非侵襲的画像処理による高リスク冠状動脈プラークの前向きな特定

将来有害な心血管イベントを引き起こす危険性がある冠状動脈プラークを確実に特定できれば、患者を特定した集中治療が可能になる。 イベントの大部分は冠動脈プラークの破裂によって引き起こされ、破裂したプラークは血栓が重なった大きな壊死性の脂質コアを示します。 提案された前駆病変は、破裂プラークと同様のプラーク組成的特徴を共有していますが、薄い線維性キャップが重なっており、シンキャップ線維アテローム（TCFA）と呼ばれます1。 現在、これらの高リスクのプラークサブタイプを特定できる画像診断法に重点が置かれています。

我々は以前、侵襲的画像診断法である仮想組織学血管内超音波検査（VH-IVUS）を組織学に対して検証し、VH-IVUS が 74%2 の診断精度で TCFA を特定することを発見しました。 前向き研究では、VH で定義された TCFA は、他のプラーク サブタイプよりも将来のイベントのリスクが 7 倍高いと関連していました 3。 この技術はプラークベースのリスク層別化を可能にする可能性を示していますが、侵襲的な性質により制限されます。 したがって、より広範なリスク評価には、代替の非侵襲的画像処理オプションが必要です。

最近、我々は患者ごとに個別化されたCT減衰データを使用して「プラークマップ」を作成する新しい方法を考案しました（図1）。これにより、75％〜85％の診断精度で冠動脈プラーク成分を特定することができます4。 ただし、CT プラーク マップは VH-IVUS と同様の診断精度 (79% 対 74%) で線維アテロームを特定できましたが、CT の空間分解能では薄い線維性キャップを検出できず、線維アテロームと TCFA を区別することができませんでした (図 2)。 最近では、TCFA を同定するためのプラーク マップの代用候補として、壊死コア/線維性プラーク比を導入しました。 >0.58 の比率を使用すると、TCFA を検出する感度は 84%、特異度は 75% でした。以前に特定された高リスクプラークの CT で定義されたすべての特徴よりも改善されています4。 この新しい戦略がプラーク脆弱性の特定を将来的に改善できるかどうかは証明されていません。