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成果名称：在稳定型冠状动脉疾病患者的治疗中，通过现场CT衍生的血流储备分数指导管理：TARGET随机试验
发表形式：《循环》[Circulation，IF（2023）：37.8]
通讯作者：陈韵岱
第一作者：杨俊杰、单冬凯、王玺
主要作者单位：解放军总医院
利用现场机器学习得出的计算机断层扫描衍生的分数流量储备（CT-FFR）能够识别冠状动脉疾病的存在以及特定血管的缺血情况。本研究结果显示，对于存在冠脉临界病变（30%~90%）的稳定型冠心病患者，使用我国自主研发的现场人工智能CT-FFR检测可行、安全、有效，能够挑选更适合有创冠脉造影和血运重建的患者。
研究人员在中国6个医疗中心入选冠脉CT显示30%~90%狭窄的1216例患者，随机分配到使用现场部署机器学习CT-FFR诊疗路径组或标准诊疗路径组。主要终点是在90天内接受侵入性冠状动脉造影但未发现阻塞性冠状动脉疾病或未进行干预的患者比例。次要终点包括主要不良心血管事件、生活质量、心绞痛症状和1年后的医疗费用。
两组患者基线特征相似，有72.4%（881/1216）的患者有典型或非典型心绞痛症状。CT-FFR诊疗路径组中有421/608名患者（69.2%）和标准诊疗路径组中有483/608名患者（79.4%）接受了侵入性冠状动脉造影。与标准路径组相比，CT-FFR路径组中接受侵入性冠状动脉造影但未发现阻塞性疾病或需要干预的患者比例显著降低[28.3% （119/421）对比 46.2%（223/483）；P＜0.001]。
总体而言，CT-FFR组中接受血运重建的患者比标准路径组多[49.7% （302/608） 对比 42.8% （260/608）；P=0.02]，但1年的主要不良心血管事件没有差异[风险比 0.88（95% CI: 0.59~1.30）]。两组在随访期间的生活质量和症状改善相似，CT-FFR路径组的费用有降低的趋势（P=0.07）。
该研究“On-Site Computed Tomography-Derived Fractional Flow Reserve to Guide Management of Patients With Stable Coronary Artery Disease: The TARGET Randomized Trial”2023年5月发表于Circulation杂志（IF=37.8），研究的共同第一作者是杨俊杰、单冬凯和王玺，通讯作者为陈韵岱教授。
为了研究CT-FFR策略对导管室决策的影响，TARGET研究将主要结局设置为复合终点。作为冠心病的最重要诊断方式，冠脉CT血管造影已被证明不劣于有创冠脉造影，本研究有望进一步巩固冠脉CT血管造影作为导管室“守门人”的作用。
在过去的10年中，冠脉CT的广泛使用促进了我国冠心病的诊疗流程。与此同时，冠心病经导管介入手术增加了20倍以上。据统计，2017年中国的冠脉CT血管造影检查总人次达到了460万。因此，有创冠脉造影的单纯诊断作用应该得到减弱，但在我国接受有创冠脉造影的患者中，有将近一半在导管室内没有发现梗阻性冠脉狭窄。导致这个现象的部分原因是功能学检查没有普遍应用或高级心脏成像技术的可用性不足。
TARGET研究进一步强调，有创冠脉造影应该只适用于那些最有可能存在阻塞性冠脉狭窄或能从血运重建中受益的患者，而CT-FFR策略将优化稳定型冠心病人群的管理。
TARGET研究中，现场部署的CT-FFR测量基于机器学习算法，该算法在识别血流动力学显著狭窄方面与基于血流动力学CT-FFR计算的性能相同。传统上，基于血流动力学CT-FFR 计算需要使用复杂的流场来模拟血管中的血流，虽然也可以通过现场部署实现，且具有良好的诊断性能，但仍存在一些局限性。
首先，基于血流动力学计算复杂，需要大量的计算资源；其次，现场部署容易受到硬件配置不足的限制；第三，其预测精度不会因数据量的增加而提高。应用机器学习算法的优点是提供了现场部署的可能性，避免了传输敏感医疗数据的需要，缩短了计算时间，同时也增加了临床医生的参与度。该算法将有助于其在更多临床场景中应用，包括急性胸痛。
本研究进一步支持在临床决策中遵循当前的指南建议，综合考量解剖学和功能学检查结果。因此，现场部署CT-FFR计算策略具有很强的实用性，可以满足各种临床环境下的实践需求。
中国人民解放军总医院
心血管病医学部
主任医师、教授、博士生导师，心脏介入学和心血管影像学的学术带头人。现任解放军总医院心血管病医学部主任、全军老年心血管病研究所所长。兼任中国医疗保健国际交流促进会心血管病学分会主任委员、全军心血管内科专业委员会主任委员、中国医师协会胸痛专业委员会副主任委员/心血管内科医师分会常务委员、中华医学会心血管病学分会委员，《Journal of Geriatric Cardiology》（SCI 收录）主编。
先后主持国家及省部级课题21项；牵头国内外多中心临床研究22项，获省部级二等奖以上科技成果6项，作为第一完成人获国家科技进步奖二等奖1项（2019年）、省部级成果一等奖2项、二等奖3项，授权国家发明专利12项，近5年以第一或通讯作者在Circulation、JACC、JACC-Cardiovascular Imaging和 J Pineal Research等国际知名期刊发表论文143篇，IF最高39.9，主编专著5部。近5年牵头并发布心血管病行业指南或专家共识5项。
个人完成各类复杂介入手术近万例，国内率先突破“介入禁区”的无保护左主干病变介入治疗，临床成果被国际指南收录并推广里该项技术的中国应用。完成全军首例经皮主动脉瓣膜置入术、顽固性高血压Simplicity射频消融、在国际上首次完成OFR在线分析指导临界病变介入手术、国际首次使用混合现实技术完成下腔静脉滤器植入术。创办“心脏影像与心脏干预-CICI大会”、“INSIGHT”介入诊疗提高班、进行24次国际手术转播，为军内外培养大量介入骨干，为印度，日本、巴基斯坦等国家和地区培养200余名国际介入人员。兼任三所高等医学院校博士生导师，培养毕业研究生101人，包括博士后8人，博士45人，硕士48人。
近年来，解放军总医院心血管病医学部重点依托“心脏影像和心脏干预”集群资源，形成了“心脏CT指导心脏介入治疗”的临床优势特色。心脏CT临床科研团队紧密着眼临床需求，创新实现了无创心脏CT影像学和功能学评价的结合，推动了基于人工智能算法的CT无创血流储备分数技术的临床应用，并在CT心肌灌注领域首次提出了负荷心肌血流比值的技术概念。通过CT“一站式”评价冠脉病变，全面提升了冠心病这一重大慢性非传染疾病的诊疗效率，为早期预警疾病风险，精准干预缺血靶点，提供更高效的策略选择。科研团队还将CT新技术与智慧医疗密切结合，积极拓展心脏CT在心脏瓣膜病、射频消融和左心耳封堵等新型介入治疗领域的应用价值，近年来获得多项国家发明专利授权和计算机软件著作权，相关技术陆续在临床落地应用，取得了巨大的社会和经济效益。
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