研究概况:袁春博士

当一个研究人员对了解人类动脉粥样硬化如何发展的热情，一个检查膝骨关节炎的大数据集，以及一个精准医疗平台，将热情和数据转化为对健康血管如何变硬和僵硬的急需理解时，你会得到什么?

您将了解到袁春博士的故事，他是最新获得美国心脏协会精确心血管医学研究所数据科学资助的研究人员之一。
袁是华盛顿大学(西雅图)放射学和生物工程学教授、全球事务副主席，他利用成像技术探索斑块和动脉粥样硬化在动脉中多年来的发展过程。

“为了预防心脏病发作或中风，我们真的需要了解动脉粥样硬化是如何发展的，以及它是如何随着时间的推移而演变的，”袁说。“我们相信，斑块的直接成像可以帮助我们找到更好的诊断、治疗和最终预防动脉粥样硬化的方法。”

到目前为止，大规模研究动脉粥样硬化的发展是具有挑战性的，艰苦的，几乎不可能的。对血管进行成像，在这种情况下，磁共振成像(MRI)是昂贵的，研究人员必须在多年时间里跟踪数千人。

但是Yuan和同事们在一个不太可能的地方发现了这样一个数据集。美国国立卫生研究院(NIH)资助了骨关节炎计划(Osteoarthritis Initiative)，该计划在大约8年的时间里，每年对近5000人进行膝盖核磁共振检查。这项研究的研究人员还收集了有关人们健康的可靠信息，包括心血管健康、运动和饮食习惯。

“这项研究的目的是观察人类的膝盖，而不是血管。但有趣的是，这项研究的核磁共振成像有我们需要的血管信息，”袁说。

有了数据在手，袁和他的同事们面临着下一个挑战。在大约4900人的研究中，每个人都有大约70张他们膝盖的核磁共振图像。人类研究人员定量测量每个患者的血管变化大约需要4个小时，因此人工测量和分析数据需要数年时间。

Yuan在华盛顿大学联合指导一个研究实验室，专门研究血管成像和血管图像分析。他和他的同事开始研究使用人工智能(AI)来更快地分析成像数据，并为他的心血管研究提取有用的信息。

“这就是精准心血管医学研究所的用武之地，”袁说。

美国心脏协会研究所在两年内向袁授予了20万美元的数据科学赠款和5万美元的亚马逊网络服务积分，允许使用该研究所的精准医疗平台。利用精准医疗平台的云数据分析，Yuan将读取每位患者MRI数据所需的时间从4小时缩短至7分钟。该研究所的平台允许Yuan先进的深度学习技术快速识别动脉位置，描绘血管壁轮廓，量化血管特征，并在没有人为干预的情况下通过MR膝关节扫描识别疾病动脉。

“如果没有NIH的数据集和美国心脏协会的资助，我们就无法做到这一点，”袁说。“这是我们一直在寻找的数据和基于人工智能的算法的完美结合，可以实际分析数据，而AHA提供了资金。这真是一个美丽的故事。”

动脉粥样硬化在人类身上发展缓慢，通常需要几十年的时间才会出现症状或心脏病发作或中风等事件。Yuan的研究提供了分析病变如何在血管中发展所需的多年数据——病变是发展、消退还是在某些情况下消失。

一旦他们分析了数据，袁和同事们将更好地理解运动方案或饮食习惯等因素是如何影响动脉粥样硬化的发展的。

对于袁隆平来说，这些答案已经等待了很长时间，他从20世纪80年代开始研究MRI流动成像。但是，预防心脏病和中风的个人愿望出现得更早，直到今天仍在激励着他。

“我母亲在我很小上中学的时候心脏病发作了。我是当时唯一一个在家照顾家人的人。当我母亲心脏病发作时，我所经历的困难极大地影响了我对预防心脏病发作和中风的研究的热情。”