• 己糖胺生物合成通路在血管内皮炎症中的调控作用研究

    分类: 医学、药学 >> 临床医学 提交时间: 2024-05-20 合作期刊: 《中国全科医学》

    摘要: 背景 动脉粥样硬化(AS)是心血管病主要的病理基础,以血管内皮炎症为主要特征,因而靶向炎症相关机制是防治 AS 的关键。目的 研究己糖胺生物合成通路(HBP)对黏附分子的影响及其在血管内皮炎症中的调控作用。方法 2022年8—12月,将 24 只 SPF 级 C57BL/6 雌性小鼠按体重以随机区组设计方法分为对照组、6-重氮-5-氧代-L-正亮氨酸(DON)组、高脂饮食(HFD)组、HFD+DON 组。在给予小鼠高脂饮食和腹腔注射 DON 15周后,收集小鼠的血清及主动脉组织。使用生化试剂盒检测干预前后小鼠的血脂水平,采用 HE 染色法检测主动脉根部的病理变化,并通过免疫荧光染色、ELISA 和蛋白质印迹法检测细胞间黏附分子 1(ICAM-1)和血管细胞黏附分子1(VCAM-1)的表达水平。结果 干预 15 周后,与对照组相比,HFD 组 LDL-C、TC 水平显著性上升,而 HDL-C 显著降低(P<0.05);HFD 组与 HFD+DON 组之间的血脂水平无变化。HE 染色结果显示,HFD 组血管内膜增厚,血管平滑肌形态异常,结构紊乱,并可见大量的泡沫细胞。HFD+DON 组的小鼠平滑肌细胞排列整齐,内皮细胞层连续,泡沫细胞数量明显减少,细胞间隙基本正常。免疫荧光染色、ELISA 和蛋白质印迹法结果均显示,与 HFD 组相比,HFD+DON 组的 ICAM-1、VCAM-1 蛋白表达下调。结论 抑制 HBP 具有下调黏附分子 ICAM-1、VCAM-1 表达,改善血管内皮炎症的作用。

  • 心血管疾病中高风险人群颈动脉粥样硬化的识别:基于机器学习的预测模型及验证

    分类: 医学、药学 >> 临床医学 提交时间: 2024-05-20 合作期刊: 《中国全科医学》

    摘要: 背景 颈动脉粥样硬化(CAS)常被视为心血管疾病(CVD)的预警信号,其诊断技术颈动脉多普勒超声检查没有被纳入公共卫生服务项目,同时弗雷明汉风险评分(FRS)存在着评估 CAS 风险准确性不足的情况,不利于基层医疗人员识别 CAS。目前,关于机器学习方法识别 FRS 中高风险人群 CAS 的研究依然缺乏。目的 运用机器学习方法构建 FRS 中高风险人群 CAS 预测模型,比较其判别效能,筛选出性能最优的模型,以期辅助基层医疗人员更简便更准确地识别 CAS。方法 选取 2019—2021 年和 2023 年在广西壮族自治区柳州市两乡镇符合纳排标准的674 例当地居民作为研究对象。收集相关信息,并采集空腹血样、尿样检测生化指标。采用 FRS 评估 CVD 发生风险;运用颈动脉超声诊断 CAS。将 2019—2021 年 517 例研究对象按照 8 ∶ 2 随机分为训练集和验证集,训练集用于构建Logistic 回归、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、极端梯度增强(XGBoost)模型和梯度增强决策树(GBDT)模型,验证集用于内部验证;2023 年 157 例研究对象作为测试集,用于外部验证。通过 Lasso 回归分析筛选特征变量,运用灵敏度、特异度、准确度、F1 值和曲线下面积(AUC)值评价判别效能,外部验证采用 AUC 值评价最优模型泛化能力,并通过 Shapley Additive exPlanation(SHAP)方法探讨影响最优模型识别 CAS 的重要变量。结果 通过 Lasso 回归,筛选出 15 个非零特征变量:年龄、BMI、收缩压(SBP)、吸烟、饮酒、高血压、总胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、C- 反应蛋白(CRP)、空腹血糖、载脂蛋白 B(ApoB)、脂蛋白 a(LPA)、天冬氨酸氨基转移酶(AST)、AST/ 丙氨酸氨基转移酶、尿微量白蛋白肌酐比值。构建的 Logistic 回归、RF、SVM、XGBoost 模型和 GBDT 模型的 AUC 值均较高,其中 GBDT 模型的判别性能最优,其灵敏度、特异度、准确度、F1 值和 AUC 值分别是 0.755 1、0.836 4、0.798 1、0.778 9、0.834 9,外部验证 AUC 值为 0.794 0。SHAP 方法发现年龄、SBP、CRP、LPA、ApoB 是影响 GBDT 模型识别 CAS 排名前 5 的因素。结论 基于机器学习识别 CAS 的 Logistic 回归、RF、SVM、XGBoost 模型和 GBDT 模型均显示出较高的判别性能,其中 GBDT 模型综合判别效能最佳,同时具有较强的泛化能力。