在涉及先天和适应性免疫反应的心血管疾病的起源和进展中,炎症起着关键和双重作用。在实验动物中的研究表明,某些免疫反应具有保护性,而其他人则加剧了该疾病。t-螺旋(Th)1细胞免疫反应被认为是心血管疾病中炎症进展的关键驱动因素。因此,CD4+CD25+FOXP3+调节性T细胞(Tregs)正在越来越关注其在炎症和免疫调节中的作用。鉴于Treg在维持免疫 - 弹药平衡和稳态方面的关键作用,其产生或功能的异常可能会导致异常的免疫反应,从而启动病理变化。许多临床前研究和临床试验揭示了Treg在心血管疾病(例如动脉粥样硬化)中的核心作用。在这里,我们回顾了Treg亚群在心血管疾病中的作用和机制,例如动脉粥样硬化,高血压,心肌梗死和重塑,心肌炎,心肌病和心力衰竭。尽管心脏保护中Treg的精确分子机制仍然难以捉摸,但针对Tregs的治疗策略为预防和治疗心血管疾病提供了一个有希望的新方向。
结果:在完全调整混杂变量的多元逻辑回归中,我们的分析显示 TyG、TyG-BMI、TyG-WC 和 TyG-WHtR 与胸痛之间存在显著关联,调整后的 OR (95% CI) 分别为 1.21(1.05, 1.39)、1.06(1.01, 1.11)、1.08(1.04, 1.14)和 1.27(1.08, 1.48)。对于总 CVD,调整后的 OR 值(95% CI)分别为 1.32(1.08, 1.61)、1.10(1.03, 1.17)、1.13(1.06, 1.19)和 1.63(1.35, 1.97),其中 TyG、TyG-WC 和 TyG-WHtR 在 RCS 分析中呈现曲线关联(所有 P 非线性 < 0.05)。此外,ROC 曲线显示 TyG-WC 对总 CVD、冠心病 (CHD) 和心肌梗死 (MI) 具有最稳健的预测效能,而 TyG-WHtR 对心绞痛和心力衰竭具有最好的预测能力。
心源性休克 (CS) 是一种高度致命的疾病,是发病率和死亡率的重要原因 (1)。根据美国最近的登记数据,估计每 100,000 例住院患者中约有 408 例因 CS 引起,平均住院死亡率为 37% (2)。无论 CS 患者是否患有糖尿病,都有许多因素导致他们易患高血糖症。炎症反应引起的交感神经刺激、心输出量减少导致的组织灌注不良、应激反应增加、血管加压素给药以及获得性胰岛素抵抗都会导致这种情况下血糖异常 (3)。应激性高血糖 (SIH) 是因急性疾病住院患者的一种暂时性疾病,在疾病消退后可自行缓解 (4)。无论重症患者入院时是否患有糖尿病,SIH 都很常见,并且似乎是疾病严重程度的一个标志 (5)。此外,关于 SIH 与预后的关系也一直存在争议(6,7)。尽管此前已证实应激性高血糖对心血管疾病的预后有害,但目前尚无证据表明应激性高血糖对 CS 患者,尤其是危重患者的预后具有相关性(8)。建议使用根据平均血糖状态进行调整的应激性高血糖比值(SHR)来评估实际血糖水平。先前的一些研究提出,SHR 可作为急性高血糖状态的指标,也可作为危重患者不良结局的预后指标(9-11)。因此,本研究旨在探讨 SIH 对重症监护病房内危重 CS 患者预后的影响,希望临床医生能够警惕危重 CS 患者的应激性高血糖,并能够意识到应激性高血糖可能带来的不良或伴随影响。
1个糖尿病的流行病学研究小组,来自主要关注(DAP-CAT)小组,巴塞罗那的支持单位,大学研究所的基金会西班牙,加泰罗尼亚中部2领土管理,加泰罗尼亚卫生研究院,西班牙度假胜地,支持加泰罗尼亚中央的研究Jordi Gol和Gurina(Idiapjgol),St. Buth Bages,西班牙,西班牙,西班牙,卫生主题,西班牙,西班牙,7洛杉矶研究所圣保罗,西班牙巴塞罗那,1个糖尿病的流行病学研究小组,来自主要关注(DAP-CAT)小组,巴塞罗那的支持单位,大学研究所的基金会西班牙,加泰罗尼亚中部2领土管理,加泰罗尼亚卫生研究院,西班牙度假胜地,支持加泰罗尼亚中央的研究Jordi Gol和Gurina(Idiapjgol),St. Buth Bages,西班牙,西班牙,西班牙,卫生主题,西班牙,西班牙,7洛杉矶研究所圣保罗,西班牙巴塞罗那,
卫生研究所卡洛斯三世(IDIBAPS),巴塞罗那,巴塞罗那,巴塞罗那,巴塞罗那,巴塞罗那,巴塞罗那。西班牙,卫生研究院卡洛斯三世,巴塞罗那,西班牙,西班牙,西班牙,维克,西班牙,8年卫生保健南拉瓦尔中心。
评估心肌的形状和运动状态对于诊断心血管疾病至关重要。然而,电影磁共振 (CMR) 成像以 2D 切片为主,其大切片间距对切片间形状重建和运动获取提出了挑战。为了解决这个问题,我们提出了一种将运动和形状分离的 4D 重建方法,该方法可以从有限切片获得的给定稀疏点云序列预测间/内形状和运动估计。我们的框架包括一个神经运动模型和一个舒张末期 (ED) 形状模型。隐式 ED 形状模型可以学习连续边界并鼓励运动模型在没有地面真实变形监督的情况下进行预测,并且运动模型通过将任意点从任意阶段变形到 ED 阶段来实现形状模型的规范输入。此外,构建的 ED 空间可以对形状模型进行预训练,从而指导运动模型并解决数据稀缺问题。我们提出了我们所知的第一个 4D 心肌数据集,并在提出的、公开的和跨模态的数据集上验证了我们的方法,显示出卓越的重建性能并实现了各种临床应用。
易感人群发生心肌炎的机制尚不清楚,目前已描述了多种潜在机制。免疫系统可能会将疫苗中的 mRNA 检测为抗原,从而激活促炎级联和免疫途径,这些途径可能作为全身反应的一部分在心肌炎的发展中发挥作用。SARS-CoV-2 的刺突蛋白和自身抗原(包括肌球蛋白)之间可能存在分子模拟。心脏反应性自身抗体的产生可能对心脏单核细胞产生功能影响(Bozkurt B et al.,2021)。
心脏死亡(SCD)仍然是一个紧迫的健康问题,每年全球数十万。遭受SCD的人之间的杂项,从严重的心脏失败到看似健康的人,对有效的风险评估构成了重大挑战。主要依赖左心室的常规风险层次,仅导致植入可植入的心脏逆变剂的适度效率用于预防SCD。回应,艺术智能(AI)对个性化的SCD风险预测和调整预防策略有望为个别患者的独特性专案。机器和深度学习算法具有学习复杂数据和定义的终点之间的复杂非线性模式的能力,并利用这些模式来识别SCD的微妙指标和预测指标,而SCD的预测因素可能不会通过传统的统计分析而明显。但是,尽管AI有可能改善SCD风险层次,但仍需要解决重要的局限性。我们旨在概述SCD的AI预测模型的当前最新图案,重点介绍这些模型在临床实践中的机会,并确定阻碍广泛采用的关键挑战。
1 印第安纳医学院儿科、解剖学、医学和分子遗传学系 Herman B Wells 儿科研究中心,美国印第安纳州印第安纳波利斯 46202 2 印第安纳大学基因组学和生物信息学中心,美国布卢明顿 3 劳伦斯伯克利国家实验室环境基因组学和系统生物学部,美国加利福尼亚州伯克利 94720 4 加利福尼亚大学比较生物化学项目,美国加利福尼亚州伯克利 94720。 5 美国能源部联合基因组研究所,劳伦斯伯克利国家实验室,美国加利福尼亚州伯克利 94720 6 伯尔尼大学生物医学研究系 (DBMR),瑞士伯尔尼 7 伯尔尼大学医院心脏病学系,瑞士伯尔尼
