Avaliação da CTCA na avaliação da patologia e fisiologia da placa

DESIGN DE ESTUDO

1. Recrutamento patente Setenta pacientes com sintomas típicos de angina que tiveram angiografia coronária eletiva mostrando pelo menos uma lesão obstrutiva complexa (isto é, lesão de bifurcação, lesão longa, lesão calcificada) (>70% de diâmetro de estenose na angiografia coronária ou uma reserva de fluxo fracional <0,80) que seja considerado adequado para intervenção coronária percutânea (ICP) sob orientação de IVUS será incluído no estudo. Os critérios de exclusão são: 1) idade >75 anos, 2) SCA em <3 meses, 2) eGFR <60ml/min/1,73m², 3) cirurgia de revascularização do miocárdio prévia, 3) insuficiência cardíaca descompensada ou fração de ejeção do ventrículo esquerdo ≤30%, 4) alergia ao contraste intravenoso ou incapacidade de receber tratamento com aspirina, heparina ou tienopiridínicos, 5) expectativa de vida antecipada <1 ano, 6) história de transplante cardíaco, 7) paciente que requer revascularização cirúrgica e 8) doença arterial coronariana extensa (ou seja, múltiplas oclusões totais crônicas) ou anatomia coronária tortuosa que não permite a avaliação das artérias coronárias com imagem NIRS-IVUS. Os pacientes recrutados fornecerão consentimento informado e serão submetidos a imagens de CTCA usando um scanner dedicado de 3ª geração de TC de fonte dupla (Siemens Force). Os primeiros 4 meses do estudo serão feitos para otimizar os protocolos de aquisição de imagem para que os dados CTCA obtidos sejam adequados para segmentação automatizada. Matrizes de imagem eficientes serão usadas para melhorar a resolução espacial no plano e núcleos de reconstrução mais nítidos e algoritmos de reconstrução iterativos serão implementados para melhorar a segmentação da imagem.

   Duas semanas após a imagem da CTCA, os pacientes serão submetidos a ICP planejada. Durante a ICP, serão feitos esforços para estudar todas as 3 artérias coronárias epicárdicas - incluindo a lesão estenótica - e alguns de seus principais ramos laterais (ou seja, grandes diagonais, obtusos marginais, a artéria descendente posterior ou o ramo ventricular esquerdo da artéria coronária direita ) com o cateter NIRS-IVUS combinado. Após a ICP, os participantes receberão alta com tratamento médico ideal.

2. Segmentação dos dados de imagem CTCA e reconstrução da anatomia da artéria coronária Os dados de imagem serão anonimizados e analisados ​​sem detalhes clínicos por um operador especializado usando uma estação de trabalho dedicada. Marcos anatômicos (ou seja, ramos laterais) serão identificados nos dados de imagem CTCA e NIRS-IVUS e serão usados ​​para definir os segmentos de interesse.

   A análise dos dados da CTCA será realizada usando um software dedicado que permite a extração automatizada da linha central do lúmen, a detecção semiautomática do lúmen e das bordas da parede externa do vaso e a quantificação da carga de placa e incorpora um algoritmo de caracterização de placa que permite a caracterização automatizada de a composição da placa. O algoritmo de caracterização da placa leva em consideração valores de corte de intensidade fixos predefinidos das unidades Hounsfield e uma abordagem adaptativa que permite a modificação desses valores de corte de acordo com a atenuação da imagem. Atualmente o processo de segmentação leva em média 3h por paciente. Neste projeto os investigadores pretendem otimizar os algoritmos de aquisição e segmentação de imagens de CTCA para que este processo se torne automatizado e reduza o tempo de segmentação de CTCA para <1 hora.

3. Segmentação dos dados de imagem do NIRS-IVUS e reconstrução da anatomia da artéria coronária análise dos dados da CTCA usando um software que permite a detecção do lúmen e das bordas da parede externa do vaso, quantificação da carga de placa e anotação do componente tecidual calcificado no IVUS. A saída da análise dos dados de imagem NIRS é o quimiograma, que é um mapa codificado por cores da distribuição do componente lipídico ao longo da parede do vaso (amarelo indica maior probabilidade e vermelho baixa probabilidade de tecido lipídico). Uma métrica da carga lipídica é o índice de carga lipídica central (LCBI), que é calculado como a fração dos pixels amarelos que correspondem ao componente lipídico dividido por 1.000. Além disso, para cada segmento de 2 mm é gerado o quimiograma em bloco que fornece um resumo do quimiograma desse segmento e mostra a probabilidade da presença de tecido lipídico em um bloqueio de 2 mm da artéria coronária. O quimiograma em bloco foi validado contra a histologia e foi demonstrado que permite a detecção precisa de placas ricas em lipídios.

   Os dados segmentados do NIRS-IVUS serão usados ​​para reconstruir a anatomia coronária usando uma metodologia estabelecida e bem validada. Ramos laterais com diâmetro >1,5 mm serão reconstruídos a partir dos dados angiográficos e fundidos com a geometria do vaso principal reconstruída a partir do NIRS-IVUS, uma vez que foi demonstrado que os ramos laterais afetam a distribuição do ESS.

4. Simulação de fluxo sanguíneo Condições de contorno idênticas serão aplicadas aos modelos baseados em IVUS e CTCA. O sangue será considerado um fluido newtoniano laminar e incompressível com viscosidade dinâmica de 0,0035 Pa•s e densidade de 1.050 kg/m3. Um perfil de fluxo constante será imposto na entrada do lúmen, pois isso reduz o tempo de cálculo e há evidências de que não há diferença significativa no ESS estimado quando um perfil de fluxo constante ou pulsátil é usado. A teoria de Murray de ESS constante será usada para derivar as condições de contorno nos ramos principal e lateral. A parede arterial será considerada rígida e condições de não deslizamento serão aplicadas na superfície luminal. A velocidade do fluxo será estimada a partir dos dados angiográficos medindo o número de quadros necessários para que o agente de contraste passe da entrada para a saída do segmento reconstruído, o volume do segmento na linha de base e a taxa de quadros do cine.
5. Análise dos dados de imagem NIRS-IVUS e CTCA Prevê-se que a imagem NIRS-IVUS será realizada em média em 2,5 vasos por paciente; desses 40 vasos selecionados aleatoriamente serão usados ​​para treinar os algoritmos para segmentação CTCA e caracterização da placa (conjunto de dados de treinamento) e o restante para fins de validação (conjunto de dados de validação).

No conjunto de treinamento, os segmentos de interesse reconstruídos a partir dos dados CTCA e NIRS-IVUS serão divididos em segmentos de 2 mm e segmentos correspondentes de 2 mm serão identificados nos modelos CTCA e NIRS-IVUS. Para cada segmento de 2 mm, as seguintes métricas serão estimadas nos modelos NIRS-IVUS: área média do lúmen, área média da parede externa do vaso, área média da placa, carga média da placa (definida como: 100 x área da placa/área do vaso), área calcificada média , o LCBI e o ESS predominante. Além disso, cada segmento será classificado como rico em lipídios ou não rico em lipídios de acordo com o quimiograma de bloqueio.

Da mesma forma, nos modelos de CTCA, a área média do lúmen, a área da parede externa do vaso, a área da placa, a carga da placa, a área calcificada e o ESS predominante médio serão estimados para cada segmento de 2 mm e comparados com as estimativas do NIRS-IVUS. Várias abordagens serão testadas para otimizar a segmentação das bordas da parede do vaso e a melhor será adotada. Segmentos com carga calcificada aumentada e artefatos de blooming serão identificados e, em caso de diferenças significativas entre as anotações CTCA e NIRS-IVUS, técnicas de aprendizado de máquina, que aproveitam as informações fornecidas pelo NIRS-IVUS, serão implementadas para otimizar a segmentação CTCA. Serão definidos os cut-offs adaptativos da unidade Hounsfield que melhor identificam o tecido lipídico e calcificado. Gráficos de vasos espalhados retratando a distribuição do tecido lipídico nos modelos CTCA serão criados e neles o LCBICT será estimado para cada segmento de 2 mm e comparado com a saída do NIRS. A análise da área sob a curva (AUC) será usada para identificar a melhor carga de placa derivada de CT, valores de corte LCBI e ESS que correspondem aos valores de corte NIRS-IVUS que indicam placas de alto risco (carga de placa: 67%, LCBI: 178 e ESS: 1Pa). O quimiograma em bloco no NIRS-IVUS será usado para identificar o corte de LCBICT de 2 mm que permite a classificação precisa dos segmentos de 2 mm como ricos em lipídios ou não lipídicos. A precisão desses limites será testada no conjunto de dados de validação.

Além disso, no conjunto de dados de validação, os dados NIRS-IVUS serão usados ​​para identificar lesões coronárias - definidas como segmentos com carga de placa >40% em 3 quadros consecutivos. Para cada lesão será estimado seu índice de remodelamento e utilizado para classificá-las como lesões com remodelamento positivo ou negativo. Os dados do NIRS-IVUS serão usados ​​para caracterizar seu fenótipo e classificá-los como: espessamento intimal patológico/placas fibróticas, placas fibrocálcicas, fibroateromas (FA) e fibroateromas calcificados. A classificação da lesão NIRS-IVUS será utilizada como padrão de referência para avaliar a precisão da CTCA na caracterização do fenótipo da lesão.

ANÁLISE ESTATÍSTICA - CÁLCULO DE PODER O objetivo primário do estudo é a capacidade da CTCA em detectar FA. Em um estudo de Garcia-Garcia que incluiu 129 pacientes submetidos a imagens de IVUS de vaso único, foram identificadas 1,7 lesões por paciente. No estudo de Puri et al., 45% das lesões eram FA na histologia. Nesse estudo, o NIRS combinado com IVUS permitiu a detecção de FA com excelente precisão (c-index: 0,80). Prevemos que seremos capazes de realizar imagens NIRS-IVUS em 2,5 artérias coronárias por paciente e que a qualidade da imagem CTCA será ótima em 93% dos pacientes estudados. Se recrutarmos 70 pacientes, esperamos estudar com sucesso com NIRS-IVUS e CTCA 162 vasos, dos quais 120 (203 lesões - 92 FA) serão usados ​​como um conjunto de dados de validação. Prevê-se que este conjunto de dados forneça um poder de 80% para demonstrar, usando o nível de significância de 5%, que a sensibilidade da CTCA na identificação de FA não é diferente do NIRS-IVUS (AUC da faixa de CTCA: 0,89-0,71), assumindo uma verdadeira sensibilidade de 0,80 para NIRS-IVUS.

Os objetivos secundários do estudo são a precisão da CTCA para identificar: a) segmentos ricos em lipídios (usando o quimiograma em bloco do NIRS-IVUS como padrão-ouro) e b) segmentos expostos a baixo ESS (<1Pa, usando o ESS estimado em os modelos NIRS-IVUS como padrão de referência).