引言
经皮冠状动脉介入治疗（PCI）在功能性评估指导下使用分数流储备（FFR）的结果优于仅依靠血管造影的PCI[1-3]。PCI的结果因冠状动脉疾病（CAD）的模式而异。CAD的模式可以通过测量持续充血期间的侵入性FFR回撤压力梯度（压力回撤梯度，PPG）来侵入性评估[4-6]。
最近的研究表明，与局灶性疾病相比，对弥漫性CAD模式进行PCI与次优的术后结果相关[7,8]。这种差异与较差的长期结果和复发性心绞痛症状有关，突显了在进行PCI之前准确评估疾病模式的重要性[9]。
然而，对所有冠状动脉病变进行常规FFR评估并不能显著改善生活质量，也不具有成本效益[10]。充血状态也可能在某些患者群体中是禁忌的，并且侵入性导线操作虽然罕见，但也可能导致并发症[11-14]。
鉴于这些限制，人们对不需要诱导充血的非侵入性技术越来越感兴趣。血管造影定量流量比（QFR）作为一种有前景的替代方法已经出现，其性能与侵入性FFR相当[15,16]。此外，QFR还具有非侵入性且不需要充血药物的优势，因此可能减轻患者不适和手术风险。
使用与侵入性导出的PPG类似的概念，可以从QFR导出PPG，即QFR虚拟回撤（QVP）指数。这将作为PPG的理想替代方案，无需进一步侵入性导线操作且不需要充血。这项技术相对较新，不如PPG成熟，但几项研究表明，当适当使用时，它也可以帮助预测类似的良好PCI后结果[17-19]。
严重知识差距仍然存在。尽管PPG和QVP指数都用于描述CAD模式，但在这两种指标中均没有普遍认可的显著性临界点，也没有研究直接比较PPG与QVP指数的性能。临床上，迫切需要一种非侵入性、无充血的方法来表征已功能显著的病变中的局灶性vs弥漫性疾病模式，以支持PCI规划，而无需额外的导线仪器。因此，我们的研究主要目的是评估QVP指数与PPG之间的相关性，并评估QVP指数识别局灶性CAD的诊断性能，探索性次要目的是研究其与PCI后FFR的关联。
我们的研究旨在通过直接比较QVP指数与PPG的诊断准确性来解决这些差距。此外，我们探索可能指示局灶性疾病的潜在QVP指数临界值及其预测PCI后FFR的能力；旨在增强我们对其临床效用的理解。
材料和方法
我们在澳大利亚一个高容量的都市网络中对接受FFR和PPG评估的患者进行了一项回顾性单中心研究。研究方案获得了当地人类研究伦理委员会的批准（编号：RES-22-0000-067Q-83745）。
侵入性冠状动脉造影和FFR
根据操作者的判断，通过股动脉或桡动脉途径进行侵入性冠状动脉造影。对于FFR，将压力导丝（PressureWire X；Abbott Vascular）在校准并与主动脉压力电子平衡后，置于所检查冠状动脉远端三分之一的狭窄远端。注射冠状动脉内硝酸甘油（100 μg）以最小化血管痉挛。通过肘前静脉输注静脉内腺苷（180 μg/kg/分钟）。在稳态充血状态下，使用Coroflow v3.5.1软件（Coroventis Research AB）通过将压力传感器置于狭窄远端测得的平均冠状动脉压力除以通过导引导管测得的平均主动脉压力来评估FFR。FFR ≤ 0.75被定义为所检查动脉及其供血区域缺血[2,20-23]。
PPG
PPG的计算是通过结合两个参数从FFR曲线导出的：（1）20毫米内的最大PPG，表示FFR下降的幅度；和（2）FFR恶化的冠状动脉外膜段长度。
PPG = [Max PPG20mm/∆FFRvessel + (1 - 功能性疾病长度/总血管长度)]/2。PPG是一个连续指标，值接近1.0表示局灶性CAD，而接近0的值表示弥漫性CAD。在我们的研究中，局灶性CAD模式被定义为PPG > 0.73[7]。
定量流量比分析
使用定量流量比研究版v2.2（Medis Medical Imaging System，荷兰莱顿）由独立操作员对临床信息进行盲法分析。分析是在两个角度相差≥ 25°的血管造影获取上进行的，确保血管造影投影对狭窄的缩短最小化，以及主血管和侧支的重叠最小化。记录血管QFR。进行二维定量冠状动脉造影，并记录直径狭窄百分比、病变长度和最小管腔直径。
QVP指数结合了QFR值在20毫米内的最大下降（Max QFR20mm）和QFR恶化的冠状动脉外膜段长度。具体来说，QVP指数计算如下：QVP = [Max QFR20mm/∆QFRvessel + (1 - 功能性疾病长度/总血管长度)]/2。QVP指数是一个连续指标，值接近1表示局灶性CAD，而接近0的值表示弥漫性CAD。
统计分析
连续变量表示为平均值±标准差或中位数（四分位数），而分类变量表示为百分比。根据需要，使用t检验、Mann-Whitney或χ²检验比较连续和分类变量。使用Pearson或Spearman相关系数评估相关性。进行受试者工作特征分析，以评估QVP指数对定义为PPG > 0.73的局灶性PPG的辨别能力。使用SPSS版本30进行统计分析，P值< 0.05被认为具有统计学意义（IBM Corporation，美国纽约州阿蒙克）。
结果
临床特征
从2021年12月到2023年10月，119支血管（94名患者）接受了FFR和同时进行的导线PPG评估，但QVP指数仅在75%的血管中可测量，即86支血管（74名患者）。研究流程图显示在图1中。排除原因包括不足25°的正交视图、主血管和侧支的显著重叠、口部病变、病变可视化不足以及为慢性完全闭塞区域提供侧支循环的血管。
平均年龄为65 ± 10.5岁，大多数患者为男性（75.7%）。FFR的中位数为0.78（四分位距= 0.12），而QFR的中位数为0.79（四分位距= 0.16）。
总共31支血管（36%）被发现FFR显著（定义为FFR ≤ 0.75）。根据疾病模式（局灶性和弥漫性）分层的临床特征显示在表1中。
QFR和FFR的比较
QFR在所有可分析的血管（n = 86）中与FFR显示出强相关性，相关系数为r = 0.84（P < 0.001）。QFR也有效地识别了FFR显著病变（定义为FFR ≤ 0.75，n = 31），曲线下面积（AUC）为0.94（P < 0.001）。
QVP指数和PPG
当在整个人群中评估时（所有具有QVP指数测量的血管，n = 86），QVP指数与PPG仅显示出弱相关性（r = 0.22，P = 0.04）。在临床上相关的FFR显著病变亚组中（n = 31），QVP指数与PPG显示出更强的中等相关性（r = 0.45，P = 0.01；图2和图3）。
QVP指数预测局灶性疾病（定义为PPG > 0.73）的AUC为0.73（P = 0.02）。回顾性得出的QVP指数阈值 > 0.53确定局灶性疾病的敏感性为90%，特异性为48%（P = 0.041）。该临界值是从同一数据集得出的，应被视为假设生成而非临床可行。
当局灶性疾病被替代地定义为队列中PPG的中位数值（PPG > 0.67）时，QVP指数显示出改进的辨别能力（AUC = 0.81，P < 0.001）。在此分析中，QVP指数 > 0.53以86%的敏感性和53%的特异性识别局灶性疾病（P = 0.025）。同样，这些发现是探索性的，需要外部验证。
可重复性
QVP指数展示了出色的可重复性，观察者内和观察者间的组内相关系数分别为0.918（P < 0.001）和0.932（P < 0.001）。
PCI后分析
在21名具有可用PCI后FFR测量值的患者子集中，我们进行了探索性受试者工作特征分析，以评估任何PCI前或PCI后生理指标是否能够识别达到PCI后FFR > 0.90的血管。在所评估的指标中，PCI前QVP指数显示出最高的数值AUC = 0.71，P = 0.07，尽管这未达到统计学显著性。PCI前PPG的AUC为0.66（P = 0.20），而PCI前FFR和PCI前QFR的AUC分别为0.42（P = 0.59）和0.49（P = 0.84）。PCI后QFR和PCI后QVP指数的AUC分别为0.51（P = 0.37）和0.64（P = 0.37）。
鉴于样本量小，特别是PCI后FFR ≤ 0.90的血管数量有限，这些发现应被视为纯属假设生成，未对AUC值进行比较测试。
讨论
本研究提供了关于QVP指数与PPG相比在识别CAD局灶性模式方面的诊断性能的见解。出现了几个关键发现。首先，QFR在整个队列中与FFR强相关，并可靠地识别了FFR显著病变。其次，QVP指数在FFR显著亚组中显示出与PPG的中等相关性，这代表了PCI规划的临床上相关人群。最后，在对PCI后FFR测量值的小子集进行探索性分析中，PCI前QVP指数显示出对预测PCI后FFR > 0.90的最高数值AUC，包括与PCI前FFR和其他生理指标的比较。然而，这些结果均未达到统计学显著性，因此这一观察应被视为纯属假设生成，而非指示任何真正的预测优势。
当考虑潜在的临床实施时，重要的是将QVP指数放在用于整合解剖和功能信息的现有工具的背景下，例如专家视觉-功能评估、血管内成像（血管内超声-光学相干断层扫描）和单独的QFR。在我们的研究中，QVP指数在FFR显著病变中仅显示出与PPG的中等相关性，其对局灶性疾病的诊断性能必须谨慎解释，考虑到样本量和回顾性设计。目前，没有足够的数据得出结论，即QVP指数比这些更简单或更成熟的方法提供优越或增量价值。相反，我们的发现支持其作为候选非侵入性指标的角色，需要进一步的前瞻性验证，以及与当前生理和成像策略一起，而非取代它们。
区分局灶性和弥漫性疾病使用PPG
PPG是一种创新指标，使临床医生能够区分局灶性CAD和弥漫性病变，后者与PCI后较差的结果相关[4-6]。然而，这种技术需要侵入性导线操作和诱导充血，这两者都带有固有风险[8-11]。相比之下，QVP指数利用非侵入性、非充血技术，为这些限制提供潜在解决方案。我们的发现表明，QVP指数与PPG中等相关，特别是在FFR显著病变中，突显了其作为评估CAD模式的替代工具的潜力。
选择FFR临界值为0.75基于几个考虑因素。首先，在高于此阈值的病变上进行PCI已被证明不会改善死亡率或心肌梗死率[22]。此外，Petraco等人[23]的研究表明，在0.80的临界值下，FFR的固有生物变异性可能导致再次测量时病变保持FFR显著的概率发生显著变化，接近50%。相反，采用0.75的临界值提供了大于95%的FFR显著结果的确定性，增强了我们发现的可靠性。
在FFR、QFR、PPG和QVP指数等连续指标中使用临界值突显了它们的任意性；然而，这些阈值对于帮助和标准化临床决策至关重要。目前，没有国际公认的使用PPG识别局灶性疾病的临界值。在迄今为止最大的PPG试验中，PPG全球注册研究使用0.62的中位PPG值来定义局灶性疾病。然而，随后的敏感性分析显示，PPG临界值为0.73更好地预测了PCI后结果。作者得出结论，确定明确的PPG临界值必须由长期临床和患者报告的结果指导，这些结果仍在调查中[24]。
在我们的研究中，我们实施了两个不同的定义局灶性疾病的临界值。第一个是PPG > 0.73，基于证据表明在此队列中PCI后结果更佳[7,8]。或者，我们将局灶性疾病定义为PPG > 0.67，与我们在队列中观察到的中位PPG一致，类似于Collet等人[4]和Collet等人[8]在其标志性的PPG论文中采取的方法。无论选择哪个临界值，QVP指数都能准确预测局灶性疾病，显示出0.73和0.81的AUC。
先前的QVP指数研究同样使用了0.78的临界值，基于队列中的中位数值，来划分局灶性疾病[25]。在我们的研究中，我们提出了0.53的临界值，该值在预测局灶性疾病存在时具有高敏感性。
要在日常临床实践中实施这一点，我们建议在血管造影后进行QFR并评估QVP指数。如果值超过0.53，这表明局灶性疾病模式，如PPG和QVP指数所示，从而支持PCI决策[7,9]。
然而，需要注意的是，QVP指数低于0.53并不一定表明弥漫性疾病模式，因为其特异性较低。在这种情况下，可能仍需要PPG进一步确认，以确保准确的诊断和治疗规划。
关于定义最佳PCI后FFR，没有普遍接受的临界值，文献中报告的阈值范围约为0.80至0.92[8,26-28]。这种变异性反映了研究设计、血管区域和临床终点的差异，并突显了对与良好结果最相关的生理目标缺乏共识。在我们的研究中，我们选择了PCI后FFR阈值 > 0.90，基于大型荟萃分析，特别是Rimac等人[29]，表明达到此水平以上的患者往往经历较低的不良事件率和重复再血管化率。
在此背景下，我们的探索性分析提供了对PCI后血管衍生和压力衍生指标行为的额外见解。尽管PCI前QVP指数对预测PCI后FFR > 0.90显示出最高的数值AUC，包括与PCI前PPG、PCI前FFR和PCI前QFR的比较，但所评估的任何生理指标对这一终点均未显示出统计学显著的辨别力。这反映了PCI后队列的小规模和不足的统计能力，特别是PCI后FFR测量值的血管数量有限。因此，这些观察应被解释为纯属假设生成，而非指示任何真正的预测优势，并且需要进一步的前瞻性、充分动力的研究来澄清QVP指数是否在PCI后环境中具有预后价值。
局限性
本研究有几个局限性。首先，样本量小，特别是在FFR显著队列（n = 31）和具有PCI后FFR测量值的子集（n = 21）中，并且在单中心进行了回顾性分析。因此，该研究缺乏外部验证，对于明确的临床推断动力不足，应被视为假设生成而非改变实践。
此外，PPG本身缺乏定义局灶性CAD的普遍接受的临界值，增加了结果解释的复杂性。然而，为了解决这个问题，我们使用了基于现有文献的几个不同的临界值[3-5]，所有这些都表明QVP指数能够预测由PPG定义的局灶性疾病。
最后，由于实际原因，我们使用了手动而非电机化的FFR回撤。然而，这不太可能显著影响我们的结果，因为研究表明，手动回撤导出的PPG与电机化回撤相比表现出出色的可重复性[30]。
结论
在FFR显著病变中，QVP指数与PPG相关，并显示出识别局灶性CAD模式的能力。这里提出的诊断阈值是在单中心队列中回顾性得出的，需要在具有外部数据集的更大、多中心研究中进行验证，然后才能考虑任何临床采用。QVP指数应被视为评估疾病分布的实验性、非侵入性工具，其相对于现有生理和成像策略的精确临床作用仍有待定义。
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