一、模型分類與構建方法

1. 基于病理生理機制的模型分類

• 高血壓誘導模型

• 機制：通過長期高血壓導致左心室肥厚和舒張功能障礙，模擬人類高血壓相關DHF。

• 方法：

• 大鼠：腹腔注射血管緊張素Ⅱ（AngⅡ）或DOCA-salt誘導高血壓，持續8-12周。

• 兔：腹主動脈縮窄術（TAC）增加后負荷，6-8周后出現左室僵硬度增加。

• 特點：

• 高臨床相關性：與人類高血壓性DHF病理相似，左室射血分數（LVEF）保持正常（≥50%）。

• 適用場景：研究心肌肥厚與舒張功能異常的分子機制。

• 代謝綜合征復合模型

• 方法：聯合高脂飲食（脂肪≥45%）與低劑量氧嗪酸鉀（尿酸酶抑制劑），誘導胰島素抵抗與尿酸代謝紊亂。

• 病理特征：

• 左室舒張末壓（LVEDP）升高（>15 mmHg），BNP水平顯著上升。

• 心肌間質纖維化（膠原容積分數>5%）。

• 慢性缺血性模型

• 方法：冠狀動脈微栓塞術或左前降支部分結扎，導致心肌缺血-再灌注損傷。

• 特點：

• 模擬冠心病早期舒張功能受損，E/e'比值>15提示左室充盈壓升高。

• 心肌纖維化程度與微血管病變相關。

• 基因工程模型

• 常用動物：Dahl鹽敏感大鼠（SS大鼠）或Uox基因敲除小鼠（自發高尿酸血癥）。

• 優勢：

• 無需外源誘導劑，病理進展自然（8-10周出現DHF表型）。

• 可結合CRISPR技術引入特定突變（如TGF-β通路異常）。

2. 經典手術模型：腹主動脈縮窄術（TAC）

• 操作步驟：

1. 麻醉后開腹暴露腹主動脈，置入22G針頭后結扎（縮窄率50%-70%）。

2. 術后4周超聲驗證左室肥厚（IVSd≥1.3 cm）和E/A比值<1。

• 模型分層：

• 單純TAC：誘導舒張性心衰（LVEF正常，LVEDP>20 mmHg）。

• TAC聯合主動脈瓣破壞：誘導收縮性心衰（LVEF<40%），用于對比研究。

二、模型評估體系

1. 功能學評估

• 超聲心動圖核心參數：

• 血流動力學指標：

• 左室舒張末壓（LVEDP）>15 mmHg（金標準）。

• 左室壓力最大下降速率（-dP/dt）降低（反映松弛能力）。

2. 分子與組織病理學驗證

• 血清標志物：

• BNP或NT-proBNP升高（BNP>100 pg/mL診斷特異性>90%）。
  

• Ⅰ型膠原羧端肽（PICP）>150 μg/L提示心肌纖維化。

• 組織學分析：

• 天狼猩紅染色顯示膠原容積分數（CVF）>5%。

• 免疫組化檢測TGF-β1、MMP-2等纖維化通路蛋白表達。

3. 綜合評分系統

• DHF診斷評分（ESC標準）：

• 功能指標：E/e' >15（2分），LAVI≥34 mL/m2（2分）。

• 生物標志物：BNP>35 pg/mL（1分）。

• 評分≥5分確診DHF，需排除收縮功能異常（LVEF≥50%）。

三、模型優缺點對比

四、新興技術與挑戰

1. 動態監測技術

• 三維斑點追蹤超聲：通過心肌應變分析（縱向應變<-16%提示舒張功能異常），排除心臟整體運動干擾。

• 活體顯微CT：結合碘對比劑增強，無創評估心肌微循環與纖維化分布。

2. 多組學整合

• 單細胞轉錄組：解析心肌成纖維細胞亞群（如Col1a1+細胞）在纖維化中的作用。

• 代謝組學：發現早期標志物（如琥珀酸水平升高）。

3. 人源化模型

• 3D心肌類器官：植入患者來源的iPSC心肌細胞，模擬個體化DHF病理。

• 免疫重建模型：將人源免疫細胞植入NSG小鼠，研究炎癥與纖維化交互作用。

五、實驗設計與倫理考量

1. 動物選擇：

• 種屬：大鼠（成本低）、兔（心臟結構與人類更接近）。

• 性別：優先雄性（避免雌激素對纖維化的抑制作用）。

2. 標準化操作：

• 超聲驗證需在相同麻醉深度下進行（異氟烷濃度1.5%）。

• 術后鎮痛（布洛芬5 mg/kg）與感染防控（頭孢曲松25 mg/kg）。

3. 倫理合規：

• 遵循“3R原則"，控制樣本量（每組≥8只）。

六、應用實例與研究方向

1. 藥物篩選：

• ARNI類藥物：在TAC模型中降低LAVI 30%（P<0.01），抑制膠原沉積。

• SGLT2抑制劑：通過AMPK通路改善心肌能量代謝，E/e'比值下降18%。

2. 機制研究：

• MicroRNA-21：靶向調控TGF-β/Smad3通路，干預后CVF降低40%。

• 炎癥小體NLRP3：基因敲除小鼠的BNP水平下降50%。

總結與展望

舒張性心衰模型的構建需根據研究目標選擇：

• 基礎機制研究優先選用基因工程模型或TAC分層模型；

• 藥物開發推薦高血壓誘導或代謝綜合征復合模型；

• 轉化醫學需整合人源化類器官與動態影像技術。
  未來方向包括開發多器官芯片系統、利用AI預測模型病理進程，以及建立基于深度學習的超聲參數自動分析平臺。