健心知著
2024.07.31
第393期
基于OCT的FFR和全周期血流模拟
刘健、叶桢、苏晓凤
北京大学人民医院
健心荐语
使用压敏导丝侵入性测量血流储备分数（FFR）是一种公认的指南推荐方法。既往研究已证明基于冠状动脉成像模式数据，通过计算机模拟冠状动脉血流来估计FFR是可行的。然而，许多FFR估计方法是专有的，并且大多数是采用非搏动性血流的简化假设，很少将心肌与血管的相互作用包括在内。
文章介绍
本研究是一项单中心研究，旨在开发生理模拟模型，对全周期冠状动脉血流进行特定模拟；根据测量的冠状动脉血流和压力校准模型；基于患者的冠状动脉内OCT成像数据，测试模拟模型在预测个体患者FFR中的准确性。本文于2024年6月发表于The International Journal of Cardiovascular Imaging杂志。
研究方法
受试者的纳入标准是：计划行冠脉造影，被确诊或疑似诊断为稳定型心绞痛，至少有一处冠状动脉病变直径狭窄40-90%的成人患者。排除标准包括中度或重度左心瓣膜病、心肌病、左心室射血分数≤30%、eGFR<45 ml/min/1.73μm2或腺苷禁忌症。该研究对冠状动脉充盈压和绝对血流量进行了有创测量，并进行了OCT成像，开发并校准了包含搏动性血流和左心室收缩影响的冠状动脉血流计算机模型，并进行了患者水平的血流模拟，将模型输出的模拟FFROCT与测量值进行了比较研究。
研究结果
共有41名患者的48条冠状动脉被纳入分析。平均FFR为0.79 ± 0.14，50%的FFR ≤ 0.80。模拟和测量的FFR之间的相关性很高（r = 0.83，p < 0.001）。单个患者的模拟FFR与观察到的 FFR 之间的平均差异为- 0.009 ± 0.076。模拟FFR ≤ 0.80 对预测观察到的 FFR ≤ 0.80 的总体诊断准确率为0.88（0.75-0.95），敏感性为0.79（0.58-0.93），特异性为0.96（0.79-1.00）。阳性预测值为0.95（0.75-1.00），阴性预测值为0.82（0.63-0.94）。
表1：模拟参数和输出的病变特征
本研究共纳入41例患者，平均年龄为65±9岁，68%为男性。LVEF为57±6%。共评价了48支冠状动脉血管，表1列出了基于血管造影、冠状动脉内压力和血流测量以及OCT腔内影像的病变特征。病变的FFR范围为0.40-0.97，平均FFR为0.79±0.14，24（50%）处病变的FFR≤0.80。
图1：模型输出示例（压力和流量跟踪）
图1显示了个体患者的模型输出与观察值的比较示例，包括模拟的全周期冠状动脉血流。
图2：远端冠状动脉压力、FFR模拟值和观察值的一致性
如图2所示，模拟远端冠状动脉压力、模拟FFROCT与各自对应的观察值密切相关（远端冠状动脉压力r=0.92[0.87-0.96]，FFR r=0.83[0.71-0.90]，p<0.001）。模拟FFROCT和观察到的FFR之间的平均差异为−0.009±0.076。Bland-Altman一致性分析见图2，一致性的上限和下限分别为0.140和-0.158。
在预测观察到的FFR≤0.80时，模拟FFROCT≤0.80的总体诊断准确率为42/48（0.88 [0.75-0.95]），灵敏度为0.79（0.58-0.93），特异性为0.96（0.79-1.00）。阳性预测值为0.95（0.75-1.00），阴性预测值为0.82（0.63-0.94）。
结 论
基于冠状动脉OCT数据，利用计算简单的新模拟模型，可以对整个周期的冠状动脉血流进行很好的模拟。模拟的FFR与观察到的FFR在数值上有适度的一致性，在预测冠状动脉狭窄的血流动力学意义方面有很好的诊断准确性
讨论
该模型对估计FFR的先前模型进行了改进，可以在定性和定量方面模拟真实的冠状动脉血流；并且该方法有望应用到其他成像方式上。但该研究也存在一定的局限性。第一，本研究需要在大样本和多中心环境中进行进一步验证，包括评价观察者内和观察者间变异性。第二，本研究一致性和诊断性能是在相同数据集中确定的，因此应谨慎解释这些结果。第三，在弥漫性病变、正性重塑或明显扩张的血管中，近端和远端血管参考尺寸的评估可能导致错误结果。第四，心肌桥或血管舒张不足可能导致低估真实的血管腔，不能期望模型表现良好。