16 research outputs found

    Coronary artery disease progression and calcification in metabolic syndrome

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    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

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    [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

    Coronary motion modelling for CTA to X-ray angiography registration

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    Coronary motion modelling for CTA to X-ray angiography registration

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    Atherosclerosis: Methods and Protocols

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    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

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    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

    Infective/inflammatory disorders

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    corecore