心血管疾病是世界范围人群的首要死亡原因，美国心脏协会（AHA）2018年发布的数据显示，每年有1 730万人因心血管疾病死亡，到2030年该人数估计会达到2 360万[1]。冠心病在心血管疾病中占比最大，因此准确及时地诊断冠心病可使病人获得积极的治疗，改善病人预后，提高生活质量，降低死亡率和医疗成本。

统一战线促进社会全面发展的根本目标是实现包括统一战线成员在内的人的全面而自由的发展。处于高级发展水平的共同体旨在实现人的全面发展。正如马克思、恩格斯所说：“代替那存在着阶级和阶级对立的资产阶级旧社会的，将是这样一个联合体，在那里，每个人的自由发展是一切人的自由发展的条件。”［12］294新时代统一战线既要高度重视照顾同盟者利益，更要重视解决统一战线成员的多样丰富的价值需求。这些价值需求除包括民主政治需求外，还日益包括自我实现需求。新时代统一战线工作需要进一步树立需求导向，提高政治引导的针对性和实效性，以更好地实现争取人心的功能。

冠状动脉CT血管成像 （coronary CTangiography，CCTA）已被认为是评估冠心病的首要影像检查手段。CCTA具有较高的敏感性和阴性预测值，在中低风险人群中有较高的诊断价值，但常规CCTA难以提供功能学信息，其识别的斑块特征、管腔狭窄程度和心肌缺血相关性较差，不能从功能学角度评价管腔狭窄对心肌血供的影响，很难鉴别特异性缺血病灶[2]。 血流储备分数（fraction flow reserve，FFR）是冠状动脉存有狭窄病变时，该血管所获得的血流量与无狭窄时所获得的最大血流量之比。冠状动脉造影检查中经压力导管所测得的FFR是评价冠状动脉血管生理功能的金标准[3]，但其为有创性方法，临床应用受限。近年来，基于CCTA数据应用高级流体力学分析方法所得的FFR（FFRCT）既结合了解剖和功能信息，又具有无创性，该技术通过单次检查同时提供冠状动脉解剖和功能信息，无需额外的影像采集和服用负荷药物，具有很好的应用前景[4]。FFRCT从过去的概念验证阶段迅速发展成为临床应用的检查手段，已经被美国食品与药物管理局（FDA）和英国国家卫生与临床技术优化研究所（NICE）批准作为胸痛病人行有创检查前的一线筛查工具。

有3项前瞻性大规模多中心临床试验已显示FFRCT与FFR有很好的相关性，诊断效能良好。DISCOVER实验[5]纳入103例病人和159支血管，结果显示，以血管为分析单位，FFRCT诊断的准确度、特异度、敏感度分别为84.3%、81.6%、87.9%。DeFACTO实验[6]纳入17个研究中心的252例病人和407支血管，结果显示，与CCTA相比，FFRCT诊断缺血特异性病变的准确度 （分别为64%和73%）有所提高。NXT研究[7]通过采取措施获得高质量的CCTA影像，结果显示，与常规CCTA相比，FFRCT的诊断准确度大幅提高（分别为34%和84%）。FFRCT在以病人为分析单位的诊断准确性已可同其他无创性功能评估手段相媲美。FFRCT在冠状动脉高钙化积分和临界病变的病人中也有较高的诊断准确性，在以血管为分析单位上其诊断性能有进一步提高的潜能[8]。

诗无达诂最宜群，咏物怀人取断章。穿凿一篇秋柳注，几令耳食祸渔洋。（自注：秦人屈复注王渔洋《秋柳》诗泥“白下”“洛阳”“帝子”“公孙”等字，妄拟为凭吊胜朝，最为穿凿。）

FFRCT还可用于指导病人的后续诊疗和预后评估。PLATFOR M （Prospective Longitudinal Trial of FFRCT：Outcomes and Resource Impacts）研究[9]显示，增加FFRCT信息后可降低后续行有创检查的比率，可作为CCTA诊疗策略的补充。研究结果表明，在计划行有创检查组，FFRCT指导的决策管理组取消有创检查的比率为61%，在接下来90 d随访期内无主要心脏不良事件（m ajor adverse cardiac events，MAC E）发生。PLATFORM亚组研究证实FFRCT可以降低医疗成本，提高生活质量。在计划有创检查组，与标准医疗随访组相比，FFRCT指导随访组成本降低了32%。而且在90 d随访周期内，在计划非介入检查组，与标准医疗随访组相比，FFRCT指导随访组的生活质量评分有提高[10]。

FFRCT能同时提供冠状动脉解剖学和流体力学信息，将CCTA带入了功能学时代。FFRCT已引起了国内研究者的极大关注，在国内部分医院正在进行积极的研究和探索。为了能让广大读者尽早了解FFRCT的相关知识和进展，我们组织了这期FFRCT重点号。 在本期重点号中，张等[11]、易等[12]、乔等[13]分别从FFRCT的产生和发展、临床应用、注意事项和结果解读等方面进行了综述分析，基本展现了目前FFRCT的研究现状，值得研读。本期重点号还特别报道了基于机器学习算法的FFRCT的初步临床应用。易等[14]探究FFRCT在冠心病病人心肌缺血诊断方面的应用价值，显示FFRCT与CCTA诊断准确度分别为90.0%和81.7%。余等[15]探讨不同区间内的FFRCT值对冠状动脉功能性狭窄的诊断准确性，FFRCT对灰区（FFRCT值在0.76～0.80）之外的病变具有良好的诊断准确性，而灰区内病变的诊断准确性欠佳。王等[16]的研究显示FFRCT判定冠状动脉临界狭窄病变的诊断准确度88.9%，敏感度100%，FFRCT能够提高CCTA在冠状动脉临界狭窄病变缺血方面的诊断能力。刘等[17]评估钙化对FFRCT诊断冠状动脉疾病准确性的影响，显示FFRCT与FFR在冠状动脉狭窄血流评估方面有较好的一致性，钙化并未影响FFRCT的诊断效能。这期重点号基本反映了当前我国心血管影像诊断工作者在FFRCT领域积极努力探索的成果，希望有更多的读者了解和应用这项新技术，从而加快其临床转化的进程。

任何事物的发展都有其自身的规律，不可能都是十全十美，我们要重视FFRCT的优势，整合优化包括FFRCT在内的CCTA检查参数和临床适应证，最大限度地开发FFRCT的价值，从而让FFRCT更好地服务于临床。期待FFRCT会有美好的未来。

参考文献：

[1] Benjamin EJ,Virani SS,Callaway CW,et al.Heart disease and strokestatistics-2018 update:a report from the American Heart Association[J].Circulation,2018,137:e67-e492.

[2] Budoff MJ,Nakazato R,Mancini GB,et al.CT angiography for the prediction of hemodynamic significance in intermediate and severe lesions:Head-to-head comparison With quantitative coronary angiography using fractional flow reserve as the reference standard[J].JACCCardiovasc Imaging,2016,9:559-564.

[3] De Bruyne B,Fearon WF,Pijls NH,et al.Fractional flow reserveguided PCI for stable coronary artery disease[J].N Engl J Med,2014,371:1208-1217.

[4] Itu L,Rapaka S,Passerini T,et al.A machine learningapproach for computation of fractional flow reserve from coronary computed tomography[J].JAppl Physiol,2016,121:42-52.

[5] Koo BK,Erglis A,Doh JH,et al.Diagnosis of ischemia-causing coronary stenoses by noninvasive fractional flow reserve computed from coronary computed tomographic angiograms.Results from the prospectivemulticenter DISCOVER-FLOW(Diagnosisof Ischemia-Causing Stenoses Obtained Via Noninvasive Fractional Flow Reserve)study[J].JAm Coll Cardiol,2011,58:1989-1997.

[6] Min JK,Leipsic J,Pencina MJ,et al.Diagnostic accuracy of fractional flow reserve from anatomic CT angiography[J].JAMA,2012,308:1237-1245.

[7] Nørgaard BL,Leipsic J,Gaur S,et al.Diagnostic performance of noninvasive fractional flow reserve derived from coronary computed tomography angiography in suspected coronary artery disease:the NXTtrial(Analysisof Coronary Blood Flow Using CTAngiography:Next Steps)[J].JAm Coll Cardiol,2014,63:1145-1155.

[8] Nørgaard BL,Gaur S,Leipsic J,et al.Influence of coronary calcification on the diagnostic performance of CT angiography derived FFR in coronary artery disease[J].JACC:Cardiovascular Imaging,2015,8:1045-1055.

[9] Douglas PS,Gianluca P,Hlatky MA,et al.Clinical outcomes of fractional flow reserve by computed tomographic angiography-guided diagnostic strategies vs.usual care in patients with suspected coronary artery disease:the prospective longitudinal trial of FFRCT:outcome and resource impacts study[J].Eur Heart J,2015,36:3359-3367.

[10]Douglas PS,De Bruyne B,Pontone G,et al.1-year outcomes of FFRCT-guided care in patients with suspected coronary disease:The PLATFORMstudy[J].JAm Coll Cardiol,2016,68:435-445.

[11]张璋,张宁男楠.FFRCT——有创性冠状动脉造影的“看门人”[J].国际医学放射学杂志,2018,41.DOI:10.19300/j.2018.Z6082zt.

[12]易妍,王怡宁,金征宇.FFRCT对冠心病诊断的临床应用进展[J].国际医学放射学杂志,2018,41.DOI:10.19300/j.2018.Z6235zt.

[13]乔红艳,张龙江.FFRCT的技术原理、注意事项和结果解释[J].国际医学放射学杂志,2018,41.DOI:10.19300/j.2018.Z6084zt.

[14]易妍,王怡宁,吴炜,等.FFRCT诊断冠心病的初步应用体会[J].国际医学放射学杂志,2018,41.DOI:10.19300/j.2018.L6229zt.

[15]余蒙蒙,李跃华,李文彬,等.基于机器学习的FFRCT对冠状动脉功能性狭窄的诊断准确性研究[J].国际医学放射学杂志,2018,41.DOI:10.19300/j.2018.L6085zt.

[16]王彤宁,刘欣,杨琳,等.FFRCT对CCTA判定冠状动脉临界狭窄病变血流动力学变化的分析[J].国际医学放射学杂志,2018,41.DOI:10.19300/j.2018.L5763zt.

[17]刘春雨,李建华,唐春香,等.钙化对FFRCT诊断冠状动脉疾病准确性影响的研究[J].国际医学放射学杂志,2018,41.DOI:10.19300/j.2018.L6081zt.