非侵襲的な血管造影によるFFR：ワイヤレス生理学がもうすぐあなたのカテーテルラボにやってくる？

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非侵襲的な血管造影によるFFR：ワイヤレス生理学がもうすぐあなたのカテーテルラボにやってくる？

あるインターベンションの同僚から、「米国や北米の診断専用カテ室のうち、FFR（fractional flow reserve）、もっと言えば血管造影由来のFFRから恩恵を受け、患者をさらなる評価のために他のラボに送る必要がないところはどれくらいあるのか」と尋ねられました。 また、経皮的冠動脈インターベンション（PCI）ラボにたどり着いたものの、治療の必要性がないことが判明する患者さんもいます。 現時点での診断専用ラボの血管由来FFRについてのお考えをお聞かせください。”

この質問をカリフォルニア州ラホヤにあるスクリップス研究所の心臓病学主任であるPaul Teirstein博士と共有したところ、「心臓外科医が私に近づいてきて、なぜ診断的血管撮影は行うがFFRを行わない心臓専門家から紹介を受けるのかと聞いてきたことがあります」と報告してくれました。 心臓外科医は、私たちが中間病変に対してFFRを普遍的に使用することに慣れてしまっているので、「診断だけの心臓専門医」が中間病変の患者を紹介すると、いらいらするのだそうです。 彼らの反応は、「なぜ私がバイパスをすべきかどうか推測しなければならないのか？ FFRをやらないのに、どうして診断が許されるのか？” というものです。 実際、非流量制限病変をバイパスすることはバイパスのリスクを伴うので、外科患者にとってのデメリットはPCIよりもさらに大きいのです。 FFRの強力な支持者として、外科医でさえFFRと完全な血管造影におけるその役割を評価しているのを見るのは、私にとっては喜ばしいことです。 めったに議論されることはありませんが、外科医にとってFFRは重要な再灌流療法を決定するのに役立っています。 診断のみの検査室が、FFRオペレータやワイヤレス血管由来FFRを追加することで利益を得ることは疑いないでしょう。

非侵襲的FFRCTの役割とは？

コンピュータ断層撮影（CTA）画像からFFRを得る方法であるFFRCTが、メディケアや他の第三者支払機関に承認されたことは知っています。 患者がカテーテルラボに来る前に使用される。 PLATFORM試験1においてFFRCTを使用することにより、PCIを必要とする患者の数は同じであるが、冠動脈造影が正常であった不必要な心臓カテーテルの数を減らすことができた。 血管由来FFRの役割を論じる前に、FFRCTがどのように得られるかを確認しておこう（図1）。 FFRを得るために、CTA画像は3次元の冠動脈樹に再構成され、各点は特殊な方程式（すなわち、ナビエ・ストークス方程式）により処理されて、安静時と充血時の血管に沿った圧力損失が計算されます。 これらの計算流体力学方程式は、心筋の動脈分岐と心筋の抵抗の関数としての心筋血流速度に関して、母集団モデルからいくつかの仮定を必要とする。 これらの値を計算流体力学（CFD）モデルに落とし込み、高出力のコンピュータを用いて、各血管の全経路に沿ったFFRを生成する。 FFRCTは，侵襲的なFFRに対して検証されており，いくつかの研究で約80％の相関があることが分かっている3,4。FFRCTはほとんどのストレス検査よりもFFRとの相関が高く，臨床結果のデータに基づいて，従来のストレス検査に取って代わり，冠動脈疾患のない患者の処置が軽減されると思われる。 しかし、FFRCTが侵襲的なFFRに取って代わると考え、混乱している術者もいるかもしれない。 FFRCTは患者がカテ室に来る前に重要な冠動脈疾患（CAD）をスクリーニングし、カテ室に入ってから術者はFFRで病変の有意性を確認することができます。

血管造影から得られる非侵襲的なFFR。

ガイドワイヤーを入れることなく、血管造影からFFRが得られるのは素晴らしいことではないでしょうか？ これは私たちの近い将来の話です。 血管造影や他のモダリティから得られる「仮想」FFRの生成（表1A-B，図2-4）は，診断用血管造影ワークフローに組み込まれた無線画像ベースのFFRを得るために，計算流体力学（CFD）や急速流体解析を使って提案されてきた。 予想されるように，血管由来のFFRをオンラインで実現するには，計算時間を短縮し，解析プロセスを実験室内の機能に受け入れさせるための新しいコンセプトとシステムが必要である。 初期のデータによると、血管由来FFRは通常の冠動脈造影中に数分以内に得ることができます5

Angio-FFR Validation Studies 近い将来、カテ室の導入候補としてQFRとFFRangioが挙げられます。 QFR（Quantitative Flow Ratio、Medis Medical Imaging Systems社）の検証はFAVOR II China試験で報告され、血行動態的に有意な冠動脈狭窄を特定するQFRの血管レベルの診断精度は97.さらに、FAVOR II Europe-Japan試験では、FFRをゴールドスタンダードとする2次元QCAと比較して、QFRは88%対46%、88%対77%（いずれもP<0.001）と優れた感度および特異性を有することが実証された。 QFRの総合診断精度は88％であった7。FFRangio（CathWorks）については、感度、特異度、診断精度がそれぞれ88％、95％、93％であった5。侵襲的なワイヤーベースのFFRとの強い一致により、これらの方法は広く普及すると思われるが、もちろん、初期の良好な結果には確認が必要である。 より大規模な試験で、より広い範囲の冠動脈病変で確認されれば、血管由来FFRは診断的血管造影のルーチンの一部となるはずである。

非侵襲的FFRの計算精度は複雑な計算方法の実装に基づいており，競合する様々な方法間で差が生じる可能性がある。 CTAスキャンから冠動脈樹の完全で詳細な3Dモデルを作成するFFRCTとは対照的に、Tuら8はルーチンの血管造影から血管形状を構築し、より単純なflow.のモデルを適用している。 また，圧力損失とFFRを解くために，（CFD方程式ではなく）単一動脈狭窄モデル8を通る流れの実験的研究から得られた近似代数的計算方法を用いた（図5）． Tuら8は複雑なNavier-Stokes方程式を採用していないため、3Dレンダリングから形状を「サブセグメント」に分割すれば、計算時間はほぼ瞬時に終了する。 Pellicanoら5 は、ルーティング血管造影のみから3D動脈形状を構築し、すべての狭窄が集中モデルで抵抗に変換され、微小循環床の抵抗を推定するために（枝の）スケーリング則が使用される高速流れ解析を適用した

血管造影由来のFFRの勝者への競争が行われており、さまざまな会社が異なるモデルや流れと抵抗入力に関する異なる仮定を用いている（表1A-B）。 fQFRは、0.35m/sの流速を仮定した特定の充血した血流である。cQFRは、TIMIフレームカウントに基づくモデルから決定される「仮想」充血した血流であり、ベースライン条件で測定した血流を充血した血流に関連付ける。 最後に、aQFRは直接測定された充血した血流の変数である。 これらの仮定から、QFRは侵襲的なFFRと非常に比較可能な結果をもたらす。

血管由来FFRの利点

血管由来FFRのラボ内計算は高速であり、すべての血管造影処置に無線FFR病変評価を提供する可能性を持っている。 血管由来FFRの他の利点は明らかである。 圧力ガイドワイヤーを挿入する必要がない。 薬物的な充血は必要ない。 ほぼ術者に依存しない。 血管由来FFRはまた，正確で再現性のある結果で，血管造影に共同登録される。 5

Angio-Derived FFRの限界

画像ベースのFFRシステムの画像取得要件とユーザーインターフェースは，カテーテル検査室の標準業務にシームレスに組み込む必要がある。 データ取得はルーチンの血管造影を最小限に中断する必要がある。 血管造影に基づくFFRは，病変がはっきりと確認できる2〜3枚の従来のX線透視画像の取得で済むはずである。 冠動脈全体を画面に映し出し、血管の不透明度を最適化することが重要である。 画像が悪かったり、セグメントが重なっていたりすると、血管由来FFRの精度が制限される。 血管由来FFRに必要な画像取得角度は、ルーチンの手技に使用されるものと同じである。 5

技術的な面では、冠微小血管抵抗（CMV）は、流れから圧力を計算するための基本的な仮定である。 ある研究ではCMVは侵襲的な測定から導き出されており、このことは将来の受容を制限するものである。9 データセットが蓄積されれば、侵襲的なCMVは不要になることが期待される。 血管由来のFFR法の一つであるvFFR9,10は、回転血管造影を必要とするが、まだ広く普及しておらず、非対称の冠動脈セグメントを生じる可能性があり、正確な分析には懸念がある。

最後に，血管由来FFRを作成するためのデータの取得と処理に要する時間は，3分の計算時間より長くなる可能性が高い。 取得時間には、複雑な解剖学的構造の画像化の難しさを克服し、アーチファクトを除去し、CFD解析のために研究をアップロードし、体積メッシュを作成する時間が現実的に含まれているはずである。 さらに、冠動脈生理学の異常に関連した患者固有の誤差がおそらく存在し、それが血管造影由来のFFRと侵襲的FFRの測定値の相関の異常値を説明する可能性がある11

Angio-derived FFRは現在オフライン結果について報告されているが、最近、オンラインアプリケーションも提示されている。

The Bottom Line

FFRCTと血管由来FFR技術が最終的に広く利用できるようになれば，侵襲的FFRがPCIを必要とする患者へのアプローチ方法を変えたのと同様に，診断的血管造影を行う方法を根本的に変えることになるであろう。

  1. Douglas PS, De Bruyne B, Pontone G, et al. 冠動脈疾患が疑われる患者におけるFFRCTガイド下治療の1年後の成績。 PLATFORM試験。 J Am Coll Cardiol. 2016 Aug 2; 68(5): 435-445. doi: 10.1016/j.jacc.2016.05.057.
  2. Taylor CA, Fonte TA, Min JK. 分流予備能の非侵襲的定量化のための心臓コンピュータ断層撮影に適用される計算流体力学：科学的根拠。 J Am Coll Cardiol. 2013; 61(22): 2233-2241.
  3. Norgaard BL, Leipsic J, Gaur S, et al. 冠動脈疾患疑いにおける冠動脈CTアンギオから得られる非侵襲的分画流動予備能の診断性能. J Am Coll Cardiol. 2014; 63: 1145-1155.
  4. Min JK, Leipsic J, Pencina MJ, et al. Anatomic CT angiographyから得られるfractional flow reserveの診断精度を示す。 JAMA. 2012; 308: 1237-1234.
  5. Pellicano M, Lavi I, Bruyne B, et al. Validation study of image-based fractional flow reserve during coronary angiography（冠動脈造影における画像ベースの分流予備能の検証）. Circ Cardiovasc Interv. 2017; 10: e005259. doi: 10.1161/CIRCINTERVENTIONS.116.005259.
  6. Xu B, Tu S, Qiao S, et al. 冠動脈狭窄のオンライン評価のための血管造影に基づく定量的流量比測定の診断精度. J Am Coll Cardiol. 2017 Dec 26; 70(25): 3077-3087. doi: 10.1016/j.jacc.2017.10.035.
  7. Westra J. Late-Breaking Clinical Trials 2.の項を参照。 で発表した。 TCT Scientific Symposium; Oct. 29-Nov. 2, 2017; Denver, Colorado.
  8. Tu S, Westra J, Yang J, et al. Diagnostic Coronary Angiographyからfractional flow reserveを導き出す高速計算アプローチの診断精度：国際多施設FAVORパイロットスタディ.Tu S, Westra J, Yang J, et al. J Am Coll Cardiol Intv. 2016; 9: 2024-2035.
  9. Morris PD, van de Vosse FN, Lawford PV, et al. “Virtual” (computed) fractional flow reserve: current challenges and limitations.「仮想」（計算による）分画流動予備能：現在の課題と限界。 JACC Cardiovasc Interv. 2015; 8: 1009-1017. doi: 10.1016/j.jcin.2015.04.006.
  10. Morris PD, Ryan D, Morton AC, et al. Virtual fractional flow reserve from coronary angiography: modeling the significance of coronary lesions: results from the VIRTU-1 (VIRTUal Fractional Flow Reserve From Coronary Angiography) study.冠状動脈造影の分流予備能を仮想した結果。 JACC Cardiovasc Interv. 2013; 6: 149-157. doi: 10.1016/j.jcin.2012.08.024.
  11. Papafaklis MI, Muramatsu T, Ishibashi Y, et al. Humanにおけるルーチン血管撮影データと血流シミュレーションによる中間冠状動脈の高速バーチャル機能評価：プレッシャーワイヤーとの比較 – fractional flow reserve.を行った。 EuroIntervention. 2014; 10: 574-583. doi: 10.4244/EIJY14M07_01
  12. Tu S, Barbato E, Köszegi Z, et al. Fractional flow reserve calculation from 3-dimensional quantitative coronary angiography and TIMI frame count: a fast computer model to quantify the functional significance of moderately obstructed coronary arteries.3次元的な定量冠動脈造影とTIMIフレームカウントから、中程度の閉塞冠動脈の分流予備量を計算する。 JACC Cardiovasc Interv. 2014 Jul; 7(7): 768-777. doi: 10.1016/j.jcin.2014.03.004.

Disclosure: カーン博士は、Abiomed、Merit Medical、Abbott Vascular、Philips Volcano、ACIST Medical、Opsens Inc.、Heartflow Inc.のコンサルタントである。

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