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肺动脉(PAS)自从先天性心脏缺陷开始手术以来一直是一个重大挑战,已被视为必须采用全身性到PA分流程序,是针对单脑室或双脑地生理学的确定治疗的桥梁。[1]中央主动脉分流(CAPS)过程是全身性与PA分流的技术之一,旨在在各种蓝质先天性心脏病中建立初始抑制,并具有多发性PAS。[1]与所有其他系统性对PA分流的技术一样,主要目标是建立足够的血液流动来发展低氧肺动脉床,以改善缺氧和氰化物,并提供儿童的躯体生长。
血吸虫病是一种全球流行的,使人衰弱的疾病,受化学疗法控制不佳,不存在疫苗。尽管人们可能会随着反复的感染和治疗而发展的部分耐药性,但一些动物,包括棕色大鼠(Rattus Norvegicus),只是半疗法的,并且具有自然保护。为了理解这种保护的基础,我们探讨了棕色大鼠对棕色大鼠感染的免疫反应的性质。感染会导致IgG与复杂型N-聚糖一起产生寄生虫糖蛋白,其中含有核心α2-木糖和核心α3-凝胶(核心xyl/FUC)的非哺乳动物型修饰。这些表位在血吸虫和成年蠕虫的表面上表达。重要的是,这些表位的IgG可以通过体外补体依赖性过程杀死血吸虫。此外,受感染的恒河猴和感染的棕色大鼠的血清能够以含有核心xyl/fuc的糖肽抑制的方式杀死血吸虫。这些结果表明,棕色大鼠和恒河猴中对棘体感染的保护性抗体包括对表面表达的N-聚糖中核心Xyl/FUC表位的IgG反应,并提高了可能开发出可与这种疾病作用的新型Glyco疫苗的潜力。
计算流体动力学(CFD)可用于模拟血管血流动力学并分析潜在的治疗选择。CFD已证明对改善患者预后有益。但是,尚未实现CFD的实施CFD。CFD的障碍包括高计算资源,设计模拟设置所需的专业经验以及较长的处理时间。这项研究的目的是探索使用机器学习(ML)以自动和快速回归模型复制常规主动脉CFD。用于训练/测试的数据该模型由对合成生成的3D主动脉形状进行的3,000个CFD模拟组成。这些受试者是由基于实际患者特异性主动脉(n = 67)的统计形状模型(SSM)生成的。对200个测试形状进行的推理导致压力和速度的平均误差分别为6.01%±3.12 SD和3.99%±0.93 SD。我们的基于ML的模型在 * 0.075秒内执行了CFD(比求解器快4,000倍)。这项概念验证研究表明,可以在自动过程中使用ML以更快的速度且准确性地使用ML复制常规血管CFD的结果。
摘要简介:在主动脉狭窄(AS)中,心脏从适应性补偿到心肌病的心脏转变,并最终导致心力衰竭的代表性。需要更好地了解基础的病理生理机制,以便为防止代偿性策略提供信息。涵盖的领域:在本综述中,我们旨在评估AS适应性和适应不良过程的地位,在AVR之前或之后,在AS的适应性和适应不良过程的地位下,评估辅助治疗的潜在途径,并强调AVR后心力衰竭管理的进一步研究领域。专家意见:针对干预时间的量身定制的策略,即个人患者对后负荷侮辱的反应,并承诺将来指导更好的管理。需要在干预之前对辅助药理和装置治疗进行进一步的临床试验,或者需要在干预之前促进反向重塑和恢复,以减轻心力衰竭和过量死亡的风险。
摘要我们对主动脉狭窄(AS)的看法正在发生变化。从传统的被动退行性疾病的思想中发展出来,对疾病的机械基础有了更大的了解,将范式转移到了主动疾病过程中。“磨损”模型的这种进步是AS的经济和健康负担不断增长的结果,尤其是在工业化国家内,促使进一步的研究。钙化AS(CAS)的病理生理学是复杂的,但可以与动脉粥样硬化相似。进行性重塑涉及脂质 - 蛋白质复合物,脂蛋白(a)对诊断和潜在的未来治疗方案特别感兴趣。对无症状患者管理的临床需求未满足;没有证明药物疗法会缓慢进展和干预时机变化。新颖的方法正在发展以通过:(1)用循环生物标志物进行筛选; (2)开发药物以减缓疾病进展的发展,以及(3)以医学成像为指导的早期瓣膜干预。现有的生物标志物(肌钙蛋白和脑脂肪酸肽)是心室功能障碍的非特异性但具有成本效益的预测指标。此外,它们与心血管MRI的集成可以提供准确的风险分层,并有助于主动脉瓣更换决策。目前,侵入性干预是唯一的AS治疗方法。相比,脂蛋白的发育(a)降低疗法可以提供替代方案; CAS的进展减慢,防止左心室功能障碍并减少对手术干预的依赖。AS管理的景观正在迅速发展。本综述概述了对AS的病理生理,其管理和未来对病情评估和治疗的未来观点的了解。
结果:包括577名患者的注释图像。对来自338名患者的数据(平均n = 10,253个标记图像)的数据进行了培训,对119名患者进行了验证(平均n = 3,505个标记的图像),并对120名患者的测试组(平均n = 3,511个标记的图像)进行了评估。用AUROC为0.96实现的全自动筛选。 网络可以区分明显的(无度,轻度至中度)与明显的(中度或重度),而AUROC为0.86,早期(轻度或轻度至中度至中度)和显着(中度或重度),而AUROC为0.75。 在8,502个门诊经胸膜超声心动图的队列中对这些网络的外部验证表明,仅使用parasternal的长轴成像仅用AUROC进行0.91的筛查,可以实现AS筛选。用AUROC为0.96实现的全自动筛选。网络可以区分明显的(无度,轻度至中度)与明显的(中度或重度),而AUROC为0.86,早期(轻度或轻度至中度至中度)和显着(中度或重度),而AUROC为0.75。在8,502个门诊经胸膜超声心动图的队列中对这些网络的外部验证表明,仅使用parasternal的长轴成像仅用AUROC进行0.91的筛查,可以实现AS筛选。
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1感染,免疫和炎症研究与教学部,UCL大奥蒙德街儿童健康研究所,伦敦吉尔福德街30号,英国吉尔福德街30英国3JH,4光学显微镜核心设施,UCL大奥蒙德街儿童健康研究所,伦敦吉尔福德街30号,伦敦WC1N 1EH,英国5 UCL基因组学,Zayed基因组学中心,儿童研究中心,吉尔福德街20号,英国伦敦WC1N 1DZ吉尔福德街20号。电话。: +44-(0)207905-2369;传真: +44-(0)207905-2882†这些作者共享第一个作者身份。‡这些作者分享了高级作者身份。§当前地址:UCL Great Ormond Street儿童健康研究所,分子和细胞免疫学的感染,免疫和炎症研究与教学部,英国伦敦WC1N 1EH吉尔福德街30号。