冠動脈疾患における冠動脈CT血管造影とCT灌流の組み合わせ（COROFUSION）

冠動脈コンピューター断層撮影血管造影（CTA）は、冠動脈狭窄症、プラーク特性、CT由来の分数フローリザーブ（CT-FFFR）、軸方向プラケルストレス（CT-Stress）、Axial Plaque（aps）などの新たな血行動態パラメーターの高解像度視覚化を提供することにより、冠動脈疾患（CAD）の非侵襲的評価を変換しました。 低アテンレーションプラーク、ナプキンリングサイン、正のリモデリング、むらの石灰化などの有害なプラーク機能は、虚血リスクの増加と有害な心血管イベントと関連しています。 しかし、CTAのみが、特に境界線狭窄症、びまん性アテローム性動脈硬化、重度の石灰化、および冠動脈微小血管機能障害（CMD）の場合、冠動脈病変の機能的有意性を評価する際に固有の限界を持っています。 CT心筋灌流（CTP）は、心筋血流（MBF）、心筋灌流予備（MPR）、およびピーク時までの時間（TTP）を直接評価することにより、CTAの機能的補完として機能し、CADの診断精度とリスク層別化を促進します。 以前の試験からの有望な結果にもかかわらず、包括的なCAD評価のためにCTAとCTPの統合には大きなギャップが残っています。

重要なギャップの1つは、特に灌流障害を伴うプラーク脆弱性マーカー（脂質リッチ壊死コア、皮膚線維脂肪減衰指数など）を組み込む場合、CTA/CTPの組み合わせの所見の長期的予後の意味に関する限られた証拠です。 さらに、CTP灌流欠陥の定量化は積極的な調査の領域のままであり、虚血の閾値を標準化し、動的プロトコルと静的プロトコルの最適化、および多様な集団全体の自動分析ツールの検証において継続的な課題を抱えています。 さらに、統合された解剖学的機能アプローチが、糖尿病、CMD、ステントの修復症、重度のcor音の石灰化などの高リスクのサブグループにおける血行再建戦略、医学療法の最適化、長期的な結果など、臨床的意思決定にどのように影響するかについての不十分なデータが存在します。

CTPは、CTAが虚血性負担を過大評価している場合、特に血行動態の有意性のない中程度の狭窄で特異性を改善することにより、独自の診断上の利点を提供します。 さらに、CTPは、CTA単独で誤分類される集団である虚血および閉塞性CAD（INOCA）の患者で障害のあるMPRを特定することにより、微小血管機能障害を検出することに価値があることが証明されています。 MBFしきい値（<180 ml/100ml/min）などの定量的灌流パラメーターは、主要な有害な心血管イベント（MACE）と独立して関連しています。 ただし、プロトコルのばらつき、自動化された灌流分析ツールの限られた実世界の検証、日常的な臨床ワークフローにおける不明確な費用対効果など、未解決の問題が存在します。

この研究は、CAD管理における統合CTA/CTPイメージングの臨床的有用性を評価するために設計された、実世界の単一中心観測コホート研究です。 すべての治療の決定は、イメージングの結果と臨床的考慮事項に基づいて、心臓専門医と患者によって共同で行われます。 患者は、必要に応じて、医学療法、単独で経皮的冠動脈介入（PCI）を伴う浸潤性冠動脈造影（ICA）、またはさらなる機能評価のための心磁気共鳴（CMR）または単一写真排出コンピューター断層撮影（SPECT）などの追加の非侵襲的検査を受けることができます。 私たちの研究チームは、これらの患者の完全な臨床軌跡を前向きに追跡し、診断経路、治療的介入、および長期転帰に関する包括的なデータ収集を確保します。 適切な時点で、患者は詳細な分析のために関連するサブグループに層別化されます。

この研究の主な目的は、（1）FFRや冠動脈流量（CFR）などの侵襲的参照標準に対するCTP由来の参照標準に対するCTP由来の虚血パラメーターとCTA由来の狭窄の重症度、プラーク形態、および血行動態マーカーを組み合わせる診断的相乗効果を評価するための3つの倍率です。 （2）血行再建速度、医学療法の調整、ライフスタイルの介入を含む臨床的意思決定に対するCTA/CTP誘導戦略の影響を評価する。 （3）虚血検出のための性特異的および糖尿病特異的閾値に焦点を当てた5年のメイスの予測における統合されたイメージングバイオマーカーの予後価値を決定する。

さらに、この研究では、糖尿病とCMDの患者、皮膚後の冠動脈介入（PCI）コホートを含む高リスク集団の転帰を層別化するためにサブグループ分析を実施します。 方法論的には、この研究には、CTAとCTPの両方にAI駆動型のイメージング分析が組み込まれます。 高度な深い学習アルゴリズムを使用して、脂質コアの体積、繊維状のキャップの厚さ、皮質脂肪組織の減衰などのCTAプラーク機能を自動的に定量化し、従来の狭窄ベースの評価を超えるリスク層別化を改善します。 AIベースのCTP分析により、自動化されたセグメンテーションと心筋灌流欠陥の定量化が可能になり、虚血閾値の標準化、観察者間の変動が低下します。 さらに、機械学習モデルは、マルチモーダルイメージングパラメーター領域症の重症度、プラーク脆弱性マーカー、血行動態ストレスメトリック（APS、WSS）、および灌流指数を統合して、個別化された虚血リスクスコアを生成し、パーソナライズされた治療の意思決定を支援します。 有限要素分析を使用した高度な血行動態モデリングは、侵襲的圧力ワイヤ測定に対して検証されたCT-FFRおよびAPS計算に使用されます。

CADイメージングの既存の制限に対処することにより、この研究は、CTA/CTPの組み合わせの発見を解釈するための標準化された基準を確立することを目的としています。 この研究の結果は、非侵襲的な診断経路を改良し、CAD管理のための個別化された証拠に基づいた戦略の開発に貢献することが期待されています。