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J-GLOBAL ID：202202217419397780   整理番号：22A0944657

コンピュータ断層撮影血管造影バイオマーカーは脆弱性頸動脈プラークを同定する【JST・京大機械翻訳】

Computed tomography angiographic biomarkers help identify vulnerable carotid artery plaque

著者 (18件)： Lal Brajesh K. (Department of Vascular Surgery, University of Maryland, Baltimore, Md) ,  Lal Brajesh K. (Vascular Service, Veterans Affairs Medical Center, Baltimore, Md) ,  Lal Brajesh K. (Department of Neurology, Mayo Clinic, Jacksonville, Fla) ,  Khan Amir A. (Department of Bioengineering, George Mason University, Fairfax, Va) ,  Kashyap Vikram S. (Division of Vascular Surgery, Case Western University School of Medicine, Cleveland, Ohio) ,  Chrencik Matthew T. (Department of Vascular Surgery, University of Maryland, Baltimore, Md) ,  Gupta Ajay (Department of Radiology, Weill Cornell School of Medicine, New York, NY) ,  King Alexander H. (Division of Vascular Surgery, Case Western University School of Medicine, Cleveland, Ohio) ,  Patel Jigar B. (Radiology Service, Veterans Affairs Medical Center, Baltimore, Md) ,  Martinez-Delcid Janice (Department of Vascular Surgery, University of Maryland, Baltimore, Md) ,  Uceda Domingo (Department of Vascular Surgery, University of Maryland, Baltimore, Md) ,  Desikan Sarasi (Department of Vascular Surgery, University of Maryland, Baltimore, Md) ,  Desikan Sarasi (Vascular Service, Veterans Affairs Medical Center, Baltimore, Md) ,  Sikdar Siddhartha (Department of Bioengineering, George Mason University, Fairfax, Va) ,  Sorkin John D. (Department of Medicine, University of Maryland, Baltimore, Md) ,  Sorkin John D. (Baltimore Veterans Affairs Geriatrics Research, Education, and Clinical Center, Veterans Affairs Medical Center, Baltimore, Md) ,  Buckler Andrew (Department of Vascular Surgery and Molecular Medicine, Karolinska Institute, Stockholm, Sweden) ,  Buckler Andrew (Research and Development, Elucid Bioimaging, Boston, Mass)
資料名： Journal of Vascular Surgery  (Journal of Vascular Surgery)
巻： 75  号： 4  ページ： 1311-1322.e3  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3194A  ISSN： 0741-5214  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 頚動脈アテローム性動脈硬化患者に対する現在のリスク評価は,主に狭窄の程度の測定に依存する。より信頼できるリスク層別化は,標的治療に対する患者選択を改善することができた。プラーク形態,患者人口統計学,および患者臨床情報の組み合わせを組み入れた主要な有害神経学的イベント(MANE;脳卒中,一過性虚血発作,amaurosis fugax)を予測するモデルを開発し,検証した。ベースライン時および≧6カ月後にコンピュータ断層撮影血管造影を受けた重症の無症候性頚動脈狭窄患者221例を登録した。頸動脈プラーク形態(プラーク形状および組織組成)について画像を分析した。データは訓練と検証コホートに分割された。221人の患者のうち,190人は利用可能な完全な記録があり,本解析に含めた。訓練コホートを用いて,患者およびプラークの特徴を組み込んだMANEを予測するための最良のモデルを開発した。最初に,単一変数相関と教師なしクラスタリングを実行した。次に,いくつかの多変数モデルをMANEの応答変数のために実行した。最良のモデルを,受信者動作特性曲線(AUC)とCohenのカッパ統計の下で面積を最適化することによって選択した。このモデルを隔離データを用いて検証し,一般化可能性を実証した。合計62人の患者は,追跡調査中にMANEを経験した。患者とプラークの特徴の教師なしクラスタリングは,MANEの単一変数予測因子を同定した。多変数予測モデリングは,ベースライン(マトリックス,プラーク内出血[IPH],壁厚さ,プラーク負荷)におけるプラーク特徴の組み合わせが,MANE(AUC,0.79)で最も良く予測され,対照的に,直径狭窄が最悪(AUC,0.55)であることを示した。MANE有りと無しの患者を区別するための最も強い単一変数はIPHであり,IPHが壁リモデリングで考慮されたとき,最も予測的なモデルが生産された。また,選択モデルは,検証データセット(AUC,0.64)に対して良好に実行され,パーセント直径狭窄(AUC,0.49)と比較して,優位性を維持した。プラーク形状,プラーク組織組成,患者人口統計学,およびMANEで予測された臨床情報の複合は,頸動脈アテローム性動脈硬化のそれらに対して,伝統的に使われた狭窄単独よりも良好であった。臨床設定におけるこの予測モデルの実施は,MANEのリスクが高い患者の同定を助ける。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *プラーク ,  頚動脈 ,  脳卒中 ,  狭窄症 ,  母集団 ,  アテローム性動脈硬化症 ,  動脈閉塞性疾患 ,  頚動脈疾患 ,  *バイオマーカー ,  リスク評価 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 頚動脈狭窄 ,  一過性脳虚血発作 ,  人口統計学 ,  予測因子 ,  *頚動脈プラーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 頸動脈 ,  幾何学 ,  形態 ,  プラーク ,  組織組成

分類 (1件)： 循環系の診断  (GJ02000V)

タイトルに関連する用語 (5件)： コンピュータ断層撮影血管造影 ,  バイオマーカー ,  脆弱性 ,  頸動脈プラーク ,  同定