心血管疾病——高血压模型

        高血压模型是研究高血压发病机制、预测疾病风险以及评估新型治疗方法的重要工具。根据不同的研究目的和应用场景，高血压模型可以分为动物模型、计算预测模型以及临床管理模型等。以下是对各类高血压模型的综合介绍：

1. 动物模型（用于机制研究与药物开发）

        动物模型主要用于模拟人类高血压的病理生理过程，以探索发病机制或测试新型降压药物的疗效。

• ■ AGT/REN人源化大鼠模型

•        ●特点：赛业生物开发的SD-Rosa-hAGT&H11-hREN双基因人源化大鼠（产品编号CR007）整合了人类AGT（血管紧张素原）和REN（肾素）基因，可在肝脏和肾脏中稳定表达，适用于靶向RAS（肾素-血管紧张素系统）的药物研究。

•        ●应用：该模型本身无高血压表型，但可通过AAV-REN过表达、L-NAME诱导或血管紧张素II输注等方式诱导高血压，用于评估siRNA、ASO等基因疗法。

• ■  双转基因小鼠模型

•        ●过表达人AGT和REN的小鼠表现出高血压症状，可用于妊娠相关高血压研究。

2. 计算预测模型（用于风险评估与个性化治疗）

        利用机器学习、大数据分析和AI技术构建的高血压预测模型，可识别高风险人群或优化治疗方案。

• ■  吴恩达团队的X-learner算法

•        ●通过分析患者基线风险，预测强化降压治疗（目标收缩压<120 mmHg）的个体化效果，发现治疗效果与基线风险不成比例，支持精准医疗策略。

• ■  智能手表血压计预测模型（陈韵岱团队）

•        ●基于动态血压监测数据，构建列线图模型，预测正常高值血压人群（24小时收缩压120-129 mmHg）短期内进展为高血压的风险（C指数0.854-0.917），关键变量包括BMI、睡眠时长、心率等。

• ■  简易风险评估模型（中科院团队）

•        ●采用随机森林算法，基于BMI、年龄、家族史等易获取指标，AUC达0.92，优于传统方法（AUC 0.77-0.87）。

3. 临床管理模型（用于患者监测与干预）

         结合数字技术的平台，优化高血压患者的长期管理。

• ■  Hyper-DREAM平台

•         ●整合大语言模型（LLM）与数字表型技术，通过多模态数据分析（如电子病历、可穿戴设备数据）提升高血压管理效率，已在临床试验中验证其应用潜力。

• ■  大模型辅助手术风险预测

•         ●基于Transformer架构的模型可预测高血压危象患者术前、术中及术后并发症风险，为手术方案制定提供支持。

4. 研究趋势与挑战

• ■  前沿方向：

•         ●机器学习（如随机森林、X-learner）逐步替代传统统计方法，提高预测精度。

•         ●多模态数据整合（如基因、临床、生活方式数据）成为趋势。

• ■  挑战：

•        ●动物模型的人源化需进一步优化以更贴近人类病理特征。

•        ●AI模型的临床落地面临可解释性、数据隐私等问题。

总结

        高血压模型的发展正从单一机制研究转向多学科融合，结合基因编辑、AI预测和数字健康技术，为高血压的预防、诊断和治疗提供更精准的工具。未来需加强模型临床转化，并解决数据标准化与伦理问题。

        免责声明：本文内容仅供读者学习和交流。文章、图片等版权归原作者享有，如有侵权，请留言联系

咨询电话： 400-6988-095