Исследователи совершили значительный прорыв в исследованиях васкулита. В сотрудничестве с исследователями из Лундского университета (Lund University) ученые опубликовали результаты своей работы в журнале The Lancet Rheumatology. Их исследование предлагает новый взгляд на диагностику и лечение системного васкулита — группы редких и сложных аутоиммунных заболеваний.
Исследование, являющееся частью проекта FAIRVASC, использует передовые методы искусственного интеллекта и больших данных для решения ключевых проблем в диагностике и лечении системного васкулита. Проект объединяет реестры пациентов с васкулитом по всей Европе, обеспечивая беспрепятственный обмен данными и расширенный анализ для продвижения исследований и улучшения ухода за пациентами.
Исследование сосредоточено на васкулите, связанном с антинейтрофильными цитоплазматическими антителами (ANCA). Оно представляет новый подход к классификации этого заболевания с использованием объединённого набора данных, который в десять раз больше, чем в предыдущих исследованиях.
Доступ к этому гораздо большему набору данных позволил провести более детальный анализ, выявив ранее неизвестные кластеры заболеваний. Новый метод классификации предлагает более точные прогнозы таких результатов, как общая выживаемость и здоровье почек. Это открывает путь к более персонализированным стратегиям лечения, которые могут значительно улучшить уход за пациентами.
Профессор Марк Литтл (Mark Little), профессор нефрологии комментирует: «Наше исследование показывает, что, используя передовые системы искусственного интеллекта и обширные наборы данных, мы можем выявить новые закономерности этого редкого аутоиммунного заболевания. Это позволяет нам сосредоточить потенциально токсичные методы лечения на тех, кто с наибольшей вероятностью получит пользу».
Профессор Деклан О’Салливан (Declan O’Sullivan), главный исследователь и профессор, сказал: «Я рад видеть, что исследование, на котором мы концентрируемся в нашей группе, «График знаний для интеграции данных», оказывает влияние на развитие медицинских исследований. В частности, здесь объединение реестров пациентов с редкими заболеваниями».
Исследование подчёркивает преобразующий потенциал ИИ в медицинских исследованиях. Особенно это касается решения сложных проблем редких заболеваний, где ранее было невозможно создать достаточно большие когорты для проведения значимых исследований.
Обеспечивая более точную идентификацию картины заболевания, ИИ может революционизировать подход врачей к диагностике и лечению. Это даёт надежду на лучшие результаты не только для пациентов с васкулитом, но и для тех, кто страдает от других редких и сложных заболеваний.
Исследование представляет собой план использования передовых технологий для решения аналогичных проблем в более широкой области редких заболеваний. Это потенциально может привести к прорывам, которые принесут пользу бесчисленному количеству пациентов во всём мире.
Литература:
Karl Gisslander et al, Data-driven subclassification of ANCA-associated vasculitis: model-based clustering of a federated international cohort, The Lancet Rheumatology (2024). DOI: 10.1016/S2665-9913(24)00187-5
Ведущий специалист отдела организации клинических исследований, терапевт, врач ультразвуковой диагностики АО «СЗМЦ» (г. Санкт-Петербург), главный редактор, учредитель сетевого издания Medical Insider, а также автор статей
E-mail для связи – [email protected];
