16 research outputs found
Coronary artery disease progression and calcification in metabolic syndrome
Indiana University-Purdue University Indianapolis (IUPUI)For years, the leading killer of Americans has been coronary artery disease (CAD), which has a strong correlation to the U.S. obesity epidemic. Obesity, along with the presence of other risk factors including hyperglycemia, hypercholesterolemia, dyslipidemia, and high blood pressure, comprise of the diagnosis of metabolic syndrome (MetS). The presentation of multiple MetS risk factors increases a patients risk for adverse cardiovascular events. CAD is a complex progressive disease. We utilized the superb model of CAD and MetS, the Ossabaw miniature swine, to investigate underlying mechanisms of CAD progression. We studied the influence of coronary epicardial adipose tissue (cEAT) and coronary smooth muscle cell (CSM) intracellular Ca2+ regulation on CAD progression. By surgical excision of cEAT from MetS Ossabaw, we observed an attenuation of CAD progression. This finding provides evidence for a link between local cEAT and CAD progression. Intracellular Ca2+ is a tightly regulated messenger in CSM that initiates contraction, translation, proliferation and migration. When regulation is lost, CSM dedifferentiate from their mature, contractile phenotype found in the healthy vascular wall to a synthetic, proliferative phenotype. Synthetic CSM are found in intimal plaque of CAD patients. We investigated the changes in intracellular Ca2+ signaling in enzymatically isolated CSM from Ossabaw swine with varying stages of CAD using the fluorescent Ca2+ indicator, fura-2. This time course study revealed heightened Ca2+ signaling in early CAD followed by a significant drop off in late stage calcified plaque. Coronary artery calcification (CAC) is a result of dedifferentiation into an osteogenic CSM that secretes hydroxyapatite in the extracellular matrix. CAC is clinically detected by computed tomography (CT). Microcalcifications have been linked to plaque instability/rupture and cannot be detected by CT. We used 18F-NaF positron emission tomography (PET) to detect CAC in Ossabaw swine with early stage CAD shown by mild neointimal thickening. This study validated 18F-NaF PET as a diagnostic tool for early, molecular CAC at a stage prior to lesions detectable by CT. This is the first report showing non-invasive PET resolution of CAC and CSMC Ca2+ dysfunction at an early stage previously only characterized by invasive cellular Ca2+ imaging
Contribuciones de las técnicas machine learning a la cardiología. Predicción de reestenosis tras implante de stent coronario
[ES]Antecedentes: Existen pocos temas de actualidad equiparables a la posibilidad de la tecnología actual para desarrollar las mismas capacidades que el ser humano, incluso en medicina. Esta capacidad de simular los procesos de inteligencia humana por parte de máquinas o sistemas informáticos es lo que conocemos hoy en día como inteligencia artificial. Uno de los campos de la inteligencia artificial con mayor aplicación a día de hoy en medicina es el de la predicción, recomendación o diagnóstico, donde se aplican
las técnicas machine learning. Asimismo, existe un creciente interés en las técnicas de medicina de precisión, donde las técnicas machine learning pueden ofrecer atención médica individualizada a cada paciente. El intervencionismo coronario percutáneo (ICP) con stent se ha convertido en una
práctica habitual en la revascularización de los vasos coronarios con enfermedad aterosclerótica obstructiva significativa. El ICP es asimismo patrón oro de tratamiento en pacientes con infarto agudo de miocardio; reduciendo las tasas de muerte e isquemia recurrente en comparación con el tratamiento médico. El éxito a largo plazo del procedimiento está limitado por la reestenosis del stent, un proceso patológico que provoca un estrechamiento arterial recurrente en el sitio de la ICP. Identificar qué
pacientes harán reestenosis es un desafío clínico importante; ya que puede manifestarse como un nuevo infarto agudo de miocardio o forzar una nueva resvascularización del vaso afectado, y que en casos de reestenosis recurrente representa un reto terapéutico.
Objetivos: Después de realizar una revisión de las técnicas de inteligencia artificial aplicadas a la medicina y con mayor profundidad, de las técnicas machine learning aplicadas a la cardiología, el objetivo principal de esta tesis doctoral ha sido desarrollar un modelo machine learning para predecir la aparición de reestenosis en pacientes con infarto agudo de miocardio sometidos a ICP con implante de un stent. Asimismo, han sido objetivos secundarios comparar el modelo desarrollado con machine learning con
los scores clásicos de riesgo de reestenosis utilizados hasta la fecha; y desarrollar un software que permita trasladar esta contribución a la práctica clínica diaria de forma sencilla. Para desarrollar un modelo fácilmente aplicable, realizamos nuestras predicciones sin variables adicionales a las obtenidas en la práctica rutinaria. Material: El conjunto de datos, obtenido del ensayo GRACIA-3, consistió en 263
pacientes con características demográficas, clínicas y angiográficas; 23 de ellos presentaron reestenosis a los 12 meses después de la implantación del stent. Todos los desarrollos llevados a cabo se han hecho en Python y se ha utilizado computación en la nube, en concreto AWS (Amazon Web Services).
Metodología: Se ha utilizado una metodología para trabajar con conjuntos de datos pequeños y no balanceados, siendo importante el esquema de validación cruzada anidada utilizado, así como la utilización de las curvas PR (precision-recall, exhaustividad-sensibilidad), además de las curvas ROC, para la interpretación de los modelos. Se han entrenado los algoritmos más habituales en la literatura para elegir el que mejor comportamiento ha presentado. Resultados: El modelo con mejores resultados ha sido el desarrollado con un clasificador extremely randomized trees; que superó significativamente (0,77; área
bajo la curva ROC a los tres scores clínicos clásicos; PRESTO-1 (0,58), PRESTO-2 (0,58) y TLR (0,62). Las curvas exhaustividad sensibilidad ofrecieron una imagen más precisa del rendimiento del modelo extremely randomized trees que muestra un algoritmo eficiente (0,96) para no reestenosis, con alta exhaustividad y alta sensibilidad. Para un umbral considerado óptimo, de 1,000 pacientes sometidos a
implante de stent, nuestro modelo machine learning predeciría correctamente 181 (18%) más casos en comparación con el mejor score de riesgo clásico (TLR). Las variables más importantes clasificadas según su contribución a las predicciones fueron diabetes, enfermedad coronaria en 2 ó más vasos, flujo TIMI post-ICP, plaquetas anormales, trombo post-ICP y colesterol anormal. Finalmente, se ha desarrollado una
calculadora para trasladar el modelo a la práctica clínica. La calculadora permite estimar el riesgo individual de cada paciente y situarlo en una zona de riesgo, facilitando la toma de decisión al médico en cuanto al seguimiento adecuado para el mismo. Conclusiones: Aplicado inmediatamente después de la implantación del stent, un modelo machine learning diferencia mejor a aquellos pacientes que presentarán o no reestenosis respecto a los discriminadores clásicos actuales
Atherosclerosis: Methods and Protocols
This volume provides detailed, up-to-date methods used in research on Atherosclerosis. Chapters guide readers through an overview of the pathogenesis of atherosclerosis and model systems together with in vitro, ex vivo, in vivo and emerging methods in atherosclerosis research. Written in the highly successful Methods in Molecular Biology series format, chapters include introductions to their respective topics, lists of the necessary materials and reagents, step-by-step, readily reproducible laboratory protocols, and tips on troubleshooting and avoiding known pitfalls.
Authoritative and cutting-edge, Atherosclerosis: Methods and Protocols serves as an invaluable resource for those engaging in research on atherosclerosis and cardiovascular disease, as well as for researchers who are new to t
Transcriptome-profiling in porcine arteries to identify shear-responsive regulators of endothelial apoptosis
Atherosclerosis develops predominantly at regions of the arterial tree exposed to disturbed blood flow, which generates low, oscillatory shear stress (WSS) at the lumen. Of note, endothelial cells (EC) at lesion-‐prone regions are characterised by an increased rate of apoptosis, thus providing a potential explanation for the distinct spatial localisation of atherosclerosis. To understand the interaction between flow and apoptosis we used microarray technology coupled to computational fluid dynamics (CFD) to identify genes differentially expressed at high or low WSS regions of the porcine aorta. We examined whether putative regulators of apoptosis can be activated by flow in vitro and studied their function using cultured EC.
In this study, we employed magnetic resonance imaging and CFD to model blood flow in the porcine aortic arch and generate WSS maps that served as guidelines for the isolation of EC for subsequent transcriptional analysis. Furthermore we characterised the flow in stenosed carotid arteries where a constrictive extravascular device was surgically applied. The influence of WSS on the expression of putative regulators of apoptosis was studied using in vitro flow assays and gene function was analysed using siRNA-‐based approaches.
Computed WSS maps revealed great spatial heterogeneity and challenged common assumptions about the mechanical conditions at susceptible and protected regions. In addition, microarray analysis of ECs isolated from the aortic arches of 5 pigs identified 764 differentially expressed genes that influence diverse physiological activities. Functional annotation of these transcripts highlighted the presence of 41 molecules with an inferred or known role in the regulation of apoptosis. We selected two candidates for functional screening in vitro: PERP and PDCD2L. Staining for active caspase-‐3 and DNA fragmentation revealed that EC apoptosis was significantly enhanced in EC exposed to oscillatory shear stress compared to cells exposed to uniform flow. Silencing of PERP reduced apoptosis in EC exposed to oscillatory shear stress, while silencing PDCD2L did not have a significant effect.
We conclude that shear stress influences EC viability through transcriptional mechanisms that might involve the novel apoptosis regulator PERP. Our observations illuminate the molecular mechanisms that regulate the focal nature of vascular injury and atherosclerosis and provide a large genetic dataset to use in future studies.Open Acces