TY  - JOUR
T1  - Мультимасштабная интеграция геномных, эпигеномных и гемодинамических данных для прогнозирования риска рестеноза после каротидной эндартерэктомии на основе гибридной архитектуры VAE-GAN-трансформер: эволюция идеи компьютерного моделирования геометрии и численного исследования гемодинамики
JF  - Российский кардиологический журнал
DO  - 10.15829/1560-4071-2026-6922
AU  - Казанцев А. Н., 
AU  - Шенгелия Н. Г., 
AU  - Бушланов П. С., 
AU  - Эмбрехт Д. Ю., 
Y1  - 2026-04-25
UR  - https://www.cardiojournal.online/publication/14256
N2  - Цель. Разработка и детальное описание методики мультимасштабной вычислительной оценки риска рестеноза после каротидной эндартерэктомии, интегрирующей данные визуализации, моделирование кровотока с учетом реологии форменных элементов, биомеханику сосудистой стенки, нейрогенную регуляцию, а также геномное и эпигеномное профилирование. Рестеноз после каротидной эндартерэктомии остается нерешенной проблемой сосудистой хирургии, развиваясь у значительной части оперированных пациентов. Существующие методы прогнозирования обладают недостаточной точностью из-за невозможности интеграции всех факторов патогенеза: гемодинамических, биомеханических, нейрогуморальных и молекулярно-генетических.Материал и методы.  В работе представлена пошаговая методология, включающая получение данных мультиспиральной компьютерной томографии-ангиографии и 4D-фазоконтрастной магнитно-резонансной томографии, построение трехмерных геометрических моделей, моделирование движения эритроцитов, лейкоцитов и тромбоцитов методом диссипативной гидродинамики частиц, гиперэластическое конечно-элементное моделирование сосудистой стенки с решением связанной задачи fluid-structure interaction, моделирование нейрогенной регуляции с барорецепторным контуром, тензорный анализ гемодинамических полей, полногеномное секвенирование, анализ метилирования ДНК и профилирование микроРНК, а также построение и обучение гибридной нейросетевой архитектуры.Результаты. Методика позволяет интегрировать 9 независимых модальностей данных в единую прогностическую систему. Достигнута высокая точность прогнозирования рестеноза (AUC 0,995). Методика может быть воспроизведена в любом научно-исследовательском центре, располагающем соответствующим оборудованием и программным обеспечением.Заключение. Предложенная методика представляет собой первый полностью интегрированный подход к мультимасштабному прогнозированию рестеноза, объединяющий визуализационные, гемодинамические, биомеханические, нейрофизиологические, геномные и эпигеномные данные.