基于冠狀動脈CT血管成像的血流儲備分數(shù)診斷心肌缺血的研究進展

祁冬,何興義,姚木子,陳冠亞,董晨,田歐

(蚌埠市第一人民醫(yī)院醫(yī)學影像科,安徽 蚌埠 233000)

隨著人們生活水平的不斷提高,冠狀動脈粥樣硬化性心臟病(冠心病)已成為危害人們生命健康的常見殺手,且有逐漸向年輕化發(fā)展的趨勢。目前診斷冠心病常用的檢查方式主要以冠狀動脈CT血管成像(coronary computed tomography angiography,CCTA)和有創(chuàng)冠狀動脈造影(invasive coronary angiography,ICA)為主,但是二者只能從解剖結構方面評估冠狀動脈的狹窄程度,不能從功能學方面判斷管腔狹窄是否對心肌血供產(chǎn)生影響,從而影響治療方案制定[1-2]。大量學者研究認為血流儲備分數(shù)(fractional flow reserve,FFR)的臨界值為0.75,若FFR<0.75,認為該病變需要干預治療；若FFR>0.8,認為該病變狹窄引起心肌缺血的可能性不大,只需藥物治療即可；若0.75

1 CT-FFR的概念及基本原理

CT-FFR由Taylor等學者于2013年首次提出,是無創(chuàng)評估冠狀動脈狹窄導致血流動力學變化的新技術,能提示狹窄的管腔是否會影響心肌異常灌注,經(jīng)歷十幾年的發(fā)展,其在冠心病的診療中已突顯出重要的作用。CT-FFR通過CFD方法,利用靜息狀態(tài)下CCTA數(shù)據(jù)模擬計算出FFR值,并通過軟件對冠狀動脈血流動力學進行分析[6]。通過CCTA數(shù)據(jù)測得各支正常血管和病變血管管腔橫截面積,模擬建立出一個三維的具有解剖和血流動力學的冠狀動脈血管樹結構模型,通過此模型可以模擬出患者在負荷狀態(tài)下的冠狀動脈血流壓力[7]。另外,研究報道[8],冠狀動脈血流壓力遵循流體動力學的變化規(guī)律,因此可以根據(jù)CFD來建立冠狀動脈血流流速及壓力的三維冠狀動脈血管樹模型,從而可以計算出冠脈血管樹每個點的FFR值。

2 CT-FFR優(yōu)勢

CT-FFR采用的是CCTA數(shù)據(jù),不需要額外的掃描,不增加患者的額外輻射劑量。與CCTA相比,CT-FFR不僅可以在解剖結構方面判斷管腔狹窄情況,還可獲得功能學方面信息,鑒別缺血和非缺血心肌組織,更有助于臨床醫(yī)生準確判斷患者病情,指導血運重建,避免非必要冠脈支架植入,降低醫(yī)療費用[9-10]。與有創(chuàng)FFR相比,首先CT-FFR可以降低患者輻射劑量,無須服用腺苷等擴血管藥物,避免藥物不良反應；其次,利用CT-FFR可以模擬冠脈支架置入前后的準確性,幫助醫(yī)生準確選擇目標血管和支架大小,并預測支架置入后效果。另外,國外PACIFIC亞研究[11]將CT-FFR與單光子發(fā)射體層成像(SPECT)及正電子發(fā)射體層成像(PET)進行對比,研究它們診斷缺血性疾病的診斷效能,發(fā)現(xiàn)CT-FFR診斷的敏感性優(yōu)于SPECT和PET,準確性及特異性顯著高于SPECT。Dan-NICAD亞研究[12]比較心臟MR負荷灌注成像(cardiac magnetic resonance stress perfusion imaging,CMRPI)與CT-FFR判斷穩(wěn)定性胸痛患者的血運重建情況,表明二者在準確性方面差異無統(tǒng)計學意義,但是CT-FFR的敏感性優(yōu)于CMRPI,而CMRPI的特異性優(yōu)于CT-FFR。總之,大部分研究結果顯示CT-FFR在診斷冠脈心肌缺血方面與其他功能影像檢查方法有著相同或更高的價值,且該方法簡便易行,可重復性好,無須特殊準備,便于預后隨訪[13-14]。

3 CT-FFR臨床研究現(xiàn)狀

3.1 CT-FFR診斷效能

CCTA對于評估非鈣化性斑塊管腔狹窄程度準確性較高,但是對于管腔鈣化斑塊的評估往往與管腔真實狹窄情況相差較大,常常高估管腔狹窄程度。而CT-FFR通過從功能學方面評價可以改善這一問題。據(jù)Zhou等[15]研究結果表明,CT-FFR聯(lián)合CCTA診斷冠脈狹窄的敏感度可提高到90%。DISCOVER-FLOW、DeFACTO及NXT三大臨床研究中心均以有創(chuàng)FFR為金標準,研究結果顯示,CT-FFR與有創(chuàng)FFR有較高的相關性,診斷效能較高。與CCTA相比,CT-FFR診斷心肌缺血病變的準確性由原來的59%提高至84%,特異性由54%提高至86%,敏感性由88%提高至 91%[16-18]。目前CT-FFR的分析軟件主要有以下幾種:基于3D-CFD、降維CFD、機器學習算法和示蹤動力學算法。國外學者通過基于3D-CFD的CT-FFR軟件進行前瞻性多中心研究,結果顯示基于血管水平診斷冠脈心肌缺血的敏感性為80%～88%,特異性為61%～86%[19-20]。國內學者基于新型3D-CFD的CT-FFR軟件通過多中心研究結果顯示,診斷冠脈心肌缺血的敏感性為89%、特異性為91%,且與有創(chuàng)FFR具有強相關性[1]。Coenen等[21]學者采用降維CFD算法,基于血管水平的研究結果表明,CCTA聯(lián)合CT-FFR可將準確性由58%提高至78%,與單獨CCTA比較,CT-FFR的敏感性相當,但特異性顯著提高。余蒙蒙等[22]采用基于機器學習算法的CT-FFR軟件,基于患者水平診斷冠脈心肌缺血的敏感性、特異性及準確性分別為85.7%、78.9%及86.1%。Stephanie等[23]基于機器學習的CT-FFR對冠狀動脈功能性狹窄的診斷準確性進行研究,結果表明,當CT-FFR值在0.7～0.8之外時,CT-FFR診斷功能性狹窄的準確性為86.4%～98.2%。楊琳等[24]采用基于示蹤動力學算法的CT-FFR軟件,其診斷冠脈心肌缺血的敏感性為92.4%、特異性為82.1%、陽性預測值為87.6%、陰性預測值為88.7%,ROC曲線下面積(AUC)為0.94。以上文獻結果表明,采用不同算法的CT-FFR軟件在評估冠脈心肌缺血方面均有較高的診斷價值。

3.2 CT-FFR在臨界病變中的應用

冠狀動脈狹窄程度為30%～70%的病變稱為臨界病變,臨界病變常出現(xiàn)解剖狹窄與心肌缺血不匹配的情況,但是部分臨界病變是引起急性冠狀動脈綜合征的責任病變,因此準確判斷其功能性改變對臨床制定科學的治療策略非常重要,也是目前臨床治療冠心病所面臨的挑戰(zhàn)之一[25]。王彤寧等[26]采用CT-FFR對冠狀動脈臨界狹窄病變進行血流動力學變化分析,結果表明CT-FFR能夠明顯提高CCTA在診斷冠狀動脈臨界狹窄病變缺血方面的能力,CT-FFR診斷準確性、敏感性和特異性分別為88.9%、100%和62.5%,CT-FFR與有創(chuàng)FFR呈中等程度相關(r=0.663,P<0.001),Bland-Altman分析顯示CT-FFR與有創(chuàng)FFR的一致性較好。Nicol等[27]納入104例冠心病患者(139支血管)預測冠狀動脈臨界病變患者功能性心肌缺血的價值,結果顯示,基于患者水平CT-FFR診斷功能性心肌缺血的準確性、敏感性及特異性分別為87.50%、75.76%和92.96%,基于血管水平CT-FRR診斷功能性心肌缺血的準確性、敏感性及特異性分別為84.17%、71.11%和90.43%。ROC曲線分析結果顯示,以患者和血管支數(shù)為單位,CT-FFR預測心肌缺血的AUC值分別為0.846和0.740,說明CT-FFR在評估冠脈心肌缺血方面具有較高的診斷效能。

3.3 CT-FFR在鈣化病變中的應用

鈣化斑塊會產(chǎn)生線束硬化偽影和暈染效應,嚴重影響對管腔內情況的識別,單獨CCTA無法準確評估管腔的狹窄程度[28]。Nieman[29]將鈣化積分分為>100和≤100兩組進行分析,以有創(chuàng)FFR為參考標準,結果顯示CT-FFR與有創(chuàng)FFR診斷效能各指標差異均無統(tǒng)計學意義,在冠狀動脈狹窄血流評估方面一致性較高,未顯示鈣化會影響CT-FFR的診斷準確性。Tesche等[30]研究結果顯示,鈣化積分無論是在400以上還是以下,CT-FFR對缺血病變診斷準確性均高于單獨CCTA。另一項研究結果報道,在鈣化積分≤1 000時,CT-FFR可提高對輕、中度鈣化患者缺血的診斷能力,與有創(chuàng)FFR呈強相關(r=0.81)[31]。但是目前國內外學者發(fā)表的對于鈣化積分>1 000的重度冠狀動脈鈣化相關研究報道較少,仍需要更多研究來證實重度鈣化是否對CT-FFR的診斷準確性產(chǎn)生影響。另外,鈣化的大小、體積、形態(tài)及累及范圍等對CT-FFR準確性的影響還有待進一步研究。

3.4 CT-FFR指導冠狀動脈血運重建

經(jīng)皮冠狀動脈介入(percutaneous coronary intervention,PCI)是臨床治療冠心病患者最常用的治療手段,而如何制定科學、合理、有效的支架置入治療方案至關重要。CCTA可以用于測量管腔狹窄病變長度、管腔直徑等參數(shù),為選擇合適支架提供參考依據(jù)。而CT-FFR可以對狹窄病變進行術前和術后的血流動力學變化進行評估。據(jù)Collet等[32]研究報道,CT-FFR聯(lián)合CCTA對患者進行血運重建方案制定,其治療方案與基于ICA信息制定的治療方案相似度達92.8%,在單獨CCTA數(shù)據(jù)分析基礎上增加CT-FFR信息后,改變了7%患者的治療方案,修改了血運重建血管選擇。另外,Kim等[33]用CT-FFR虛擬模擬運算方式來驗證其在冠狀動脈虛擬支架置入前后的準確性,結果表明虛擬支架置入前后的CT-FFR與有創(chuàng)FFR一致性較好,CT-FFR預測虛擬支架置入前缺血性病變的準確性為77%,預測虛擬支架置入后殘余缺血的準確性為96%。因此,CT-FFR可幫助臨床醫(yī)生預測狹窄病變在置入支架后血流動力學變化并提供血運重建方案及方式的科學策略。

3.5 CT-FFR評估支架內再狹窄的可行性

對于CT-FFR值<0.75的患者,一般臨床建議采用介入治療的方式,對狹窄管腔植入支架以恢復血供,而支架內再狹窄也是眾多患者所要面臨的問題。目前,CT-FFR無論在進行何種臨床研究中,都將冠脈支架置入患者排除在外,因為支架會產(chǎn)生線束硬化偽影,會影響支架內再狹窄的檢測和定量,無法了解支架內真實情況,而該類患者一般都需要進行ICA檢查來明確支架內腔是否再狹窄。而國外Andreini等[34]報道1例患者患有嚴重的支架內再狹窄未被CCTA發(fā)現(xiàn),而CT-FFR能準確檢測到因狹窄而導致的心肌缺血。目前,尚未發(fā)現(xiàn)國內學者報道關于該方面的研究,故需大量的臨床數(shù)據(jù)研究去證實CT-FFR在評估支架內再狹窄的診斷價值。

4 CT-FFR局限性

雖然CT-FFR在冠心病心肌缺血、治療決策等方面的應用已得到了驗證,但是仍然存在一些局限性。① CT-FFR成功的前提是基于優(yōu)質的CCTA圖像質量,而CCTA圖像質量受到患者心率及呼吸功能的影響,如產(chǎn)生運動偽影、錯層偽影等,這將嚴重影響CT-FFR的準確性,因此不是所有患者CCTA圖像都能使用[35]。② 計算時間較長,目前CT-FFR計算時間根據(jù)計算模式不同時間不一樣,而且其運算模型尚不完善,在血管識別及管腔勾畫等方面需要耗費大量時間,每例患者平均耗時2～4 h。③ 由于CT-FFR計算方法的局限性,對于微小血管病變(直徑<2 mm)及彌漫性病變目前尚無法測量[36]。

5 展望

盡管近年來CT-FFR的研究已取得了一定的進展,但是仍然有較大的發(fā)展空間。隨著CT技術及計算機設備性能的不斷發(fā)展,CT-FFR的診斷效能也在不斷提高。目前,一項前瞻性、多中心的臨床試驗PLATFORM研究正在進行,它將展示CT-FFR在冠心病患者臨床轉歸、資源再利用、醫(yī)療費用等方面的價值。CFD在醫(yī)療領域的應用極大地提供了影像學功能性方面的信息,僅僅從一項無創(chuàng)檢查就能獲得解剖狹窄和功能缺血兩個方面的評價,同時關于CT-FFR指導臨床治療策略及危險分級也得到了逐步肯定。相信隨著研究的深入,未來CT-FFR將會在冠心病的診療方面發(fā)揮巨大作用。