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心血管研究的新时代：用菜肴中的3D模型彻底改变心血管研究
摘要：心血管研究在很大程度上依赖于使用患者样品和动物模型的研究。然而，患者研究通常会错过心血管疾病至关重要的早期阶段的数据，因为在此阶段获得原发性疾病是不切实际的。转基因动物模型可以对疾病机制有一些见解，尽管它们通常不会完全概括性疾病的表型及其进展。近年来，利用人类多能干细胞的体外三维（3D）心血管模型的形式出现了一个有希望的突破。这些创新模型在受控环境中重现了人心脏和血管的复杂3D结构。这一进步是关键的，因为它解决了心血管研究中现有的差距，从而使科学家可以研究心血管疾病的不同阶段以及使用人 - 原始模型的特定药物反应。在这篇评论中，我们首先概述了用于生成这些模型的各种方法。然后，我们通过提供对与心血管条件相关的分子和细胞变化的见解，全面地讨论他们在研究肺血管疾病中的应用。此外，我们强调了这些3D模型的潜力，该模型是评估药物效率和安全性的药物测试平台。尽管具有巨大的潜力，但Challenges仍然存在，特别是在保持3D心脏和血管模型的复杂结构上，并确保其功能与真实器官相媲美。但是，这些挑战可能会彻底改变心脏研究。它有可能获得全面的
心血管研究的新时代：用菜肴中的3D模型彻底改变心血管研究
摘要：心血管研究在很大程度上依赖于使用患者样品和动物模型的研究。然而，患者研究通常会错过心血管疾病至关重要的早期阶段的数据，因为在此阶段获得原发性疾病是不切实际的。转基因动物模型可以对疾病机制有一些见解，尽管它们通常不会完全概括性疾病的表型及其进展。近年来，利用人类多能干细胞的体外三维（3D）心血管模型的形式出现了一个有希望的突破。这些创新模型在受控环境中重现了人心脏和血管的复杂3D结构。这一进步是关键的，因为它解决了心血管研究中现有的差距，从而使科学家可以研究心血管疾病的不同阶段以及使用人 - 原始模型的特定药物反应。在这篇评论中，我们首先概述了用于生成这些模型的各种方法。然后，我们通过提供对与心血管条件相关的分子和细胞变化的见解，全面地讨论他们在研究肺血管疾病中的应用。此外，我们强调了这些3D模型的潜力，该模型是评估药物效率和安全性的药物测试平台。尽管具有巨大的潜力，但Challenges仍然存在，特别是在保持3D心脏和血管模型的复杂结构上，并确保其功能与真实器官相媲美。但是，这些挑战可能会彻底改变心脏研究。它有可能获得全面的
心血管疾病建模，药物开发和个性化疗法的心血管芯片平台
图3血管化策略。（a）可以通过将水凝胶放置在牺牲导管周围（例如针蚀刻），然后将微孔涂在微孔细胞（ECS）上来产生模仿容器的单个通道。在面板A的最右边显示了容器的横截面。（b）也可以使用微孔膜制成空心的镀膜导管，以单层设计中的（i）矩阵填充的腔室，或（ii）在双层设备中的两个相邻的液体填充室。（c）或者，可以将ECS（红色）和基质细胞（蓝色）与水凝胶混合，并在使用的软性光刻的间隙流（黑色箭头）和生长条件下制成的设备中播种，以使血管网络使血管网络自我组成。血管结构出现在2 - 3天内，然后连接形成相互联系，分支和灌注的微脉管系统。船舶的横截面显示在面板C的最右边。
代谢指数，心血管健康和糖尿病与心血管疾病结合的管理相关性
结果：平均年龄为57.10±10.0岁。总体而言，CVD影响了所有T2DM的人中约有19.9％。T2DM的大血管并发症包括冠心病，心肌梗塞（MI），心脏不足和脑血管疾病。老年年龄（C 2 = 22.70），没有职业（C 2 = 20.97），中和高社会经济地位（SES）（C 2 = 19.92），TYG-WC的较高水平（C 2 = 6.60）和较高的ZMS（C 2 = 7.59）与高CVD相关。许多代谢指数已显示与CVD结合的T2DM的联系，并且HRB共存在与HRB和ZMS的聚类之间存在剂量 - 响应关系。多因素干预与CVH之间存在剂量 - 反应关系。在调解训练分析中，HRB，性别，Tyg，Tyg-
心血管医学中的人工智能
简介 人工智能 (AI) 是指计算机科学的进步，它可以像人类一样思考和行动，并执行通常需要人类智能的功能，包括感知、认知、推理和控制。1 实际上，人工智能可以模仿人脑处理和操作数据，并开始在医学和健康领域发挥重要作用，有助于识别、处理、整合和分析各种医疗数据。2 医学成像和诊断、康复、医学研究和药物发现、患者参与和依从性是人工智能在医疗保健领域的各种应用。3 此外，人工智能还用于提供个性化的健康信息，实现虚拟咨询和远程监控和管理。4 机器学习 (ML)、人工神经网络、卷积神经网络 (CNN)、认知计算和深度学习是人工智能的主要子学科。ML 是整个人工智能的一个更突出的子集，它是创建算法和模型的过程，这些算法和模型可以在海量数据集上进行训练，以便找到模式、预测结果和诊断病情。 5 总体而言，机器学习可提高医疗专业人员诊断的准确性并帮助他们做出决策。6