Dieses Buch untersucht, wie die Heterogenität der Makrophagen die Entstehung und das Fortschreiten der Atherosklerose beeinflusst, indem es transkriptomische Einzelzell-Profile mit fortschrittlichen KI-gesteuerten Analyseverfahren kombiniert. Durch die Kartierung verschiedener Makrophagen-Subpopulationen, ihrer molekularen Signaturen und ihrer Interaktionen mit Immun-Checkpoints vermittelt der Text ein tieferes Verständnis des entzündlichen Ungleichgewichts in arteriellen Plaques. Er zeigt auf, wie Modelle des maschinellen Lernens die Klassifizierung von Zellzuständen verfeinern, funktionelle Übergänge vorhersagen und regulatorische Netzwerke aufdecken, die in herkömmlichen Analysen verborgen bleiben. Mit einem Schwerpunkt auf der translationalen Relevanz zeigt das Buch, wie die Integration von Einzelzelldaten mit künstlicher Intelligenz eine genauere Identifizierung von zellulären Phänotypen mit hohem Risiko ermöglicht, was die diagnostische Präzision verbessert und auf therapeutische Strategien der nächsten Generation hinweist. Es dient als umfassende Ressource für Forscher, die Immunologie, kardiovaskuläre Biologie und computergestützte Ansätze kombinieren wollen, um neue Möglichkeiten für gezielte Interventionen aufzudecken.