第十九期导读：
2025年6月13日，《European Radiology》（中科院一区，IF: 4.7）发表了一篇题为“CT衍生的血流储备分数（CT-FFR）与
研究发现：对于非梗阻性冠心病患者，CT-FFR为预测长期预后提供了可靠和增量的预后信息。CT-FFR和冠状动脉
图文摘要
研究背景
在冠心病患者中，非阻塞性冠状动脉疾病（狭窄<50%）所占比例较大，传统上有因狭窄程度轻而被低估的风险。然而，研究表明此类病变可能导致
研究目的
探讨DL驱动的血管特异性CT-FFR联合CCTA定义的斑块负荷指标，对非阻塞性CAD患者长期主要不良心血管事件（MACE）的增量预后价值，并构建综合预测模型优化风险分层。
研究方法与结果
1.研究设计
•研究人群：本试验为单中心回顾性队列研究，共纳入1944例疑似稳定型CAD且CCTA显示非阻塞性病变（狭窄1%-49%）的患者（中位年龄59岁，53%男性）。
•评估指标：解剖学斑块负荷，如Leiden风险评分（整合斑块成分、位置及狭窄程度）和SIS评分。
•功能评估：利用DL算法（DEEPVESSEL FFR）计算血管特异性CT-FFR（阈值≤0.80定义为血流动力学显著）。
•研究终点：MACE（心源性死亡、非致死性心梗、需住院的不稳定
•随访时长：中位随访73.4个月。
•预测模型：Model 1：临床变量（年龄、性别等传统风险因素）。Model 2：Model 1 + 斑块负荷指标（Leiden评分/SIS）。Model 3：Model 2 + CT-FFR。
2.关键结果
•事件率：共64例（3.3%）发生了MACE。
•独立预测因子：CT-FFR ≤0.80是MACE的强效预测因子（HR=7.18, 95% CI:4.25–12.12, *p*<0.001）。Leiden评分>20分组风险最高（HR=15.00 vs. 低风险组）。
•模型性能：Model 2较Model 1显著提升判别力（C-index: 0.76 vs. 0.68, *p*=0.001）。Model 3（联合CT-FFR）性能最优（C-index=0.83），较Model 2显著改善（IDI=0.056, *p*<0.001）。
•风险分层：CT-FFR≤0.80、Leiden评分>20分或SIS≥3分的患者MACE风险显著升高（Kaplan-Meier曲线log-rank *p*<0.001）。
研究结论和临床意义
•核心结论：
CT-FFR是非阻塞性CAD患者长期MACE的强效独立预测因子，可提供超越传统风险因素和斑块负荷的增量预后价值。
联合模型（解剖+功能）显著优化风险分层（C-index达0.83），尤其适用于识别需强化干预的高危人群（如CT-FFR≤0.80且Leiden评分>20分者）。
•临床意义：
该模型联合冠脉解剖学负荷和功能学评价可精准识别高风险患者，避免对低危患者的过度治疗，同时为高危患者早期强化药物治疗和密切随访提供依据。
研究意义及局限性
本研究首次验证了DL-CT-FFR在非阻塞性CAD中的长期预后价值，推动无创功能成像的临床转化。提出简易实用的综合风险模型（结合Leiden评分+CT-FFR），为个体化医疗提供工具。
然而，本研究采用单中心回顾性设计，缺乏外部验证，且未纳入高风险斑块特征或药物治疗数据，具有一定的局限性。
未来将进行多中心前瞻性研究，以验证模型的普适性，并探索CT-FFR指导治疗能否改善临床结局。除此之外，我们还将整合人工智能，以使风险分层流程进一步自动化。
安贞医院冠心病中心
北京安贞医院冠心病中心为国内首批专注于冠心病系统化诊疗的专科中心，是国家心血管病临床医学研究中心核心单元、国家卫健委冠心病介入诊疗培训基地及中国
专家简介
曾勇 教授
首都医科大学附属北京安贞医院冠心病中心执行主任兼冠心病三病区主任、主任医师、博士研究生导师，ESC Fellow，海医会心脏重症专家委员会主任委员、中华医学会心血管病学分会冠心病学组委员、卫生部
1998年开始从事冠心病的介入治疗，以第一术者完成冠脉介入手术超过万例，特别是对高危复杂的冠脉病变，如其左主干病变、分叉病变、慢性闭塞病变、多支血管病变等有丰富的临床经验。
主持和参加国家自然科学基金以及多项国家级课题。获得过四项中华医学科技奖和省部级二等及三等奖。发表文章80余篇，SCI文章40篇。参与编写书籍6部，其中主编《系统性疾病与心脏》系列丛书。
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