hematologic malignancies who underwent staging chest CT. Coronary calcifications were qualitatively and semi-quantitatively scored by multiple readers. During a median follow-up of approximately 26 months, 121 patients experienced a major adverse cardiovascular event (MACE). A higher CAC burden on baseline CT was associated with an increased incidence of MACE. This association remained significant in multivariable competing-risk models accounting for age, sex, and comorbidities, particularly in lung cancer patients (adjusted sub-hazard ratio ≈ 1.4 per unit increase in CAC score, p < 0.05). The prognostic value of CAC was most pronounced in scans with higher image quality, and inter-reader agreement for CAC scoring was excellent (weighted κ > 0.90). These results demonstrate that opportunistic CAC assessment on routine staging CT is feasible and provides independent prognostic information on long-term cardiovascular outcomes in cancer patients, especially those with thoracic malignancies. Innovative imaging techniques: We further explored novel imaging approaches to enhance cardiovascular image interpretation and reporting. In a retrospective study of 623 patients undergoing coronary CT angiography (CCTA) for suspected coronary disease, we evaluated a fully automated deep learning algorithm for coronary plaque detection and stenosis classification. With AI assistance, expert readers showed significantly improved agreement in assessing coronary disease severity—both with an independent expert reader and with routine clinical reports (Spearman’s ρ increased from ~0.89 to ~0.94, p < 0.001). In cases with initial inter-reader discrepancies, AI support markedly increased concordance (ρ from 0.69 with manual reading to 0.98 with AI assistance). These findings indicate that artificial intelligence can enhance the consistency and reliability of CT interpretation, potentially reducing variability in detecting coronary lesions. In addition, advanced 3D visualization through augmented reality (AR) was explored in a pilot study, demonstrating excellent image quality and intuitive usability. Although its direct clinical impact was limited, AR showed promise for educational purposes and multidisciplinary discussions, complementing AI tools toward more interactive and precise cardiovascular imaging.

Razionale I biomarcatori di imaging possono essere utilizzati per la previsione del rischio cardiovascolare nei pazienti oncologici, sfruttando esami eseguiti di routine e nuove tecnologie per migliorare la stratificazione del rischio e approfondire la comprensione della salute cardio-oncologica. Aterosclerosi e interazione cardio-oncologica È stata condotta una revisione completa per indagare la relazione bidirezionale tra aterosclerosi e cancro, con particolare attenzione ai fattori di rischio condivisi, all’infiammazione sistemica e alla tossicità vascolare correlata ai trattamenti, considerati meccanismi comuni che collegano le due patologie. La revisione ha riassunto le evidenze traslazionali e cliniche attuali, sottolineando come la valutazione dello stato vascolare basata sull’imaging possa fungere da ponte tra le conoscenze meccanicistiche e la pratica clinica. Calcificazioni coronariche nelle TC oncologiche Una revisione esplorativa della letteratura ha valutato la quantificazione del calcio coronarico (CAC) su TC toraciche standard non sincronizzate con ECG, dimostrando una forte correlazione con il punteggio di Agatston convenzionale ottenuto da TC cardiache dedicate (r > 0,9). Inoltre, le misurazioni del CAC su TC toraciche non sincronizzate si sono rivelate significativamente associate al rischio e agli eventi cardiovascolari sia nella popolazione generale sia in quella oncologica, supportando il loro valore per una stratificazione del rischio “opportunistica”. Sulla base di questi risultati, abbiamo condotto uno studio retrospettivo su 1.276 pazienti con nuova diagnosi di neoplasie colorettali, polmonari o ematologiche, sottoposti a TC toracica di stadiazione. Le calcificazioni coronariche sono state valutate qualitativamente e semi-quantitativamente da più lettori. Durante un follow-up mediano di circa 26 mesi, 121 pazienti hanno presentato un evento cardiovascolare maggiore (MACE). Un maggiore carico di CAC alla TC basale è risultato associato a un’incidenza più elevata di MACE. Tale associazione è rimasta significativa nei modelli multivariati a rischio competitivo che tenevano conto di età, sesso e comorbilità, in particolare nei pazienti con tumore polmonare (hazard ratio ≈ 1,4 per ogni unità di incremento del punteggio CAC, p < 0,05). Il valore prognostico del CAC è risultato più marcato nelle scansioni di qualità d’immagine superiore, e l’accordo inter-lettore per la valutazione del CAC è stato eccellente (κ ponderato > 0,90). Questi risultati dimostrano che la valutazione opportunistica del CAC sulle TC di stadiazione di routine è fattibile e fornisce informazioni prognostiche indipendenti sugli esiti cardiovascolari a lungo termine nei pazienti oncologici, in particolare in quelli con neoplasie toraciche. Tecniche di imaging innovative Abbiamo inoltre esplorato nuovi approcci di imaging volti a migliorare l’interpretazione e la refertazione delle immagini cardiovascolari. In uno studio retrospettivo su 623 pazienti sottoposti a angiografia coronarica TC (CCTA) per sospetta malattia coronarica, è stato valutato un algoritmo di deep learning completamente automatizzato per il rilevamento delle placche coronariche e la classificazione delle stenosi. Con l’assistenza dell’intelligenza artificiale, i lettori esperti hanno mostrato un miglioramento significativo dell’accordo nella valutazione della gravità della malattia coronarica — sia rispetto a un lettore esperto indipendente, sia rispetto ai referti clinici di routine (ρ di Spearman aumentato da ~0,89 a ~0,94, p < 0,001). Nei casi con discrepanze iniziali tra lettori, il supporto dell’IA ha incrementato in modo marcato la concordanza (ρ da 0,69 con lettura manuale a 0,98 con assistenza IA). Questi risultati indicano che l’intelligenza artificiale può migliorare la coerenza e l’affidabilità dell’interpretazione TC, riducendo la variabilità nel rilevamento delle lesioni coronariche.