https://jscientia.org/index.php/js/issue/feedJuvenis Scientia2025-04-10T15:09:16+03:00Роман Игоревич Газизовedit@jscientia.orgOpen Journal Systems<p>«Juvenis Scientia» — рецензируемый научный журнал, в котором публикуются научные статьи по медицинской тематике и смежным разделам биологических наук (обзоры, оригинальные исследования, описания клинических случаев) на русском и английском языках.</p> <p>Журнал издается с 2015 года. Индексируется в РИНЦ, DOAJ (Directory of Open Access Journals). Статьям присваиваются DOI в системе Crossref.</p> <p>Журнал включен в Перечень BAK по специальностям:<br /><strong>3.1.18. Внутренние болезни (медицинские науки), <br />3.1.20. Кардиология (медицинские науки).</strong></p> <p class="font_8">Статьи размещаются в открытом доступе на сайте журнала, а также в ЭБС "КиберЛенинка" и ЭБС издательства "Лань".</p>https://jscientia.org/index.php/js/article/view/261Перспективы использования больших языковых моделей для совершенствования кардиологической помощи2025-04-10T15:09:16+03:00Дж. Кверedit@jscientia.orgЭ. Дж. Топольedit@jscientia.org<p>Сердечно-сосудистые заболевания остаются ведущей причиной смерти во всём мире, и их раннее выявление и прогнозирование по-прежнему является важной проблемой. Технологии искусственного интеллекта (ИИ) могут помочь справиться с этой задачей, поскольку они обладают большим потенциалом для ранней диагностики и прогнозирования возникновения этих заболеваний. Глубокие нейронные сети (DNN) могут повысить точность интерпретации медицинских изображений, а данные, предоставленные ими, содержат ценную информацию, которая не была бы выявлена кардиологами другим способом. Благодаря последним достижениям при использовании моделей с архитектурой трансформера, мультимодального ИИ и больших языковых моделей (LLM) появилась возможность интеграции электронных медицинских карт с изображениями, геномной информацией, сигналами биосенсоров и другими данными, что потенциально может улучшить диагностику и выделить пациентов высокого риска для применения стратегий первичной профилактики. Несмотря на то что основное внимание уделяется использованию ИИ для помощи в работе клиницистам, он может также быть полезным пациентам и оказывать немедленную помощь в диагностике, например, при аритмии, и в настоящее время изучается его применение для визуализации в автоматическом режиме. Перед использованием ИИ в клинической практике следует рассмотреть потенциальные риски, такие как нарушение конфиденциальности данных и диагностические ошибки. В статьях этой серии исследуются возможности и ограничения моделей ИИ в кардиологии и преследуется цель выявить особые препятствия и варианты применения моделей ИИ, способствующие их интеграции в систему здравоохранения.</p> <p><strong>Оригинал статьи:</strong> Quer G, Topol EJ. The potential for large language models to transform cardiovascular medicine. Lancet Digit Health. 2024;6(10):e767-e771. DOI: 10.1016/S2589-7500(24)00151-1.</p> <p><em>Статья переведена на русский язык и опубликована согласно условиям лицензии Creative Commons Attribution (CC BY 4.0).</em></p>2025-02-28T00:00:00+03:00Copyright (c) 2025 Квер Д., Тополь Э.Д.https://jscientia.org/index.php/js/article/view/253In silico и in vivo изучение противовоспалительной активности азометиновых производных 2-амино-4,5,6,7-тетрагидро-1-бензотиофен-3-карбоксамида и 2-замещённых 5,6,7,8-тетрагидробензо[4,5]тиено[2,3-d]пиримидин-4(3H)-она2025-03-13T13:30:35+03:00А. С. Чиряпкинalexey.chiriapkin@yandex.ruИ. П. Кодонидиkodonidiip@mail.ruИ. Л. Абисаловаiraabi@yandex.ruИ. Н. Дьяковаirochkadyakova@mail.ru<p><strong>Введение.</strong> Поиск эффективных и малотоксичных веществ с противовоспалительным действием является актуальной задачей фармации, так как патологический процесс воспаления развивается при различных заболеваниях. Целью исследования являлся поиск новых соединений с выраженным противовоспалительным действием среди азометиновых и пиримидиновых производных. Объектами исследования являются азометиновые производные 2‑амино‑4,5,6,7‑тетрагидро‑1‑бензотиофен‑3‑карбоксамида (3a‑3s) и соответствующие им 2‑замещённые 5,6,7,8‑тетрагидробензо[4,5]тиено[2,3‑d]пиримидин‑4(3H)-она (4a‑4s).<br /><strong>Материалы и методы.</strong><em> In silico</em> прогноз противовоспалительной активности осуществлялся в программе Autodock 4.0. Виртуальные структуры моделируемых соединений были построены в программе HyperChem 8.0.4. Окончательная оптимизация геометрии виртуальных структур рассчитывалась в программе ORCA 4.1 с использованием теории функционала плотности (UB3LYP) и базового набора 6–311G**. <em>In vivo</em> изучение противовоспалительной активности проводили на модели острого экссудативного воспаления, вызванного субплантарным введением 2% раствора формалина в правую переднюю лапку мышей-самцов линии Balb/C в объёме 0,05 мл.<br /><strong>Результаты.</strong> Данные вычислительного эксперимента свидетельствуют о том, что среди изучаемых соединений имеются структуры, которые могут ингибировать фермент циклооксигеназу‑2 (ЦОГ‑2). На основе <em>in silico</em> результатов отобрано 10 соединений для <em>in vivo</em> исследования противовоспалительной активности. Соединения под лабораторным шифром 3b и 3n продемонстрировали наличие противовоспалительной активности на модели формалинового отёка. Соединение 3n расценено как наиболее перспективное для дальнейшего исследования, так как его эффект был сопоставим с диклофенаком.<br /><strong>Заключение.</strong> В ходе исследования определено два соединения (3b и 3n), которые обладают выраженным противовоспалительным действием.</p>2025-02-28T00:00:00+03:00Copyright (c) 2025 Чиряпкин А.С., Кодониди И.П., Абисалова И.Л., Дьякова И.Н.https://jscientia.org/index.php/js/article/view/257Факторы риска, модифицирующие показатели объёмной сфигмографии (Обзор литературы)2025-03-19T11:54:20+03:00М. Д. Рудойkolesowa.mascha@yandex.ruЕ. В. Макароваe_makarowa@mail.ruВ. В. Трошинvecheslavt@yandex.ru<p>Объёмная сфигмография является одним из методов функциональной диагностики, который позволяет за короткое время получить большое количество показателей, характеризующих текущее состояние сердечно-сосудистой системы. Методика исследования достаточно проста и не требует больших временных и материальных затрат, может выполняться средним медицинским персоналом. Основным параметром сфигмографии, признанным российскими и зарубежными экспертами интегральным маркером состояния сосудистой стенки, является сердечно-лодыжечный сосудистый индекс (СЛСИ). Величина СЛСИ у конкретного пациента отражает артериальную ригидность и прямо пропорциональна биологическому возрасту сосудов. <br />В представленном обзоре литературы собраны актуальные на сегодняшний день данные о факторах, способных модифицировать жёсткость сосудистой стенки. Обозначено направление изменений жёсткости сосудов и биологического возраста артерий под влиянием пола, возраста, нарушений углеводного и липидного обмена, хронической болезни почек, артериальной гипертензии, курения, избыточной массы тела, атеросклеротических сердечно-сосудистых заболеваний различной локализации, инфекционных заболеваний, антигипертензивной и липидоснижающей терапии. Представленный обзор литературы может быть полезен как практическому врачу, проводящему оценку сердечно-сосудистого риска пациента, так и научному работнику, планирующему использовать метод объёмной сфигмографии в своих исследованиях.</p>2025-02-28T00:00:00+03:00Copyright (c) 2025 Рудой М.Д., Макарова Е.В., Трошин В.В.