作者：CCI心血管醫生創新俱樂部

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新近的臨床研究多提示：在指導冠脈介入手術的臨床獲益方面 ， 冠脈功能學評估似乎優于形態學評估 。 然而 ， 隨著影像學技術和人工智能軟件的開發 ， 針對冠脈的形態學評估也在不斷發展 。 近日 ， Circulation：CardiovascularImaging雜志發表了該領域的研究文章 。
本研究是PACIFIC試驗的post-hoc分析 ， 納入了208名疑似冠心病的患者接受了冠脈CTA、心臟PET和有創FFR檢查 。 冠脈CTA的斑塊量化是使用半自動分析軟件進行的 。 在訓練階段 ， 利用前瞻性NXT試驗（包括484支血管）采用機器學習訓練用于開發預測缺血的機器學習ML評分 ， 以FFR≤0.80為標準 。 外部驗證階段 ， 利用PACIFIC試驗的581支血管 ， 應用機器學習ML評分預測PET評估下受損的充血MBF（≤2.30mL/min/g）以及有創FFR<0.80 。 將ML評分與冠脈CTA讀數和FFR-CT進行比較 。
【每日毅訊| Circualtion子刊：通過機器學習評估冠脈CTA斑塊性質與冠脈CT-FFR效果相當】研究結果顯示：139條(23.9%)血管出現FFR定義的心肌缺血 ， 195條(33.6%)血管出現充血MBF受損 。 對于FFR定義的心肌缺血的預測 ， ML評分的ROC曲線下面積為0.92 ， 顯著高于視覺判斷的狹窄程度（0.84；P<0.001） ， 與FFRCT（0.93）相當;P=0.34） 。 在ML評分中 ， 定量的直徑狹窄百分比和低密度非鈣化斑塊體積對于預測FFR定義的心肌缺血具有最大的重要性 。 當PET評估下的受損MBF的預測 ， ML評分在ROC曲線下的面積為0.80；顯著高于視覺判斷的狹窄程度（0.74；P=0.02） ， 與FFRCT相當（0.77；P=0.16） 。

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毅訊點評
通過本研究我們可以發現 ， 在不加入任何生理學指標 ， 僅僅通過無創的冠脈CTA形態學影像 ， 通過機器學習可以形成與CT-FFR相比擬的 ， 優于目前視覺判斷狹窄的評估效果 。 未來在精準治療時代 ， 不僅僅冠脈功能學在日新月異 ， 冠脈形態學的進步也會接踵而來 ， 而且在以更加迅猛的速度改變我們的日常救治 。
參考文獻：
https://www.ahajournals.org/doi/epub/10.1161/CIRCIMAGING.122.014369

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作者簡介
張毅 ， FACC ， FESC ， 上海市第十人民醫院泛血管中心主任；同濟大學研究員、副教授、博導；CCI執行委員；中華醫學會內科學分會青年副主委；上海醫學會高血壓學組副組長；上海市優秀技術帶頭人 。
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