Novel techniques for advancing our understanding of pulmonary arterial hypertension

Beck, Emily; Hatton, Nathan; Ryan, John

doi:10.1183/13993003.00556-2019

Cited by 4 publications

(4 citation statements)

References 26 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…The ongoing identification of PKI toxicities plays a crucial role in determining treatment options for patients who develop PH while undergoing cancer treatment. Advancements in bioinformatics and genomics research, in conjunction with large electronic databases, improve detection of PKI toxicities, 29,160 as it pertains to the pulmonary vasculature. Such advances may also help identify PKIs with therapeutic potential 112 …”

Section: Future Directionsmentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

Differentiating pulmonary hypertension associated with protein kinase inhibitors

2022

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Protein kinase inhibitors (PKIs) have been implicated in pulmonary vascular toxicities including risk factors for at least three of the five World Health Organization groups of pulmonary hypertension (PH). These toxicities include direct drug-induced pulmonary arterial hypertension, an increase in cardiomyopathies, and an increase in interstitial lung disease. On-and offtarget toxicities are common within multitargeted PKIs leading to cardiopulmonary toxicities. This review highlights the incidence, possible mechanisms, and management strategies for each group of possible PKI-induced PH. Future identification and clarification of protein kinase pathways for both mechanisms of toxicity and pathophysiology for PH could lead to improvements in patient care in oncology and pulmonary vascular diseases.

show abstract

Section: Future Directionsmentioning

confidence: 99%

“…Advancements in bioinformatics and genomics research, in conjunction with large electronic databases, improve detection of PKI toxicities, 29,160 as it pertains to the pulmonary vasculature. Such advances may also help identify PKIs with therapeutic potential.…”

Section: Future Directionsmentioning

confidence: 99%

Differentiating pulmonary hypertension associated with protein kinase inhibitors

2022

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Хотя причина увеличения жесткости стенки ЛА при ХОБЛ до сих пор является предметом дискуссии, по данным большинства работ сообщается о взаимосвязи повышенной ригидности ЛА с перестройкой фибробластов, гладкомышечных и эндотелиальных клеток, системным воспалением [26,27].…”

Section: таблица 5 показатели внутрисердечной гемодинамики и скорости...unclassified

Pulmonary hemodynamics and remodeling of the right heart in patients with COPD depending on the risk group, the direction of drug correction

Klester

Shoikhet

Balitskaya

et al. 2020

Pulʹmonologiâ (Mosk.)

View full text Add to dashboard Cite

Целью работы явилась оценка легочной гемодинамики и наличия систолической и / или диастолической дисфункции (ДД) миокарда правого (ПЖ) и левого (ЛЖ) желудочков у больных хронической обструктивной болезнью легких (ХОБЛ) в зависимости от принадлежности к одной из групп риска (ABCD) согласно классификации Глобальной стратегии диагностики, лечения и профилактики ХОБЛ (Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease -GOLD, 2019) а также определение возможных направлений медикаментозной коррекции. Материалы и методы. Обследованы больные ХОБЛ (n = 119, 87 мужчин; средний возраст -62,5 ± 14,8 года) групп риска А (n = 21) и В (n = 98) по GOLD (2019). Помимо общепринятых клинико-инструментальных обследований, проводилось определение аортальной и легочной скорости распространения пульсовой волны (лСРПВ) с применением магнитно-резонансной томографии. Результаты. У всех больных ХОБЛ выявлены нарушения в виде ДД ПЖ (отношение максимальной скорости раннего диастолического наполнения к максимальной скорости предсердного диастолического наполнения (Е / АПЖ) у пациентов группы риска А составило 0,85 ± 0,03 vs 0,97 ± 0,03 -у пациентов группы риска В; р < 0,05). У 28,6 % больных группы риска В (р < 0,05) определялся рестриктивный тип транстрикуспидального кровотока. Легочная гипертензия у больных ХОБЛ группы риска А составила 24,3 ± 7,6 мм рт. ст., группы риска В -17,2 ± 6,8 мм рт. ст. У пациентов группы риска В отмечены более высокие значения лСРПВ (3,13 (2,93-3,44) мс -1 vs 1,97 (1,62-2,68) мс -1 у пациентов группы риска A; р = 0,005) и ударного объема ПЖ (33,5 (27,3-37,9) мл у пациентов группы риска В vs 29,1 (24,0-35,7) мл -у пациентов группы риска А; р = 0,005). Установлена сильная корреляция показателей лСРПВ со степенью бронхиальной обструкции, фракции выброса и конечного диастолического объема ПЖ, среднего давления в легочной артерии (ДЛАср.) у больных группы В и умеренной силы корреляция -у пациентов группы риска А. Заключение. Таким образом, у больных ХОБЛ группы риска А по GOLD (2019) определяются пограничные показатели ДЛАср. с развитием ДД ПЖ и ЛЖ. Прогрессирование гемодинамических нарушений связано с утяжелением клинических проявлений и дыхательных расстройств, более выраженных у пациентов группы риска В, при этом требуется обязательная бронхолитическая медикаментозная коррекция. Ключевые слова: хроническая обструктивная болезнь легких, легочная гипертензия, ремоделирование. Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. Исследование не имело спосорской поддержки.

show abstract

“…Many machine learning methods have been developed for disease detection or disease type classi cation [4][5][6]. Detection of this disease is complicated and is done by experts [7]. CTEPH disease needs to be diagnosed early and treated promptly.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Artificial intelligence for prediction of chronic thromboembolic pulmonary hypertension using electrocardiography

Kocabay

Kıvrak

Tuncer

et al. 2022

Preprint

View full text Add to dashboard Cite

Background: Screening and accurate diagnosis of chronic thromboembolic pulmonary hypertension(CTEPH) are critical for managing the progression and preventing associated mortality; however, there are no tools for this purpose. We developed and validated an artificial intelligence (AI) algorithm for predicting CTEPH using electrocardiography (ECG). Methods: ECG signals were obtained from 54 regular and 23 CTEPH patients to test the technique. A dataset was created by converting the ECG results to digital. The 12-channel ECG signal received from 77 individuals is 924x1300 in size. The end-point was the diagnosis of CTEPH. By applying the suggested Nigerian motif pattern method to this data set, we obtained a feature matrix of 924x15010. FSCmRMR algorithm determined the most influential 947 characteristics among 15010 features and obtained a matrix of 924x947. We used a decision tree, SVM(Support Vector Machine), and KNN(K-Nearest Neighbour )algorithms to classify the selected most weighted features. Results: We achieved 98.05% success with the decision tree algorithm, 99.89% with the SVM algorithm, and 99.67% with the KNN algorithm. AI algorithm focused on each patient's S-wave, P-wave, and T-wave by QRS complex characteristics. Conclusion: The AI algorithm demonstrated high accuracy for CTEPH prediction using 12-lead and single-lead ECGs.

show abstract

Novel techniques for advancing our understanding of pulmonary arterial hypertension

Cited by 4 publications

References 26 publications

Differentiating pulmonary hypertension associated with protein kinase inhibitors

Differentiating pulmonary hypertension associated with protein kinase inhibitors

Pulmonary hemodynamics and remodeling of the right heart in patients with COPD depending on the risk group, the direction of drug correction

Artificial intelligence for prediction of chronic thromboembolic pulmonary hypertension using electrocardiography

Contact Info

Product

Resources

About