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心内膜 HAND2 基因调控网络的单细胞评估揭示了影响心脏形态发生的关键 HAND2 依赖性通路
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
性别和年龄显着调节心血管疾病...
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。
标题：TNFα抑制剂的非典型副作用：急性胸膜炎
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缺氧诱导因子1alpha对肉瘤性肥厚性心肌病的发病机理的贡献
肥厚性心肌病（HCM）是由编码结构性肉类蛋白的基因中的常染色体示例突变引起的，是最常见的遗传性心脏病。HCM与心肌肥大，纤维化和心室功能障碍有关。缺氧诱导的转录因子1α（HIF-1α）是细胞缺氧反应的中心调节剂，与HCM相关。但其确切的作用仍有待阐明。因此，在已建立的α-MHC 719/+ HCM小鼠模型中研究了心肌细胞特异性HIF-1A敲除（CHIF1AKO）的影响，该模型表现出人类HCM的经典特征。结果表明，HIF-1α蛋白和HIF靶标在α-MHC 719/+小鼠的左心室组织中上调。心肌细胞特异性的HIF-1A的特异性消除使疾病表型钝化，这是左心室壁厚减小，心肌纤维化降低，SRX/DRX状态和ROS产生的降低所证明的。chif1ako在α-MHC 719/+小鼠的整个转录组和蛋白质组学分析中诱导了肥厚和纤维化的左心室重塑信号的归一化。来自早期HCM患者的血清样品的蛋白质组学显示HIF的显着调节。 这些结果表明HIF信号与小鼠和人类HCM发病机理有关。 HIF-1A的心肌细胞特异性敲除可减轻小鼠模型中的疾病表型。 靶向HIF-1α可能是减轻HCM疾病进展的治疗选择。来自早期HCM患者的血清样品的蛋白质组学显示HIF的显着调节。这些结果表明HIF信号与小鼠和人类HCM发病机理有关。HIF-1A的心肌细胞特异性敲除可减轻小鼠模型中的疾病表型。 靶向HIF-1α可能是减轻HCM疾病进展的治疗选择。HIF-1A的心肌细胞特异性敲除可减轻小鼠模型中的疾病表型。靶向HIF-1α可能是减轻HCM疾病进展的治疗选择。
美国人群甘油三酯-葡萄糖指数和综合肥胖指标与胸痛和心血管疾病风险的关系
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。
社论：胰岛素抵抗和心血管疾病
糖尿病会影响全球4.25亿个人，预计在未来20年中，数字将增加到6亿人（1）。在1型糖尿病（T1D）中，患者经历胰岛素产生降低引起的胰岛素缺乏症，而在2型糖尿病（T2D）中，患者经历了胰岛素抵抗（IR），通常与肥胖有关（2）。导致IR发展的主要因素是增加氧化应激，高血糖和脂质水平升高（3）。尽管有助于控制血糖水平的疗法进步，但心血管并发症仍然是该人群发病率和死亡率的主要原因（2、4、5）。在心脏中，IR会导致钙处理，线粒体功能障碍和代谢不足的失调，导致一系列病理，其中包括心肌 - 心脏情感功能障碍，舒张性障碍功能障碍，心肌细胞死亡，心肌死亡和内膜骨化（6，7，7，7，7，7，7）。与IR相关的血管事件通常与高血压和增强的血栓形成环境有关（8、9）。虽然阻塞性血凝块可以导致心肌梗塞，脑血管事件或关键的肢体缺血，并且由于血小板与止血蛋白之间的复杂相互作用而发生（10）。在这种高度异质的人群中，发展此类并发症的风险是可变的，并取决于一系列因素，包括年龄，糖尿病持续时间，血糖控制和IR。在内分泌学领域的这一研究主题中，我们介绍了8篇文章，旨在探索IR与心血管健康之间的关系。他等人。动脉硬化是糖尿病的众所周知的并发症（11）。检查了放射线间脂肪组织（IMAT）分析是否可以用作指示T2D患者动脉硬化的诊断措施。总共包括549例新诊断的T2D患者，并使用颈动脉斑块负担来表明动脉粥样硬化。构建了三个模型以评估动脉粥样硬化的风险：临床模型，一个放射组学模型（基于胸部CT图像的IMAT分析）和临床放射线组合组合模型（一种整合临床放射学特征的模型）。使用曲线和DELONG测试下的区域比较了这三个模型的性能。临床 - 放射线组合模型和放射线学模型表明，在表明动脉粥样硬化方面的性能更好。作者
协调员 - 疫苗物流
●参与对COVID-19疫苗接种推出的监视，包括现场访问，识别与利益相关者的问题，解决方案和优先行动。●提供支持以实现数字工具和T4D策略进行实时监控。●确定合作伙伴，以协作和支持管理当地合作伙伴，例如非政府组织（NGOS），涉及疫苗交付支持活动，包括风险交流和社区参与（RCCE），监测，社区反馈，动员和外展群体。●提供与数据管理，分析，监测，评估和报告有关的技术支持，以供PNG疫苗接种，高风险群落数量高，偏远地区通常覆盖常规免疫的范围较低。这包括向内部和捐助者报告提供输入。●抵达和清理前在国际机场检查疫苗。●及时分配疫苗和物流，具有良好的冷链实践和温度要求。
听觉刺激和深度学习可预测心脏骤停后昏迷苏醒
评估心脏骤停后昏迷患者的神经功能完整性仍是一个悬而未决的挑战。昏迷结果的预测主要依赖于专家对生理信号的视觉评分，这种方法容易产生主观性，并使相当多的患者处于预后不确定的“灰色地带”。对听觉刺激后脑电图反应的定量分析可以让我们了解昏迷时的神经功能以及患者苏醒的机会。然而，由于协议繁琐多样，标准化听觉刺激后的反应还远未在临床常规中使用。在这里，我们假设卷积神经网络可以帮助提取昏迷第一天对听觉刺激的脑电图反应的可解释模式，这些模式可以预测患者苏醒的机会和 3 个月后的存活率。我们使用卷积神经网络 (CNN) 对多中心和多方案患者队列中在标准化镇静和目标体温管理下昏迷第一天对听觉刺激的单次脑电图反应进行建模，并预测 3 个月时的结果。对于接受治疗性低温和常温的患者，使用 CNN 预测觉醒的阳性预测率分别为 0.83 ± 0.04 和 0.81 ± 0.06，预测结果的曲线下面积分别为 0.69 ± 0.05 和 0.70 ± 0.05。这些结果也持续存在于处于临床“灰色地带”的一部分患者中。网络预测结果的可信度基于可解释的特征：它与脑电图反应的神经同步性和复杂性密切相关，并受到独立临床评估的调节，例如脑电图反应性、背景爆发抑制或运动反应。我们的研究结果强调了可解释的深度学习算法与听觉刺激相结合在改善昏迷结果预测方面的巨大潜力。