Zaloguj się, aby obserwować tę zawartość
Obserwujący
0
Ozdrowieńcy z COVID narażeni na długoterminowe wyższe ryzyko zgonu i liczne problemy zdrowotne
dodany przez
KopalniaWiedzy.pl, w Medycyna
-
Podobna zawartość
-
przez KopalniaWiedzy.pl
Naukowcy z Uniwersytetów w Bath i Bristolu nie tylko wykazali, że ich technologia Fastball EEG jest w stanie wykryć wczesne oznaki choroby Alzheimera na całe lata przed czasem, w którym możliwa jest diagnoza kliniczna, ale również, że kilkuminutowy test można łatwo przeprowadzić w domu pacjenta. To zaś daje możliwość wykonywania szeroko zakrojonych badań przesiewowych.
Podczas krótkiego, zaledwie 3-minutowego badania za pomocą Fastball EEG, rejestrowana jest aktywność mózgu w czasie, czy uczestnik badania ogląda obrazki. W ten sposób można zidentyfikować osoby z łagodnym zaburzeniem poznawczym (MCI). To stan przejściowy pomiędzy naturalnymi skutkami starzenia się, który może prowadzić do rozwoju alzheimera.
Obecnie dysponujemy dobrymi lekami spowalniającymi postępy choroby Alzheimera. Jednak ich skuteczność zależy od wczesnego podania. Dlatego niezwykle ważne są metody pozwalające na jak najwcześniejsze zidentyfikowanie pierwszych sygnałów mogących prowadzić do tej choroby. Obecnie w wielu przypadkach chorzy otrzymują diagnozę na tyle późno, że stosowanie najbardziej efektywnych form leczenia staje się nieskuteczne.
Doktor George Stothart z Wydziału Psychologii Uniwersytetu w Bath mówi, że obecnie stosowane narzędzia diagnostyczne wyłapują chorobę Alzheimera na 10 do 20 lat po tym, jak zaczyna się ona rozwijać. Szybki pasywny test Fastball może to zmienić, dostarczając obiektywną diagnozę znacznie wcześniej, stwierdza uczony. Nowa technika działa wyłącznie dzięki rejestrowaniu fal mózgowych w reakcji na oglądane obrazki. Nie wymaga od osoby badanej przestrzegania jakichś instrukcji, czy przypominania sobie czegoś. Dzięki temu test jest bardziej obiektywny i łatwiejszy do przeprowadzenia, niż tradycyjne testy pamięciowe.
Badania omówiono na łamach Brain Communications.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Po raz pierwszy udało się zdobyć genetyczny dowód na występowanie Dżumy Justyniana – pierwszej odnotowanej pandemii w historii ludzkości – tam, gdzie się rozpoczęła, we wschodniej części basenu Morza Śródziemnego. Odkrycia dokonali naukowcy z University of South Florida we współpracy z kolegami z University of Sydney, CSIR-Indian Institute of Chemical Biology w Kalkucie oraz Florida Atlantic University. Ich badania uzupełniają ważne luki w rozumieniu pandemii. Dotychczas bowiem wszelkie dowody genetyczne pochodziły z Europy Zachodniej, z terenów odległych od epicentrum pandemii.
Z zapisków historycznych wynika, że pandemia pojawiła się w roku 541 w Pelusium (obecnie Tell el-Farama) w Egipcie, skąd rozprzestrzeniła się na Europę, docierając na Wyspy Brytyjskie oraz do Persji. W latach 541–750 doszło do 18 fal zarazy, która zabiła miliony ludzi. Wciąż trwają spory co do jej znaczenia i wpływu na historię. W ostatnich latach pojawia się coraz więcej prac naukowych kwestionujących wcześniejsze poglądy, jakoby Dżuma Justyniana wywołała olbrzymi kryzys i w znaczącym stopniu przyczyniła się do późniejszych zmian politycznych czy kształtowania średniowiecznego społeczeństwa.
Zespół z USA, Australii i Indii zbadał masowy grób znajdujący się pod dawnym rzymskim hipodromem w mieście Dżarasz (d. Geraza) w Jordanii. Znajdują się tam jedne z najlepiej zachowanych ruin starożytnego rzymskiego miasta. Z grobu datowanego na lata 550–650 udało się uzyskać genom Y. pestis od pięciu osób. Jest to zatem pierwszy genetyczny dowód na występowanie pałeczki dżumy w okresie pandemii w granicach Imperium Romanum w poświadczonym epicentrum Dżumy Justyniana. Geraza znajduje się zaledwie 330 kilometrów od Pelusium.
Analiza uzyskanego materiału wykazała duża jednorodność genetyczną (< 1 zmiany na milion nukleotydów) bakterii występujących u wszystkich osób, to zaś wskazuje, że lokalna epidemia miała gwałtowny charakter i występował w niej dominujący szczep. Szczep ten zawierał geny pozwalające na roznoszenie choroby przez pchły. Jest on pokrewny innym szczepom Dżumy Justyniana, a jego odmienność potwierdza, że pandemie dżumy mają wielokrotny regionalny charakter z różnych rezerwuarów.
Z wynikami badań można zapoznać się na łamach pisma Genes.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
W Zbiorach Medycznych Instytutu Medycyny Ewolucyjnej Uniwersytetu w Zurychu znajduje się próbka płuc 18-latka, który zmarł podczas pierwszej fazy pandemii hiszpanki. Jego zwłoki poddano autopsji w lipcu 1918 roku. Teraz naukowcy z Uniwersytetów w Bazylei i Zurychu wykorzystali tę próbkę do zsekwencjonowania pierwszego szwajcarskiego genomu grypy hiszpanki. Po raz pierwszy zyskaliśmy dostęp do szwajcarskiej odmiany grypy, która wywołała pandemię w latach 1918–1920. To rzuca nowe światło na dynamikę i sposoby adaptacji wirusa mówi główna autorka badań, Verena Schünemann.
Porównując genom ze Szwajcarii z genomami uzyskanymi wcześniej w Niemczech i Ameryce Północnej, naukowcy stwierdzili, że ten szwajcarski od samego początku posiadał trzy kluczowe adaptacje pozwalające zarażać ludzi, które przetrwały do końca pandemii. Dwie z tych mutacji uczyniły wirusa bardziej odpornym na działanie ludzkiego układu odpornościowego, trzecia zaś zwiększała jego zdolność do łączenia się z receptorami na powierzchni komórek H. sapiens.
Na potrzeby badań Szwajcarzy opracowali nową metodę rekonstrukcji materiału genetycznego. W przeciwieństwie bowiem do wywołujących zwykłe przeziębienie adenowirusów, których zapis genetyczny znajduje się w stabilnym DNA, wirusy grypy przechowują swoją informację genetyczną w znacznie mniej stabilnym RNA. Nową metodę będzie można wykorzystać do zrekonstruowania innych wirusów RNA i zweryfikowania prawidłowości dotychczasowych rekonstrukcji.
Autorzy badań uważają, że ich praca przyda się podczas walki z przyszłymi pandemiami. Lepsze zrozumienie mechanizmów, za pomocą których wirusy długoterminowo adaptują się do organizmu człowieka, pozwoli na opracowanie lepszych modeli przyszłych pandemii, wyjaśnia Schünemann. Takie udoskonalone modele dokładniej pokażą potencjalne drogi rozprzestrzeniania się wirusów i ich zdolność do wywołania infekcji na wielką skalę.
Uczeni opisali swoją pracę na łamach BMC Biology.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Naukowcy znaleźli pierwsze bezpośrednie dowody wskazujące, że wirusy dróg oddechowych, takie jak SARS-CoV-2 czy wirus grypy, mogą obudzić uśpione komórki raka piersi i doprowadzić do pojawienia się przerzutów. Wyniki przeprowadzonych na myszach badań znajdują poparcie w obserwacjach, z których wynika, że u osób chorujących na raka piersi częściej pojawiały się przerzuty i częściej osoby takie umierały, jeśli zaraziły się SARS-CoV-2. Z naszych badań wynika, że osoby, które chorowały na nowotwory, mogą odnieść korzyści z działań zapobiegających zarażeniem wirusami dróg oddechowych, np. poprzez szczepienie się i przedyskutowanie z lekarzem innych metod ochrony, mówi współautor badań, profesor Juli Aguirre-Ghiso z Albert Einstein College of Medicine.
Rak piersi to drugi najbardziej rozpowszechniony nowotwór na świecie. W jego przypadku do większości zgonów dochodzi w wyniku przerzutowania guza, a przerzuty pojawiają się zwykle po długim okresie remisji, kiedy to nie obserwuje się żadnych oznak choroby. Zrozumienie mechanizmu, który powoduje, że rozsiane komórki nowotworowe powodują po okresie uśpienia wzrost guzów nowotworowych, jest niezwykle ważne dla walki z przerzutami. Autorzy najnowszych badań wykazali, że u myszy wirus grypy i SARS-CoV-2 powodują, że znajdujące się w płucach rozsiane komórki nowotworowe raka płuc tracą fenotyp prowadzący do uśpienia i w ciągu kilku dni od infekcji dochodzi do ich proliferacji, a w ciągu 2 tygodni pojawiają się liczne przerzuty.
Ta dramatyczna zmiana powiązana jest z interleukiną-6 (IL-6). Zidentyfikowanie IL-6 jako głównego czynnika reaktywującego rozsiane komórki nowotworowe sugeruje, że wykorzystanie inhibitorów IL-6 lub innych celowanych immunoterapii u osób z nowotworami, może zapobiegać wznowie choroby lub zmniejszyć ryzyko jej ponownego pojawienia się, mówi Aguirre-Ghiso.
Pandemia COVID-19 była unikatową okazją do zbadania wpływu infekcji wirusem dróg oddechowych na choroby nowotworowe. Autorzy badań przeanalizowali dwie duże bazy danych i znaleźli dowody na poparcie swojej hipotezy mówiącej, że wirusy dróg oddechowych są powiązane ze wznowami chorób nowotworowych u osób w fazie remisji.
Jedną z analizowanych baz była UK Biobank. Znajdują się w niej m.in. dane ponad 500 tysięcy osób, które przed pandemią cierpiały na nowotwory lub inne choroby. Naukowcy z Uniwersytetu w Utrechcie i Imperial College London skupili się na osobach, u których nowotwór wykryto na ponad 5 lat przed pandemią. Tak długi czas oznaczał, że u osób tych najprawdopodobniej nastąpiła remisja. Zidentyfikowali w ten sposób 487 osób, które w przeszłości miały nowotwory, a u których w czasie pandemii zdiagnozowano COVID-19. Grupę kontrolną stanowiło 4350 osób, które miały w przeszłości nowotwory, a które nie zachorowały na COVID-19. Po wykluczeniu osób, które zmarły na COVID okazało się, że u pacjentów nowotworowych ryzyko zgonu w wyniku raka było niemal 2-krotnie większe po infekcji. Najbardziej wyraźnie było to widać w ciągu pierwszego roku od infekcji, mówi doktor Roel Vermeulen. Szybkie postępy choroby nowotworowej u osób, które zaraziły się SARS-CoV-2 były podobne do szybkich postępów obserwowanych u myszy laboratoryjnych.
Drugą z wykorzystanych baz danych była U.S. Flatiron Health. Tutaj uczeni skupili się na danych kobiet ze zdiagnozowanym nowotworem piersi. Porównali częstotliwość przerzutów u 36 216 pań, u których nie zdiagnozowano COVID-19 z częstotliwością przerzutów u 532 kobiet, które na COVID-19 zachorowały. Losy pacjentek śledzono przez 52 miesiące. Okazało się, że kobiety, które zachorowały na COVID-19 były narażone na niemal 50% wyższe ryzyko pojawienia się przerzutów nowotworowych do płuc. To wskazuje, że osoby w remisji choroby nowotworowej są narażone na większe ryzyko przerzutów po infekcjach dróg oddechowych. Bardzo ważne jest tutaj podkreślenie, że podczas badań skupiliśmy się na okresie sprzed dostępności szczepionek przeciwko COVID-19, dodaje Vermeulen.
Uczeni planują poszerzyć zakres swoich badań na inne rodzaje nowotworów. Będą prowadzili zarówno eksperymenty laboratoryjne, jak i analizowali kolejne bazy danych. Infekcje układu oddechowego to stały element naszego życia, dlaczego chcemy dobrze zrozumieć ich długoterminowe konsekwencje, stwierdził doktor James DeGregori, dyrektor Centrum Nowotworów University of Colorado.
Szczegóły badań zostały opisane na łamach Nature.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Algorytm sztucznej inteligencji stworzony na University of Cambridge uzyskał 97-procentową dokładność w diagnozowaniu celiakii na podstawie biopsji. System maszynowego uczenia się, który został wytrenowany na zestawie niemal 3400 biopsji pochodzących z czterech szpitali, może znakomicie przyspieszyć pracę lekarzy. Będzie też nieocenioną pomocą w krajach rozwijających się, gdzie bardzo brakuje patologów.
Celiakia, autoimmunologiczna nadwrażliwość na gluten, daje różne objawy u różnych pacjentów. Jej zdiagnozowanie nie jest więc proste. Najdoskonalszą metodą rozpoznania celiakii jest biopsja dwunastnicy. Pobrany materiał jest następnie analizowany przez patologów. Analizują oni stan kosmków jelitowych. Nie jest to łatwe zadanie, gdyż mogą w nich występować bardzo drobne zmiany. Patolodzy używają pięciostopniowej skali Marsha-Oberhubera, w której 0 oznacza prawidłowe kosmki, a 4 - ich całkowity zanik.
Celiakia może dotykać nawet 1% osób i powodować bardzo poważne objawy, ale uzyskanie diagnozy nie jest proste. Może to trwać wiele lat. Sztuczna inteligencja może przyspieszyć ten proces, mówi profesor Elizabeth Soilleux z Wydziału Patologii Uniwersytetu w Cambridge, która współtworzyła nowy algorytm.
Oprogramowanie zostało zweryfikowane na podstawie niemal 650 biopsji, z którymi system nie miał wcześniej do czynienia. Okazało się, że w ponad 97% przypadków postawił on prawidłową diagnozę. Jego czułość diagnostyczna wynosiła ponad 95%. Oznacza to, że jest on w stanie prawidłowo zidentyfikować chorobę u 95% osób rzeczywiście na nią cierpiących. Natomiast swoistość oprogramowania – czyli zdolność do zidentyfikowania przypadków, w których choroba nie występuje – wynosiła niemal 98%.
System osiągnął więc bardzo dobre wyniki. Wcześniejsze badania, przeprowadzone przez ten sam zespół, wykazały, że nawet sami patolodzy nie zgadzają się między sobą odnośnie diagnozy. Gdy bowiem specjalistom pokazano 100 slajdów w biopsjami i poproszono o stwierdzenie, czy pacjent choruje, nie choruje czy też nie można tego stwierdzić na podstawie biopsji, patolodzy nie zgadzali się ze sobą w ponad 20% przypadków.
W weryfikacji diagnoz postawionych przez sztuczną inteligencję udział wzięło 4 patologów. Pokazano im 30 slajdów i okazało się, że patolodzy z równie dużym prawdopodobieństwem zgadzali się z diagnozą postawioną przez algorytm, co z diagnozą postawioną przez drugiego patologa. To dowodzi, że po raz pierwszy sztuczna inteligencja potrafi równie dobrze co doświadczony patolog stwierdzić, czy pacjent cierpi na celiakię, czy tez nie. Trenowaliśmy nasz system na zestawach danych uzyskanych w różnych warunkach, dzięki temu wiemy, że sprawdzi się on w praktyce, w sytuacjach gdy materiał z biopsji jest w różny sposób przetwarzany i obrazowany, dodaje doktor Florian Jaeckle.
Twórcy algorytmu planują teraz przetestowanie go na znacznie większej liczbie osób. Wyniki takich testów, o ile wypadną równie pomyślnie, będą podstawą do starania się o uznanie algorytmu za narzędzie dopuszczone w diagnostyce medycznej.
Artykuł opisujący algorytm został opublikowany na łamach The New England Journal of Medicine.
« powrót do artykułu
-
-
Ostatnio przeglądający 0 użytkowników
Brak zarejestrowanych użytkowników przeglądających tę stronę.