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在稳定型冠心病诊断中，FFR 虽为 “金标准” 但应用受限。研究人员对比靶位置定量血流比（target-μFR）与血管定量血流比（vessel-μFR）诊断性能。结果显示二者与 FFR 相关性、一致性良好且诊断性能相似，为冠心病诊疗提供新依据。
在心血管疾病的诊疗领域，稳定型冠心病的诊断与治疗一直是备受关注的焦点。分数血流储备（FFR）作为评估冠心病的 “金标准”，在临床指南中有着最高的推荐等级（class IA）。然而，它就像一把 “双刃剑”，虽然诊断价值高，但在实际应用中却困难重重。FFR 需要进行有创操作，要使用压力导丝，还得注射充血剂，这不仅增加了患者的痛苦和风险，还对医疗设备和操作人员的技术要求颇高，使得它在日常临床实践中的普及受到极大限制 。
为了突破这些困境，寻找更便捷、有效的诊断方法，浙江医院和杭州师范大学附属医院的研究人员开展了一项具有重要意义的研究。他们聚焦于基于 Murray 定律的定量血流比（μFR），试图探究其在稳定型冠心病诊断中的价值，尤其是对比靶位置定量血流比（target-μFR）和血管定量血流比（vessel-μFR）的诊断性能，相关研究成果发表在《BMC Cardiovascular Disorders》上。
研究人员采用了多种关键技术方法。首先，进行回顾性、单中心、观察性研究，筛选了 2021 年 1 月至 2023 年 3 月期间的患者。利用冠状动脉造影（CAG）获取血管影像，通过冠状动脉压力导丝计算 FFR，同时运用基于人工智能算法的软件（AngioPlus Core）独立计算 μFR。并且，对部分病例进行重复测量评估测量结果的可重复性。
研究结果主要体现在以下几个方面：
- 基线特征：经过层层筛选，最终 137 例患者（146 处病变）纳入研究。患者平均年龄 64.5±10.5 岁，男性占比 69.3%。病变主要分布在左前降支（63.0%）、左回旋支（12.3%）和右冠状动脉（24.7%）。
- 相关性与一致性：target-μFR 和 vessel-μFR 与 FFR 都呈现出高度相关性，相关系数 R 分别为 0.87 和 0.90 。它们与 FFR 的一致性也很好，平均差异分别为 0.02±0.045 和 0.01±0.050。
- 诊断性能：预测 FFR≤0.80 时，target-μFR 和 vessel-μFR 的受试者工作特征曲线下面积（AUC）相近，分别为 0.937 和 0.936。target-μFR 的诊断准确性为 91.78%，vessel-μFR 为 87.67%。二者的敏感性、特异性等指标也显示出良好的诊断性能。
- 可重复性：vessel-μFR 和 target-μFR 测量的观察者间和观察者内变异性都较小，且一致性较高，Cohen's kappa 系数等指标表明了这两种测量方法具有较好的可靠性。
研究结论和讨论部分指出，target-μFR 和 vessel-μFR 诊断性能相似，测量位置的选择对 μFR 准确性影响较小。μFR 作为一种新型的生理评估方法，能基于血管造影快速计算 FFR，为冠心病的诊疗提供了新的方向。它整合了成像信息，可对冠心病进行更全面的评估，在临床决策中具有重要的辅助作用。不过，该研究也存在一些局限性，如单中心、回顾性研究，样本量有限，部分血管未评估等 。未来还需要大规模、多中心、前瞻性和随机化研究来进一步验证 target-μFR 在临床实践中的可行性。总体而言，这项研究为冠心病的精准诊断和治疗开辟了新的道路，让我们在心血管疾病的诊疗上又迈出了坚实的一步。
