冠狀動脈CT血管成像聯合基于CT的血流儲備分數預測阻塞性冠心病主要不良心臟事件的價值

龐智英 楊飛 蘇亞英 劉峰 湯林夢 崔書君

1河北北方學院研究生院（河北張家口 075000）；2河北北方學院附屬第一醫院放射科（河北張家口 075000）

冠狀動脈粥樣硬化性心臟病（coronary artery disease，CAD）已成為嚴重威脅人類生命健康的心血管疾病之一，容易并發多種不良心臟事件，因此尋求一種經濟、有效的CAD 早期篩查手段，及時進行臨床干預和管理，備受業內人士關注。冠脈CT 血管成像（coronary CT angiography，CCTA）作為診斷CAD 最常用的無創影像技術，僅可單純評估冠脈狹窄程度，并不能準確反映冠脈血流動力學的改變。目前基于CT 的血流儲備分數（CT derived fractional flow reserve，CT-FFR）作為一種可同時提供冠脈形態學和功能學信息的無創CT 心臟功能學成像技術，可準確評估冠脈狹窄引起的血流動力學改變［1］，近年來逐漸用于指導CAD 患者的診療策略和血運重建的實施及評估患者預后，已成為臨床研究的新熱點［2］。本研究旨在探討CT-FFR、冠脈狹窄程度、臨床心血管危險因素及三者聯合應用對阻塞性CAD 患者發生主要不良心臟事件（major adverse cardiac events，MACE）的評估、預測價值，從而為CAD 患者干預管理及預防MACE 提供一種無創、有效的評估方法。

1 資料與方法

1.1 研究對象收集從2017年1月至2018年6月于河北北方學院附屬第一醫院行CCTA 檢查且結果顯示為一支或多支冠脈中重度狹窄（50%～90%）的阻塞性CAD 患者133 例，其中男105 例，女28 例。阻塞性CAD 定義為冠脈狹窄≥50%。排除標準：臨床懷疑急性冠狀動脈綜合征的患者；先前行經皮冠狀動脈介入治療（PCI）或冠狀動脈旁路移植術（CABG）的患者；CCTA 圖像存在嚴重鈣化、偽影及噪聲；CT-FFR 分析失敗。

1.2 臨床心血管危險因素收集包括年齡、性別、高血脂癥病史、糖尿病史、高血壓史、心血管疾病家族史、吸煙史、左心室射血分數（left ventricular ejection fraction，LVEF）、體質量指數（body mass index，BMI）。

1.3 CCTA 掃描方案與圖像分析采用佳能320排動態容積CT（Aquilion One）進行掃描。掃描前應用雙筒高壓注射器，以速率為5.5 mL/s 注射等滲對比劑碘克沙醇（320 mgI/mL），隨即立即以相同速率注入0.9%氯化鈉溶液30 mL。掃描參數：管電壓100 kV；管電流為自動毫安。監測設定在降主動脈中央層面，采用SureStart 軟件自動觸發掃描，觸發域值為280 HU。選取冠脈血管顯示最清楚的時相進行重建。由本科室兩位有經驗的影像診斷醫師對CCTA 圖像進行分析，觀察最狹窄冠脈分支并測定其狹窄程度。若血管分支同時存在中度狹窄（≥50%且＜70%）及重度狹窄（≥70%且＜90%），則定義該患者的冠脈狹窄程度為重度狹窄。

1.4 CT-FFR 分析使用基于深度學習的軟件深脈分數進行CT-FFR 分析，將患者的CCTA 圖像上傳至科亞醫療有限公司的影像平臺，軟件會自動計算各支冠狀動脈血管的CT-FFR 值，測量位置選取在斑塊遠端2～3 cm 的位置。本研究依據多項CT-FFR 相關臨床研究結果［3-4］，將其臨界值設為0.80。若存在多支病變時，只要有一支血管病變的無創CT-FFR 為陽性，則代表該患者為陽性病例。

1.5 研究終點及隨訪通過病歷系統查閱、電話等方式對患者進行隨訪。以CCTA 檢查日期作為隨訪起點，以MACE 作為終點，MACE 主要包括心源性死亡、非致死性心肌梗死、因不穩定心絞痛住院及接受靶血管血運重建。根據是否發生MACE將患者分為MACE 組和非MACE 組

1.6 統計學方法使用SPSS 25.0 和MedCalc 15.0統計學分析軟件。計量資料符合正態分布時比較用獨立樣本t檢驗；不符合時則用Mann-WhitneyU檢驗。計數資料比較采用χ2檢驗。采用Kaplan-Miere 法繪制生存曲線并通過Log-rank 檢驗進行分析。應用Cox 生存回歸模型分析MACE 的獨立危險因素，建立3 個預測MACE 的模型：模型1（CT-FFR）、模型2（CT-FFR 聯合冠脈狹窄程度）、模型3（CT-FFR 聯合冠脈狹窄程度和臨床心血管危險因素）。通過ROC曲線下面積（AUC）計算3個預測模型對MACE 的預測效能。P＜0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 兩組間臨床資料的比較本研究最終隨訪133 例患者，平均年齡為（61.4 ± 8.5）歲，其中男性占76.7%。中位隨訪時間為44（32，48）個月，發生MACE 者31 例，其中心源性死亡1 例，非致死性心肌梗死3 例，因不穩定心絞痛住院4 例，接受靶血管血運重建23 例。與非MACE 組相比，MACE 組患者的糖尿病發生率更高、左心室射血分數降低（P＜0.05），兩組間其他指標差異無統計學意義（P＞0.05）。見表1。

表1 兩組間臨床資料的比較Tab.1 Comparison of clinical data between the two groups例（%）

2.2 兩組間冠脈基線資料的比較與非MACE 組相比，MACE組冠脈狹窄程度更重、CT-FFR值≤0.80所占比例更高（基于患者和血管水平），差異有統計學意義（P＜0.05），見表2。CCTA和CT-FFR 圖像見圖1。

圖1 CCTA 及CT-FFR 示意圖Fig.1 Schematic diagram of CCTA and CT-FFR

表2 兩組間冠脈基線資料的比較Tab.2 Comparison of basic coronary data between the two groups 例（%）

2.3 患者發生MACE 的影響因素分析多因素Cox 回歸分析顯示，CT-FFR 值≤0.80（HR= 4.41，95%CI：1.46～13.32）、糖尿病（HR= 2.54，95%CI：1.22～5.30）、冠脈狹窄程度≥70%（HR=3.65，95%CI：1.34～9.95）是阻塞性CAD 患者發生MACE 的獨立危險因素，LVEF 增大（HR= 0.92，95%CI：0.85～0.99）是阻塞性CAD 患者發生MACE 的保護因素，見表3。不同CT-FFR 和冠脈狹窄程度患者的生存曲線見圖2。

表3 臨床心血管危險因素、冠脈狹窄程度、CT-FFR 的Cox 回歸分析Tab.3 Cox regression analysis of clinical cardiovascular risk factors、coronary artery stenosis and CT-FFR

圖2 不同CT-FFR 和冠脈狹窄程度患者的生存曲線分析Fig.2 Survival curve analysis of patients with different CT-FFR and coronary artery stenosis

2.4 3種模型預測MACE 能力的比較3 種模型的ROC 曲線分析見圖3，其中模型3 的AUC 最大（AUC = 0.86，95%CI：0.79 ～0.91），大于模型1（AUC = 0.74，95%CI：0.66 ～0.81）和模型2（AUC =0.79，95%CI：0.71 ～0.86）。3 個模型的AUC 兩兩比較差異均有統計學意義（P＜0.05）。

圖3 3 種模型預測MACE 的ROC 曲線Fig.3 Three models predict the ROC curve of MACE

3 討論

既往研究已證實CT-FFR 作為一種解剖學和功能學相結合的評估方法，可以準確評估冠脈狹窄引起的特異性缺血性病變，通常認為CT-FFR≤0.80 為陽性（即提示該病變為缺血性病變）。近年來CT-FFR 逐漸用于評估CAD 患者預后及指導血運重建，被認為是斑塊進展［5］和MACE［6］的獨立預測指標。ADVANCE 試驗發現CT-FFR 可以預測疑似或確診CAD 患者90 d 發生MACE 的風險，降低CAD 患者的ICA 檢查率［7］，1年后的隨訪數據亦證實，CT-FFR ≤0.80 的患者發生MACE 的風險明顯高于CT-FFR陰性患者。本研究顯示，出現MACE事件的患者中74%接受了靶血管血運重建（23/31），其中87%接受靶血管血運重建的患者CT-FFR 呈陽性（20/23），與PROMISE 試驗［3］的子研究結果相吻合，這說明CT-FFR ≤0.80 對指導血運重建具有重要的參考價值。在本研究中，多因素Cox回歸分析顯示，CT-FFR ≤0.80 的阻塞性CAD 患者發生MACE 的風險比為4.41（95%CI：2.82～23.10），提示CT-FFR ≤0.80 是預測MACE 發生的獨立危險因素，與既往研究結果［6］一致，其原因可能與CTFFR ≤0.80時，病變遠端心肌血流灌注壓降低，引起功能性心肌缺血，從而引發MACE的發生有關。

國內外已有研究表明冠脈狹窄程度是不良心血管事件的重要預測指標［6，8］，可作為CAD 患者遠期預后的評估方法。MCNABNEY 等［6］研究發現，冠脈狹窄≥50%是CAD 患者MACE 發生的獨立危險因素。而本研究結果表明，冠脈重度狹窄是CAD患者發生MACE 的獨立危險因素，其原因可能與本研究納入的人群為阻塞性CAD 患者其冠脈狹窄程度普遍較重有關。本研究分析顯示，CT-FFR 值≤0.80 預測阻塞性CAD 患者MACE 發生的風險比（HR=8.07，P＜0.001）高于冠脈重度狹窄（HR=6.48，P＜0.001），提示CT-FFR ≤0.80 在預測血運重建或MACE 方面優于冠脈重度狹窄，與PROMISE 試驗的子研究［3］結果一致，其原因可能與冠脈狹窄程度與血流動力學受損的程度存在差異［9］且CT-FFR在評估血流動力學異常方面優于傳統CCTA［10］有關。

在CAD 患者中，合并糖尿病會加重糖脂代謝紊亂，從而導致冠脈病變程度加重，以致易誘發不良心血管事件的發生。國內學者研究證實［11］合并2 型糖尿病的CAD 患者更易誘發急性冠脈綜合征的發生，本研究中糖尿病是阻塞性CAD 患者發生MACE的獨立危險因素（HR=2.54，P=0.013），提示合并糖尿病的CAD 患者MACE 的發生風險增加。因此在臨床工作中應以糾正糖脂代謝作為目標，加強CAD 和糖尿病的共病管理，以期達到改善患者預后、降低MACE 發病風險的目的。此外，本研究發現LVEF 增大是患者發生MACE 的保護因素，與既往研究結果一致［12］。

本研究發現CT-FFR 聯合冠脈狹窄程度和臨床心血管危險因素的預測模型優于CT-FFR 模型，AUC 下面積由0.74 提高到了0.86，聯合預測模型可提高對阻塞性CAD 患者MACE 發病風險的預測能力，從而用于指導CAD 患者的診療策略和血運重建的實施，改善患者的風險分層及臨床預后。本研究存在的局限性：（1）本研究樣本量較少和隨訪時間較短，可能存在選擇偏倚。（2）本研究沒有金標準即有創的FFR 進行對比，但關于CT-FFR 在CAD 患者的研究中已有初步的證實［13-14］。

綜上所述，CT-FFR、冠脈狹窄程度和臨床心血管危險因素對MACE 有較好的預測價值，并且CT-FFR 在預測MACE 方面優于冠脈狹窄程度和臨床心血管危險因素，三者聯合應用有效提高了對阻塞性CAD 患者MACE 的預測效能，從而為臨床提供一種無創、有效的MACE 風險預測方法。