Személyre szabott gyógyszer

A szív világnapján a Fuster csapata közzétesz egy életkoron, vérnyomáson, étrenden, valamint vér- és vizeletmarkereken alapuló algoritmust, amely személyre szabja a betegség diagnózisát és kezelését. Takarmánybeszélgetés velük

Olyan ez, mint az alapellátási orvosok és a kardiológusok felszerelése tökéletes számológép ez segít megjósolni az egyéni kockázatot, amelyet bármely férfi és nő szenved a szívtől. Figyelembe véve, hogy a szív- és érrendszeri betegségek vezeti a vezető halálokot Spanyolországban (ők felelősek a férfiak halálának 35% -áért, a nőknél pedig 43% -áért), ennek az új eszköznek az érkezése lehet egy nagy óriási lépés idején a szív egészségének megóvása.

igazi

"Az EN-PESA olcsó és egyszerű eszközként szolgálhat a szubklinikai érelmeszesedés mértékének kiszámításához"

Az érelmeszesedés a szisztémás betegség amelynek hosszú tünetmentes fázisa van, mielőtt megnyilvánulna akut miokardiális infarktus, stroke, angina vagy hirtelen halál. A szubklinikai érelmeszesedés kimutatása (SA) elengedhetetlen a kardiovaszkuláris prevenció javításához. Ebben a fázisban, képalkotó technikák kulcsfontosságú eszközként jelentek meg a hagyományos kockázati pontszámok újrafogalmazásában, amelyek hajlamosak alábecsülni egészséges emberek kockázata.

Az elmúlt években számos prospektív tanulmány gyűlt össze nagyszámú longitudinális fenotípus és molekuláris („omikus”) adatok, amelyek javítják annak megértését, hogy az SA hogyan és mikor vezet szívizomhoz. Továbbá nem világos, hogy a különféle pszichoszociális tényezők, életmód, diéta vagy demográfiai tényezők befolyásolják a betegséget.

A világ legfontosabbjai között

Ezért a PESA-CNIC-SANTANDER tanulmány (a korai szubklinikai érelmeszesedés progressziója), 2010-ben született (és mi volt 2030-ig megújult) úgy gondolták, hogy e problémákat úgy oldja meg, hogy átfogóan jellemzi az AS-t a képalkotás és a mély fenotipizálás kombinációjával egy tünetmentes fiatal résztvevő nagy csoportjában (4 184 alkalmazott Banco Santander 40 és 54 év között). Ez az egyik kardiovaszkuláris prevenciós vizsgálatok A legfontosabb a világon.

Ennek eredményeként az Országos Kardiológiai Kutatási Központ (a fent említett CNIC) kutatói, élükön Valentin Fuster, megtervezték egy algoritmus megjelent a "The Journal of American College of Cardiology (JACC)" legújabb kiadványban, amely személyre szabja a középkorú és egészséges egyének kardiovaszkuláris kockázatát, különféle paraméterek alapján.

Kockázat testreszabása

Az algoritmus, az EN-PESA nevet viseli, szolgálhatna a olcsó és egyszerű eszköz a szubklinikai érelmeszesedés mértékének kiszámításához -lipidanyagok lerakódása az artériák falán, különösen a magasabb kockázatú emberek számára. A kutatók szerint „ez hozzájárul a kockázat további személyre szabásához, amely személyre szabottabb kezelésekre és nyomonkövetési tervekre fog változni".

Nyilatkozatokban egy hírcsatorna, Enrique Lara, - a CNIC kutatási igazgatója és a szívelégtelenség molekuláris szabályozásával foglalkozó csoport vezetője, és Fatima Sanchez Cabo, az új eszközt dokumentáló munka társszerzője elismeri: „Ebben a tanulmányban megpróbáltuk könnyen mérhető változókat használjon az alapellátásban vér- vagy vizeletvizsgálatok vagy diétás kérdőívek segítségével. Eredményétől függően pontszámunk, egészséges és fiatal betegek (40 és 55 év közöttiek) megtehették kapjon ajánlásokat a háziorvosától életmódjuk megváltoztatása, vagy részletesebb vizsgálatok céljából kardiológusokhoz fordulni, például CT-vel vagy ultrahangvizsgálattal ellátott ateroszklerotikus plakkokkal a koszorúerekben lévő kalcium mennyiségi meghatározására. ".

Gépi tanulás

„A gépi tanulás gépi tanulási algoritmusait a következő években a klinikai gyakorlat forradalmasítására hívják fel, a diagnózistól a megelőzésig és a kezelésig, köszönhetően a kockázat jobb számszerűsítése, hogy személyre szabottan és nagyon pontosan kiszámolható az összes az egyén rendelkezésre álló információi”, Mondja Enrique Lara.

A siker ezen algoritmusok egyike a nagy mennyiségű, szisztematikus módon összegyűjtött és feldolgozott adat felhasználása nagy számú egyednél. "A PESA-CNIC-SANTANDER tanulmány, amint azt korábban kifejtettük, úttörő szerepet játszik ebben a tekintetben" - részletezi Fátima Sánchez Cabo.

Leggyakrabban érelmeszesedéses betegség előrehaladott stádiumokban észlelhető, amikor már olyan klinikai eseményeket okozott, mint a szívinfarktus, agyvérzés vagy más. Az ilyen típusú patológiák kezelése, ha már tüneteket produkált, korlátozott, mivel az érintett személyek nagy százalékában látni, hogy életminőségük romlik másrészt magas gazdasági költségekkel jár az egészségügyi rendszer számára. Ezért a korai felismerés relevanciája.

A PESA-CNIC-SANTANDER kezdete óta több mint 4000 paramétert gyűjtöttek össze és elemeztek az érelmeszesedés jellemzésével kapcsolatban fejlett képalkotási technikák, a Banco Santander több mint 4000 alkalmazottjának életmódja, biokémiai és molekuláris profilja, valamint egészségi állapota, akik önként vesznek részt ebben a projektben.

Paraméterek

Az algoritmus kifejlődött ebből a hatalmas adatmennyiségből nyert információkat választotta ki könnyen mérhető változók kis csoportjának azonosítására az alapellátásban. Ezek a változók „lehetővé teszik a szubklinikai érelmeszesedés mértékének és az érbetegség progressziójának előrejelzését egészséges, középkorú egyénekben, akik a hagyományos kardiovaszkuláris kockázati skálák alapján alacsony vagy közepes kockázati kategóriába soroltákr ”- jelentik ki a szerzők.

A paraméterek közé tartozik az életkor, vérnyomás valamint a vér- és vizeletvizsgálatokból és az étrendi kérdőívekből rendszeresen gyűjtött információk.

„Az EN-PESA az úgynevezett gépi tanulási modellt használja Rugalmas háló,ez lehetővé teszi a változók nagy számának elfogulatlan felhasználását, ami lehetővé teszi az új prediktorok azonosítását a hagyományos kockázati tényezőkön túl ”- mondja Sánchez Cabo. Az ezekből a prediktorokból származó információkat - hozzáteszi - kvantitatív módon is felhasználják, „egyszerűsítés nélkül. a magas koleszterin típusú kettős: igen/nem", amely javítja az előrejelzést és figyelembe veszi az egyes személyek sajátos jellemzőit kardiovaszkuláris kockázati profiljuk személyre szabása érdekében".

Lara és Sánchez Cabo orvosok emlékeztetnek arra, hogy „ennek a tanulmánynak a megvalósítása már alapvető Rendkívül részletes képinformációkkal rendelkezik, amelyek hosszirányban számszerűsítik a a szubklinikai érelmeszesedés mértéke és nagyszámú fenotípusos változó a több mint 4000 résztvevő számára "

És ragaszkodnak hozzá: "Az algoritmus elkészítéséhez a munkába bevont 3515 egyén közül, 1411-nek közepes vagy nagy valószínűséggel rendelték el az érelmeszesedést szubklinikai az étrend, a demográfiai, valamint a vér- és vizeletadatok alapján; közülük 86,8% -uknak valóban voltak AS tünetei képalkotó technikákkal mérve, vagy 3 év alatt észlelték az érelmeszesedés terhének progresszióját ".

És arra következtetnek: „Ennek az algoritmusnak köszönhetően lehetséges az emberek klinikai kezelésének javítása látszólag egészséges és a hagyományos markerek szerint alacsony kardiovaszkuláris kockázattal jár, de akik az AS vagy a generalizált kiterjesztését mutatják be nagy valószínűséggel hogy a betegség rövid távon jelentősen előrehalad.

A munka a fáradozás eredménye multidiszciplináris csapat amely magában foglalja az orvosokat, matematikusokat, vegyészeket, biológusokat, statisztikusokat, bioinformatikusokat, nővéreket és sok más szakembert.