kpcczКомплексные проблемы сердечно-сосудистых заболеванийComplex Issues of Cardiovascular Diseases2306-12782587-9537Federal State Budgetary Institution “Research Institute for Complex Issues of Cardiovascular Diseases”kpccz-1706Research ArticleАНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР. Кардиология. Патологическая физиологияСОВРЕМЕННЫЕ МОЛЕКУЛЯРНЫЕ И РЕГЕНЕРАТИВНЫЕ ПОДХОДЫ К ЛЕЧЕНИЮ ИШЕМИЧЕСКОЙ БОЛЕЗНИ СЕРДЦАMOLECULAR AND REGENERATIVE APPROACHES TO THE TREATMENT OF ISCHEMIC HEART DISEASEhttps://orcid.org/0009-0006-2884-4418СавенковДмитрий АндреевичSavenkovDmitriy A.

студент федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования «Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н. И. Пирогова» (Пироговский университет) Министерства здравоохранения Российской Федерации, Москва, Российская Федерация

student, N.I. Pirogov Russian National Research Medical University (Pirogov University), Moscow, Russian Federation

snhfromdol@mail.ruhttps://orcid.org/0009-0001-4511-8155МамбетоваДинара РашидовнаMambetovaDinara R.

студент федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Астраханский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации, Астрахань, Российская Федерация

student, Astrakhan State Medical University, Astrakhan, Russian Federation

https://orcid.org/0009-0001-4511-8155СаидоваМарина УмаровнаSaidovaMarina U.

студент федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Астраханский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации, Астрахань, Российская Федерация

student, Astrakhan State Medical University, Astrakhan, Russian Federation

https://orcid.org/0000-0001-9412-6322ЭрсиноеваПятимат МуссаевнаErsinoevaPyatimar M.

студент федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Астраханский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации, Астрахань, Российская Федерация

student, Astrakhan State Medical University, Astrakhan, Russian Federation

https://orcid.org/0000-0001-9833-5682ПийтерДиана АлександровнаPiiterDiana A.

студент федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Астраханский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации, Астрахань, Российская Федерация

student, Astrakhan State Medical University, Astrakhan, Russian Federation

https://orcid.org/0009-0003-0421-6917ПоповаМария ДмитриевнаPopovaMaria D.

студент федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Астраханский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации, Астрахань, Российская Федерация

student, Astrakhan State Medical University, Astrakhan, Russian Federation

https://orcid.org/0009-0002-8129-7581КовтунЯна АндреевнаKovtunIana A.

студент федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Тихоокеанский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации, Владивосток, Российская Федерация

student, Pacific State Medical University, Vladivostok, Russian Federation

https://orcid.org/0009-0008-9342-3446КантемироваЭмилия РустамовнаKantemirovaEmiliya R.

студент федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования «Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского», Симферополь, Российская Федерация

student, V.I. Vernadsky Crimean Federal University, Simferopol, Russian Federation

https://orcid.org/0009-0009-5722-9256МишенинВладислав АнатольевичMisheninVladislav A.

студент федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования «Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского», Симферополь, Российская Федерация

student, V.I. Vernadsky Crimean Federal University, Simferopol, Russian Federation

https://orcid.org/0009-0009-0232-9348БиккужинаЗинира ФанилевнаBikkuzhinaZinira F.

студент федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Башкирский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации, Уфа, Российская Федерация

student, Bashkir State Medical University, Ufa, Russian Federation

https://orcid.org/0009-0002-1629-4480АгаронянАнаида АртуровнаAgaronyanAnaida A.

студент федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Кубанский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации, Краснодар, Российская Федерация

student, Kuban State Medical University, Krasnodar, Russian Federation

https://orcid.org/0009-0003-8729-4098ШахалиевАскер АслановичShakhalievAsker A.

студент федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Кабардино-Балкарский государственный университет им. Х.М. Бербекова», Нальчик, Российская Федерация

student, H.M. Berbekov Kabardino-Balkarian State University; Nalchik, Russian Federation

https://orcid.org/0009-0006-5316-2101АйдемироваЗайнаб СиражутдиновнаAidemirovaZainab S.

студент федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Ростовский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации, Ростов-На-Дону, Российская Федерация

student, H.M. Berbekov Kabardino-Balkarian State University; Nalchik, Russian Federation

https://orcid.org/0009-0004-9015-2549РузимуратоваЮлдуз РустамовнаRuzimuratovaYulduz R.

студент федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Башкирский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации, Уфа, Российская Федерация

student, Bashkir State Medical University, Ufa, Russian Federation

https://orcid.org/0009-0003-0294-323XАсрянКристина СамвеловнаAsryanKristina S.

студент федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Тверской государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации, Тверь, Российская Федерация

student, Tver State Medical University, Tver, Russian Federation

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н. И. Пирогова» Министерства здравоохранения Российской ФедерацииРоссияN.I. Pirogov Russian National Research Medical University (Pirogov University)Russian FederationФедеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Астраханский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской ФедерацииРоссияAstrakhan State Medical University of the Ministry of Health of the Russian FederationRussian FederationФедеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Тихоокеанский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской ФедерацииРоссияPacific State Medical UniversityRussian FederationФедеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Тихоокеанский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской ФедерацииРоссияV.I. Vernadsky Crimean Federal UniversityRussian FederationФедеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского»РоссияV.I. Vernadsky Crimean Federal UniversityRussian FederationФедеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Башкирский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской ФедерацииРоссияBashkir State Medical UniversityRussian FederationФедеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Кубанский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской ФедерацииРоссияKuban State Medical UniversityRussian FederationФедеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Кабардино-Балкарский государственный университет им. Х.М. Бербекова»РоссияFederal State Budgetary Educational Institution of Higher Education “H.M. Berbekov Kabardino-Balkarian State University”Russian FederationФедеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Ростовский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской ФедерацииРоссияRostov State Medical UniversityRussian FederationФедеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Тверской государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской ФедерацииРоссияTver State Medical UniversityRussian Federation202629062026153105123Copyright © Савенков Д.А., Мамбетова Д.Р., Саидова М.У., Эрсиноева П.М., Пийтер Д.А., Попова М.Д., Ковтун Я.А., Кантемирова Э.Р., Мишенин В.А., Биккужина З.Ф., Агаронян А.А., Шахалиев А.А., Айдемирова З.С., Рузимуратова Ю.Р., Асрян К.С., 20262026Савенков Д.А., Мамбетова Д.Р., Саидова М.У., Эрсиноева П.М., Пийтер Д.А., Попова М.Д., Ковтун Я.А., Кантемирова Э.Р., Мишенин В.А., Биккужина З.Ф., Агаронян А.А., Шахалиев А.А., Айдемирова З.С., Рузимуратова Ю.Р., Асрян К.С.Savenkov D.A., Mambetova D.R., Saidova M.U., Ersinoeva P.M., Piiter D.A., Popova M.D., Kovtun I.A., Kantemirova E.R., Mishenin V.A., Bikkuzhina Z.F., Agaronyan A.A., Shakhaliev A.A., Aidemirova Z.S., Ruzimuratova Y.R., Asryan K.S.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.nii-kpssz.com/jour/article/view/1706Основные положения

Основные положения

 

 

Резюме

Резюме

Ишемическая болезнь сердца (ИБС) остается ведущей причиной смертности, несмотря на значительный прогресс в кардиологической практике. Статья представляет системный обзор современных подходов к лечению ИБС, включая традиционные инвазивные методы, наномедицину, генную терапию и клеточные технологии. Чрескожное коронарное вмешательство и аортокоронарное шунтирование остаются основой лечения критических стенозов. Однако у части пациентов эти методы сопряжены с высоким риском осложнений: например, нефропатия, фибрилляция предсердий или несостоятельность трансплантата. Поэтому внимание исследователей все больше смещается к высокотехнологичным молекулярным стратегиям. Экспериментальные исследования на животных моделях (in vivo) продемонстрировали, что наночастицы на основе сополимера молочной и гликолевой кислот (PLGA), нагруженные питавастатином, обладают способностью снижать воспаление и стабилизировать атеросклеротические бляшки. Доклинические исследования показывают, что использование липосомальных форм преднизолона может обеспечить направленную доставку препарата к участкам рестеноза. Однако клиническая трансляция нанотехнологий сталкивается с проблемами безопасности, токсичности, биораспределения, высокой стоимости производства и регуляторными барьерами. Фотоакустическая и флуоресцентная визуализация с помощью функционализированных наночастиц открывает новые возможности диагностики. Подача малых интерферирующих РНК (siRNA), в частности siPCSK9, с помощью липидных носителей приводит к значимому снижению уровня липопротеинов низкой плотности в экспериментальных моделях. Экспериментальные данные, полученные преимущественно на моделях животных и in vitro, связывают применение таких микроРНК, как miR -124 и miR -34, с модуляцией воспаления и апоптоза при атеросклерозе, однако их терапевтический потенциал у человека требует дальнейшего изучения. Стволовые клетки (мезенхимальные стволовые клетки, UCSCs) демонстрируют потенциал в восстановлении миокарда и регуляции иммунного ответа. Также рассматривается роль искусственного интеллекта (например, алгоритмов глубокого обучения для сегментации бляшек, радиомики, прогностических моделей на основе машинного обучения) в анализе данных визуализации, планировании вмешательств и прогнозировании исходов. В совокупности, статья подчеркивает трансформацию лечения ИБС в сторону прецизионной, направленной и биоинженерной терапии, что открывает новые горизонты в кардиологической практике.

Highlights      

Highlights      

 

 

Abstract

Coronary artery disease (CAD) remains a leading cause of death, despite significant progress in cardiology. This article presents a systematic review of current approaches to CAD treatment, including traditional invasive methods, nanomedicine, gene therapy, and cell technologies. Percutaneous coronary intervention and coronary artery bypass grafting remain the mainstays of treatment for critical stenoses. However, in some patients, these methods are associated with a high risk of complications, such as nephropathy, atrial fibrillation, or graft failure. Therefore, the attention of researchers is increasingly shifting to high-tech molecular strategies. Experimental studies in animal models (in vivo) have demonstrated that pitavastatin-loaded nanoparticles based on the copolymer of lactic and glycolic acids (PLGA) have the ability to reduce inflammation and stabilize atherosclerotic plaques. Preclinical studies indicate that the use of liposomal forms of prednisolone can provide targeted delivery of the drug to sites of restenosis. However, the clinical translation of nanotechnology faces challenges related to safety, toxicity, biodistribution, high production costs, and regulatory barriers. Photoacoustic and fluorescence imaging using functionalized nanoparticles opens up new diagnostic possibilities. Delivery of small interfering RNA (siRNA), particularly siPCSK9, via lipid carriers leads to a significant reduction in low-density lipoprotein levels in experimental models. Experimental data, primarily obtained in animal models and in vitro, link the use of microRNAs such as miR-124 and miR-34 to the modulation of inflammation and apoptosis in atherosclerosis, but their therapeutic potential in humans requires further study. Stem cells (MSCs, UCSCs) demonstrate potential for myocardial regeneration and immune response regulation. The role of artificial intelligence (e.g., deep learning algorithms for plaque segmentation, radiomics, and machine-learning-based prognostic models) in imaging data analysis, intervention planning, and outcome prediction is also discussed. Overall, the article highlights the transformation of coronary heart disease treatment toward precision, targeted, and bioengineered therapies, opening new horizons in cardiology practice.

Ишемическая болезнь сердцаНаночастицыЧКВАКШСтволовые клеткиМикроРНКРНК-терапияАтеросклерозМолекулярная визуализацияИскусственный интеллектIschemic heart diseaseNanoparticlesPCICABGStem cellsMiRNARNA therapyAtherosclerosisMolecular imagingArtificial intelligenceАвторы заявляют об отсутствии финансирования исследования.ReferencesВайсман Д.Ш., енина е.Н. Показатели смертности от ишемической болезни сердца в Российской Федерации и ряде регионов: особенности динамики и структуры. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2024;23(7):3975. https://doi.org/10.15829/1728-8800-2024-3975.Vaisman D.Sh., Enina E.N. Сoronary artery disease mortality rates in the Russian Federation and a number of regions: dynamics and structure specifics. Cardiovascular Therapy and Prevention. 2024;23(7):3975. (In Russ.) https://doi.org/10.15829/1728-8800-2024-3975.Бойцов С.А., Проваторов С.И. Возможности диспансерного наблюдения в снижении смертности от ишемической болезни сердца. Терапевтический архив. 2023;95(1):5–10. https://doi.org/10.26442/00403660.2023.01.202038Boytsov SA, Provatorov SI. Possibilities of dispensary observation in reducing mortality from coronary heart disease. Terapevticheskii Arkhiv (Ter. Arkh.). 2023;95(1):5–10. https://doi.org/10.26442/00403660.2023.01.202038Шепель Р.Н., Самородская И.В., Какорина е.П., Драпкина О.М. Смертность от хронических форм ишемической болезни сердца в Российской Федерации: достаточно ли данных для анализа и принятия управленческих решений? Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2024;23(12):4293. https://doi.org/10.15829/1728-88002024-4293.Shepel R.N., Samorodskaya I.V., Kakorina E.P., Drapkina O.M. Mortality from chronic ischaemic heart disease in the Russian Federation: are there enough data for analysis and decision-making? Cardiovascular Therapy and Prevention. 2024;23(12):4293. (In Russ.) https://doi.org/10.15829/1728-88002024-4293.Киденко В.А., Метова М.М., Габриелян е.Ю., и др. Наночастицы для адресной доставки лекарственных средств в современной кардиологии. Клиническая медицина. 2023;101(9-10):454-466. https://doi.org/10.30629/0023-2149-2023-101-9-10-454-466Kidenko V.A., Metova M.M., Gabrielyan E.Yu., et al. Nanoparticles for targeted drug delivery in modern cardiology. Clinical Medicine (Russian Journal). 2023;101(9-10):454-466. (In Russ.). https://doi.org/10.30629/0023-2149-2023-101-9-10-454-466Yusuf A, Almotairy ARZ, Henidi H, et al. Nanoparticles as Drug Delivery Systems: A Review of the Implication of Nanoparticles' Physicochemical Properties on Responses in Biological Systems. Polymers (Basel). 2023;15(7):1596. doi: 10.3390/polym15071596.Yusuf A, Almotairy ARZ, Henidi H, et al. Nanoparticles as Drug Delivery Systems: A Review of the Implication of Nanoparticles' Physicochemical Properties on Responses in Biological Systems. Polymers (Basel). 2023;15(7):1596. doi: 10.3390/polym15071596.Мусаева ФТ, Суменова еР, Исламгулов АХ, и др. Роль искусственного интеллекта и новых методов визуализации в ранней диагностике рака поджелудочной железы: научный обзор. Digital Diagnostics. 2025;6(2):317-330. doi: 10.17816/DD670193Musaeva FT, Sumenova ER, Islamgulov AK, et al. Role of artificial intelligence and novel visualization techniques in the early diagnosis of pancreatic cancer: a review. Digital Diagnostics. 2025;6(2):317-330. (In Russ.) doi: 10.17816/DD670193Silva AK, Letourneur D, Chauvierre C. Polysaccharide nanosystems for future progress in cardiovascular pathologies. Theranostics. 2014;4(6):579-91. doi: 10.7150/thno.7688Silva AK, Letourneur D, Chauvierre C. Polysaccharide nanosystems for future progress in cardiovascular pathologies. Theranostics. 2014;4(6):579-91. doi: 10.7150/thno.7688Soumya RS, Raghu KG. Recent advances on nanoparticle-based therapies for cardiovascular diseases. J Cardiol. 2023;81(1):10-18. doi: 10.1016/j.jjcc.2022.02.009.Soumya RS, Raghu KG. Recent advances on nanoparticle-based therapies for cardiovascular diseases. J Cardiol. 2023;81(1):10-18. doi: 10.1016/j.jjcc.2022.02.009.Li Y, Pan Y, Wu X, et al. Dual-modality imaging of atherosclerotic plaques using ultrasmall superparamagnetic iron oxide labeled with rhodamine. Nanomedicine (Lond). 2019;14(15):1935-1944. doi: 10.2217/nnm-2019-0062.Li Y, Pan Y, Wu X, et al. Dual-modality imaging of atherosclerotic plaques using ultrasmall superparamagnetic iron oxide labeled with rhodamine. Nanomedicine (Lond). 2019;14(15):1935-1944. doi: 10.2217/nnm-2019-0062.Samreen N, Bhatt AA, Glockner J, Lee CU. A Case of Ferumoxytol (Feraheme®) Prompting Critical Modification to Our Patient Prebreast Magnetic Resonance Imaging Questionnaire. J Clin Imaging Sci. 2019;9:6. Published 2019 Mar 28. doi:10.25259/JCIS-9-6Samreen N, Bhatt AA, Glockner J, Lee CU. A Case of Ferumoxytol (Feraheme®) Prompting Critical Modification to Our Patient Prebreast Magnetic Resonance Imaging Questionnaire. J Clin Imaging Sci. 2019;9:6. Published 2019 Mar 28. doi:10.25259/JCIS-9-6Hoffman HT, Quets J, Toshiaki T, et al. Functional magnetic resonance imaging using iron oxide particles in characterizing head and neck adenopathy. Laryngoscope. 2000;110(9):1425-1430. doi:10.1097/00005537-200009000-00002Hoffman HT, Quets J, Toshiaki T, et al. Functional magnetic resonance imaging using iron oxide particles in characterizing head and neck adenopathy. Laryngoscope. 2000;110(9):1425-1430. doi:10.1097/00005537-200009000-00002DiStasio N, Lehoux S, Khademhosseini A, Tabrizian M. The Multifaceted Uses and Therapeutic Advantages of Nanoparticles for Atherosclerosis Research. Materials (Basel). 2018;11(5):754. doi: 10.3390/ma11050754.DiStasio N, Lehoux S, Khademhosseini A, Tabrizian M. The Multifaceted Uses and Therapeutic Advantages of Nanoparticles for Atherosclerosis Research. Materials (Basel). 2018;11(5):754. doi: 10.3390/ma11050754.Kwon SP, Jeon S, Lee SH, et al. Thrombin-activatable fluorescent peptide incorporated gold nanoparticles for dual optical/computed tomography thrombus imaging. Biomaterials. 2018;150:125-136. doi: 10.1016/j.biomaterials.2017.10.017Kwon SP, Jeon S, Lee SH, et al. Thrombin-activatable fluorescent peptide incorporated gold nanoparticles for dual optical/computed tomography thrombus imaging. Biomaterials. 2018;150:125-136. doi: 10.1016/j.biomaterials.2017.10.017Ambesh P, Campia U, Obiagwu C, et al. Nanomedicine in coronary artery disease. Indian Heart J. 2017;69(2):244-251. doi: 10.1016/j.ihj.2017.02.007.Ambesh P, Campia U, Obiagwu C, et al. Nanomedicine in coronary artery disease. Indian Heart J. 2017;69(2):244-251. doi: 10.1016/j.ihj.2017.02.007.Ikeda H, Ishii A, Sano K, et al. Activatable fluorescence imaging of macrophages in atherosclerotic plaques using iron oxide nanoparticles conjugated with indocyanine green. Atherosclerosis. 2018;275:1-10. doi: 10.1016/j.atherosclerosis.2018.05.028.Ikeda H, Ishii A, Sano K, et al. Activatable fluorescence imaging of macrophages in atherosclerotic plaques using iron oxide nanoparticles conjugated with indocyanine green. Atherosclerosis. 2018;275:1-10. doi: 10.1016/j.atherosclerosis.2018.05.028.Karimi M, Zare H, Bakhshian Nik A, et al. Nanotechnology in diagnosis and treatment of coronary artery disease. Nanomedicine (Lond). 2016;11(5):513-30. doi: 10.2217/nnm.16.3.Karimi M, Zare H, Bakhshian Nik A, et al. Nanotechnology in diagnosis and treatment of coronary artery disease. Nanomedicine (Lond). 2016;11(5):513-30. doi: 10.2217/nnm.16.3.Beldman TJ, Senders ML, Alaarg A, et al. Hyaluronan Nanoparticles Selectively Target Plaque-Associated Macrophages and Improve Plaque Stability in Atherosclerosis. ACS Nano. 2017;11(6):5785-5799. doi: 10.1021/acsnano.7b01385.Beldman TJ, Senders ML, Alaarg A, et al. Hyaluronan Nanoparticles Selectively Target Plaque-Associated Macrophages and Improve Plaque Stability in Atherosclerosis. ACS Nano. 2017;11(6):5785-5799. doi: 10.1021/acsnano.7b01385.Distasio N, Dierick F, Ebrahimian T, et al. Design and development of Branched Poly(ß-aminoester) nanoparticles for Interleukin-10 gene delivery in a mouse model of atherosclerosis. Acta Biomater. 2022;143:356-371. doi: 10.1016/j.actbio.2022.02.043.Distasio N, Dierick F, Ebrahimian T, et al. Design and development of Branched Poly(ß-aminoester) nanoparticles for Interleukin-10 gene delivery in a mouse model of atherosclerosis. Acta Biomater. 2022;143:356-371. doi: 10.1016/j.actbio.2022.02.043.Xu C, Yin L, Teng Z, et al. of Obesity Related Diseases through Laminarin-induced targeted delivery of Bindarit. Theranostics. 2020;10(21):9544-9560. doi: 10.7150/thno.45788.Xu C, Yin L, Teng Z, et al. of Obesity Related Diseases through Laminarin-induced targeted delivery of Bindarit. Theranostics. 2020;10(21):9544-9560. doi: 10.7150/thno.45788.Ozcan G, Ozpolat B, Coleman RL, et al. Preclinical and clinical development of siRNA-based therapeutics. Adv Drug Deliv Rev. 2015;87:108-19. doi: 10.1016/j.addr.2015.01.007.Ozcan G, Ozpolat B, Coleman RL, et al. Preclinical and clinical development of siRNA-based therapeutics. Adv Drug Deliv Rev. 2015;87:108-19. doi: 10.1016/j.addr.2015.01.007.Leung AK, Tam YY, Cullis PR. Lipid nanoparticles for short interfering RNA delivery. Adv Genet. 2014;88:71-110. doi: 10.1016/B978-0-12-800148-6.00004-3.Leung AK, Tam YY, Cullis PR. Lipid nanoparticles for short interfering RNA delivery. Adv Genet. 2014;88:71-110. doi: 10.1016/B978-0-12-800148-6.00004-3.Zhao Y, Gao H, He J, et al. Co-delivery of LOX-1 siRNA and statin to endothelial cells and macrophages in the atherosclerotic lesions by a dual-targeting core-shell nanoplatform: A dual cell therapy to regress plaques. J Control Release. 2018;283:241-260. doi: 10.1016/j.jconrel.2018.05.041.Zhao Y, Gao H, He J, et al. Co-delivery of LOX-1 siRNA and statin to endothelial cells and macrophages in the atherosclerotic lesions by a dual-targeting core-shell nanoplatform: A dual cell therapy to regress plaques. J Control Release. 2018;283:241-260. doi: 10.1016/j.jconrel.2018.05.041.Civeira F, Martín C, Cenarro A. APOE and familial hypercholesterolemia. Curr Opin Lipidol. 2024;35(4):195-199. doi: 10.1097/MOL.0000000000000937.Civeira F, Martín C, Cenarro A. APOE and familial hypercholesterolemia. Curr Opin Lipidol. 2024;35(4):195-199. doi: 10.1097/MOL.0000000000000937.Leiter LA, Raal FJ, Schwartz GG, et al. Inclisiran in individuals with diabetes or obesity: Post hoc pooled analyses of the ORION-9, ORION-10 and ORION-11 Phase 3 randomized trials. Diabetes Obes Metab. 2024;26(8):3223-3237. doi: 10.1111/dom.15650.Leiter LA, Raal FJ, Schwartz GG, et al. Inclisiran in individuals with diabetes or obesity: Post hoc pooled analyses of the ORION-9, ORION-10 and ORION-11 Phase 3 randomized trials. Diabetes Obes Metab. 2024;26(8):3223-3237. doi: 10.1111/dom.15650.Fitzgerald K, Frank-Kamenetsky M, Shulga-Morskaya S, et al. Effect of an RNA interference drug on the synthesis of proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 (PCSK9) and the concentration of serum LDL cholesterol in healthy volunteers: a randomised, single-blind, placebo-controlled, phase 1 trial. Lancet. 2014;383(9911):60-68. doi: 10.1016/S0140-6736(13)61914-5.Fitzgerald K, Frank-Kamenetsky M, Shulga-Morskaya S, et al. Effect of an RNA interference drug on the synthesis of proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 (PCSK9) and the concentration of serum LDL cholesterol in healthy volunteers: a randomised, single-blind, placebo-controlled, phase 1 trial. Lancet. 2014;383(9911):60-68. doi: 10.1016/S0140-6736(13)61914-5.Ali Sheikh MS, Alduraywish A, Almaeen A, et al. Therapeutic Value of miRNAs in Coronary Artery Disease. Oxid Med Cell Longev. 2021;2021:8853748. doi: 10.1155/2021/8853748.Ali Sheikh MS, Alduraywish A, Almaeen A, et al. Therapeutic Value of miRNAs in Coronary Artery Disease. Oxid Med Cell Longev. 2021;2021:8853748. doi: 10.1155/2021/8853748.Парфенова е.В., Дергилев К.В. Клеточная терапия в кардиологии: время надежд. Кардиологический вестник. 2023;18(4):7‑18. https://doi.org/10.17116/Cardiobulletin2023180417Парфенова е.В., Дергилев К.В. Клеточная терапия в кардиологии: время надежд. Кардиологический вестник. 2023;18(4):7‑18 [Parfyonova YeV, Dergilev KV. Cell therapy in cardiology: a time for a hope. Russian Cardiology Bulletin. 2023;18(4):7‑18. (In Russ.)] https://doi.org/10.17116/Cardiobulletin2023180417Kandaswamy E, Zuo L. Recent Advances in Treatment of Coronary Artery Disease: Role of Science and Technology. Int J Mol Sci. 2018;19(2):424. doi: 10.3390/ijms19020424.Kandaswamy E, Zuo L. Recent Advances in Treatment of Coronary Artery Disease: Role of Science and Technology. Int J Mol Sci. 2018;19(2):424. doi: 10.3390/ijms19020424.Selvakumar D, Clayton ZE, Chong JJH. Robust Cardiac Regeneration: Fulfilling the Promise of Cardiac Cell Therapy. Clin Ther. 2020;42(10):1857-1879. doi: 10.1016/j.clinthera.2020.08.008.Selvakumar D, Clayton ZE, Chong JJH. Robust Cardiac Regeneration: Fulfilling the Promise of Cardiac Cell Therapy. Clin Ther. 2020;42(10):1857-1879. doi: 10.1016/j.clinthera.2020.08.008.Ding Y, Su J, Shan B, et al. Brown adipose tissue-derived FGF21 mediates the cardioprotection of dexmedetomidine in myocardial ischemia/reperfusion injury. Sci Rep. 2024 Aug 7;14(1):18292. doi: 10.1038/s41598-024-69356-w.Ding Y, Su J, Shan B, et al. Brown adipose tissue-derived FGF21 mediates the cardioprotection of dexmedetomidine in myocardial ischemia/reperfusion injury. Sci Rep. 2024 Aug 7;14(1):18292. doi: 10.1038/s41598-024-69356-w.Leri A. Human cardiac stem cells: the heart of a truth. Circulation. 2009;120(25):2515-8. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.109.911107.Leri A. Human cardiac stem cells: the heart of a truth. Circulation. 2009;120(25):2515-8. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.109.911107.Fisher SA, Doree C, Mathur A, et al. Stem cell therapy for chronic ischaemic heart disease and congestive heart failure. Cochrane Database Syst Rev. 2016;12(12):CD007888. doi:10.1002/14651858Fisher SA, Doree C, Mathur A, et al. Stem cell therapy for chronic ischaemic heart disease and congestive heart failure. Cochrane Database Syst Rev. 2016;12(12):CD007888. doi:10.1002/14651858Malliaras K, Makkar RR, Smith RR, et al. Intracoronary cardiosphere-derived cells after myocardial infarction: evidence of therapeutic regeneration in the final 1-year results of the CADUCEUS trial (CArdiosphere-Derived aUtologous stem CElls to reverse ventricUlar dySfunction). J Am Coll Cardiol. 2014;63(2):110-122. doi:10.1016/j.jacc.2013.08.724Malliaras K, Makkar RR, Smith RR, et al. Intracoronary cardiosphere-derived cells after myocardial infarction: evidence of therapeutic regeneration in the final 1-year results of the CADUCEUS trial (CArdiosphere-Derived aUtologous stem CElls to reverse ventricUlar dySfunction). J Am Coll Cardiol. 2014;63(2):110-122. doi:10.1016/j.jacc.2013.08.724Giacca M. Cardiac Regeneration After Myocardial Infarction: an Approachable Goal. Curr Cardiol Rep. 2020;22(10):122. doi: 10.1007/s11886-020-01361-7.Giacca M. Cardiac Regeneration After Myocardial Infarction: an Approachable Goal. Curr Cardiol Rep. 2020;22(10):122. doi: 10.1007/s11886-020-01361-7.Li Y, Shi G, Han Y, et al. Therapeutic potential of human umbilical cord mesenchymal stem cells on aortic atherosclerotic plaque in a high-fat diet rabbit model. Stem Cell Res Ther. 2021;12(1):407. doi: 10.1186/s13287-021-02490-8.Li Y, Shi G, Han Y, et al. Therapeutic potential of human umbilical cord mesenchymal stem cells on aortic atherosclerotic plaque in a high-fat diet rabbit model. Stem Cell Res Ther. 2021;12(1):407. doi: 10.1186/s13287-021-02490-8.Singh RB, Mojto V, Fedacko J, et al. New Technologies for Treatment of Coronary Artery Disease. Biomed J Sci & Tech Res 13(3):2019. DOI: 10.26717/ BJSTR.2019.13.002411Singh RB, Mojto V, Fedacko J, et al. New Technologies for Treatment of Coronary Artery Disease. Biomed J Sci & Tech Res 13(3):2019. DOI: 10.26717/ BJSTR.2019.13.002411Исламгулов АХ, Богданова АС, Суфияров ДИ, и др. Современные возможности применения технологий искусственного интеллекта в сердечно-сосудистой визуализации. Digital Diagnostics. 2025;6(1):116-129. doi: 10.17816/DD640895Islamgulov AK, Bogdanova AS, Sufiiarov DI, et al. Modern capabilities of artificial intelligence technologies in cardiovascular imaging. Digital Diagnostics. 2025;6(1):116-129. (In Russ.). doi: 10.17816/DD640895Parsa S, Shah P, Doijad R, Rodriguez F. Artificial Intelligence in Ischemic Heart Disease Prevention. Curr Cardiol Rep. 2025;27(1):44. doi: 10.1007/s11886-025-02203-0.Parsa S, Shah P, Doijad R, Rodriguez F. Artificial Intelligence in Ischemic Heart Disease Prevention. Curr Cardiol Rep. 2025;27(1):44. doi: 10.1007/s11886-025-02203-0.Khan SS, Matsushita K, Sang Y, et al. Development and Validation of the American Heart Association's PREVENT Equations. Circulation. 2024 Feb 6;149(6):430-449. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.123.067626.Khan SS, Matsushita K, Sang Y, et al. Development and Validation of the American Heart Association's PREVENT Equations. Circulation. 2024 Feb 6;149(6):430-449. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.123.067626.Ward A, Sarraju A, Chung S, et al. Machine learning and atherosclerotic cardiovascular disease risk prediction in a multi-ethnic population. NPJ Digit Med. 2020;3:125. doi: 10.1038/s41746-020-00331-1.Ward A, Sarraju A, Chung S, et al. Machine learning and atherosclerotic cardiovascular disease risk prediction in a multi-ethnic population. NPJ Digit Med. 2020;3:125. doi: 10.1038/s41746-020-00331-1.Sarraju A, Ward A, Chung S, et al. Machine learning approaches improve risk stratification for secondary cardiovascular disease prevention in multiethnic patients. Open Heart. 2021;8(2):e001802. doi: 10.1136/openhrt-2021-001802.Sarraju A, Ward A, Chung S, et al. Machine learning approaches improve risk stratification for secondary cardiovascular disease prevention in multiethnic patients. Open Heart. 2021;8(2):e001802. doi: 10.1136/openhrt-2021-001802.Patel AP, Wang M, Ruan Y, et al. A multi-ancestry polygenic risk score improves risk prediction for coronary artery disease. Nat Med. 2023;29(7):1793-1803. doi: 10.1038/s41591-023-02429-x.Patel AP, Wang M, Ruan Y, et al. A multi-ancestry polygenic risk score improves risk prediction for coronary artery disease. Nat Med. 2023;29(7):1793-1803. doi: 10.1038/s41591-023-02429-x.Nurmohamed NS, Belo Pereira JP, Hoogeveen RM, et al. Targeted proteomics improves cardiovascular risk prediction in secondary prevention. Eur Heart J. 2022; 43(16):1569-1577. doi: 10.1093/eurheartj/ehac055.Nurmohamed NS, Belo Pereira JP, Hoogeveen RM, et al. Targeted proteomics improves cardiovascular risk prediction in secondary prevention. Eur Heart J. 2022; 43(16):1569-1577. doi: 10.1093/eurheartj/ehac055.Wu J, Giles C, Dakic A, et al. Lipidomic Risk Score to Enhance Cardiovascular Risk Stratification for Primary Prevention. J Am Coll Cardiol. 2024;84(5):434-446. doi: 10.1016/j.jacc.2024.04.060.Wu J, Giles C, Dakic A, et al. Lipidomic Risk Score to Enhance Cardiovascular Risk Stratification for Primary Prevention. J Am Coll Cardiol. 2024;84(5):434-446. doi: 10.1016/j.jacc.2024.04.060.Stehlik J, Schmalfuss C, Bozkurt B, et al. Continuous Wearable Monitoring Analytics Predict Heart Failure Hospitalization: The LINK-HF Multicenter Study. Circ Heart Fail. 2020;13(3):e006513. doi: 10.1161/CIRCHEARTFAILURE.119.006513Stehlik J, Schmalfuss C, Bozkurt B, et al. Continuous Wearable Monitoring Analytics Predict Heart Failure Hospitalization: The LINK-HF Multicenter Study. Circ Heart Fail. 2020;13(3):e006513. doi: 10.1161/CIRCHEARTFAILURE.119.006513Shufelt CL, Kim A, Joung S, et al. Biometric and Psychometric Remote Monitoring and Cardiovascular Risk Biomarkers in Ischemic Heart Disease. J Am Heart Assoc. 2020;9(18):e016023. doi: 10.1161/JAHA.120.016023.Shufelt CL, Kim A, Joung S, et al. Biometric and Psychometric Remote Monitoring and Cardiovascular Risk Biomarkers in Ischemic Heart Disease. J Am Heart Assoc. 2020;9(18):e016023. doi: 10.1161/JAHA.120.016023.Zhang N, Yang G, Zhang W, et al. Fully automatic framework for comprehensive coronary artery calcium scores analysis on non-contrast cardiac-gated CT scan: Total and vessel-specific quantifications. Eur J Radiol. 2021;134:109420. doi: 10.1016/j.ejrad.2020.109420.Zhang N, Yang G, Zhang W, et al. Fully automatic framework for comprehensive coronary artery calcium scores analysis on non-contrast cardiac-gated CT scan: Total and vessel-specific quantifications. Eur J Radiol. 2021;134:109420. doi: 10.1016/j.ejrad.2020.109420.Naghavi M, Reeves AP, Atlas K, et al. Artificial intelligence applied to coronary artery calcium scans (AI-CAC) significantly improves cardiovascular events prediction. NPJ Digit Med. 2024 Nov 5;7(1):309. doi: 10.1038/s41746-024-01308-0.Naghavi M, Reeves AP, Atlas K, et al. Artificial intelligence applied to coronary artery calcium scans (AI-CAC) significantly improves cardiovascular events prediction. NPJ Digit Med. 2024 Nov 5;7(1):309. doi: 10.1038/s41746-024-01308-0.Eslami P, Parmar C, Foldyna B, et al. Radiomics of Coronary Artery Calcium in the Framingham Heart Study. Radiol Cardiothorac Imaging. 2020;2(1):e190119. doi: 10.1148/ryct.2020190119.Eslami P, Parmar C, Foldyna B, et al. Radiomics of Coronary Artery Calcium in the Framingham Heart Study. Radiol Cardiothorac Imaging. 2020;2(1):e190119. doi: 10.1148/ryct.2020190119.Choi AD, Marques H, Kumar V, et al. CT ​Evaluation ​by ​Artificial ​Intelligence ​for ​Atherosclerosis, Stenosis and Vascular ​Morphology ​(CLARIFY): ​A ​Multi-center, international study. J Cardiovasc Comput Tomogr. 2021;15(6):470-476. doi: 10.1016/j.jcct.2021.05.004.Choi AD, Marques H, Kumar V, et al. CT ​Evaluation ​by ​Artificial ​Intelligence ​for ​Atherosclerosis, Stenosis and Vascular ​Morphology ​(CLARIFY): ​A ​Multi-center, international study. J Cardiovasc Comput Tomogr. 2021;15(6):470-476. doi: 10.1016/j.jcct.2021.05.004.Lin A, Manral N, McElhinney P, et al. Deep learning-enabled coronary CT angiography for plaque and stenosis quantification and cardiac risk prediction: an international multicentre study. Lancet Digit Health. 2022;4(4):e256-e265. doi: 10.1016/S2589-7500(22)00022-X.Lin A, Manral N, McElhinney P, et al. Deep learning-enabled coronary CT angiography for plaque and stenosis quantification and cardiac risk prediction: an international multicentre study. Lancet Digit Health. 2022;4(4):e256-e265. doi: 10.1016/S2589-7500(22)00022-X.Hughes JW, Tooley J, Torres Soto J, et al. A deep learning-based electrocardiogram risk score for long term cardiovascular death and disease. NPJ Digit Med. 2023;6(1):169. doi: 10.1038/s41746-023-00916-6.Hughes JW, Tooley J, Torres Soto J, et al. A deep learning-based electrocardiogram risk score for long term cardiovascular death and disease. NPJ Digit Med. 2023;6(1):169. doi: 10.1038/s41746-023-00916-6.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.