Zaloguj się, aby obserwować tę zawartość
Obserwujący
0
Na Politechnice Łódzkiej powstaje innowacyjny endoskop. Dzięki wężopodobnym ruchom powinien być mniej inwazyjny niż tradycyjna kolonoskopia
dodany przez
KopalniaWiedzy.pl, w Medycyna
-
Podobna zawartość
-
przez KopalniaWiedzy.pl
Grupa naukowców z Uniwersytetu Johnsa Hopkinsa, Weill Cornell Medical College, University of Oklahoma i Houston Methodist DeBakey Heart and Vascular Center postanowiła zbadać związek otyłości z 16 powszechnie występującymi chorobami. Pod uwagę wzięli dane 270 657 osób, których BMI wynosiła 18,5 lub więcej. Uczeni zauważyli, że niezależnie od płci i rasy badanych, wszystkie choroby, które wzięli pod uwagę, wykazały silny związek z otyłością.
Wartość BMI=18,5 jest dolną wartością dla prawidłowej masy ciała. Wśród badanych było 21,2% osób z otyłością 1. stopnia (BMI od 30,0 do 34,9), 11,3% z otyłością 2. stopnia (BMI od 35,0 do 39,9) oraz 9,8% z otyłością 3. stopnia (BMI powyżej 40).
Badacze przyjrzeli się występowaniu 16 chorób: nadciśnienia, cukrzycy typu 2., hyperlipidemii lub dyslipidemii, niewydolności serca, migotania przedsionków, miażdżycy, chronicznej choroby nerek, zatorowości płucnej, zakrzepicy żył głębokich, dny moczanowej, niealkoholowej stłuszczeniowej chorobie wątroby, kamicy żółciowej, obturacyjnemu bezdechowi sennemu, astmie, chorobie refluksowej przełyku oraz chorobie zwyrodnieniowej stawów. Dla każdej z tych chorób wyliczono stopień ryzyka dla każdej z wartości BMI i porównano te dane ze stopniem ryzyka u osób u prawidłowej wadze.
Otyłość wiązała się z większym ryzykiem wystąpienia każdej z tych chorób, a im wyższy stopień otyłości, tym większe ryzyko. Otyłość 3. stopnia była najsilniej powiązana z ryzykiem bezdechu sennego, cukrzycą typu 2. oraz niealkoholową stłuszczeniową chorobą wątroby. Słabszy związek było widać w przypadku astmy, choroby zwyrodnieniowej stawów i miażdżycy. Badania pokazały, że w skali całej badanej populacji otyłość jest odpowiedzialna za 51,5% przypadków obturacyjnego bezdechu sennego, 36,3% przypadków niealkoholowej stłuszczeniowej choroby wątroby i 14% choroby zwyrodnieniowej stawów.
W Polsce liczba osób z nadwagą i otyłych rośnie bardzo szybko. Już około 60% Polaków w wieku ponad 16 lat ma zbyt wysokie BMI. Należy się więc spodziewać, że liczba zachorowań związana z nadwagą i otyłością będzie szybko rosła.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Siedzący tryb życia zwiększa ryzyko wielu chorób serca, nawet gdy nasza aktywność fizyczna odpowiada zalecanym normom. Badacze z Mass General Brigham zauważyli, że ryzyko wystąpienia migotania przedsionków, zawału, niewydolności serca oraz zgonu z powodu chorób układu krążenia jest wyższe, a ryzyko wystąpienia niewydolności serca i zgonu, jest aż o 40–60 procent wyższe, jeśli prowadzimy siedzący tryb życia dłużej niż 10,6 godziny na dobę. I nie ma tutaj znaczenia, ile jak bardzo poza tym jesteśmy aktywni fizycznie.
Siedzący tryb życia jest tutaj definiowany, jako prowadzona po przebudzeniu aktywność o niskim wydatkowaniu energii, taka jak siedzenie czy leżenie. W czas siedzącego trybu życia nie wlicza się snu. Jeśli przekraczamy te 10,6 godziny, to później nawet zalecana dawka aktywności fizycznej może nie redukować tego ryzyka.
Wielu z nas spędza większość dnia siedząc. I o ile mamy wiele badań pokazujących, jak ważna jest aktywność fizyczna, to niewiele wiemy o konsekwencjach zbyt długiego siedzenia, poza ogólnym stwierdzeniem, że może być ono szkodliwe, mówi główna autorka badań, Ezimamaka Ajufo.
Siedzący tryb życia prowadzą nawet osoby aktywne fizycznie. To bardzo ważna uwaga, gdyż zwykle sądzimy, że jeśli po spędzeniu dnia na siedząco, będziemy ćwiczyli, to w jakiś sposób zniwelujemy niekorzystne skutki siedzenia. Odkryliśmy, że to bardziej skomplikowane, dodaje uczona.
Naukowcy wykorzystali w swojej analizie dane 89 530 osób, które przez tydzień nosiły urządzenie monitorujące ich aktywność. Przyglądali się związkowi pomiędzy typowym dniem tych osób, a przyszłym ryzykiem wystąpienia czterech wspomnianych problemów zdrowotnych. Okazało się, że wiele z negatywnych skutków siedzącego trybu życia występowało też u osób, które spełniały zalecenia o ponad 150 minutach tygodniowo umiarkowanych do intensywnych ćwiczeń fizycznie. O ile bowiem ryzyko migotania przedsionków i zawału serca można w większości zrównoważyć ćwiczeniami, to w przypadku niewydolności i zgonu z powodu chorób układu krążenia, ryzyko można jedynie częściowo zmniejszyć.
Nasze dane pokazują, że lepiej jest siedzieć mniej i ruszać się więcej, a unikanie zbyt długiego siedzenia jest bardzo ważne dla uniknięcia niewydolności serca i zgonu, wyjaśnia Shaan Khurshid. Aktywność fizyczna jest ważna, ale równie ważne jest unikanie długotrwałego siedzenia, dodaje Patrick Ellinor.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Diagnostyka genetyczna ma na celu poszukiwanie wariantów genetycznych będących przyczyną zaburzeń fenotypowych pacjenta. Każdy pojedynczy genom ludzki zawiera tysiące zmian genetycznych. Tylko nieliczne z nich prowadzą do zmian fenotypowych. Dlatego tak ważna jest ocena prognostyczna ich konsekwencji biologicznych oraz klinicznych. Błędna interpretacja znaczenia wykrytego wariantu może spowodować poważne konsekwencje dla pacjenta oraz jego rodziny. Liczba i różnorodność diagnozowanych wariantów sprawia, że ocena ich konsekwencji funkcjonalnych wymaga wsparcia przez wieloelementową analizę obliczeniową. Obecnie dostępnych jest wiele narzędzi predykcji in silico. Wykorzystują one różnorodne modele obliczeniowe oraz źródła danych genetycznych.
Genom człowieka jest to całkowita informacja genetyczna zawarta w zestawie 23 par chromosomów obecnych w jądrze komórkowym (genom jądrowy) oraz w mitochondriach (genom mitochondrialny) [1]. Haploidalny ludzki genom jądrowy ma długość około 3 miliardów par zasad i koduje około 30 000 genów [2]. Genom zbudowany jest z kwasu dezoksyrybonukleinowego (DNA). Składa się z części kodujących białka tzw. eksonów obejmujących
Dla przetrwania oraz prawidłowego rozrodu wymagana jest stabilność genetyczna. Jest ona zapewniana przez proces replikacji oraz mechanizmy naprawy wychwytujące i korygujące błędy wynikające z pomyłek aparatu replikacyjnego oraz z przypadkowych uszkodzeń DNA. Czasem jednak mechanizmy naprawy okazują się zawodne i wtedy zamiast zmiany przejściowej dochodzi do utrwalenia błędu. Takie trwałe zmiany, które mogą lecz nie muszą, prowadzić do poważnych konsekwencji, nazywamy mutacjami. Efekty wpływu mutacji na komórkę, organizm zależą od wielu czynników m.in. rodzaju wariantu, miejsca powstania [4]. Mutacje zgodnie z definicją, są to wszelkie trwałe zmiany w sekwencji nukleotydowej o częstości populacyjnej poniżej 1%. Termin polimorfizm jest zdefiniowany jako wariant występujący w populacji z częstością 1% lub większą. Warianty genetyczne można sklasyfikować na podstawie wielu różnych parametrów m.in.: ze względu na zakres jaki obejmują, mechanizm powstawania, miejsca powstania lub konsekwencje jakie wywołują [5].
Wśród mutacji genowych dodatkowo wyróżnić można mutacje punktowe, które dotyczą zmian pojedynczych nukleotydów.
Dynamiczny rozwój diagnostyki molekularnej wymusił konieczność wprowadzenia ujednoliconego oraz jednoznacznego zapisu wariantów sekwencji nukleotydowej. Na podstawie zestawu standardowych kryteriów powstała międzynarodowa, referencyjna nomenklatura wariantów genetycznych. Za utrzymywanie i wersjonowanie nomenklatury odpowiedzialna jest organizacja Human Genome Variation Society (HGVS). Opracowane wytyczne umożliwiają efektywne współdzielenie oraz użytkowanie informacji genomowych. Wszystkie laboratoria genetyczne zobligowane są do zapisu wyniku badania genetycznego zgodnie z wytycznymi HGVS [5,6]. Przyjęte rekomendacje dostępne są do publicznej wiadomości na stronie internetowej www.varnomen.hgvs.org [7].
Celem diagnostyki genetycznej jest wsparcie oceny klinicznej oraz podejmowanych decyzji medycznych. Błędna interpretacja znaczenia wykrytego wariantu może spowodować poważne konsekwencje dla pacjenta oraz błędną stratyfikację ryzyka dla członków jego rodziny. W 2013 r. organizacja American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG) zwołała specjalną grupę roboczą złożoną z przedstawicieli ACMG, American Association for Molecular Pathology (AMP) oraz College of American Pathologists (CAP). Grupa ta składała się z klinicystów oraz dyrektorów laboratoriów klinicznych. Celem było opracowanie międzynarodowych wytycznych dotyczących klasyfikacji znaczenia wariantów genetycznych wykrywanych w analizach sekwencjonowania genomu ludzkiego. W 2015 roku został opublikowany specjalny raport przedstawiający szczegółowe rekomendacje dotyczące testów genetycznych wykonywanych w laboratoriach klinicznych. Warianty identyfikowane w chorobach monogenowych, dziedziczonych zgodnie z prawami Mendla zaklasyfikowano do pięciu kategorii:
● wariant patogenny (ang. pathogenic),
● wariant potencjalnie patogenny (ang. likely pathogenic),
● wariant o niepewnym znaczeniu (ang. uncertain significance),
● wariant potencjalnie łagodny (ang. likely benign),
● wariant łagodny (ang. benign) [6].
“In silico” jest to termin naukowy określający sposób wykonania czynności, badania, testu. Oznacza, że analiza została przeprowadzona za pomocą komputera i urządzeń informatycznych. Nazwa powstała analogicznie do terminów in vitro i in vivo [10]. Diagnostyka genetyczna ma na celu poszukiwanie wariantów genetycznych będących przyczyną zaburzeń fenotypowych pacjenta. Wykorzystuje analizę asocjacji polegającą na łączeniu określonego wariantu z wystąpieniem danej cechy [11]. Analiza bioinformatyczna wyniku pacjenta składa się z wielu etapów. Obejmuje m.in. następujące analizy in silico:
● porównywanie sekwencji badanej z sekwencją referencyjną - sekwencje referencyjne dostępne są w wielu przeglądarkach genomowych, do najczęściej stosowanych należą m.in. GenBank, LRG oraz Ensembl,
● przeszukiwanie baz danych populacyjnych, gromadzących informacje o częstościach wariantów np.1000 Genomes,, Exome Aggregation Consortium (ExAC), Exome Variant Server,
● przeszukiwanie biomedycznych baz danych, gromadzących informacje o klinicznym znaczeniu wariantów, powiązaniu fenotypowym, zaburzeniach genetycznych m.in. ClinVar, OMIM, Human Gene Mutation Database (HGMD)
● przeszukiwaniu biomedycznych publikacji naukowych,
● interpretację wpływu wykrytego wariantów na genom oraz kodowane białko z zastosowaniem programów predykcyjnych [6,7,8].
W chwili obecnej dostępnych jest wiele narzędzi predykcji in silico, a analiza patogenności wariantów genetycznych jest kluczowa w skutecznej diagnostyce genetycznej i następującej po niej terapii.
Piśmiennictwo
[1] Brown, T. A.: The Human Genome. Oxford: Wiley-Liss 2002
[2] National Human Genome Research Institute (NHGRI). Human Genome Project Completion: Frequently Asked Questions. https://www.genome.gov
[3] Friedman J.M., Dill F.J. , Hayden M.R., McGillivaray B.C.: Genetyka. Wydawnictwo medyczne Urban & Partner, Wydanie I polskie pod redakcją Limona J., Wrocław 1996
[4] Alberts B., Bray D., Johnson A., Lewis J., Raff M., Roberts K., Walter P.: Podstawy biologii komórki. Wprowadzenie do biologii molekularnej. Wydawnictwo Naukowe PWN, przekład pod redakcją Michejdy J. i Augustyniaka J., Warszawa 1999
[5] Claustres M., Kozich V., Dequeker E., Fowler B., Hehir-Kwa J.Y., Miller K., Oosterwijk C., Peterlin B., van Ravenswaaij-Arts C., Zimmermann U., Zuffardi O., Hastings R.J. and David E., Barton D.E., on behalf of the ESHG Quality committee: Recommendations for reporting results of diagnostic genetic testing (biochemical, cytogenetic and molecular genetic). European Journal of Human Genetics 2014; 22
[6] Richards S., Aziz N., Bale S., Bick D., Das S., Gastier-Foster J., Grody W.W., Hegde M., Lyon E., Spector E., Voelkerding K., Rehm H.L., on behalf of the ACMG Laboratory Quality Assurance Committee: Standards and Guidelines for the Interpretation of Sequence Variants: A Joint Consensus Recommendation of the American College of Medical Genetics and Genomics and the Association for Molecular Pathology. Genetics in Medicine 2015; 17
[7] https://varnomen.hgvs.org
[8] den Dunnen J.T., Dalgleish R. , Maglott D.R., Hart R.K., Greenblatt M.S., McGowan-Jordan J., Roux A.F., Smith T., Antonarakis S.E., Taschner P.E.: HGVS Recommendations for the Description of Sequence Variants. Hum Mutat. 2016; 37(6)
[9] Kim Y.E., Ki C.S., Jang M.A.: Challenges and Considerations in Sequence Variant Interpretation for Mendelian Disorders. Ann Lab Med 2019; 39(5)
[10] Colquitt R.B., Colquhoun D.A., Thiele R.H.: In silico modelling of physiologic systems. Best Practice & Research Clinical Anaesthesiology 2011; 25
[11] Słomski R.: Analiza DNA - Teoria i Praktyka. Wydawnictwo Uniwersytetu Przyrodniczego w Poznaniu, Poznań 2008
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
W Journal of Medical Internet Research ukazał się opis eksperymentu, w ramach którego ChatGPT miał stawiać diagnozy medyczne i proponować dalsze działania na podstawie opisanych objawów. Algorytm poradził sobie naprawdę nieźle. Udzielił prawidłowych odpowiedzi w 71,7% przypadków. Najlepiej wypadł przy ostatecznych diagnozach, gdzie trafność wyniosła 76,9%, najgorzej poradził sobie z diagnozą różnicową. Tutaj jego trafność spadła do 60,3%.
Autorzy eksperymentu wykorzystali 36 fikcyjnych przypadków klinicznych opisanych w Merck Manual. Przypadki te są wykorzystywane podczas szkoleń lekarzy i innego personelu medycznego. Naukowcy z Harvard Medical School, Brigham and Women'a Hospital oraz Mass General Brigham wprowadzili do ChataGPT opisy tych przypadków, a następnie zadawali maszynie pytanie, dołączone w podręczniku do każdego z przypadków. Wykluczyli z badań pytania dotyczące analizy obrazów, gdyż ChatGPT bazuje na tekście.
Najpierw sztuczna inteligencja miała za zadanie wymienić wszystkie możliwe diagnozy, jakie można postawić na podstawie każdego z opisów. Następnie poproszono ją, by stwierdziła, jaki dodatkowe badania należy przeprowadzić, później zaś ChatGPT miał postawić ostateczną diagnozę. Na koniec zadaniem komputera było opisanie metod leczenia.
Średnia trafność odpowiedzi wynosiła 72%, jednak różniła się w zależności od zadania. Sztuczna inteligencja najlepiej wypadła podczas podawania ostatecznej diagnozy, którą stawiała na podstawie początkowego opisu przypadku oraz wyników dodatkowych badań. Trafność odpowiedzi wyniosła tutaj 76,9%. Podobnie, bo z 76-procentową trafnością, ChatGPT podawał dodatkowe informacje medyczne na temat każdego z przypadków. W zadaniach dotyczących zlecenia dodatkowych badań oraz metod leczenia czy opieki, trafność spadała do 69%. Najgorzej maszyna wypadła w diagnozie różnicowej (60,3% trafnych odpowiedzi). Autorzy badań mówią, że nie są tym zaskoczeni, gdyż diagnoza różnicowa jest bardzo trudnym zadaniem. O nią tak naprawdę chodzi podczas nauki w akademiach medycznych i podczas rezydentury, by na podstawie niewielkiej ilości informacji dokonać dobrego rozróżnienia i postawić diagnozę, mówi Marc Succi z Harvard Medical School.
Być może w przyszłości podobne programy będą pomagały lekarzom. Zapewne nie będzie to ChatGPT, ale rozwijane już systemy wyspecjalizowane właśnie w kwestiach medycznych. Zanim jednak trafią do służby zdrowia powinny przejść standardowe procedury dopuszczenia do użytku, w tym testy kliniczne. Przed nimi zatem jeszcze długa droga.
Autorzy opisanych badań przyznają, że miały one ograniczenia. Jednym z nich było wykorzystanie fikcyjnych opisów przypadków, a nie rzeczywistych. Innym, niewielka próbka na której testowano ChatGPT. Kolejnym zaś ograniczeniem jest brak informacji o sposobie działania i treningu ChataGPT.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu (UAM), Politechnika Poznańska oraz neurolodzy i psychiatrzy chcą opracować nową, bezinwazyjną metodę diagnozowania choroby Alzheimera na wczesnym etapie. Jak podkreślono na stronie UAM, w celu przeprowadzenia badań pilotażowych w projekcie naukowcy planują zgromadzić grupę około 50 osób zagrożonych rozwojem choroby, a także podobną grupę kontrolną.
Choroba Alzheimer przez dekady może rozwijać się bez żadnych objawów. Tymczasem, jak w przypadku większości chorób, wczesne rozpoznanie ma olbrzymie znaczenie dla rokowań. Im zatem szybciej schorzenie zostanie zdiagnozowane, tym większa szansa na wyleczenie czy powstrzymanie dalszych postępów choroby. Wszyscy mamy nadzieję, że prędzej czy później będziemy dysponować skutecznym lekiem, jednak może się okazać, że największą barierą w jego zastosowaniu będzie dostęp do wczesnej diagnostyki - obecnie drogiej i trudno osiągalnej, mówi profesor Jędrzej Kociński z UAM.
Naukowcy zapraszają więc do wzięcia udziału w bezpłatnych anonimowych badaniach wszystkich, którzy podejrzewają, że coś złego dzieje się z ich pamięcią, oraz osoby po 50. roku życia bez zaburzeń pamięci, ale w rodzinach których są lub były osoby z wczesnym otępieniem (czyli takie, u których rozwinęło się one przed 65. rokiem życia). W badaniach nie mogą wziąć udział osoby z wyraźnymi objawami otępienia, ani z już zdiagnozowaną chorobą Alzheimera. Szczegółowe informacje o projekcie znajdziemy na stronach Alzheimer Prediction Project, a chęć udziału w badaniu można zgłosić pisząc na adres kierownika projektu, doktora Marcina Górniaka, lekarz.marcin.gorniak[at]gmail.com.
« powrót do artykułu
-
-
Ostatnio przeglądający 0 użytkowników
Brak zarejestrowanych użytkowników przeglądających tę stronę.