深度学习可预测缺血性心脏病后的生存状况 |《自然-心血管研究》四月刊

深度学习可预测缺血性心脏病后的生存状况

Popescu等人开发了一种深度学习方法，将神经网络与来自心脏磁共振图像和临床协变量的生存分析相结合，以预测缺血性心脏病患者的心律失常性猝死。

生物的器官功能与应激反应离不开细胞通讯，在心脏中尤其如此。心脏成纤维细胞、心肌细胞、免疫细胞和内皮细胞是心室肌的主要细胞类型，它们共同协调所有功能过程。而非细胞的细胞外基质（ECM）对这一细胞网络至关重要，它能形成结构，并含有生长因子和其他影响细胞行为的信号蛋白。ECM不仅由心肌内的细胞（主要是心肌成纤维细胞）产生和修饰，而且也是所有心肌细胞之间的通讯线路。细胞通讯过程是细胞活化与细胞行为的基础。我们认为，心脏病（特别是纤维化）疗法的开发有赖于对ECM与细胞通讯过程之间作用机制的深入理解，并在本篇综述中对此进行了探讨。

心律失常导致的心源性猝死是全球范围的主要死因之一。在这项研究中，我们开发了一种新的深度学习（DL）方法，将神经网络与生存分析相结合，通过对比剂强化的心脏磁共振图像和临床协变量，来预测缺血性心脏病患者的特异性生存曲线。基于深度学习的生存曲线能在长达10年的时间里提供准确的预测，还能对预测的不确定性进行估计。我们使用多中心内部验证数据来评价该学习架构的性能，并在独立的测试集中对其进行测试，一致性指数为0.83和0.74，10年综合Brier评分为0.12和0.14。研究结果表明，这种仅输入原始心脏图像的深度学习方法，优于使用临床协变量构建的标准生存模型。这项技术有可能改变临床决策，因为它能对特定患者在一段时间内的心律失常性死亡的生存概率提供准确且普适性的预测。

动脉粥样硬化是缺血性心脏病和卒中的主要原因，也是全球的主要死因。动脉粥样硬化的主要病理特征包括巨噬细胞浸润和泡沫细胞形成。然而，调节这两个过程的具体机制尚不清楚。在本文中，我们发现氧化应激激活的Ca²⁺渗透性瞬时受体电位melastatin 2（TRPM2）在动脉粥样硬化形成中发挥着关键作用。整体性和巨噬细胞特异性的Trpm2缺失均可使Apoe−/−小鼠免于出现动脉粥样硬化。Trpm2的缺失减少了巨噬细胞对氧化型低密度脂蛋白（oxLDL）的摄取，从而最大限度地降低了巨噬细胞浸润、泡沫细胞形成和炎症反应。oxLDL受体CD36的激活诱导TRPM2活性，反之亦然。在培养的巨噬细胞中，TRPM2被CD36配体oxLDL和血小板反应蛋白-1（TSP1）激活；敲除Trpm2或抑制TRPM2活性，可抑制oxLDL和TSP1诱导的CD36信号传导级联激活。这项研究结果表明，TRPM2–CD36轴是动脉粥样硬化形成的潜在分子机制，TRPM2可作为动脉粥样硬化的潜在治疗靶点。

舒张期是心室充盈期间心脏发生的一系列生理事件，主要取决于心肌松弛和心腔僵硬度。舒张功能异常与多种心血管疾病过程有关，并可用于预测健康结局，但我们对舒张功能的遗传结构仍然知之甚少。在本文中，我们使用机器学习心脏运动分析来测量英国生物样本库中39,559名参与者的舒张功能特征，并进行了全基因组关联分析。我们在与生物机械力作用下肌节功能维持相关的基因和与心肌病发生有关的基因附近确定了9个显著的、独立的基因位点。年龄、性别和糖尿病是舒张功能的独立预测因素。我们还发现基因决定的心室僵硬度与心力衰竭事件之间存在因果关系。这项研究结果分析了影响舒张功能的遗传和环境因素，这些因素对确定因果关系、识别潜在治疗靶点具有指导意义。

内皮细胞在神经系统功能中发挥着关键作用。越来越多的证据表明，内皮损伤是多种神经系统疾病的主要致病因素；然而，在体内对这些细胞进行基因检测的手段仍然有限。在本文中我们介绍了AAV-BI30，这是一种能够特异性有效转导整个中枢神经系统内皮细胞的衣壳。在相对低的全身剂量下，这种载体可转导成年C57BL/6小鼠大脑、视网膜和脊髓血管中的大部分动脉、毛细血管和静脉内皮细胞。此外，我们还发现AAV-BI30在体内能有效转导多种品系的小鼠和大鼠的内皮细胞，在体外可有效转导人脑微血管内皮细胞。最后，我们证明AAV-BI30能在中枢神经系统中实现高效的、内皮特异性Cre介导的基因操作。AAV-BI30的这些特性使其成为解决神经血管生物学研究中的未竟问题的理想工具，并有助于开发内皮功能障碍的修复疗法。

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