Speckle tracking echocardiography in patients with diabetes mellitus: a systematic review


Citar

Texto integral

Resumo

 Relevance Speckle tracking echocardiography (STE) constitutes a notable progression in the realm of non-invasive cardiac imaging, facilitating accurate quantification of myocardial deformation across various planes. This modality surpasses traditional echocardiographic metrics, such as left ventricular ejection fraction (LVEF), by allowing for the early identification of subclinical myocardial dysfunction. This review delineates the foundational principles and technological advancements associated with STE, encompassing the incorporation of deep learning algorithms, high-frame-rate imaging, and three-­dimensional applications that enhance tracking precision and clinical applicability. Particular attention is directed toward the significance of global longitudinal strain (GLS) as a sensitive biomarker indicative of early systolic impairment. The clinical significance of STE is particularly pronounced in individuals with type 1 diabetes mellitus (T1DM), a cohort that is at an increased risk for the onset of cardiovascular complications. Numerous studies illustrate that STE can detect myocardial strain abnormalities in diabetic patients well in advance of the appearance of overt cardiac symptoms or declines in LVEF. This capability facilitates the earlier recognition of diabetic cardiomyopathy, enhances the monitoring of therapeutic responses, and permits risk stratification based on parameters such as GLS and atrial strain. Conclusion: STE has emerged as an invaluable instrument in contemporary cardiology, particularly for the diabetic demographic, where it unveils subtle myocardial dysfunction frequently overlooked by conventional methods. Its expanding role in cardio-­oncology, heart failure management, and diabetes care underscores the necessity for broader clinical integration. Nevertheless, additional prospective, outcome-­based studies are imperative to validate its prognostic significance and to effectively incorporate it into standard clinical practice. By bridging the divide between imaging and early intervention, STE presents promising trajectories for the enhancement of long-term cardiovascular outcomes.

Sobre autores

Khurshed Abdujabborov

RUDN University

Autor responsável pela correspondência
Email: 1142230152@pfur.ru
ORCID ID: 0000-0003-3086-067X
Código SPIN: 2437-7054
Moscow, Russian Federation

Rakan Ammar

RUDN University

Email: 1142230152@pfur.ru
ORCID ID: 0009-0008-6210-0310
Código SPIN: 6310-9986
Moscow, Russian Federation

Ekaterina Tereshenko

RUDN University

Email: 1142230152@pfur.ru
ORCID ID: 0009-0004-0656-2239
Código SPIN: 6978-5518
Moscow, Russian Federation

Zhanna Kobalava

RUDN University

Email: 1142230152@pfur.ru
ORCID ID: 0000-0002-5873-1768
Código SPIN: 9828-5409
Moscow, Russian Federation

Bibliografia

  1. Karageorgos GM, Liang P, Mobadersany N, Gami P, Konofagou EE. Unsupervised deep learning-­based displacement estimation for vascular elasticity imaging applications. Phys. Med. Biol. 2023;68(15):10.1088/1361—6560/ace0f0. doi: 10.1088/1361-6560/ace0f0
  2. Rebholz B, Zheng F, Almekkawy M. Two-dimensional iterative projection method for subsample speckle tracking of ultrasound images. Med. Biol. Eng. Comput. 2020;58(12):2937—2951. doi: 10.1007/s11517-020-02264 z
  3. Yingchoncharoen T, Agarwal S, Popović ZB, Marwick TH. Normal ranges of left ventricular strain: a meta-analysis. J. Am. Soc. Echocardiogr. 2013;26(2):185—191. doi: 10.1016/j.echo.2012.10.008
  4. Zhou SK, Greenspan H, Davatzikos C, Duncan JS, van Ginneken B, Madabhushi A, Prince JL, Rueckert D. A review of deep learning in medical imaging: Imaging traits, technology trends, case studies with progress highlights, and future promises. Proc. IEEE Inst. Elect.r Electron Eng. 2021;109(5):820—838. doi: 10.1109/JPROC.2021.3054390
  5. Chen C, Qin C, Qiu H, Tarroni G, Duan J, Bai W, Rueckert, D. Deep Learning for Cardiac Image Segmentation: A Review. Front. Cardiovasc. Med. 2020;7:25. doi: 10.3389/fcvm.2020.00025
  6. Painchaud N, Duchateau N, Bernard O, Jodoin PM. Echocardiography Segmentation with Enforced Temporal Consistency. IEEE transactions on medical imaging. 2022;41(10):2867—2878. doi.org/10.1109/TMI.2022.3173669
  7. Gao L, Lin Y, Ji M. Clinical Utility of Three-­Dimensional Speckle-­Tracking Echocardiography in Heart Failure. J. Clin. Med. 2022;11(21):6307. doi: 10.3390/jcm11216307
  8. Cerqueira MD, Weissman NJ, Dilsizian V, Jacobs AK, Kaul S, Laskey WK, Pennell DJ, Rumberger JA, Ryan T, Verani MS, American Heart Association Writing Group on Myocardial Segmentation and Registration for Cardiac Imaging. Standardized myocardial segmentation and nomenclature for tomographic imaging of the heart. A statement for healthcare professionals from the Cardiac Imaging Committee of the Council on Clinical Cardiology of the American Heart Association. Circulation. 2002;105(4):539—542. doi.org/10.1161/hc0402.102975
  9. Gherbesi E, Gianstefani S, Angeli F. Myocardial strain of the left ventricle by speckle tracking echocardiography: From physics to clinical practice. Echocardiography. 2024;41(1): e15753. doi: 10.1111/echo.15753
  10. Kouris NT, Kostopoulos VS, Psarrou GA, Kostakou PM, Tzavara C, Olympios CD. Left ventricular ejection fraction and Global Longitudinal Strain variability between methodology and experience. Echocardiography. 2021;38(4):582—589. doi: 10.1111/echo.15025
  11. Wang T, Li L, Huang J, Fan L. Assessment of subclinical left ventricle myocardial dysfunction using global myocardial work in type 2 diabetes mellitus patients with preserved left ventricle ejection fraction. Diabetol Metab Syndr. 2022;14(1):17. doi: 10.1186/s13098-021-00781 x
  12. Karlsen S, Dahlslett T, Grenne B. Global longitudinal strain is a more reproducible measure of left ventricular function than ejection fraction regardless of echocardiographic training. Cardiovasc Ultrasound. 2019;17(1):18. doi: 10.1186/s12947 019 0168 9
  13. Herrmann J, Lenihan D, Armenian S, Barac A, Blaes A, Cardinale D, Carver J, Dent S, Ky B, Lyon A R, López-­Fernández T, Fradley MG, Ganatra S, Curigliano G, Mitchell JD, Minotti G, Lang NN, Liu JE, Neilan TG, Nohria A, Valent P. (2022). Defining cardiovascular toxicities of cancer therapies: an International Cardio-­Oncology Society (IC-OS) consensus statement, European Heart Journal. 2022;43(4);280—299. doi.org/10.1093/eurheartj/ehab674
  14. Postadzhiyan A, Andreeva L, Tochev S, Finkov B. Impact of diabetes mellitus on arterial stiffness, and pulsatile hemodynamics in heart failure with preserved ejection fraction. Journal of Hypertension. 2023;41(Suppl 3): p e172. doi: 10.1097/01.hjh.0000940632.72210.08
  15. Zharikova ЕS, Villevalde SV, Kobalava ZD. Predictors of adverse left ventricular remodeling in patients after myocardial infarction RUDN Journal of Medicine. 2017;21(2):219—226 doi: 10.22363/231302452017212219226 (In Russian).
  16. Abou R, van der Bijl P, Bax JJ, Delgado V. Global longitudinal strain: clinical use and prognostic implications in contemporary practice. Heart. 2020;106(18):1438—1444. doi: 10.1136/heartjnl 2019—316215
  17. Beautlin A, Govindaraj A, Durgadevi, Uma Maheswari, Yamini «Correlation between diastolic dysfunction and global longitudinal strain imaging in patients with diabetes mellitus.» Biomedicine: 2023;43(1):488—491. doi: 10.51248/.v43i01.2378
  18. Zhu J, Li W, Chen F, Xie Z, Zhuo K, Huang R. Impact of glycemic control on biventricular function in patients with type 2 diabetes mellitus: a cardiac magnetic resonance tissue tracking study. Insights Imaging. 2023;14(1):7. doi: 10.1186/s13244 022 01357 7
  19. Siripuram C, Mahendran KB, Hegde SV, Murali Krishna S, Suresh Suvarna S, Kandimalla R. Role of Echocardiography in Detecting Left Ventricular Dysfunction Among Diabetic Patients: A Clinical and Biochemical Perspective. Cureus. 2025;17(2): e78720. doi: 10.7759/cureus.78720
  20. Utina TG, Akasheva DU, Korsunsky DV, Drapkina OM. Significance of standard and speckle-­tracking echocardiography for early diagnosis of asymptomatic left ventricular dysfunction in type 2 diabetes. Cardiovascular Therapy and Prevention. 2023;22(1):3478. doi.org/10.15829/1728 8800 2023 3478. (In Russian).
  21. Lehner LJ, Haag K, Zhang K. Speckle tracking analysis of left ventricular function in patients with type 1 diabetes mellitus and kidney failure, European Heart Journal — Cardiovascular Imaging. 2022;23(Suppl.1): jeab289.060, https://doi.org/10.1093/ehjci/jeab289.060
  22. Ifuku M, Takahashi K, Hosono Y, Iso T, Ishikawa A, Haruna H, Takubo N, Komiya K, Kurita M, Ikeda F, Watada H, Shimizu T. Left atrial dysfunction and stiffness in pediatric and adult patients with Type 1 diabetes mellitus assessed with speckle tracking echocardiography. Pediatric Diabetes. 2021;22:303—319. doi: 10.1111/PEDI.13141
  23. Jensen MT, Sogaard P, Andersen HU, Bech J, Fritz Hansen T, Biering-­Sørensen T, Jørgensen PG, Galatius S, Madsen JK, Rossing P, Jensen JS. Global longitudinal strain is not impaired in type 1 diabetes patients without albuminuria: the Thousand & 1 study. JACC Cardiovasc Imaging. 2015;8(4):400—410. doi: 10.1016/j.jcmg.2014.12.020
  24. Berceanu M, Mirea O, Târtea GC, Donoiu I, Militaru C, Istrătoaie O, Săftoiu A. The Significance of Right Ventricle in Young Subjects with Diabetes Mellitus Type 1. An echocardiographyic study. Current health sciences journal. 2019;45:174—178. doi: 10.12865/CHSJ.45.02.07
  25. Nemes A, Piros GÁ, Lengyel C, Domsik P, Kalapos A, Várkonyi TT, Orosz A, Forster T. «Complex evaluation of left atrial dysfunction in patients with type 1 diabetes mellitus by three-­dimensional speckle tracking echocardiography: results from the MAGYAR-Path Study.» Anatolian Journal of Cardiology. 2015;16:587—593. doi: 10.5152/ANATOLJCARDIOL.2015.6225
  26. Fridolfsson C, Thegerström J, Åkesson K. Lower left atrial function in young individuals with type 1 diabetes mellitus compared to healthy controls: an echocardiographic study. Sci. Rep. 2024;14:3982.doi.org/10.1038/s41598 024 54597 6
  27. Ahmed T, Hassan MN, Mazen AA, Hegazy SA. Detection of early left ventricular and left atrial dysfunction in type I diabetes mellitus using two dimensional speckle tracking echocardiography. The Scientific Journal of Al-­Azhar Medical Faculty, Girls. 2018;2:106—114.
  28. Berceanu M, Mirea O, Donoiu I, Militaru C, Săftoiu A, Istrătoaie O. Myocardial Function Assessed by Multi-­Layered Two-­Dimensional Speckle Tracking Analysis in Asymptomatic Young Subjects with Diabetes Mellitus Type 1. Cardiology. 2020;145(2):80—87. doi: 10.1159/000504532
  29. Jędrzejewska I, Król W, Światowiec A, Wilczewska A, Grzywanowska-­Łaniewska I, Dłużniewski M, Braksator W. Left and right ventricular systolic function impairment in type 1 diabetic young adults assessed by 2D speckle tracking echocardiography. Eur Heart J Cardiovasc Imaging. 2016;17(4):438—46. doi: 10.1093/ehjci/jev164
  30. Bogdanović J, Ašanin M, Krljanac G, Lalić NM, Jotić A, Stanković S, Rajković N, Stošić L, Rasulić I, Milin J, Popović D, Bogdanović L, Lalić K. Impact of acute hyperglycemia on layer-­specific left ventricular strain in asymptomatic diabetic patients: an analysis based on two-dimensional speckle tracking echocardiography. Cardiovasc Diabetol. 2019;18(1):68. doi: 10.1186/s12933 019 0876 3
  31. Hajdu M, Knutsen MO, Vértes V, Vorobcsuk-­Varga N, Molnár G, Wittmann I, Faludi R. Quality of glycemic control has significant impact on myocardial mechanics in type 1 diabetes mellitus. Sci Rep. 2022;12:20180 doi.org/10.1038/s41598 022 24619 2
  32. Abdel-­Salam Z, Khalifa M, Ayoub A, Hamdy A, Nammas W. Early changes in longitudinal deformation indices in young asymptomatic patients with type 1 diabetes mellitus: assessment by speckle-­tracking echocardiography. Minerva Cardioangiol. 2016;64(2):138—144.
  33. Ringle A, Dornhorst A, Rehman MB, Ruisanchez C, Nihoyannopoulos P. Evolution of subclinical myocardial dysfunction detected by two-dimensional and three-­dimensional speckle tracking in asymptomatic type 1 diabetic patients: a longterm follow-up study. Echo Research and Practice. 2017;4(4):73—81. doi.org/10.1530/ERP 17-0052
  34. Li Z, Qian Y, Fan CY, Huang Y. Application of three-­dimensional speckle tracking technique in measuring left ventricular myocardial function in patients with diabetes. World J. Diabetes. 2024;15(4):783—792. doi: 10.4239/wjd.v15.i4.783

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».