抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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【背景】カルディック再同期療法(CRT)は,心不全患者の有効な治療である。しかし,患者の30%は治療に反応しなかった。著者らは,CRT応答のより高い確率を達成するための標的ペーシングリード部位を強調するリード配置スコア(LPS)の患者特異的左室(LV)マップを導くことを試みた。【方法】画像CRT試験のために募集された82人の被験者を遡及的に分析した。すべての82人の被験者には,2つの造影剤増強完全心臓サイクル4DCTスキャンがあった:ベースラインと6か月の追跡スキャン。CRT応答は,CT由来収縮末期容積[≧]15%の減少として定義した。ベースラインスキャンに由来する8つのLV特徴を用いて,バギングアプローチを介してサポートベクトルマシン(SVM)を訓練した。LV上のLPSマップを,SVM特徴重みと被験者自身の特徴ベクトルの線形結合として各被験者に対して作成した。回答者を識別するためのパフォーマンスを,元の82人の被験者で実施した。結果:52人(63%)の被験者が応答者であった。LPS[≦]Q1(低四分位)の被験者は14%(3/21)の応答の試験後確率を有したが,LPS[≧]Q3(上位四分位)の被験者は90%(19/21)の試験後確率を有した。Q1<LPS<Q3の被験者は,予備試験確率(75%対63%,p=0.2)から本質的に不変であった応答の事後確率を有した。真陰性および真陽性率の幾何平均を最大化するLPS閾値は,非応答者の26/30を同定した。LPS閾値を有する応答者を同定するためROC曲線のAUCは87%であった。結論:LPSマップは,LV力学の4DCT由来特徴を用いて定義された。LPSはCRT応答と相関し,被験者の25%を応答の低確率に再分類し,25%は応答の高い確率,50%は不変であった。これらの有望な結果は,CRTに対する患者選択のガイドにおける4DCTの潜在的有用性を強調する。本知見は,より大きな独立したデータセットと前向き試験における検証を必要とする。臨床的Persective Cardiac再同期療法(CRT)は,心不全および同期不全の患者に対する証明された治療である;しかし,患者の約30%は治療に反応しなかった。さらに,比較的高い非応答者率は,医療資源の最適利用の困難さをもたらす。したがって,CRTのためのより正確な患者層別化は,満たされていない必要性のままである。CRTをガイドするためにイメージングを用いることに焦点を当てた重要な努力にもかかわらず,結果はこれまであいまいであった。心臓磁気共鳴の複雑性と組み合わせた心エコー検査の再現性不良は,プレCRT評価に対するこれら方法の悪い全体的採用に関わる。本研究では,左心室(LV)力学の複数の4DCT由来特徴を,LV上の各可能なペーシングリード位置に対して単一数に組み合わせる,リード配置スコア(LPS)と呼ばれる計量を述べた。LPSマップに含まれる特徴は以前にCRT応答と相関することが示されている。機械学習分類器を用いて,これらの特徴を用いてモデルを構築し,次に各個人被験者に対するLPSマップを導出するために使用した。LPSはCRTに応答する被験者の確率と相関することが分かった。4DCTは広く利用可能であり,完全な心臓サイクルの高解像度画像を提供する。さらに,最近の技術的進歩も,4DCTスキャンからの放射線量を劇的に減らした。本研究で報告した有望な結果と組み合わせた4DCTの利点は,CRTの計画における4DCTの潜在的有用性を強調する。【JST・京大機械翻訳】
