Quantitative Coronary Plaque Analysis in Clinical Practice: 2025 ACC Scientific Statement: A Report of the American College of Cardiology.
研究背景
随着冠状动脉CT血管造影（CTA）和人工智能（AI）发展，定量冠状动脉斑块分析（QCPA）成为可能。虽有FDA批准产品，但临床应用缺乏统一共识和标准流程。为此，美国心脏病学会（ACC）组织专家研讨，制定相关建议。
方法速览
本研究基于对QCPA技术的系统回顾与专家共识，结合SCOT - HEART、EMERALD II等多项临床研究数据分析，评估其应用价值，回顾技术验证、准确性、标准化需求和监管挑战。
主要发现
- QCPA在风险评估和治疗决策中的作用
- QCPA比传统视觉评估更客观、可重复。总斑块体积（TPV）、非钙化斑块体积（NCPV）等指标与主要心血管事件风险显著相关。如SCOT - HEART试验显示，低衰减斑块负担>4%的患者心肌梗死风险显著升高。这表明QCPA可增强风险分层，指导预防性治疗。
- 高风险斑块（HRP）有特定表现，传统视觉评估广泛使用，但QCPA结合AI分析等有望提高HRP识别特异性，且HRP特征在无严重狭窄血管中更具预测价值。
- QCPA临床“金标准”是基于血管内超声（IVUS）和光学相干断层扫描（OCT）的侵入性测量。TPV与IVUS测量结果高度相关，但低衰减斑块测量相关性较低。QCPA在高风险人群中准确性较高，在低风险人群中可能高估斑块负担。
- 连续QCPA临床益处未明确，建议在特定临床场景中用于连续比较，使用相同扫描参数，设定斑块进展阈值，同时考虑斑块成分变化。
- QCPA存在成本高、缺乏广泛可用性、缺乏标准化等局限，结果可能因扫描参数不同有差异，还可能出现假阳性或假阴性。
- QCPA算法应基于侵入性影像或组织学数据验证，未来需建立标准化数据集，FDA鼓励采用模块化审批和协作注册机制，报告应包含关键要素。
总结展望
本研究提出QCPA在临床实践中增强风险评估和指导治疗决策的潜在价值，但当前在低风险人群中的临床价值尚不明确，缺乏统一标准，结果受图像质量和扫描参数影响。未来需进一步研究验证其对心血管事件预测的长期价值。