基于机器学习的CT-FFR可为CCTA用于TAVR术前排除CAD增加价值

研究亮点对需TAVR的高验前概率CAD患者，碘普罗胺增强CCTA检查结合机器学习CT-FFR，可改善仅CCTA的诊断效能，减少老年患者TAVR术前进行ICA排除CAD的需求，为临床提供更有信心的决策依据。研究背景经导管主动脉瓣置换术（TranscatheterAorticValveReplacement,TAVR）常用于症状严重的主动脉瓣狭窄患者，是无法接受常规手术进行主动脉瓣置换患者的标准治疗方案，也是可接受手术治疗的替代治疗方案。目前，接受TAVR治疗患者常为老年人，其伴随疾病高发如冠状动脉疾病（CoronaryArteryDisease,CAD），故在TAVR术前，推荐进行有创冠脉造影（InvasiveCoronaryAngiography,ICA）进行排除CAD。欧美学会推荐用CCTA替代ICA用于排除特定患者CAD，而CT也用于TAVR术前规划，以减少围术期并发症，并且越来越多研究表明CCTA可有效评估TAVR治疗对象的CAD；另有一些研究表明，由于CCTA的高阴性预测值（NegativePredictiveValue,NPV），在TAVR术前进行CCTA筛查CAD具有安全性和有效性。与此相对，CCTA具有相对较低的特异性和阳性预测值（PositivePredictiveValue，PPV），由于TAVR治疗患者群CAD高发，因此可能导致相对较高的假阳性。CCTA衍生血流储备分数（cCTA-derivedFractionalFlowReserve,CT-FFR）有助于进一步评估冠状动脉狭窄特征，预测其对血流动力的影响，有助于临床决策，特别是对中等程度狭窄。但传统CT-FFR的计算昂贵且需分析时间长，而基于机器学习的CT-FFR（Machine-learning,MLbasedCT-FFR）可即刻进行计算分析，与基于流体动力的传统计算方法相比，其结果具有可比性。目前，CT-FFR仅用于评估特定原发性CAD。研究目的评估对TAVR术前高验前概率CAD老年患者，基于机器学习CT-FFR进一步改善CCTA用于排除CAD能力。研究方法研究纳入460例TAVR术前进行CCTA的患者，388例患者在3个月内进行了ICA（A组），72例患者无明显的阻塞性CAD未进行ICA（B组），A组中216例进行CT-FFR（图1）。研究使用碘普罗胺370进行CCTA（5ml/s，70ml），使用回顾性非门控扫描方式。阅片者进行CCTA和CT-FFR评估时对ICA结果盲化，将冠脉依据18段划分，对直径＞1.5mm的节段进行评估，直径≥50%为明显管腔狭窄。如检测到明显狭窄，而管腔无法评估，则该段被定义为CAD+，患者水平采用该患者最狭窄处病变。基于机器学习的CT-FFR在cFFRversion3.2.0（非商业化，西门子）进行计算。CT-FFR值≤0.8确诊为血流动力改变的CAD，＞0.8则未患CAD，每根血管和每位患者CT-FFR取该患者病变血管最小值。研究结果➤基线及人口学特征460例患者皆为老年人,年龄(79.6±7.4）岁，51.7%为女性，272例患者CCTA确诊为CAD（CAD+）。其中，基于机器学习的CT-FFR在79.4%（216/272）患者中具有可行性，其他患者由于图像质量（37），冠脉解剖异常（19）无法进行。可进行和无法进行基于机器学习CT-FFR评估两组仅在心率、图像质量和心率变异性上存在差异，其他参数未有差异（表1）。➤CCTA、基于机器学习的CT-FFR和CCTA联合基于机器学习的CT-FFR诊断表现A组诊断效能分析CCTA联合基于机器学习CT-FFR正确排除节段为CAD(CAD-)比例为85.6%（4236/4947节段），假阳性率为9.2%（455节段）；仅CCTA正确排除节段为CAD的比例为80.6%（3989/4947），假阳性率为14.2%（702节段）。CCTA联合机器学习CT-FFR在患者水平、血管和冠脉节段水平改善诊断准确性相似（+3.4%、+3.7%和+3.4%）（表2）。A组中基于机器学习的CT-FFR亚组诊断效能分析216例进行基于机器学习的CT-FFR评估的患者中，假阳性率降低（△+17例患者），特异性和整体诊断准确性提高（+6%）。但CT-FFR增加了假阴性率（4例患者），见表3。A组亚组诊断效能分析（不含未进行CT-FFR的56例患者）排除未进行CT-FFR的56例患者，进行诊断效能分析，结果如下，患者水平CCTA和CCTA联合基于机器学习CT-FFR的敏感性、特异性、PPV和NPV分别为97.2%/93.6%，50.7%/58.3%，49.1%/52.3%，97.4%/94.9%。整体诊断准确性方面，由于基于机器学习CT-FFR加入，提高了3.9%（表4）。研究结论通过TAVR术前CCTA，进行基于机器学习的CT-FFR，可以正确再分类相当比例具有形态学改变的阻塞性CAD患者，可能会改善CCTA诊断表现。因此，CT-FFR有潜力进一步减少TAVR术前高风险老龄患者对ICA需求。专家点评CT-FFR是新兴技术，可无创评估冠状动脉疾病，提供解剖和生理影像评估结果，研究表明其可以提高CCTA诊断准确性，特别对于中等程度狭窄CAD患者[6]。CT-FFR采用传统评估方法贵且耗时较长，而本研究采用既往验证过的基于机器学的CT-FFR，可在几秒内给出评估结果。虽有研究表明，与ICA定义FFR≤0.8的缺血性CAD相比，CCTA联合CT-FFR与单独CCTA诊断缺血性CAD相比，具有更高的诊断准确性，但本研究关注TAVR手术的老年患者中，具有高验前概率CAD的人群。TAVR术前需进行CT检查用于术前规划减少手术并发症和排除CAD患者，因此对该类人群进行CCTA检查具有临床必须性。CCTA用于排除CAD具有高敏感性，但其结合CT-FFR进行评估CAD，可改善其诊断准确性[2-3，6]。本研究基于TAVR术前一次扫描完成2项临床需求：TAVR术前规划、排除CAD患者，不需要额外再次进行增强CT检测。虽然本研究非常巧妙将具有临床必须性影像学检查CCTA、新技术机器学习CT-FFR和必须人群需TAVR手术高验前概率CAD老年患者，通过严谨的临床设计，验证了CT-FFR联合CCTA可提高CCTA诊断准确性，但本研究也存有一定缺陷，研究中由于冠状动脉解剖异常以及图像质量原因（由于禁忌证患者未服用β受体阻滞剂）无法进行CT-FFR评估；并且研究中对已排除CAD人群未进行ICA检查，可能会增加研究的PPV，降低NPV；而且本研究中人群为老年人，冠脉病变中存有钙