《JACC: Cardiovascular Interventions》：CT-Based Risk Stratification of Coronary Obstruction During TAVR
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经导管主动脉瓣置换术（TAVR）是老年重度主动脉瓣狭窄（AS)患者的首选治疗方式。尽管冠状动脉阻塞（CO)在天然解剖结构中罕见（<1%)，但其为TAVR的固有风险，可产生严重后果，死亡率接近50%。大型TAVR登记研究得出的临床预测因素包括高龄、女性以及瓣膜中
经导管主动脉瓣置换术（TAVR）是老年重度主动脉瓣狭窄（AS)患者的首选治疗方式。尽管冠状动脉阻塞（CO)在天然解剖结构中罕见（<1%)，但其为TAVR的固有风险，可产生严重后果，死亡率接近50%。大型TAVR登记研究得出的临床预测因素包括高龄、女性以及瓣膜中瓣膜（ViV)术式。然而，CO风险似乎主要由所选经导管心脏瓣膜（THV)与患者解剖结构之间的相互作用决定。
多层螺旋计算机断层扫描（CT)可实现详细的解剖学评估，是术前风险分层的关键。瓣膜-冠状动脉距离（VTC)和瓣膜-窦管交界距离（VTSTJ)等参数可在THV植入后提供冠脉灌注残留空间的替代标志。其他CT预测因素还包括低冠状脉（CA)开口高度或浅主动脉窦（SoV)。然而，当前的风险阈值如VTC < 3-4 mm或VTSTJ < 2-3 mm来源于回顾性研究，存在显著差异。
为预防或减轻CO风险，可通过烟囱支架置入或瓣叶修饰实现冠状脉保护（CP)；后者可采用电外科技术（如BASILICA技术，即生物瓣或自体主动脉瓣叶故意撕裂以防止医源性CO）或机械方式（如ShortCut装置）实现。研究人员此前已利用基于影像学的虚拟CO定义开发了风险分层方法以帮助识别需要CP的患者。然而，该模型的临床效用尚不清楚。因此，本研究旨在前瞻性调查该CT衍生算法预测TAVR期间CO的效用，识别尽管接受CP仍发生CO的相关因素，并引入新的容积参数以增强解剖学风险评估。
该研究为单中心前瞻性观察研究，于2022年1月至2024年10月在德国莱比锡大学心脏中心进行。接受TAVR且根据术前CT评估存在CO风险的患者被前瞻性纳入。纳入标准要求在CT轴位视图中可见瓣叶组织延伸至相应CA开口水平。排除标准包括CT图像质量不足、存在慢性完全闭塞的理论上高风险CA、瓣叶部分或完全分离、以及既往TAVR史。
所有CT检查均采用第二代或第三代双源CT扫描仪完成。心脏CT扫描包括心脏周期晚舒张期的回顾性心电门控螺旋扫描。采用专用工作站进行图像分析。常规术前TAVR评估包括主动脉瓣环面积和周长，或手术心脏瓣膜（SHV)的真实内径。此外，根据存在风险的CA，测量左冠状脉（LCA)或右冠状脉（RCA)开口距瓣环或SHV环基底部的高度，以及窦管交界高度与瓣叶长度（LL)的差值（STJ-LL不匹配)。通过绘制代表THV最大直径的虚拟圆，在CA开口水平和STJ水平分别测量VTC和VTSTJ距离。
对于CO高风险患者，还需测量SoV直径。利用球冠体积计算的数学公式，研究人员推导出一个新参数即瓣膜-冠状动脉体积（VTCV)来估算SoV内的残留容积，其等于THV完全扩张后SoV后方的剩余容积。
TAVR适应症、器械选择和血管入路由多学科心脏团队决定。CP的决定也由心脏团队在考虑CT风险分层类别后决定。CP可通过瓣叶修饰术主动实现，或通过预先放置未释放支架被动实现。主要终点为发生或需要干预的CA开口威胁性或完全性阻塞，根据Valve学术研究联盟3（VARC-3)标准定义。研究还利用Euro-BASILICA登记处11个欧洲中心的数据进行了VTCV的外部验证。
本研究发表于《JACC: Cardiovascular Interventions》，旨在解决TAVR期间CO风险评估的关键临床问题。CO虽罕见但致命，现有CT预测指标多源于回顾性研究，其临床实用性有待验证。研究人员前瞻性开展了一项单中心观察研究，纳入164例CT评估存在CO风险的TAVR患者，验证基于CT的风险分层算法的临床效用，并探索性提出新型容积参数VTCV以增强风险识别。研究结果表明，该算法可有效将患者分为低、中、高三种风险层级，所有CO事件均发生于高风险组；尽管冠状脉保护措施有效，但在VTCV极小的患者中保护作用受限，该结论对优化高危患者术前规划具有重要临床意义。
研究主要技术方法包括：基于术前双源CT扫描进行CO风险分层，采用已发表的Kitamura算法测量VTC距离、VTSTJ距离、STJ-LL不匹配等参数，将风险分为低、中、高三级；在高危患者中，利用球冠体积公式V = 1/3πh2(3R-h)（其中h为VTC距离，R为SoV直径×0.5）计算VTCV这一新型容积参数；临床决策由心脏团队根据风险分层自主决定保护策略；使用IBM SPSS 30.0进行统计分析，采用二元logistic回归评估CT衍生预测因素，通过受试者工作特征曲线分析计算预测效能，并利用Euro-BASILICA登记处70例独立数据进行外部验证。样本来源于莱比锡TAVR登记处。
研究结果部分：
风险分层与基线特征 根据CT算法，58.5%（96/164）为低风险，24.4%（40/164）为中等风险，17.1%（28/164）为高风险。高风险患者更多为女性（89.3% vs 49%-60%，P<0.001）、体表面积更小（1.77±0.18 m2 vs 1.88-1.89 m2，P=0.036）、EuroSCORE II评分更高（6.6% vs 3.9%-6.6%，P<0.001），且更多接受ViV术式（82.1% vs 77.5%、51%，P<0.001）。在两个水平（患者水平和冠状动脉水平）的分析中，随着风险等级升高，相应CA开口高度、STJ高度、VTC距离、VTSTJ距离及STJ-LL不匹配均显著减小（P<0.001）。
冠状脉保护的应用模式 CP在低、中、高风险患者中的使用率分别为12.8%（16/125）、52.8%（28/53）和93.9%（31/33）。主动保护（瓣叶修饰）随风险增加而增多，高风险组中78.8%采用主动保护，15.2%采用联合保护。CP更多用于较小瓣环、不利CT预测因素及ViV术式的患者。
冠状动脉阻塞事件与预测因素 共6例患者发生CO（7处CA事件，5处部分、2处完全），全部位于高风险组。尽管CP使用率极高，CO仍发生。比较发生与未发生CO的高风险患者，VTC距离（2.1 mm vs 2.9 mm，P=0.006）和VTCV（156 mm3 vs 273.4 mm3，P=0.005）显著更小。所有CO事件的预测机制均涉及VTC距离<3 mm。
VTCV的预测效能与外部验证 多变量分析显示，VTCV每减少10 mm3，CO风险增加（OR: 1.11；95% CI: 1.00-1.24；P=0.042），而VTSTJ距离和LL无独立相关性。VTCV的受试者工作特征曲线下面积为0.841（95% CI: 0.702-0.979；P<0.001），最佳截止值<226.4 mm3时，敏感度85.7%、特异度73.1%、阴性预测值95%。外部验证队列中，VTCV smaller仍显著预测CO（OR: 0.994；95% CI: 0.989-0.999；P=0.030）。
临床结局 心肌梗死仅发生于高风险组（3.2%，2/62），无保护组与保护组死亡率无显著差异。30天器械成功率整体为78%，三组间及是否使用CP间无显著差异。Kaplan-Meier分析显示三年全因死亡率（log-rank=4.883；P=0.087）及心血管死亡率在不同风险层级间无显著差异，是否使用CP亦不影响生存（log-rank=1.232；P=0.267）。
讨论部分总结：研究人员指出，这是首个前瞻性验证CT衍生预测模型用于TAVR相关CO的研究。关键发现包括：CT算法可有效将患者分为三种可操作的风险类别；CO仅发生于高风险组；CP在大多数情况下可防止CO，但其效果受限于较小的VTCV。该算法具有良好的判别度（CO仅发生于高风险患者）、校准度（预设阈值与CO事件吻合良好）和可操作性。VTCV提供三维风险评估视角，因冠脉灌注依赖于THV新裙后方空间，该空间仅部分由VTC距离反映。尽管VTC距离模型和VTCV模型总体判别度相似，但VTCV模型敏感度更高，可识别所有CO事件。本队列中CO发生率4.2%（占全部筛查患者的0.2%），低于既往报道，主要归因于前瞻性风险分层和可及的CP措施。研究也指出，尽管瓣叶修饰能有效预防CO，但在残留SoV容积极小时效果受限，这可能因刚性瓣叶组织周围空间受限影响冠脉灌注所致。ViV病例尤其是无支架瓣膜中此效应更明显。临床意义在于，低危患者可能无需CP；中危患者需结合额外边界CT指标和定性特征综合决策；高危患者则需预先CP，但VTCV<226.4 mm3时经典CP技术的残留风险极高，需考虑联合保护策略或新兴技术如球囊辅助BASILICA或UNICORN技术。研究局限性包括单中心设计、CO事件数较少、SoV几何假设为完美球冠等。
研究结论部分翻译：CT衍生风险预测算法似乎能正确将存在CO风险的TAVR患者分层为三种不同的临床可操作风险类别，尽管临床实践中CP的决定似乎还包含了额外的临床和程序变量。新型容积参数VTCV的加入增强了风险判别，特别是在高风险组中。尽管CP可降低CO风险，但在VTCV极小时其效果受限，而这可在术前CT中预测。未来需要多中心研究、更大样本量和标准化CP方案来验证VTCV并完善CP患者选择。
