冠動脈疾患の冠動脈イメージングおよび代謝指標に基づくリスク予測モデル(CMI-RiskCAD) (CMI-RiskCAD)

冠動脈CT血管造影（CCTA）は、現在、冠動脈疾患（CAD）の臨床診断における好ましい非侵襲的イメージングモダリティであり、冠動脈狭窄の重症度を直感的に評価できるだけでなく、冠動脈アテローム性プラーク負荷と表現型の定量的・定性的分析も可能にします。 人工知能、特に畳み込みニューラルネットワークアルゴリズムと統合された定量的CCTAは、アテローム性プラークの迅速かつ正確な定量的診断を達成しました。 多くの研究により、CCTAで特定された高リスクプラーク特徴（低減衰プラーク、陽性リモデリング、斑状石灰化、ナプキンリングサインなど）が急性冠症候群の発生と密接に関連しており、主要な心血管有害事象（MACE）を予測するために使用できることが実証されています。 画像後処理技術の進歩により、CCTAは専用ソフトウェアを介してCT血流予備量（CT-FFR）を計算することもでき、病変が血流力学的異常と心筋虚血を引き起こすかどうかを非侵襲的に評価し、純粋な解剖学的評価の限界を部分的に克服します。 注目すべきは、CCTAが血管内および血管壁の変化に焦点を当てるだけでなく、血管周囲脂肪組織（PVAT）の表現型変化の定量的特性評価も可能にすることです。 血管周囲脂肪減衰指数（pFAI）を計算することで、PVATの密度と組成の変化を反映し、局所冠動脈壁の炎症活動状態を間接的に示し、「炎症と代謝」の観点からCADを理解するための新たなイメージング視点を提供します。 さらに、CCTAは、血管系の生理学的および幾何学的分布特性に基づいて冠動脈アテローム硬化症の病変パターンを特徴付けることができます。 例えば、CCTAから導出される引抜圧力勾配（PPG）により、CAD血管系の縦方向分布の包括的な定量的評価が可能となり、CAD表現型を主に限局性またはびまん性に分類できます。 単位血管長あたりのピーク瞬間CT-FFR勾配として定義されるCT-FFR勾配も、最近、将来の冠動脈イベントに対する増分的予測能力を持つことが確認され、それにより「病変分布パターン」と「局所機能的重症度」の両方の観点から冠動脈アテローム硬化症をより包括的に記述します。

冠動脈造影（CAG）は、CAD診断のゴールドスタンダードであり、従来、狭窄重症度とSYNTAXスコアに依存して病変の解剖学的複雑さとインターベンション治療の難易度を評価してきました。 しかし、解剖学的情報だけではプラーク安定性とイベントリスクを予測するには限界があります。 近年、単一または複数の血管造影ビューから抽出される放射状壁ひずみ（RWS）などの新興パラメータは、血管力学の観点から高リスクプラークを識別するための新たなツールを提供しています。 研究によると、RWSは心周期中の動脈壁の放射状変形特性を反映し、脆弱プラークおよびプラーク破裂リスクと良好な相関を示し、従来の血管造影パラメータを超えたリスク層別化の補助指標として有望です。

一方、血管内超音波（IVUS）や光干渉断層撮影（OCT）などの血管内イメージング技術は、プラーク組成、負荷、および線維性キャップ形態を高解像度で可視化し、病理学的「脆弱プラーク」表現型により近づいています。 FFR、定量的血流比（QFR）、マレー法則に基づくQFR（μFR）、冠動脈造影由来FFR（caFFR）などの冠動脈機能的評価は、血流力学的観点から狭窄が機能的心筋虚血を引き起こすかどうかを評価します。 これらの技術の継続的な発展により、解剖学的狭窄のみを評価し「虚血を引き起こす」病変と「非虚血性」病変を正確に区別できない従来のCAGの限界に対処し、過剰治療と病変の見逃しのリスクを軽減します。 心外膜大血管疾患を超えて、冠動脈微小血管機能不全（CMVD）も臨床的に一般的な心筋虚血の重要なメカニズムです。 微小循環機能を評価するために、近年、微小循環抵抗と灌流効率の観点から心筋虚血負荷を包括的に反映する冠動脈造影由来微小循環抵抗指数（caIMR）など、さまざまな非侵襲的または低侵襲的機能指数が出現しています。 これは、「有意な血管造影狭窄がないにもかかわらず虚血と症状が存在する」という臨床的難問に対する新たな解決策を提供します。

イメージングおよび機能情報に加えて、日常臨床の代謝および炎症マーカーも、CADの発症、進行、および予後評価において重要な役割を果たします。 例としては、低密度リポ蛋白コレステロール、トリグリセリド-グルコース指数、リポ蛋白(a)、グリコヘモグロビン、高感度C反応性蛋白、ホモシステイン、空腹時血糖、N末端プロB型ナトリウム利尿ペプチドなどがあります。 これらの指数は、脂質代謝、糖脂質代謝異常、慢性炎症、内皮機能、心筋ストレス、心機能など、さまざまな側面から体の全体的な代謝状態と心血管リスクを反映します。 研究によると、代謝および炎症マーカーと冠動脈イメージング特徴の併用により、より洗練された個別化リスク層別化と予後予測が容易になります。

要約すると、現在のCAD評価は、「解剖学的狭窄」への単一焦点から、「解剖学的構造＋機能評価＋プラーク表現型＋血管周囲環境＋全身代謝状態」を含む多次元包括的特性評価へと徐々に移行しています。 しかし、前述の多源情報（CCTAプラークおよび機能パラメータ、CAGおよび血管内イメージング情報、微小循環機能パラメータ、臨床代謝指標など）を統合リスク予測モデルに統合し、後ろ向き分析を通じてモデルを構築し、その後前向きコホートでその予測値と臨床的実現可能性を検証する方法に関する体系的研究はまだ不足しています。 したがって、このプロジェクトは、冠動脈イメージング特徴（CCTAおよびCAG関連パラメータを含む）、機能指数、および代謝マーカーを統合して、マルチモーダルCADリスク予測モデルを構築することを目的としています。 モデルは後ろ向きコホートを使用して開発され、その性能は前向きコホートを使用して検証され、臨床リスク層別化および意思決定における応用価値を探求します。

本研究は、国家心血管病臨床医学研究中心が主導し、北京安貞医院を含む中国の複数センターに招待されて実施されます。