基于CCTA的血流储备分数临床应用进展_李诗航.pdf

李诗航,张晓琴.基于 CCTA 的血流储备分数临床应用进展J.CT 理论与应用研究,2023,32(2):279-284.DOI:10.15953/j.ctta.2022.037.LI S H,ZHANG X Q.Progress in the Clinical Application of Fractional Flow Reserve Based on Coronary CT AngiographyJ.CTTheory and Applications,2023,32(2):279-284.DOI:10.15953/j.ctta.2022.037.(in Chinese).基于 CCTA 的血流储备分数临床应用进展李诗航1,张晓琴21.内蒙古医科大学,呼和浩特 0101102.内蒙古自治区人民医院影像科,呼和浩特 010017摘要：近年来基于冠状动脉 CT 血管成像衍生的无创血流储备分数（FFRCT）是心血管成像的一项重大进步，血流储备分数能够识别病变特异性缺血，并为血运重建的临床决策提供信息，充当有创性冠状动脉造影（ICA）的把关人。本文旨在综述 FFRCT的研究进展，并简要探讨存在的局限性。关键词：机器学习；冠状动脉疾病；血流储备分数；计算流体动力学DOI:10.15953/j.ctta.2022.037中图分类号：R 814文献标识码：A冠状动脉粥样硬化性心脏病（coronary artery disease，CAD，简称冠心病）是全球致死率第1 的疾病，因而早期、准确的诊断和评估对于 CAD 患者的有效防治及预后非常重要。研究表明1，冠状动脉狭窄程度与心肌缺血之间存在不相符情况，因此需要一种有效的检查来评估冠状动脉病变的功能学意义。目前临床上用来判断冠状动脉功能学的方法主要是测量血流储备分数（fractionalflow reserve，FFR），但因其费用高且检测存在侵入性，应用范围具有一定限制。近年来，采用流体力学及深度学习法处理冠状动脉 CT 血管成像（coronary artery computedtomography angiography，CCTA）的图像数据获得的无创血流储备分数（noninvasive fractionalflow reserve derived from CT angiography，FFRCT），可通过单次检查一站式获取冠状动脉解剖和功能信息，具有良好的发展潜力2。本文就 FFRCT以下方面的研究进展进行综述。1血流储备分数的概念和基本原理1.1FFR 的概念1993 年，Pijls 等3首次提出了FFR 的概念，这是一种经测定冠状动脉内压力推测出其血流情况的方法。FFR 测量值是通过比较最大充血状态下狭窄病变远端的平均压和冠状动脉口部主动脉的平均压，可表达为：FFR=Pd/Pa，（1）其中，Pd 为最大充血状态下冠状动脉狭窄病变远端的平均压，Pa 为最大充血状态下冠状动脉口部主动脉的平均压。如果狭窄病变导致血流受限，病变处的压力会降低3-4。在冠状动脉血流与压力成正相关的情况下，FFR 可理解为该冠状动脉供给心肌区域处于血管病变情况下的最大血流与同区域正常时的最大血流之比。理论上正常比值为 1，当前指南中建议将 0.80 作为界值4，FFR 0.80 提示狭窄诱发心肌缺血，FFR 0.80 排除病变引起心肌缺血。1.2FFRCT 的基本原理通过应用计算流体力学（computational fluid dynamics，CFD），现在可以无创获得 FFRCT。收稿日期：20220302。第 32 卷第 2 期CT 理论与应用研究Vol.32,No.22023 年 3 月（279284）CT Theory and ApplicationsMar.,2023FFRCT的推导基于3 个原则5：利用 CCTA 数据建立冠状动脉树和左心室心肌的解剖模型；定义边界条件来控制冠状动脉入口和出口在静息和充血状态下的血流量、压力和微血管阻力，其中入口血流量约与所覆盖的左室心肌质量成正比，出口血流量约与出口供血血管直径成正比，阻力约与供血血管直径成反比；将基于 CFD 的数值解应用于解剖模型，模拟静息和充血状态下冠状动脉的血流量、压力以及整个冠状动脉树上每一点的 FFR 值。Taylor 等6详细地描述了心血管流体力学的计算方法及其在FFRCT中的应用。FFRCT应用较为广泛的计算软件是 HeartFlow-FFRCT分析（HeartFlow 公司）软件，该软件应用三维模型，由于运算量较大，目前都在核心实验室的超级计算机上非现场使用7。目前已经描述了许多降维 CFD 算法，包括西门子医疗CFFR 等。降维技术的优势是可以在现场工作站使用标准台式计算机进行处理和分析，据报道，这些软件分析所需的时间在 30 min 到 2.5 h 之间5,8。但降维技术仍处于开发研究阶段，还没有商业化，关于其诊断效能还需更多数据证实。近年来基于人工智能算法的深度机器学习（machine learning，ML）软件操作简便并能够快速获取 FFRCT值，利于临床推广应用9。2FFRCT 的可行性目前已有项前瞻性、多中心临床研究，以有创 FFR 为参考标准来评估 FFRCT的诊断效能。这 3项研究表明，FFRCT与有创FFR 有很好的相关性，与 CCTA 相比，FFRCT的诊断效能更好，其特异度和阳性预测值显著提高，但灵敏度与 CCTA 相当7,10-11。国内基于新型 3D-CFD 的多中心研究显示，其诊断灵敏度和特异度分别为 89 和 9112。基于降维 CFD 的研究显示，在血管水平，CCTA 联合 FFRCT可提高诊断准确性，且与单独 CCTA 相比较，FFRCT的灵敏度相当，但特异度显著提高13。基于机器学习的研究显示，无论是血管水平还是患者水平，FFRCT的诊断准确性均优于CCTA，且诊断结果与基于 CFD 的 FFRCT有强相关性13-14。基于这些结果，FFRCT已被批准用于临床，作为疑似稳定 CAD 患者的其他替代检查方案。3FFRCT 的临床应用3.1在诊断冠状动脉病变中的应用尽管大多数评估 FFRCT诊断效能的研究都是在稳定性胸痛患者中进行的，但近年来报道了 FFRCT在急性胸痛患者中的使用情况15。该研究将受试的急性胸痛患者全部行 CCTA 检查，筛选出冠状动脉狭窄程度 50 或 25 伴高危斑块的患者，随机分为 CCTA 组和 FFRCT组。研究发现，FFRCT处理算法的时间由 12.6 h 下降至 2.5 h，且随诊 90 天发现两组在主要不良心血管事件（major adversecardiovascular event，MACE）的发生率和医疗费用方面没有差异。同时 FFRCT阴性患者血运重建率有所下降，并没有发生误诊及死亡，但推迟血运重建的安全性还需要进一步验证。本研究表明急诊FFRCT的使用是可行的，但其安全性还需要进行大样本的研究。急性冠状动脉综合征等严重疾病往往由冠状动脉罪犯斑块破裂所致，因此识别与不良结局相关的罪犯斑块特征16（如正性重构、低密度斑块、血管周围脂肪等），对减少 MACE 的发生具有重要意义。FFRCT与其他参数（如壁剪切应力和轴向斑块应力）相结合，可在病变、血管和患者水平上进行风险分级和指导治疗。一项研究证实17，与非罪犯斑块相比，罪犯斑块的高危斑块特征较多、FFRCT值较低、FFRCT差值较高且壁剪切应力和轴向斑块应力较高。由此得知 FFRCT检查对于早期甄别及干预潜在罪犯斑块尤为重要，突出了其临床应用价值。3.2在指导冠心病患者后续治疗策略中的应用FFRCT为患者选择正确的治疗方式。Otake 等18收集了1 例右冠状动脉（right coronary，RCA）弥漫性狭窄伴左前降（left anterior descending，LAD）和左旋支（left circumflex，LCX）局部280CT 理论与应用研究32 卷明显狭窄患者。由于 LAD 和 LCX 病变相对局限，所以选择了支架置入术。但血管造影显示整个 RCA弥漫性中度狭窄，没有明显的局灶性病变。FFRCT显示颜色从蓝色逐渐变为红色，表明整个血管的压力逐渐下降，简单支架置入并不能缓解其缺血现象，因此对 RCA 病变选择了最佳药物治疗。通过应用 FFRCT，医生可准确识别患者的疾病类型，为后续治疗做出最佳决策。FFRCT科学判断患者是否需要手术治疗。PLATFORM 试验发现19，在计划行有创性冠状动脉造影（invasive coronary angiography，ICA）组中，FFRCT指导组无梗阻性CAD 患者有 24 例（12），较常规护理组 137 例（73）明显减少，且 FFRCT指导组有61 患者最终取消了 ICA，在 90 天内无MACE 发生。Nrgaard 等20对189 例患者行 FFRCT检查，经过 1 年随访，FFRCT 0.80 的推迟 ICA 患者中无 1 例发生 MACE。基于上述研究结果可知，FFRCT可以认为是ICA 的“守门人”，避免患者过度治疗的同时节省医疗资源。FFRCT计划和模拟冠状动脉介入治疗，并能预测血运重建的效益。在一项包含 44 名患者的单中心研究中21，研究者利用 FFRCT虚拟模拟运算模式来预测冠状动脉虚拟支架置入后的血流动力学改变。对实际进行支架置入的病变行 FFR 测量，结果发现其与虚拟预测的 FFRCT有很好的一致性，且FFRCT预测支架术后病变特异性缺血的准确率为96。这种虚拟技术不仅能够确定靶病变和最佳支架尺寸，还有助于规划和评估介入治疗策略，降低患者的医疗风险。3.3在冠心病患者预后评估中的应用NXT 研究发现22，在 206 名平均随访时间 4.7 年的受试者中，FFRCT 0.80 的患者预后较差，FFRCT值是不良预后的独立预测因子。ADVANCE 试验证明23，FFRCT值越低MACE 发生率越高。FFRCT与不同测量指标结合可提高预测MACE 的能力24，如 FFRCT 60.5 预测 MACE 曲线下面积高达 0.821。上述研究表明 FFRCT对患者的短期和长期临床预后有良好的预测作用。3.4在其他病变中的应用FFRCT还可用于其他疾病的研究，如心肌桥、重度主动脉瓣狭窄等。研究发现25，无论是浅表型还是纵深型心肌桥患者都会导致其远端 FFRCT值降低，心肌桥的长度和收缩期狭窄程度是 FFRCT异常的主要预测因子，且 FFRCT值异常的心肌桥患者典型心绞痛患病率更高，加深了我们对心肌桥疾病的认识。FFRCT还可用到主动脉瓣严重狭窄患者的研究中。大约 2550 的主动脉瓣严重狭窄患者同时伴有 CAD，Michail 等26首次验证了FFRCT在主动脉瓣严重狭窄患者中的应用是安全、有效的，但结果还需在更大规模的多中心试验中进行证实。4FFRCT面临的挑战4.1图像质量FFRCT依赖于高质量的CCTA 图像，在临床研究中，有相当大比例的患者图像不能进行 FFRCT评估。在 NXT10和PLATFORM19研究中大约13 的病例不能进行 FFRCT分析，而后来的 ADVANCE 研究中注册队列和临床队列分别仅有约 3 和 8 的数据不能使用，这可能与双源技术的普及应用及 FFRCT算法的改进有关27。图像质量不佳的主要原因是运动伪影27，因此应采用心血管 CT 指南的 CCTA 扫描方式采集图像，以确保 FFRCT结果的准确、可靠28。在 DeFACTO 试验中，给心率过快患者使用 受体阻滞剂和硝酸甘油可提高 FFRCT的特异度18。还有一些伪影会降低 FFRCT的灵敏度和总体准确性16，这些伪影可通过调节患者心率等方法得以改善。在使用 FFRCT之前需了解这些情况，以确保数据采集最优化。2 期李诗航等：基于 CCTA 的血流储备分数临床应用进展2814.2冠状动脉钙化对于 CFD 分析，钙化可能使冠状动脉管腔及边界变模糊。钙化积分（agatston score，AS）越高，管腔被遮挡的可能性就越大。在 NXT