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肺动脉高压（PH）的特征是肺血管系统发生进行性的结构与力学重构，然而，鲜有计算框架能够将疾病机制与纵向进展及治疗反应直接联系起来。在本研究中，我们采用了一个多尺度肺动脉生长与重构（G&R）框架，以捕捉PH大鼠模型中不断演变的功能性指标。该框架耦合了形态测量树血流动力学、基于受限混合物理论的血管壁力学以及适应不良的细胞重构。 疾病进展由三个具有机制可解释性的参数驱动，这些参数分别控制平滑肌过度生成、重构激活和被动硬化。利用多目标优化方法，将这些参数校准到既往研究中单克罗他林（MCT）纵向测量获得的压力、壁厚和刚度数据。为展示该模型的预测价值，我们在同一疾病特异性框架内模拟了治疗干预，通过采用治疗在细胞水平上的功能性反应来指导参数取值的变化。针对特定研究的MCT数据集进行校准后，模型再现了压力、壁厚和刚度随时间增加的过程，表明该模型能够同时捕捉血管重构的多个特征，其对应的（R2）值分别为0.81、0.83和0.95。 模拟治疗降低了压力、壁厚和刚度。预测的压力和壁厚反应与相应实验中的治疗效应高度一致，而刚度恢复则被高估，这提示干预后血管持续性硬化可能还涉及其他机制。该框架还捕捉到了在汇总的MCT和Sugen–低氧数据集中肺动脉压力升高的整体进展趋势，表明其在不同研究和动物模型中具有应用潜力。本研究提出了一个基于物理机制的多尺度框架，能够在一个具有机制可解释性的平台上模拟临床直接关注的量，从而将肺血管重构与治疗反应联系起来。该框架支持跨实验表型和干预措施的比较，同时也指出了为提高跨表型预测能力而需要进行本构改进之处。
肺动脉高压（PH）的特征是肺血管系统进行性结构与力学重构，然而，鲜有计算框架能够将疾病机制与纵向进展及治疗反应直接联系起来。在本研究中，我们采用了一个多尺度肺动脉生长与重构（G&R）框架，以刻画PH大鼠模型中不断演变的功能性指标。该框架耦合了基于形态测量树结构的血流动力学、基于受限混合物理论的血管壁力学以及适应不良的细胞重构。
疾病进展由三个具有机制可解释性的参数驱动，这些参数分别控制平滑肌过度生成、重构激活和被动僵硬化。我们采用多目标优化方法，利用既往研究中关于压力、管壁厚度和刚度的纵向野百合碱（MCT）测量数据对这些参数进行了校准。为展示该模型的预测价值，我们在同一疾病特异性框架内模拟了治疗干预，通过利用细胞层面对治疗的功能性反应来指导参数值的变化。针对该研究特异性的MCT数据集进行校准后，模型再现了压力、管壁厚度和刚度随时间的增加，表明该模型能够同时捕捉血管重构的多种特征，其对应的（R2）值分别为0.81、0.83和0.95。
模拟治疗降低了压力、管壁厚度和刚度。预测的压力和管壁厚度反应与相应实验中的治疗效应高度一致，而刚度恢复则被高估，这表明在干预后持续存在的血管僵硬化可能还涉及其他机制。该框架还捕捉到了汇总MCT和Sugen–低氧数据集中肺动脉压力升高的总体进展趋势，表明其在不同研究和动物模型中均具有应用价值。
本研究构建了一个基于物理机制的多尺度框架，能够在一个具有机制可解释性的平台中模拟具有直接临床意义的量，从而将肺血管重构与治疗反应联系起来。该框架支持对不同实验表型和干预措施进行比较，同时还能识别出为提升跨表型预测能力而需要进行本构改进的方面。
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.08.07.743318v1?rss=1
🏷️ 肺动脉高压 血管重构 多尺度建模 生长与重塑 治疗反应预测