Cardiovascular Diabetology
心脏数字孪生技术助力糖尿病性心脏病研究
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本文首次系统性综述了心脏计算模型在糖尿病相关心脏病中的应用，包括细胞代谢、电生理、钙处理及血流动力学模型，并探讨了多尺度数字孪生技术在心血管风险分层和治疗优化中的潜力。
文献概述
本文《Cardiac digital twins: a tool to investigate the function and treatment of the diabetic heart》，发表于《Cardiovascular Diabetology》杂志，回顾并总结了糖尿病对心脏多尺度重塑的影响，以及抗糖尿病药物如SGLT2抑制剂和GLP1受体激动剂的心脏保护机制尚不明确的问题。文章指出，当前临床试验周期长、成本高，因此提出利用心脏计算模型和数字孪生技术，以模拟糖尿病心脏功能变化并预测个体化治疗反应，为心血管疾病风险评估和个性化治疗提供新思路。
背景知识
糖尿病是一种慢性代谢性疾病，长期高血糖可导致心脏结构和功能的广泛重塑，包括心肌代谢异常、电生理紊乱、钙稳态失衡、微循环障碍及心室重构等。这些变化最终可能导致舒张和收缩功能障碍，进而引发心力衰竭。当前研究面临的关键挑战是如何在个体层面准确评估糖尿病相关心血管疾病（CVD）风险，并优化抗糖尿病治疗策略。此外，糖尿病患者存在显著的性别差异，女性CVD风险高于男性，但机制尚不明确。心脏计算模型和数字孪生技术的出现为模拟和预测个体化心脏功能变化、药物反应和血流动力学提供了新的工具，有望在不依赖传统随机对照试验的前提下加速糖尿病性心脏病机制与治疗的研究。
研究方法与实验
文章系统回顾了目前用于糖尿病心脏研究的计算模型，包括心肌细胞代谢模型、动作电位和钙处理模型、血流模型以及循环系统模型，并结合多尺度和多物理模拟技术，如电生理-力学耦合模型和计算流体力学（CFD）模型，模拟糖尿病相关的心脏重塑和血流变化。此外，文章还介绍了在虚拟患者（in-silico trials）中测试抗糖尿病药物对心脏功能的影响，以加速新药的心脏安全性评估。
关键结论与观点
研究意义与展望
心脏计算模型和数字孪生技术为糖尿病心脏病研究提供了高效、低成本的替代方案，有助于缩短新药临床前研究周期，提升个体化治疗策略。未来可进一步结合AI和大数据分析，构建更精准的虚拟患者群体，支持心血管疾病预测、药物筛选及临床试验设计优化。
结语
本文系统性综述了心脏计算模型在糖尿病心脏病中的应用，强调其在模拟糖尿病诱发的心脏重塑、预测药物反应及支持个性化治疗策略中的潜力。数字孪生和多尺度模型可整合代谢、电生理、钙处理、心室重构和血流动力学数据，提供比传统临床试验更快速、更经济的研究手段。该技术有望在糖尿病患者心血管风险分层、药物开发及心脏保护机制探索中发挥重要作用，为精准医疗提供新路径。此外，模型的可扩展性也支持研究合并肥胖、心衰等共病对心脏功能的影响，进一步推动糖尿病性心脏病的机制解析与治疗优化。
