摘要:冠状动脉微血管功能障碍 (CMD) 是指冠状动脉微循环的一组结构性和/或功能性障碍,可导致冠状动脉血流受损并最终导致心肌缺血。随着对病理生理机制的认识不断加深和评估工具的先进发展,CMD 已成为多种心血管疾病 (CVD) 的主要病因,包括阻塞性和非阻塞性冠状动脉疾病、糖尿病性心肌病和射血分数保留的心力衰竭。值得注意的是,内皮在调节冠状动脉微血管和心脏功能方面发挥着重要作用。重要的是,内皮自噬激活不足或不受控制会促进各种 CVD 中 CMD 的发病机制。本文,我们回顾了对冠状动脉内皮细胞自噬病理生理机制的理解进展,并讨论了它们在 CMD 和 CVD 中的潜在作用。
收到2022年4月21日;修订的手稿于2022年7月25日收到; 2022年8月3日接受; J-Stage Advance出版物在线发布于2022年9月14日,初次审查时间:15天心理学系,上海大学上海大学,上海(L. Geng,Y.Y。,L。Gao,L。Gao,Y.W.,J.L.,J.L.);吉安医院吉安医院心脏病学系(L. geng);上海北海大学医学院心血管医学系,上海(X.S.);上海Baoshan综合中国医学综合医院心脏病学系(P.D.),中国前两位作者对这项研究也同样贡献(L. Geng,X.S。)。邮寄地址:Qi Zhang,医学博士,博士,心脏病学,上海东医院,汤吉大学,上海,200120,中国。电子邮件:zhangqnh@hotmail.com所有权利都保留给日本发行协会。有关权限,请发送电子邮件至cj@j-circ.or.jp ISSN-1346-9843
冠状动脉疾病(CHD)是一种由冠状动脉划船或阻塞冠状动脉引起的心肌缺血和低氧性疾病,并以高发病率,高死亡率和年轻性为特征[1]。根据美国心脏协会的说法,到2030年,全球心血管疾病的死亡人数预计将超过2360万,并且心血管疾病的经济负担将超过1万亿美元[2]。根据国内和国际研究,年轻人和中年人中冠心病的流行以及发病率和死亡率以及随后的生态成本和其他问题都在增加。经皮冠状动脉干预(PCI)是一种经皮穿刺技术,可提供气球导管或其他相关装置,以缓解冠状动脉狭窄或阻塞并重建冠状动脉血流,用于治疗临床高危患者(急性癌症,医疗综合症等)和各种复杂的冠状动脉病变,在临床实践中广泛使用[5]。取决于手术的时间和冠心病发作的紧迫程度,可以将PCI分为紧急PCI和选择性PCI [6]。对于患有稳定冠心病的患者,可以在详细的术前评估和制备后选择PCI。紧急PCI适用于手术时间窗口内的急性冠状动脉综合征患者。无论PCI程序如何,它都可以改善与冠心病患者中与心肌缺血有关的长期生存,生活质量和减少与心肌缺血有关的临床症状。相关数据显示,2018年中国大陆的PCI总数为915,256例,2018年中国人口的平均案例为651 [1]。自然,这也涉及冠心病患者,他们是年轻或中年人,在PCI之后增加了生存。因此,我们需要关注这群人。年轻人和中年人口很特别,因为他们承担着重要的社会,家庭和生活责任,这就是为什么越来越多的年轻和中年冠心病患者渴望重返工作岗位并在PCI之后重新获得社会角色[7]。返回工作意味着患者返回以前的工作或接受新的有偿工作,这对于改善患者的生活质量和实现自我价值非常重要,并且也是疾病恢复的重要指标之一[8-10]。对24个欧洲国家的3291例CHD患者的研究发现,有76%的患者可以在出院后6个月至3年内恢复工作[9]。挪威学者进行的一项前瞻性队列研究发现,大约89%的患者在PCI后3年返回工作[11]。PCI 3年后,Wang对428例患者进行的问卷调查结果显示,有5.7%的患者无法工作或工作中有严重的健康问题,而58.8%的患者
摘要:高密度脂蛋白 (HDL) 胆固醇传统上被视为预防心血管疾病 (CVD) 的物质。然而,新证据表明,功能失调的 HDL 以胆固醇逆向转运 (RCT) 受损、抗炎和抗氧化活性降低以及内皮功能障碍增加为特征,这可能导致冠状动脉疾病 (CAD)。功能失调的 HDL 是由载脂蛋白 A-1 (Apo A-1) 的氧化修饰和酶失活引起的,无法有效清除外周组织中的胆固醇,并可能促进炎症和动脉粥样硬化。影响 HDL 代谢的基因突变进一步使其在心血管健康中的作用复杂化。研究表明,旨在提高 HDL-C 水平的传统疗法不一定能减少心血管事件,这凸显了改善 HDL 功能的新方法的必要性。正在探索治疗策略,例如 Apo A-1 模拟肽、重组 HDL 输注和针对特定 HDL 代谢途径的药物。此外,减肥、他汀类药物治疗和烟酸已显示出增强 HDL 功能的潜力。功能失调的 HDL 的病理生理学涉及复杂的机制,包括氧化应激、炎症和基因突变,这些机制会改变其结构和功能,从而削弱其心脏保护作用。新的功能检测,如胆固醇流出能力 (CEC) 和 HDL 炎症指数,通过评估 HDL 质量而不是数量,可以更准确地预测心血管风险。随着研究的进展,重点转向增强 HDL 功能并解决其功能障碍根本原因的治疗策略,从而为降低心血管风险和预防 CAD 提供更有效的方法。
简介根据欧洲心脏病学会最新的慢性冠状动脉综合征指南,冠状动脉疾病 (CAD) 被定义为具有稳定性心绞痛症状和/或呼吸困难的 CAD 记录。1 众所周知,DNA 损伤是该疾病发病的原因之一。通常,这些损伤以单碱基突变、链断裂、碱基缺失或碱基修饰的形式出现。2 DNA 修复机制在维持基因组完整性方面起着非常重要的作用。不同的 DNA 修复机制用于修复哺乳动物细胞中不同的 DNA 损伤。BRCA1 是乳腺癌和卵巢癌的关键易感基因。3 它由几个对维持基因组稳定性至关重要的结构域组成,例如 DNA 修复、DNA 损伤信号传导、染色质重塑、细胞周期检查点的调节、蛋白质泛素化、转录调控和细胞凋亡。 BRCA1 蛋白通过调节同源重组 (HR),在 DNA 双链断裂修复过程中发挥着至关重要的作用。4
心血管疾病(CVD)是全世界死亡和残疾的主要原因,这是由于非传染性疾病的大部分死亡。1重要的危险因素,例如吸烟,糖尿病(DM),高血压或血脂异常,从医生那里引起了更多关注。但是,即使个人没有传统的心血管危险因素或症状,他们也可以发展下动脉粥样硬化,因为它是一种缓慢的进行性疾病,动脉受到增厚,僵硬,弹性丧失的影响,并增加了对stenosis和腔内咬合的壁脆弱性。2
抽象的背景先前的研究表明,质子泵抑制剂(PPI)和胃癌之间存在关联是通过指示限制的。尚未研究接受预防PPI的患者,例如接受经皮冠状动脉干预(PCI)的患者。方法这是一项回顾性队列研究,包括2004年1月1日至2017年12月31日在香港医院管理局下的14家医院。参与者是患者接受过首次PCI的患者,在PCI入院前30天内不使用PPI处方,没有已知的恶性肿瘤,并且在PCI后生存了365天。倾向得分匹配用于平衡基线特征和其他处方模式。主要结果是PCI后365天诊断为胃癌,作为第一次活动时间分析。次要结果是胃癌死亡。在倾向评分匹配的13名476例患者(6738对)中,胃癌在17例(0.25%)PPI使用者和7年中位随访后的7(0.10%)PPI非用户中发展。PPI使用者患胃癌的风险较高(HR 3.55; 95%CI 1.46至8.66,P = 0.005)和胃癌死亡(HR 4.18; 95%CI 1.09至16.08,p = 0.037),与非用户相比。该关联是持续时间依赖性的,服用PPI≥365天的患者的风险增加。结论长期使用PPI与胃癌和胃癌死亡的风险增加显着相关。医生应明智地评估处方前长期使用PPI的相关风险和益处。
病例介绍 患者为 75 岁男性,高血压、糖尿病 20 年,已知患有腕管综合征和腰椎狭窄症。现病史始于就诊前一年,当时患者开始出现心力衰竭症状,包括呼吸短促、端坐呼吸和双足水肿。会诊后,经胸超声心动图显示左心室收缩功能轻度降低,全身运动功能减退和中度心包积液。建议患者接受冠状动脉造影,但当时他经济上不允许。给予了心力衰竭最佳药物治疗,但患者失访。在此期间,上述症状持续存在,尤其是呼吸短促,因此就诊。
1. 简介 冠状动脉疾病 (CAD) 是一种影响向心脏供血的动脉的疾病。它主要是由动脉粥样硬化引起的,动脉粥样硬化是一种由脂肪、胆固醇和其他物质组成的斑块在冠状动脉内积聚的过程。这种积聚会随着时间的推移使动脉变窄,减少流向心肌的血流量,并导致胸痛(心绞痛)或心肌梗塞等症状。PCAD 是指男性 55 岁以下和女性 65 岁以下发生的过早冠状动脉疾病。最近,人们使用 ML 方法广泛研究了 CAD 预测和诊断,因为传统统计方法的能力有限,并且在分析大数据集方面存在一些弱点 (1-3)。因此,机器学习方法已被用作人工智能的一个子领域,用于从原始数据中提取有价值的模式和信息。使用这些方法可以在没有人工输入的情况下获得合适的知识并将其用于不同的目的。最近的研究表明,机器学习方法可用于早期诊断、风险分层、临床试验招募和各种疾病分类。同时,种族和民族与特定人群和遗传变异有关,对某些疾病可能很重要。社会经济地位和医疗保健机会与种族和民族密切相关(4)。例如,非裔美国患者比白人患者更常接受心导管插入术来诊断 CAD(5)。不同种族和民族的存在对不同种族和民族群体的疾病发展有影响(6)。因此,有必要了解种族在各种疾病中的作用。机器学习算法已被用于预测考虑种族和民族的心力衰竭,并确定特征重要性在不同种族和民族群体之间的差异(7)。Suinesiaputra 等人(8)使用深度学习分析对动脉粥样硬化进行了多民族研究。他们试图利用机器学习算法的能力从大规模遗留数据集中提取合适的信息。他们使用双腔、四腔和短轴磁共振成像 (MRI) 视图之间的迁移学习序列训练 VGGNet 卷积神经网络来检测标志。另一项多民族动脉粥样硬化研究使用机器学习方法预测心血管事件 (9)。他们使用随机生存森林技术来识别心血管风险因素。