在进一步完善和定义治疗阈值后，这项技术有可能指导治疗决策。据Yael L. Maxwell报道，2024年11月1日，华盛顿特区——人工智能（AI）可以量化定量冠状动脉CT血管造影（QCT）中的许多冠状动脉疾病（CAD）成分，包括管腔直径狭窄和非钙化斑块体积，这些成分最能预测未来的主要不良心血管事件（MACE），根据注册数据。
Leiden大学医学中心（荷兰）的Alexander van Rosendael博士在TCT 2024会议上展示了CONFIRM2研究的结果，他表示，通过AI-QCT评估的动脉粥样硬化特征可能有助于调整抗动脉粥样硬化疗法或冠状动脉介入手术，以减少心血管事件。van Rosendael告诉TCTMD，这些发现是初步的，但有助于医生开始了解技术如何帮助从图像中提取更多信息，以理解斑块形态并最终指导患者的预后和治疗决策。AI为方程增添了计算斑块指标的能力，可以在几分钟内完成，而不是几小时。“定量CT已经存在多年，”他说，“但一直太繁琐而无法实施。”
“这只是一个开始，”van Rosendael补充道，“这些定量值非常新，几乎没有任何医生熟悉它们。所以希望CONFIRM2能够帮助医生了解这一点。这是一个非常高风险的患者，因为非钙化斑块是‘这个’，高风险斑块特征是‘那个’。而‘这个’实际上只是一点点非钙化斑块，也许‘那个’与很少的事件相关，我们不需要做太多。”像这样的技术有望颠覆当前的手术方式，Jeffrey Moses博士（纽约哥伦比亚大学欧文医学中心）预测。“我们正接近实际从CT规划PCI并将其带入导管室的阶段，”他在新闻发布会上评论道。
CONFIRM2研究结果
在这项研究中，van Rosendael及其同事观察了来自13个国家18个地点的3,551名疑似CAD患者（平均年龄58.5岁；50.5%为男性）。最常见的心脏症状是非典型心绞痛（37.6%），其次是呼吸困难（21.2%）和典型心绞痛（19.1%）。常规CTA在60.4%的患者中发现了非阻塞性斑块；在9.9%的患者中发现单支血管阻塞性CAD，在3.2%的患者中发现两支血管阻塞，在1.4%的患者中发现三支血管或左主干阻塞。AI-QCT发现平均总斑块体积为152.12 mm³，非钙化斑块体积为91.47 mm³，钙化斑块体积为59.67 mm³。
在平均4.8年的随访期间，主要复合终点（全因死亡、心肌梗死、中风、充血性心力衰竭、晚期血运重建（>90天）或不稳定型心绞痛住院）的发生率为5%。AI-QCT中有24项与斑块体积、CAD范围和其他因素（如高风险斑块、斑块体积百分比和直径狭窄）相关的测量值被发现最具预测价值。其中，最具有预测性的两个变量是管腔直径狭窄（多变量HR 1.251每10%；95% CI 1.183-1.323）和非钙化斑块体积（多变量HR 1.069每50 mm³；95% CI 1.033-1.107）。这两个变量的联合曲线下面积为0.755。在多次分析中，即使加入临床风险因素，AI-QCT也提供了比传统风险模型更高的预测价值。
“更高效、更可预测”
在新闻发布会上，Juan Granada博士（纽约心血管研究基金会）谈到了AI在未来改善心脏病学领域的潜力。“它将使事情更高效、更可预测，但令我惊讶的是，AI不仅关注患者本身，还关注整个变量宇宙，包括风险因素，并将所有这些信息综合起来，使我们能够做出更好的决策，”他说。“我对这项研究感到非常兴奋，未来我们将看到越来越多这样的研究。”van Rosendael表示，下一步是更好地定义斑块特征的阈值，以便更好地分配治疗方法。Granada补充说，AI分析斑块的精细程度令人惊叹。“成像软件收集了关于血管周围脂肪外观、脂肪量、位置和位置的信息，并随着从患者身上获得更多的事件信息，将能够以人类眼睛无法做到的方式预测事件。”van Rosendael提到，基于CT特征评估缺血的工具也在开发中。“这可能会帮助选择适合PCI干预的血管。”他预测，来自CONFIRM2注册研究的未来研究将帮助我们更深入地理解不同的斑块特征和值的意义。但目前，他强调“非钙化斑块很重要。越多，越糟，绝对如此。”即使患者只有少数症状但有大量动脉粥样硬化，也需要知道这是一个非常高风险的患者，需要采取一切措施避免其发生心肌梗死。利用CT检查结果来指导您的治疗。
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