对于合并多支病变的STEMI患者，如何准确识别真正具有缺血意义的非罪犯病变，仍是完全血运重建策略中的关键问题。研究纳入140处中等程度非罪犯病变，比较急性期功能学指标与7–10天后分期复查缺血状态的一致性。
结果显示，随着STEMI恢复，侵入性FFR在恢复期出现明显下降，提示急性期FFR可能存在“假阴性”风险；相比之下，基于IVUS几何结构重建的超声血流比值（UFR）在急性期与恢复期之间保持较高稳定性，并较急性期FFR更准确预测后续缺血状态。
研究提示，在急性STEMI背景下，基于冠脉几何结构的计算功能学评估可能较单纯依赖压力生理学更加稳定可靠，为非罪犯病变即时决策提供了新的方法学依据。相关概念目前正在前瞻性ACT EVOLVE研究中进一步验证。
研究共纳入114例ACS患者，采用热裂解-气相色谱-质谱联用技术（Py-GC/MS）对循环血液及冠脉血栓中的MNPs进行分析，并结合光学相干断层成像（OCT）评估斑块破裂、薄帽纤维粥样斑块（TCFA）及巨噬细胞浸润等易损特征。结果显示，所有ACS患者血液样本中均可检测到MNPs，其中聚乙烯（PE）和聚氯乙烯（PVC）为主要聚合物类型。伴有斑块破裂、TCFA或巨噬细胞浸润的患者，其循环MNPs水平更高，尤其PE-MNPs与多种OCT定义的易损表型存在关联。团队还在冠脉血栓样本中检测到MNPs，提示其不仅存在于循环系统中，也可能在冠脉病变局部聚集。
该研究为传统危险因素之外的残余心血管风险研究提供了新的观察视角。相关成果已被国际心血管影像学权威期刊《JACC: Cardiovascular Imaging》正式接收发表。
柯兵兵博士将进行题为《Development and Validation of an Explainable Machine Learning Pipeline for Predicting In-Stent Restenosis: A Clinical Decision Support Tool》的学术报告。
研究基于1421例PCI术后随访队列，构建并验证了可解释机器学习模型，用于支架内再狭窄（ISR）风险预测，并开发数字化临床决策支持工具，为PCI术后患者精准风险分层和个体化管理提供了新思路。
研究结果显示，CT-FFR≤0.80可独立预测院内血运重建及远期主要不良心血管事件，提示CT-FFR可为NSTE-ACS患者提供有效的无创风险分层依据。
刘圣博士利用Py-GC/MS技术，对冠脉造影患者血液中的微塑料进行分析，探讨其与冠心病严重程度之间的关系。
研究发现，冠心病患者血液中微塑料浓度高于非冠心病患者，且与Gensini评分呈正相关，提示微塑料暴露可能与冠脉病变负荷相关。
本次EuroPCR 2026大会上，高海教授团队从冠脉功能学评估、腔内影像学、新型环境危险因素、人工智能辅助决策及无创影像学风险分层等多个方向展示了最新研究成果，体现了团队在冠脉精准诊疗与转化研究领域的持续探索。
未来，团队将继续围绕冠脉精准诊疗、ACS机制及介入策略优化开展多学科交叉研究，为冠心病防治提供更多高质量中国循证证据。
高海 教授
王琳 博士
杨云潇 博士
柯兵兵 博士
李震南 博士
刘圣 博士
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