Applicazione della fenotipizzazione radiomica basata su CTA di PCAT e fluidodinamica nella malattia aterosclerotica (APPLE)

Verrà condotto uno studio multicentrico, retrospettivo e osservazionale (studio APPLE). Studiare se un modello combinato costruito sulla base della radiomica del tessuto adiposo pericoronarico (PCAT), della fluidodinamica e dei fattori di rischio clinici può prevedere la formazione della placca aterosclerotica. Sarà effettuato in 11 ospedali in 4 province della Cina. L'algoritmo Boruta e l'analisi di clustering delle prove di correlazione sono stati utilizzati per selezionare le caratteristiche istologiche dell'imaging, mentre un modello di foresta casuale è stato utilizzato per costruire un modello di previsione istologica dell'imaging per PCAT e fluidodinamica e per costruire il punteggio radiomico. Per studiare il valore incrementale del punteggio radiomico oltre il tradizionale modello di previsione, il punteggio radiomico è stato combinato con il tradizionale modello di previsione della regressione logistica. Per confrontare le prestazioni dei modelli predittivi è stata utilizzata l'analisi della curva delle caratteristiche operative del ricevitore (ROC) con miglioramento della discriminazione integrata (IDI) e indice di riclassificazione netta della categoria (NRI). Un modello di previsione ML incorpora FAI, fluidodinamica e caratteristiche cliniche del paziente per identificare in anticipo i pazienti ad alto rischio per i pazienti che ricevono CCTA di routine e guidare l’uso più preciso dei trattamenti preventivi, comprese le terapie antinfiammatorie.