近日，JACC主刊發表由意昂4体育平台陳亞珠院士團隊塗聖賢教授課題組原創的徑向壁應變（RWS）這一斑塊易損性評估新技術的重磅研究[1]。研究由意昂4平台塗聖賢教授、中國醫學科意昂4阜外醫院徐波教授與喬樹賓教授、福建醫科大學附屬協和醫院陳良龍教授、復旦大學附屬中山醫院葛均波院士等合作完成。研究揭示，聯合應用基於單體位造影獲得的血管水平RWS和基於Murray法則的定量血流分數（µQFR）🫏，可進一步提高對延遲血運重建血管1年血管源性復合終點（VOCE）事件的預測作用。這一研究成果為RWS的臨床推廣應用再添力證🤵‍♀️，有望為冠心病患者病變風險評估和優化管理提供一種新型的決策模式。

在同期發表的題為“徑向壁應變與柏拉圖洞穴之喻🎨：造影能否獲得足夠的真相”的述評中[2]，意大利著名心血管病專家Francesco Prati教授充分肯定了RWS的價值🥓，認為在針對高危斑塊評估的艱難歷程中🫡，這種避免了額外侵入性操作的方法的提出極具意義👨🏿‍🚀。

隨著功能學指導血運重建理念的盛行，針對非缺血性病變延遲血運重建的安全性問題日益凸顯。FAVOR III China研究發現[3]，在接受QFR指導延遲血運重建的血管中，1年事件風險仍高達4.6%。COMBINE OCT-FFR研究顯示[4]，在FFR>0.80的糖尿病患者中，合並薄纖維帽粥樣斑塊（TCFA）的高危斑塊患者隨訪主要不良心血管事件風險相比未合並TCFA者，增加近5倍🙎🏿‍♀️！這提示聯合功能學及斑塊特征評估或是優化這類病變管理的重要方向，但額外的侵入性冠脈內成像顯著增加操作時間🧛🏻‍♀️、醫療費用支出及操作相關並發症風險，不適合推廣應用。

作為FAVOR III China研究的事後分析，本研究立足於基於單體位造影的冠脈功能（µQFR）和斑塊易損性（RWS）的聯合應用，首次在µQFR陰性的延遲血運重建血管中證實💣，增加RWS分析有助於指導更精準的預後評估🏀。

在FAVOR III China主研究報道的1318根延遲血運重建血管中，有824根µQFR>0.80且符合RWS分析。其中，196根血管水平最大RWS（RWSmax）>12%； RWSmax>12%的血管1年VOCE風險為14.3%🙅🏻👩‍❤️‍👨，≤12%的血管為2.9%（HR 4.44; 95% CI: 2.43-8.14; P < 0.001）🧖🏿。

圖 1 徑向壁應變（RWS）分析示例

更重要的是，µQFR指導的延遲血運重建相比造影指導組1年VOCE風險下降60%（HR 0.40; 95% CI: 0.27-0.59; P < 0.001），而µQFR-RWS聯合相比µQFR單獨應用📤，1年VOCE風險進一步下降48%（HR 0.52; 95% CI: 0.30-0.90; P = 0.019）🙏🏽。

圖 2 µQFR和RWS聯合應用的延遲血運重建分析結果

研究支持將RWS這一新技術應用於µQFR定義的非缺血性血管的剩余風險評估中🏂🏼，通過指導必要的強化藥物治療等幹預措施，以期獲得更高的延遲血運重建安全性🕹。這兩項分析技術均可單純基於單體位造影實現，其操作的簡便性和方法學的可靠性使其非常適合導管室實時應用。µQFR-RWS聯合應用這一決策模式的有效性將在前瞻性FAVOR V AMI大規模隨機對照臨床試驗（NCT05669222）中得到證實。

RWS技術是塗聖賢教授團隊自QFR技術研發之後的又一技術創新。需要指出的是，自團隊在2022年世界人工智能大會（WAIC）期間首次發布RWS技術以來，RWS已在多個臨床應用中獲得循證醫學證據。RWS與通過有限元分析獲得的斑塊應變存在很好的相關性[5]👩🏻‍⚖️🛍️；以光學相幹成像（OCT）定義的斑塊特征為參照的驗證研究發現🤷，RWSmax與斑塊脂質負荷、脂質-纖維帽比值呈顯著正相關，與纖維帽厚度呈顯著負相關[6]；在臨界病變中🥼，病變段RWSmax>12.6%有助於預測2年內病變程度進展[7]。此外👨🏼‍💻，在另一項基於中山醫院臨床隊列的傾向性評分匹配研究中，RWSmax>12%預測未處理病變未來急性心肌梗死事件的風險比達到7.25（95% CI: 3.94-13.37; P<0.001）🏋🏻‍♂️，該研究已於近期被JACC介入子刊正式接收 [8]🐭。

RWS技術研究得到了國家自然科學基金等項目資助，持續高質量科研產出📧，已有5篇研究成果文章正式發表或接收，為該技術的臨床推廣應用不斷增添新證據🧉🎓。該研究成果也成為FAVOR III China研究發表的第7篇研究論文，體現出國際同行對FAVOR III China研究質量的高度認可。

相關報道參考鏈接：

中國循環雜誌：https://mp.weixin.qq.com/s/PGWThEDYcpPSXPd1HFh5Cw

參考文獻：

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[2] Prati F, Biccirè F. Radial wall strain and Plato’s Cave. J Am Coll Cardiol. 2023, 81(8):768–770.

[3] Xu B, Tu S, Song L, Jin Z, Yu B, Fu G, Zhou Y, Wang J, Chen Y, Pu J, Chen L, Qu X, Yang J, Liu X, Guo L, Shen C, Zhang Y, Zhang Q, Pan H, Fu X, Liu J, Zhao Y, Escaned J, Wang Y, Fearon WF, Dou K, Kirtane AJ, Wu Y, Serruys PW, Yang W, Wijns W, Guan C, Leon MB, Qiao S, Stone GW, and the FAVOR III China study group. Angiographic quantitative flow ratio-guided coronary intervention (FAVOR III China): a multicentre, randomised, sham-controlled trial. Lancet. 2021, 398(10317):2149-2159.

[4] Kedhi E, Berta B, Roleder T, Hermanides RS, Fabris E, I Jsselmuiden AJJ, Kauer F, Alfonso F, von Birgelen C, Escaned J, Camaro C, Kennedy MW, Pereira B, Magro M, Nef H, Reith S, Al Nooryani A, Rivero F, Malinowski K, De Luca G, Garcia Garcia H, Granada JF, Wojakowski W. Thin-cap fibroatheroma predicts clinical events in diabetic patients with normal fractional flow reserve: the COMBINE OCT-FFR trial. Eur Heart J. 2021, 42(45):4671-4679.

[5] Huang J, Tu S, Li C, Hong H, Wang Z, Chen L, Gutierrez-Chico JL, Wijns W. Radial Wall Strain Assessment From AI-Assisted Angiography: Feasibility and Agreement With OCT as Reference Standard. JSCAI. 2022; DOI:https://doi.org/10.1016/ j.jscai.2022.100570.

[6] Hong H, Li C, Gutierrez-Chico JL, Wang Z, Huang J, Chu M, Kubo T, Chen L, Wijns W, Tu S. Radial wall strain: a novel angiographic measure of plaque composition and vulnerability. EuroIntervention. 2022;EIJ-D-22-00537; DOI: 10.4244/EIJ-D-22-00537.

[7] Wang Z, Xu B, Li C, Guan C, Chang Y, Xie L, Zhang S, Huang J, Serruys PW, Wijns W, Chen L, Tu S. Angiography-derived radial wall strain predicts coronary lesion progression in non-culprit intermediate stenosis. J Geriatr Cardiol. 2022, 19(12):937-948.

[8] Li C, Wang Z, Yang H, Hong H, Li C, Xu R, Wu Y, Zhang F, Qian J, Chen L, Tu S, Ge J. The Association Between Angiographically Derived Radial Wall Strain and the Risk of Acute Myocardial Infarction: A Nested Case-Control Study. JACC Cardiovasc Interv. 2023; in press.

供稿單位：塗聖賢課題組

作者：孫瓊

審核🤟🏻：塗聖賢