急性呼吸窘迫综合征（acute respiratory distress syndrome, ARDS）是临床常见危重症，是患者入住重症监护病房（intensive care unit，ICU）和预后不良的重要因素，病理生理表现为各种肺内和肺外致病因素所导致肺毛细血管内皮细胞或者肺泡上皮细胞的弥漫性损伤，临床表现为进行性的呼吸窘迫和难以纠正的低氧血症。全球流行病学调查研究显示，收治ICU的患者ARDS发生率为10%，其中机械通气的患者ARDS发生率为23%，病死率约40%^[1]。在2019年末席卷全球的COVID-19疫情中^[2]，所有确诊患者中重症发生率约5%，其中超过一半的重症患者被诊断为ARDS，需要机械通气治疗，且预后不佳。ARDS的主要治疗手段仍然是机械通气治疗，应用保护性肺通气策略对ARDS的预后改善有一定的作用，有效实行个体化的保护性肺通气策略需要良好的监测手段，常用的临床监测手段包括血气分析和呼吸力学参数，然而此类反映肺部整体状况的参数不足以对患者做出更具体的符合病情特征的判断和调整。床边胸片、肺部CT等能提供准确的肺组织病变情况，但增加了辐射暴露和转运风险，有一定局限性。床边超声与操作者经验相关，且通过探头视野只能看到局部的肺组织，无法反映全肺实时通气。需要一种能够实时有效的评估手段来监测肺通气信息，指导个体化机械通气策略。电阻抗断层成像（electrical impedance tomography, EIT)作为一种无创、无辐射的临床成像工具，被越来越多地应用到ARDS患者评估中。其原理主要通过呼吸时肺部电阻抗的变化，对肺内气体分布实时监测^[3]。本文现就对EIT在ARDS的肺损伤评估和指导机械通气策略的研究进展进行简要综述。

1 EIT识别ARDS患者的肺损伤

肺部气体分布的不均一性是ARDS机械通气的重要病理生理改变，肺泡的潮汐性的复张塌陷导致肺部炎症进行性加重，且损伤主要集中于低通气区域，即重力依赖区，有研究显示，ARDS患者的肺部均一性与疾病的严重程度及病死率直接相关^[4]，同时ARDS患者存在“婴儿肺”^[5]。因此, 采用小潮气量肺保护通气避免肺泡过度膨胀有望改善预后。传统的手段难以达到区域通气监测，无法反映肺部通气均一性。EIT可计算通气时局部电阻变化反映区域通气分布，计算全肺通气不均一指数（global inhomogeneity index, GI指数），从空间上量化肺部通气的不均一程度^[6]。Muders等^[7]用EIT观察静脉注射油酸诱导急性肺损伤的猪模型，予以0、5、10、15、20和25 cmH₂O（1 cmH₂O=0.098 kPa）的PEEP，监测到机械通气时局部通气在潮气周期中存在延迟，将较全肺平均通气时间延迟40%的区域定义为“区域通气延迟”（regional ventilation delay, RVD），从时间上反映肺部通气的不均一程度。此外，ARDS时剧烈的自主呼吸使得肺内气体存在从非重力依赖区向重力依赖区再分布，即“呼吸摆动”（pendulate），核素扫描显示存此时肺组织承受应力最大，容积伤最严重^[8]。EIT通过区域通气监测，早期识别ARDS患者通气的时间、空间不均一信息，阐述自主呼吸和机械通气过程的病理改变，辅助临床制定通气策略。

2 EIT观察轻度ARDS患者氧疗疗效

对于轻度ARDS患者，经鼻高流量氧疗（high-flow nasal cannula, HFNC）通过产生一定的呼气末正压（positive end-expiratory pressure, PEEP）效应，增加功能残气量被越来越广泛运用于轻度ARDS患者呼吸支持。但部分ARDS患者存在剧烈的自主呼吸驱动，引起跨肺压增高，加重肺损伤，近几年报道的HFNC失败病例中，再插管率或病死率在30%~50%^[9]，临床上缺乏很好的通气参数来评估HFNC的疗效，以避免延迟插管。EIT是一种用于监测轻度ARDS患者自主呼吸状态以及通气改善情况的床旁工具。一项研究对20名健康志愿者进行EIT监测^[10]，发现使用HFNC后全肺呼气末肺阻抗变化（end-expiratory lung impedance change, ΔEELI）增加了26%，进一步阐释了上述HFNC所产生的PEEP效应。Mauri等^[11]用EIT和食道压评估17例呼吸衰竭患者接受HFNC治疗时的呼吸力学变化，发现提高HFNC流速，不仅改善了氧合，降低了患者吸气努力（ΔPes降低），还同比增加了ΔEELI和模拟动态顺应性（TIV/ΔPes）。联合氧合指数（respiratory rate-oxygenation index, ROX指数）是HFNC治疗失败的预测因子之一^[12]。Mauri等^[13]对57例呼吸衰竭患者先后进行30 L/min和60 L/min氧疗，发现提升流量后有效组（40例）较无效组（17例）ΔEELI显著增加，且ROX指数升高，EIT提供的呼气末肺容积参数具有进行早期插管风险预测的潜能。

3 EIT指导中重度ARDS患者机械通气策略 3.1 优化PEEP设置

对于中重度的ARDS患者，由于病变的异质性，需要进一步优化PEEP减少肺损伤，传统的PEEP滴定方法如氧合法、肺顺应性、跨肺压法等只能提供肺整体状况的参数，无法将肺部进行区域化的管理。Costa等^[14]在进行PEEP滴定时用EIT进行观察，使用电阻值改变反映了伴随PEEP的肺顺应性变化（C=ΔZ/P_plat-PEEP），用区域顺应性丢失（compliance loss, CL）描述了肺泡塌陷和过度膨胀，并提供了一种使通气不均一性最小化的PEEP优化方法。一项病例对照研究分析了EIT区域顺应性法（24例）和传统P-V曲线法（27例）选定PEEP的差异，发现EIT组的患者选择PEEP较高（17.6 cmH₂O vs 13.6 cmH₂O）、驱动压降低（15.1 cmH₂O vs 19.1 cmH₂O），顺应性改善（25.9 cmH₂O vs 20.6 mL/cmH₂O），脱机成功率高（66.7% vs 48.4%），病死率降低18%^[15]。EIT提供的区域通气参数有助于从符合ARDS病理生理改变的角度优化PEEP设定。

3.2 指导俯卧位通气方案

对于机械通气效果不佳的ARDS患者，俯卧位通气能够使背侧塌陷肺泡复张，改善全肺通气均一性，是重度ARDS的一线治疗策略。但俯卧位通气的时机、方案设置尚无共识，目前报道ARDS患者俯卧位通气总时间45~136 h不等^[16]，EIT已有成功用于床旁指导俯卧位通气的报道，Kotani等^[17]通过EIT观察一例ARDS患者的俯卧位通气过程，在俯卧位通气20 min后患者背侧潮气分布增加20%，平均俯卧位4 h后背侧潮气分布量达到60%，成功根据EIT参数选择能够维持背侧肺泡肺开放的最小PEEP，以及终止俯卧位通气的时间。一项在21例重度ARDS患者的研究中^[16]通过EIT俯卧位通气时背侧通气变化，发现俯卧位通气16 h后，背侧潮气分布增加20%~30%，ΔEELI增加200%~300%，局部顺应性较俯卧位通气前增加60%~180%，且患者PEEP值明显下降，这些改变在恢复平卧位后6 h仍较明显。可视化的区域通气有助于临床评价俯卧位通气效果，制定相关策略。

3.3 指导ECMO时肺保护通气策略

对于重度ARDS，体外膜肺氧合技术（extracorporeal membrane oxygenation, ECMO）是一项补救性的治疗措施，可以保证难治性ARDS患者的氧合和二氧化碳清除，静脉-静脉体外膜肺氧合（VV-ECMO）的主要目标之一是通过应用“超保护性”通气策略使肺部休息，结合低潮气量和低胸腔内压，预防呼吸机相关肺损伤，同时要避免低通气导致的肺泡萎陷^[18]。由于ECMO影响气体交换指标，基于氧合的肺可复张性评估和PEEP滴定难以操作，EIT则不受上述限制。Camporota等^[19]对ECMO辅助的ARDS患者用EIT进行肺可复张性评估，发现仅1/2患者表现出塌陷区ΔEELI增加和顺应性改善的可复张性，在治疗中避免了未经评估的肺复张造成医源性肺损伤。一项在15例使用ECMO的ARDS患者进行递减PEEP试验（20~0 cmH₂O）的研究显示^[20]，EIT监测下将“最佳PEEP”选定为能够维持肺泡塌陷小于15%且过度膨胀最小时的PEEP，发现最佳PEEP在5~15 cmH₂O范围内差异很大，需要进行个体化的设置。

对于已经使用ECMO治疗的患者，联合俯卧位通气的益处存在争议，一项对ECMO支持的重症ARDS的单中心研究发现^[16]，在压力控制模式下进行通气，选择驱动压力为14 cmH₂O，以及基于EIT的最佳PEEP，结合俯卧位通气后21例患者肺部通气均一性都得到改善，最佳PEEP降低4 cmH₂O，并发现基线时背侧通气差的患者更能从俯卧位通气中获益，表现为全肺静态顺应性改善、ECMO运行时间和ICU住院天数减少。由于缺少大样本的临床研究，对于ECMO时的机械通气方案目前还没有统一的结论，EIT可以提供肺可复张性和肺通气均一性的参数，对于存在转运困难的重度ARDS患者有独特优势。

3.4 EIT在ARDS机械通气撤机中的应用

自主呼吸试验（spontaneous breathing test, SBT）是常用的撤机预测流程，但临床中SBT成功的患者再插管率达40%。EIT可以动态、连续监测撤机过程中肺功能变化，可能对临床上撤机时机的判断提供一定指导价值。目前研究表明EIT提供的GI，吸气相气体分布（regional intratidal gas distribution, ITGD）和ΔEELI等参数对撤机具有参考价值^[21]。

Bickenbach等^[22]对31例拟撤机患者进行EIT监测，以SBT失败与否为观察终点，结果显示，log GI大于40预测SBT失败的灵敏度为85%，特异度为50%。Zhao等^[23]对30例脱机困难患者进行SBT，用EIT监测ITGD，显示患者在吸气过程中的气体分布模式，发现SBT后吸气相重力依赖区通气分布增加组的患者撤机成功率达92.3%，比其余组高39%，且平均撤机时间缩短7 d。Lima等^[24]用EIT监测42例患者SBT时肺部通气变化，发现SBT后ΔEELI显著且持续下降预测SBT失败的灵敏度达95.3%，SBT 10~30 min ΔEELI增加与撤机成功明显相关。基于其动态、连续、无创的特点，EIT可以用于机械通气患者撤机时机的判断。

4 结语

目前EIT仍然没有广泛应用于临床，但已被证实为一个有效的床旁评估手段。随着“人工智能”“大数据”时代的到来，使用EIT评估指导早期ARDS诊断及动态氧疗疗效，为最终实施精细化的ARDS治疗提供了新的方向。

利益冲突  所有作者均声明不存在利益冲突