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2型糖尿病患者糖尿病的糖尿病微血管并发症发生率的非酒精性脂肪肝疾病：一种前瞻性队列研究
结果：发现NAFLD与糖尿病神经病和肾病的发生率有关（优势比：1.338（95％的置置间隔：1.091-1.640）和1.333（分别为1.007-1.764））。碱性磷酸酶酶与糖尿病神经病和肾病的较高风险有关（（风险估计：1.002（95％CI：1.001-1.003）和1.002（分别为1.001-1.004）））。此外，γ-谷氨酰胺转移酶与糖尿病性肾病的风险更高（1.006（1.002-1.009）。天冬氨酸氨基转移酶和丙氨酸氨基转移酶与糖尿病性视网膜病的风险成反比（0.989（0.979-0.998）和0.990（0.983-0.996））。此外，ARPI_T（1），ARPI_T（2）和ARPI_T（3）被证明与NAFLD相关（1.440（1.061-1.954），1.589（1.163-2.171）和2.673
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。
Treg细胞亚群在心血管疾病发病机理和潜在治疗靶标
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。
妇女的生殖里程碑和妇女的心血管疾病风险
摘要心血管疾病（CVD）是发达国家和发展中国家妇女的主要死亡原因。除了传统的心血管危险因素之外，已经确认了许多生殖里程碑。由国际更年期协会与世界更年期第2023天发行的这份白皮书的目标是在潜在的心血管风险方面强调女性生殖里程碑，并审查建议最小化该风险的建议。讨论的主要里程碑涉及月经循环，不良妊娠结局，乳腺癌治疗和更年期。这些类别中的每一个都有许多排列，这些排列已在观察性研究中显示与心血管风险增加有关。在当前的临床护理中，人们对这些生殖里程碑的认识受到鼓励，因此可以在生命过程中开始对患者进行一级预防CVD的一级预防，而不是在生活中回顾性地进行一次预防。专门针对专业团队的针对性护理的选项旨在通过风险识别，筛选和可能检测CVD的风险识别，以及最佳的CVD的主要或次要预防。促进女性心血管健康对自己，家人和后代具有深远的影响。是时候将女性心血管健康作为优先事项了。
门窦血管疾病的遗传易感性
本文已接受出版并经过完整的同行评审，但尚未经过文字编辑、排版、分页和校对过程，这可能会导致此版本与记录版本之间存在差异。请引用本文 doi: 10.1002/hep.32735
表演者：一种新型的PPG至ECG重建变压器，用于心血管疾病检测的数字生物标志物
心电图（ECG）是一种捕获心脏活动的电测量，是诊断心血管疾病（CVD）的金标准。但是，由于ECG需要使用用户参与，因此不可避免地进行心脏监测。相比之下，光电学（PPG）提供了易于收集的数据，但其精度有限限制了其临床用法。为了确定这两个信号的优势，最近的研究不适合将PPG信号重新构成到ECG的各种深度学习技术；但是，缺乏文本信息以及降低噪声生物医学信号的能力最终会限制模型的影响。在这项研究中，我们提出了一种基于变压器的新型体系结构，可从PPG重建ECG，并将PPG和重建的ECG与CVD检测的多种方式相结合。此方法是第一次在生物医学波形重构上进行了变压器序列到序列转换，并结合了PPG和ECG的优势。我们还创建了基于斑块的注意（SPA），这是一种效率方法，用于编码/解码生物医学波形。通过获取各种序列长度并捕获交叉点连接，SPA最大程度地提高了本地特征和全局上下文反复的信号操作。所提出的体系结构在BIDMC数据库上生成了0.29 RMSE的状态性能，以重新构建PPG到ECG，超过了先前的研究。我们还在模拟III数据集上评估了该模型，在CVD检测中达到了95.9％的精度，并在PPG-BP数据集中评估了该模型，在相关的CVD糖尿病检测中达到了75.9％的精度，表明其一般能力。作为一种概念证明，一种名为Pearl（原型）的耳环可穿戴式可穿戴，旨在扩大护理点（POC）医疗保健系统。
HIF-1A对免疫血管微环境中免疫疗法结果的研究进度
缺氧诱导因子-1 A（HIF-1 A）在促进细胞对缺氧的适应中起关键作用，深刻影响了免疫血管微环境（IVM）和免疫疗法结果。HIF -1 A介导的肿瘤缺氧驱动血管生成，免疫抑制和细胞外基质重塑，创造了一种环境，可促进肿瘤进展和对免疫疗法的抗性。HIF-1 A调节关键途径，包括血管内皮生长因子的表达和免疫检查点上调，从而导致肿瘤 - 纤维化淋巴细胞功能障碍以及募集免疫抑制细胞（如调节性T细胞和髓样细胞）和髓样细胞的抑制细胞。这些改变降低了检查点抑制剂和其他免疫疗法的效率。最近的研究强调了针对HIF-1 A的治疗策略，例如使用药理学抑制剂，基因编辑技术和进行缺氧的治疗方法，这在增强对免疫疗法的反应方面表现出了希望。本评论探讨了IVM中HIF-1 A的作用的分子机制，其对免疫疗法抗性的影响以及潜在的干预措施，强调了需要创新方法来规避低氧驱动的免疫抑制在癌症治疗中。
使用基于CT的深度学习的新辅助化学疗法对新辅助化学免疫疗法的病理完全反应的非侵入性预测：多中心
新辅助化学免疫性疗法已彻底改变了非小细胞肺癌（NSCLC）的治疗策略，并确定可能对这种先进治疗的候选者具有重要的临床意义。目前的多机构研究旨在开发一种深度学习模型，以预测基于计算机断层扫描（CT）成像的NSCLC中对新辅助免疫疗法的病理完全反应（PCR），并进一步探讨了拟议的深度学习签名的生物学基础。在2019年1月至2023年9月，总共有248名接受新辅助免疫疗法的参与者在Ruijin医院，Ningbo Hwamei医院接受NSCLC的手术，然后在Ruijin医院进行NSCLC手术和Zunyi医科大学的后医院。在新辅助化学免疫性疗法之前的2周内进行了成像数据。鲁伊因医院的患者被分为培训集（n = 104）和6：4比率的验证集（n = 69），而宁波·霍马伊医院（Ningbo Hwamei Hospital）和祖尼医科大学（Zunyi）医科大学的其他参与者则是外部队列（n = 75）。在整个人群中，在29.4％（n = 73）的病例中获得了PCR。我们对PCR预测深度学习签名曲线下的区域（AUC）为0.775（95％的置信间隔[CI]：0.649-0.901）和0.743（95％CI：0.618-0.869）的验证集和外部队列中的0.5％（95％）（95％）（95％）（95％）（95％）。临床模型的0.689）和0.569（95％CI：0.454-0.683）。此外，较高的深度学习评分与微环境中细胞代谢途径和更多抗肿瘤免疫的上调相关。我们开发的深度学习模型能够预测NSCLC患者的新辅助化学免疫性疗法。
