梗阻性肥厚型心肌病（oHCM）是最常见的遗传性心血管疾病之一，以左心室流出道（LVOT）梗阻为核心病理生理特征。玛伐凯泰作为全球首创的选择性心肌肌球蛋白抑制剂（CMI），可抑制肌球蛋白-肌动蛋白异常横桥过量生成，减轻心肌过度收缩，直接针对该疾病的分子病理机制发挥作用。2026年欧洲心脏病学会（ESC）年会上涌现出多项围绕玛伐凯泰治疗oHCM全流程的探索性研究，涵盖AI辅助超声随访、LVEF下降预测、心源性猝死风险动态评估、基因型对疗效影响及机器学习应答分型等方向，共同勾勒出玛伐凯泰精准化、个体化全程管理的新图景。

研究结论速览

五项研究从不同环节推动玛伐凯泰治疗的精准化升级：

AI辅助监测（Van Hoogdalem等）：AI测得的LVEF与人工评估一致，可减轻随访负荷，但当前软件无法准确评估LVOT压差，亟需专用oHCM智能分析工具。

LVEF下降预测（Cergan等）：基线GLS（截断值-14.5%）联合机械离散度（MD＞96 ms）可显著提升预测特异度至96%，为早期识别高风险患者提供简便模型。

猝死风险动态演变（Silveira Ramos等）：玛伐凯泰治疗后HCM Risk-SCD评分相对降低约40%，基线高风险的4例中3例重分类为低风险，提示潜在远期获益，但需硬终点验证。

基因型与疗效（Miranda等）：玛伐凯泰诱导的多维度逆向重塑（结构、血流动力学、舒张功能）持续显著，且疗效不受基因型影响，支持广泛适用。

机器学习应答分型（Miranda等）：数据驱动识别出两类表型——年轻、高度梗阻的“超应答者”与较轻梗阻的“典型应答者”，获益幅度由血流动力学负荷驱动，而非基因型，为个体化分层提供依据。

AI赋能随访管理：

AI赋能随访管理：玛伐凯泰治疗oHCM的人工智能超声辅助评估

荷兰鹿特丹伊拉斯姆斯大学医学中心Van Hoogdalem教授团队，针对玛伐凯泰治疗oHCM过程中因频繁超声随访（基线、12周及后续定期监测）所致的心肌病门诊工作负荷激增的临床痛点，率先探索了AI赋能超声心动图分析软件的临床应用价值[1]。

该研究前瞻性纳入2024年1月至2025年10月期间接受玛伐凯泰治疗至少6个月的症状性oHCM患者70例（其中49例完成1年随访）。所有患者均行基线、12周及1年随访时的超声心动图检查，同时由US2.ai（US2.v2.3.0）AI软件自动分析，并与资深心脏病专家的人工评估结果进行对比。分析参数包括LVEF、左心室舒张末期容积（LVEDV）、左心室收缩末期容积（LVESV）、室间隔厚度（IVS）、左心室后壁厚度（PWT）、左心室舒张末期内径（LVEDD）及整体纵向应变（GLS），左心室质量采用Devereux公式计算。尤为值得关注的是，研究者还尝试使用该软件的非设计功能——主动脉瓣最大压差算法来自动测量LVOT压差。

重要结果

AI测量的LVEF、PWT及LVEDD与人工评估无显著差异（P>0.05），提示AI在核心安全性监测指标LVEF方面具备可靠的临床应用潜力。但在LVEDV、LVESV及IVS等参数上，AI与人工评估间存在显著差异（AI测值普遍偏低）；而在GLS方面，AI测值则显著高于人工评估。最关键的是，LVOT压差的AI自动测量值显著低于人工测量值（中位数29 mmHg vs. 61 mmHg，P<0.001）（图1所示），表明当前版本的AI软件尚不能胜任LVOT压差的精确评估。随访期间，两种方法均检测到IVS、左心室质量及LVOT压差的显著下降，证实了玛伐凯泰诱导的逆向重塑效应。此外，AI还提供了常规报告中未包含的附加参数，如左心房容积指数（LAVi，基线41 ml/m² vs. 1年31.8 ml/m²，P=0.002）及右心室功能参数。

图1. 不同评估方法测量的参数对比

研究结论

US2.ai在LVEF测量方面与人工评估具有良好的一致性，支持其在玛伐凯泰临床实践中提供无偏倚自动化测量及辅助参数（如LAVi、右心室功能）的潜在应用价值。然而，当前获批的AI软件尚不适用于LVOT压差的评估，亟需开发专用于oHCM的智能分析软件包。

预测LVEF下降的利器：

预测LVEF下降的利器：基线整体纵向应变与机械离散度的预警价值

罗马尼亚卡罗尔·达维拉医药大学及C.C. Iliescu心血管疾病研究所Cergan教授团队，聚焦于玛伐凯泰治疗过程中LVEF下降的预测难题，系统评估了基线超声心动图参数对3个月LVEF下降的预测价值[2]。

该研究前瞻性纳入38例接受玛伐凯泰治疗的HOCM患者，于基线和治疗3个月后进行全面的经胸超声心动图评估，包括LVOT压差、左心室壁厚度（LVWT）、LVEF、GLS、机械离散度（MD）、右心室纵向功能参数、左心房应变及排空分数等；所有患者均接受了基线心脏磁共振（CMR）检查以进行形态学和组织学特征分析。玛伐凯泰起始剂量5 mg，根据LVOT压差反应滴定（范围2.5~10 mg）。

重要结果

患者平均年龄61±12岁，男女比例均衡；基线时76%为NYHA Ⅱ级、24%为Ⅲ级，中位NT-proBNP为1143 pg/ml。治疗3个月后，LVOT压差显著降低（中位95 mmHg降至21 mmHg，P<0.001），LVWT、LVEF、MD、左心房容积、三尖瓣反流速度及右心室纵向功能参数均发生显著变化（均P≤0.005）。

在38例患者中，8例（21%）在3个月时LVEF降至<60%。与LVEF≥60%的患者相比，该组患者基线GLS更差（-10.6% vs. -17.4%，P<0.001）、MD更高（104 ms vs. 89 ms，P=0.028）、CMR来源的左心室质量指数更高（109 vs. 92 g/m²，P=0.018），且晚期钆增强（LGE）≥5%的患病率更高（37% vs. 30%，P=0.013）。单因素回归分析显示，仅GLS、MD及左心室质量指数与LVEF下降显著相关（均P<0.03）。值得注意的是，LVEF下降程度与玛伐凯泰剂量及CYP2C19代谢类型无关。

ROC曲线分析表明，基线GLS对预测3个月LVEF<60%具有最高的判别效能（AUC 0.919，最佳截断值-14.5%），其次为左心室质量指数（AUC 0.803，截断值102.5 g/m²）和MD（AUC 0.754，截断值96 ms）。仅基于GLS受损（GLS>-14.5%）的临床模型即展现出良好的判别效能（AUC 0.854，灵敏度87%，特异度83%，阳性预测值58%）；而将MD>96 ms加入模型后，AUC提升至0.921，灵敏度维持87%，特异度显著提高至96%，阳性预测值提升至87%。

研究结论

基线GLS受损、MD增加及较高的左心室质量指数与玛伐凯泰治疗期间LVEF显著下降相关。

基线GLS受损、MD增加及较高的左心室质量指数与玛伐凯泰治疗期间LVEF显著下降相关。基线左心室纵向收缩功能障碍及机械异质性增加，有助于识别玛伐凯泰治疗中发生左心室收缩功能障碍风险更高的oHCM患者，为个体化安全监测提供了有效的预测工具。

心源性猝死风险的动态演变：

心源性猝死风险的动态演变：玛伐凯泰对HCM Risk-SCD评分的潜在影响

葡萄牙里斯本Santa Cruz医院Silveira Ramos教授团队，针对玛伐凯泰可能改变HCM Risk-SCD评分中各参数（尤其LVOT压差、最大室壁厚度及左心房内径）这一重要临床问题，首次评估了玛伐凯泰治疗对估算的5年心源性猝死风险评分的动态影响[3]。

该前瞻性观察研究纳入所有接受玛伐凯泰治疗且稳定剂量至少3个月的HCM患者，回顾收集临床数据及经胸超声心动图资料以计算最大室壁厚度（MWT）、左心房内径（LAD）及最大LVOT压差，采用ESC在线计算工具进行HCM Risk-SCD评分评估。

重要结果

共纳入40例患者（58%为男性，中位年龄62岁，中位随访7个月）。与基线相比，超声心动图参数显著改善：最大LVOT压差从84 mmHg降至5 mmHg（P<0.001），MWT从18 mm降至15 mm（P<0.001），LAD从43 mm降至40 mm（P=0.008）（图2所示）。玛伐凯泰治疗伴随HCM Risk-SCD评分的显著降低——从2.4%降至1.5%，绝对变化-0.9%，相对降低达40%（P<0.001）。基线时有4例患者估算5年心源性猝死风险较高（>6%），其中3例在随访期间被重新归类为低风险（<4%），仅1例仍留于高风险组；无患者在治疗后转入更高风险类别。对风险评分降低的逐项分解显示，LVOT压差的改善贡献了最大的降幅（中位-0.52%），MWT（-0.29%）和LAD（-0.08%）的贡献相对较小。

图2. 玛伐凯泰治疗前后结构参数、血流动力学参数及HCM Risk-SCD评分变化

研究结论

玛伐凯泰与估算的HCM Risk-SCD评分显著降低相关。

玛伐凯泰与估算的HCM Risk-SCD评分显著降低相关。然而，这种改善是否真正转化为5年心源性猝死发生率的真实下降尚不确定，需在大型多中心队列中开展长期随访的外部验证，以明确假设性风险的降低是否对应实际的死亡率下降。

基因型与疗效：

基因型与疗效：葡萄牙三中心研究揭示基因状态不影响玛伐凯泰治疗反应

葡萄牙三中心（Amadora Fernando Fonseca教授医院、里斯本Santa Cruz医院及Santa Marta医院）Miranda教授团队，基于葡萄牙三家中心的真实世界数据，系统描述了玛伐凯泰治疗oHCM患者所致的逆向重塑特征，并评估了基因型对治疗反应模式的影响[4]。

该回顾性多中心研究纳入三家葡萄牙中心连续收治的接受玛伐凯泰治疗的oHCM患者，收集基线、第4、8、12周及最佳剂量维持期的临床、实验室、心电图、心肺运动及多模态影像（超声心动图及可用的CMR）数据。测量参数包括MWT、左心室质量指数、LVOT压差（静息及Valsalva激发）、收缩及舒张功能（LVEF、GLS、E/e′）及左心房大小。复合应答终点定义为（i）血流动力学改善（LVOT压差正常化或显著降低）或（ii）临床应答（NYHA分级改善≥1级）。采用列联分析及Logistic回归评估基线特征（含基因型）与应答的关联。

重要结果

共纳入83例患者（平均年龄65±12岁，68.7%为女性）。基线功能状态较差（NYHA平均2.86级），随访时显著改善（NYHA平均1.4级）。玛伐凯泰诱导了渐进性的结构性逆向重塑：

MWT在12周时下降1.7 mm（P<0.001），最佳剂量时下降幅度达2.93 mm（P<0.001）；

指数化左心室质量在12周时显著下降16.8 g/m²（P=0.006），最佳剂量时下降24.5 g/m²（P=0.002）。

血流动力学显著改善：静息LVOT压差在12周时下降26.4 mmHg，最佳剂量时下降59.9 mmHg；激发后压差分别下降43.0 mmHg和92.3 mmHg（均P<0.001）。

舒张期卸载效应显著：E/e′在12周时降低2.92，最佳剂量时降低4.26（均P<0.001）。LVEF及GLS呈现预期内的小幅降低，但均保持于临床正常范围。

基因检测结果可用的73例患者中（88%），57例（78%）为阴性结果或意义未明变异（VUS），16例（22%）携带致病/可能致病（P/LP）变异。复合应答率在各组间均很高——阴性/VUS组为93.0%，P/LP组为100%（P=0.57）。

研究结论

玛伐凯泰在症状、血流动力学及心脏结构方面带来了显著且持续性的改善，且各基因型组间应答强度相似——携带致病或可能致病变异的患者中未见疗效降低的证据。

玛伐凯泰在症状、血流动力学及心脏结构方面带来了显著且持续性的改善，且各基因型组间应答强度相似——携带致病或可能致病变异的患者中未见疗效降低的证据。该发现支持玛伐凯泰可作为不同基因背景oHCM患者的广泛适用治疗选择。

机器学习解锁异质性：葡萄牙多中心视角下的玛伐凯泰应答分型

葡萄牙三中心Miranda教授团队（同研究四团队）进一步引入无监督机器学习方法，通过K-means聚类分析，在83例接受玛伐凯泰治疗的oHCM患者中识别出潜在的不同应答表型，以突破传统亚组分析的局限性、推动个体化治疗分层[5]。

研究输入变量涵盖从基线至最佳剂量的多维度变化，包括LVOT压差、MWT、指数化左心室质量、LAD、E/e′及NYHA分级，同时纳入基线基因型类别及CYP2C19代谢类型。缺失值以中位数填补，所有特征在模型训练前进行标准化（z-score）。轮廓系数分析（k=2至k=6）支持两聚类模型。

重要结果

两聚类模型为最优解决方案——

Cluster 0（“超应答者”，n=20）

相对年轻

（66.3±10.6岁），

基线梗阻程度显著更重

（静息LVOT压差101±37

46±29 mmHg，

<0.001；激发后143±45

85±36 mmHg，

<0.001），

LAD略大

（46±6

43±6 mm，

=0.06），

E/e′更高

（17.7±6.0

15.2±5.2，

=0.08）。该组呈现显著的血流动力学及舒张功能改善——LVOT压差降幅（静息-98±34

-32±28 mmHg，P

-66±35 mmHg，P

-2.8±2.7，P

Cluster 1（“典型应答者”，n=63）

患者年龄偏大，基线压差较轻，在各重塑维度均呈现中度但持续稳定的应答。

图3. 基于无监督机器学习的玛伐凯泰治疗应答表型聚类分析

两组在LAD降幅（-4.1±4.5

-3.3±4.1 mm，

=0.42）和指数化左心室质量降幅（-32.7±41

-17.5±39 g/m²，

=0.20）方面无显著差异。基因型分布及CYP2C19代谢类别在两组间均无显著差异。

研究结论

数据驱动的表型分组识别出两种玛伐凯泰应答路径——一组为年轻、高度梗阻的“超应答者”，呈现显著逆向重塑；另一组为较轻梗阻的“典型应答者”，呈现中度改善。血流动力学负荷而非基因型驱动着治疗获益的幅度差异。这些表型分组有望支持真实世界中oHCM患者更加个体化的玛伐凯泰用药决策。

参考文献：

1.Van Hoogdalem A, et al. Enhancing clinical care in obstructive hypertrophic cardiomyopathy: the use of artificial intelligence for echocardiographic follow-up during treatment with mavacamten. ESC Congress 2026, Munich.

2.Cergan I, et al. Baseline global longitudinal strain and mechanical dispersion predict ejection fraction decline during mavacamten therapy in obstructive hypertrophic cardiomyopathy. ESC Congress 2026, Munich.

3.Silveira Ramos M, et al. Evaluation of the hypothetical risk of sudden cardiac death in obstructive HCM patients treated with mavacamten using the HCM Risk-SCD score. ESC Congress 2026, Munich.

4.Miranda I, et al. Genetic status and response patterns to mavacamten: an echocardiographic signature of reverse remodeling from 3 portuguese centers. ESC Congress 2026, Munich.

5.Miranda I, et al. Machine-learning clustering uncovers divergent response pathways to mavacamten in obstructive HCM: a portuguese multicentre perspective. ESC Congress 2026, Munich.

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