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使用侵入性冠状动脉造影对未来心肌梗塞的深度预测：可行性研究
抽象背景血管造影参数可以促进冠状动脉病变的风险分层，但在预测未来心肌梗死（MI）方面仍然不足。我们的目标是比较人类，血管造影参数和深度学习（DL）的能力，以预测基线不显着的CAD患者中未来MI的病变。我们回顾性地包括对MI进行侵入性冠状动脉造影（ICA）的患者，其中5年内已经进行了先前的血管造影。比较了人类视觉评估，直径狭窄，区域狭窄，定量流量比（QFR）和DL预测未来罪魁祸首（FCL）的能力。总共分析了746个FCL和非硫磺病变（NCL）的ICA图像。每种模式的预测模型是在训练集中在测试集中验证之前开发的。dl表现出最佳的预测性能，曲线下的面积为0.81的面积为0.81。dl表现出显着的净重新分类改进（NRI），与直径狭窄相比，NRI呈阳性。在所有模型中，DL表现出最高的精度（0.78），其次是QFR（0.70）和区域狭窄（0.68）。基于人类视觉评估和直径狭窄的预测的精度最低（0.58）。现在需要进行较大的研究来确认这一发现。在这项可行性研究中的结论，DL在预测FCL中的表现优于人类的视觉评估，并确定了血管造影参数。
心肌梗死早期启动 PCSK9 抑制可能对患者护理大有裨益
ODYSSEY OUTCOMES 试验发现，对于 1-12 个月前患有急性冠状动脉综合征 (ACS) 并接受前蛋白转化酶枯草溶菌素/kexin 9 型 (PCSK9) 抑制剂 alirocumab 治疗的患者，与安慰剂相比，因冠心病、心肌梗死、缺血性中风和不稳定性心绞痛而需要住院治疗的患者的死亡率显著降低 1 。随后的分析显示，随机接受 alirocumab 治疗的患者的全因死亡率也较低，有证据表明，死亡率益处一直持续到达到低密度脂蛋白 (LDL) 胆固醇水平至约 30 mg/ dL——这在新生儿的 LDL 胆固醇范围内，可以被认为是“正常的” 2,3 。该试验的一个局限性是 PCSK9 抑制剂未在出院前开始使用。这样的启动至少会导致患者初始适当处方增加，并导致更长期坚持这种疗法，因为在急性事件发生时开始的治疗往往会给患者留下更深刻的印象，即服药对于预防未来类似事件的重要性 4 。除了依从性问题之外，一个更有说服力的想法是，非常早期地开始使用 PCSK9 抑制剂可能会通过改变斑块脆弱性来改变 ACS 患者的预期临床轨迹。在本期的 EuroIntervention 中，Mehta 等人在文章中介绍的 EPIC STEMI 试验结果为早期启动强效 PCSK9 抑制的演变提供了重要一步 5 。在这项精心设计的机制试验中，共有 68 名接受直接经皮冠状动脉介入治疗 (PCI) 的 ST 段抬高型心肌梗死 (STEMI) 患者被随机分配接受 ali-rocumab 或假安慰剂（包括模拟注射、
临床科学人工智能视网膜血管测量用于预测循环死亡率、心肌梗塞和中风
摘要 目的 我们研究加入人工智能 (AI) 支持的视网膜血管测量 (RV) 是否能改善现有的中风、心肌梗死 (MI) 和循环死亡率风险算法。方法 AI 支持的视网膜血管图像分析处理了 88 052 名英国生物库 (UKB) 参与者（图像捕捉时年龄为 40-69 岁）和 7411 名欧洲癌症前瞻性调查 (EPIC)-诺福克参与者（年龄为 48-92 岁）的图像。提取了视网膜小动脉和小静脉宽度、曲折度和面积。在 UKB 中使用多变量 Cox 比例风险回归开发了循环死亡率、中风和 MI 的预测模型，并在 EPIC-Norfolk 中进行外部验证。使用乐观调整校准、C 统计量和 R 2 统计量评估模型性能。将 RV 添加到 Framingham 风险评分 (FRS) 中，以比较其对新发卒中和新发 MI 的表现，以及基于 RV、年龄、吸烟状况和病史（抗高血压/降胆固醇药物、糖尿病、现患卒中/MI）的更简单模型。结果 基于 65 144 名参与者（平均年龄 56.8 岁；中位随访期 7.7 年）开发了 UKB 预后模型，并在 5862 名 EPIC-Norfolk 参与者（分别为 67.6 年、9.1 年）中进行了验证。男性和女性循环死亡率预测模型的乐观调整 C 统计量和 R 2 统计量分别在 0.75–0.77 和 0.33–0.44 之间。对于新发卒中和 MI，在 FRS 中添加 RV 并未改善任何一个队列的模型性能。但是，更简单的 RV 模型的表现与 FRS 相同或更好。结论 RV 为血管健康的传统风险评分提供了一种替代预测生物标志物，无需采血或测量血压。需要进一步研究 RV 在人群筛查中的应用，以对高风险人群进行分类。
左心室重塑后心肌梗塞
大多数患者在急性心肌梗塞（MI）中幸存下来。然而令人鼓舞的发展具有一定的缺点：心力衰竭（HF）的患病率正在增加，受影响的患者的合并症往往会加剧医疗保健系统的经济压力并阻碍有效的医疗管理。心脏在结构和/或功能上的病理变化，称为心肌重塑，对患者结局产生了重大影响。诸如糖尿病，慢性阻塞性肺部疾病，女性以及其他人在“通往HF之路”上的疾病进展等危险因素。尽管有与心肌重塑有关的一般途径相互作用的HF药物，但仍缺乏靶向药物，并且患者风险地层较差。因此，在这篇综述中，我们强调了病理生理基础，当前的诊断方法和可用的治疗方法，用于MI后心脏重塑。我们进一步旨在提供一个路线图，以开发改进的风险层次以及新颖的医学和介入疗法。
新型可溶性环氧化物水解酶疫苗可保护小鼠心肌免受心肌梗死
尽管通过经皮冠状动脉介入治疗和药物治疗的发展，心肌梗死的预后已经得到改善，但心肌梗死仍然是一种危及生命的疾病。此外，心肌梗死后因重塑而导致的心力衰竭需要终生管理。本研究的目的是开发一种抑制心肌梗死造成的心肌损伤的新型治疗方法。我们专注于抑制可溶性环氧化物水解酶，以延长具有血管扩张和抗炎特性的环氧二十碳三烯酸的活化。我们成功地制造了一种新型疫苗来灭活可溶性环氧化物水解酶，并评估了该疫苗在大鼠心肌梗死模型中的效果。在接种疫苗的组中，缺血面积显著减少，心脏功能得到显著保留。疫苗治疗明显增加了边界区域的微血管，并抑制了心肌梗死继发的纤维化。这种可溶性环氧化物水解酶疫苗是改善心肌梗死后心脏功能的一种新治疗方法。
自动检测冠状动脉疾病、心肌病……
Jahmunah, V.、Ng, E. Y. K.、San, T. R. 和 Acharya, U. R. (2021)。使用带有 ECG 信号的 GaborCNN 模型自动检测冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭。计算机在生物学和医学中，134，104457‑。https://dx.doi.org/10.1016/j.compbiomed.2021.104457
使用PET的心肌缺血的定量评估
宠物技术和重建技术的最新进展现已使用心脏正电子发射断层扫描（PET）进行定量评估，在大多数心脏宠物成像中心都很容易获得。多个PET心肌灌注成像（MPI）放射性药物可用于定量检查心肌缺血，每种都具有明显的便利性和准确性。这些放射性药物的重要特性（包括放射性核素半寿命，组织中的平均正电子范围，以及动力学参数和心脏血流（MBF）之间的关系。绝对对心肌血流（MBF）的绝对定量要求使用PET MPI使用协议，以生成重建数据的动态多帧。使用组织室模型，计算了从血浆到心肌组织的PET MPI放射性药物萃取速率的速率常数。然后，使用已建立的提取公式为每种放射性药物转换为MBF，此速率常数（k 1）被转换为MBF。由于大多数现代PET扫描仪仅在列表模式中获取数据，因此还审查了将列表模式数据处理为动态多帧的技术。最后，在本综述中简要描述了现代宠物技术，例如PET/CT，PET/MR，Total-Body PET，机器学习/深度学习对心肌缺血的全面和定量评估的影响。
联合新闻稿 新加坡，2021 年 6 月 8 日 南洋理工大学、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可加速心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加速心血管疾病诊断的工具。 在人工智能 (AI) 的推动下，他们的创新技术使用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭，准确率超过 98.5%。 这种诊断工具的联合开发恰逢其时，因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。 根据新加坡心脏基金会的数据，2019 年新加坡所有死亡人数的 29.3%，即新加坡几乎三分之一的死亡，是由于心脏病或中风。科学家们希望他们的创新技术能够支持临床环境中心血管疾病的诊断，特别是在医生进行初步心电图检查时，最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了这种诊断工具，该算法模仿了人类大脑的结构和功能，使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。使用该算法，
联合新闻稿 新加坡，2021 年 6 月 8 日 NTU、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可以加快心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加快心血管疾病诊断的工具。在人工智能 (AI) 的推动下，他们的创新利用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭，准确率超过 98.5%。联合开发诊断工具非常及时，因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。据新加坡心脏基金会称，2019 年新加坡所有死亡人数中有 29.3%（几乎占新加坡死亡人数的三分之一）是心脏病或中风造成的。科学家们希望他们的创新能够支持临床环境中心血管疾病的诊断，特别是在医生进行初步心电图检查时，最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了诊断工具，该算法模仿人脑的结构和功能，使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。他们使用该算法，通过输入反映心血管疾病的心电图信号示例来训练他们的工具识别患者心电图中的模式。这项研究的共同作者、NHCS 心脏病学系高级顾问临床副教授 Tan Ru San 表示：“我们对一小组初步研究对象进行的研究表明，在使用常规心电图对一些常见心血管疾病进行分类的准确性方面取得了令人鼓舞的结果。虽然确认特定疾病仍需要额外的测试，但我们的诊断工具将
原创研究年轻人新诊断的糖尿病及急性心肌梗死后的结果
摘要 目的 研究因急性心肌梗死 (AMI) 住院的年轻成人中新诊断糖尿病 (NDD) 的患病率和特征，并研究 NDD 是否与 AMI 后 12 个月的健康状况和临床结果相关。 方法 对于因 AMI 入院且未确诊糖尿病的个体（18-55 岁），我们将 NDD 定义为 (1) 基线或 1 个月时 HbA1c≥6.5%；(2) 出院时诊断为糖尿病或 (3) 1 个月内开始使用糖尿病药物。我们比较了 NDD、确诊糖尿病和非糖尿病的基线特征，以及它们与基线、1 个月和 12 个月时健康状况（心绞痛特异性和非疾病特异性）、死亡率和住院并发症的关联。 结果 在“康复差异：性别对年轻 AMI 患者结果的影响”研究中，3501 名患者中，14.5% 符合 NDD 标准。在 508 名 NDD 患者中，35 名（6.9%）在出院时得到诊断，91 名（17.9%）接受了出院糖尿病教育，14 名（2.8%）在 1 个月内开始药物治疗。NDD 在非白种人（OR 1.58，95% CI 1.23 至 2.03）、肥胖（OR 1.72，95% CI 1.39 至 2.12）、经济压力患者（OR 1.27，95% CI 1.02 至 1.58）中更常见。与确诊糖尿病相比，NDD 与更好的疾病特定健康状况和生活质量独立相关（p ≤0.04）。在 NDD 与确诊或无糖尿病之间，未调整的住院死亡率和并发症没有显著差异。结论 NDD 在因 AMI 入院的 55 岁及以下成年人中很常见，在非白种人、肥胖、经济压力大的个体中更为常见。不到 20% 的 NDD 患者在 AMI 后 1 个月内得到出院诊断或开始出院糖尿病教育或药物治疗。与已确诊的糖尿病相比，NDD 不会增加短期健康状况恶化的风险。试验注册号 NCT00597922。
人类流感病毒引起心肌和心脏...
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