آخرین مطالب

مدل ریاضی ممکن است به بهبود درمان‌ها و آزمایش‌های بالینی بیماران مبتلا به کووید-۱۹ و سایر بیماری‌ها کمک کند


درمان کووید

اعتبار: دامنه عمومی Pixabay/CC0

محققینی که اخیراً یک مدل ریاضی ایجاد کرده‌اند که نشان می‌دهد چرا پاسخ‌های درمانی در بین افراد مبتلا به کووید-19 بسیار متفاوت است، اکنون از این مدل برای شناسایی نشانگرهای بیولوژیکی مرتبط با این پاسخ‌های مختلف استفاده کرده‌اند. این تیم که توسط دانشمندان بیمارستان عمومی ماساچوست (MGH) و دانشگاه قبرس رهبری می‌شد، خاطرنشان می‌کند که این مدل می‌تواند برای ارائه درک بهتری از تعاملات پیچیده بین بیماری و پاسخ استفاده شود و می‌تواند به پزشکان در ارائه مراقبت‌های بهینه برای انواع مختلف کمک کند. بیماران.

اثری که در EBioMedicine، به این دلیل شروع شد که COVID-19 بسیار ناهمگن است، به این معنی که بیماری به دنبال عفونت SARS-CoV-2 از بدون علامت تا شرایط تهدید کننده زندگی مانند نارسایی تنفسی یا سندرم دیسترس تنفسی حاد (ARDS) متغیر است که در آن مایع در ریه ها جمع می شود. راکش کی جین، نویسنده ارشد این مقاله توضیح می دهد: “حتی در زیر مجموعه بیماران مبتلا به کووید-19 بدخیم که به ARDS مبتلا می شوند، ناهمگنی قابل توجهی وجود دارد. تلاش های قابل توجهی برای شناسایی زیرشاخه های ARDS که توسط ویژگی های بالینی یا نشانگرهای زیستی تعریف شده اند انجام شده است.” .D.، مدیر آزمایشگاه های EL Steele برای بیولوژی تومور در MGH و اندرو ورک کوک، پروفسور انکولوژی تشعشع در دانشکده پزشکی هاروارد (HMS). “برای پیش‌بینی پیشرفت بیماری و شخصی‌سازی درمان، لازم است ارتباط بین ویژگی‌های بالینی، نشانگرهای زیستی و زیست‌شناسی زمینه‌ای مشخص شود. اگرچه این امر می‌تواند در طول کارآزمایی‌های بالینی متعدد به دست آید، این فرآیند زمان‌بر و بسیار پرهزینه است.”

به عنوان جایگزین، جین و همکارانش از مدل خود برای تجزیه و تحلیل اثراتی که ویژگی‌های مختلف بیمار بر نتایج پس از درمان با درمان‌های مختلف ایجاد می‌کنند، استفاده کردند. این به تیم اجازه داد تا درمان بهینه را برای دسته‌های مجزای بیماران تعیین کند، مسیرهای بیولوژیکی مسئول پاسخ‌های بالینی مختلف را نشان دهد و نشانگرهای این مسیرها را شناسایی کند.

محققان شش نوع بیمار (که با وجود یا عدم وجود بیماری‌های همراه مختلف تعریف می‌شوند) و سه نوع درمان که سیستم ایمنی را تعدیل می‌کنند شبیه‌سازی کردند. Lance Munn، دکترای ارشد و یکی از نویسندگان مرتبط، می‌گوید: «با استفاده از یک سیستم جدید امتیازدهی اثربخشی درمان، متوجه شدیم که بیماران مسن‌تر و بیش‌التهاب‌شده به درمان تعدیل‌کننده ایمنی بهتر از بیماران چاق و دیابتی پاسخ می‌دهند.» آزمایشگاه استیل و دانشیار در HMS. ما همچنین دریافتیم که زمان بهینه برای شروع درمان تعدیل ایمنی بین بیماران متفاوت است و به خود دارو نیز بستگی دارد. نشانگرهای بیولوژیکی خاصی که بر اساس ویژگی‌های بیمار متفاوت بودند، زمان بهینه شروع درمان را تعیین می‌کردند و این نشانگرها به برنامه‌ها یا مکانیسم‌های بیولوژیکی خاصی اشاره می‌کردند که بر نتیجه بیمار تأثیر می‌گذاشتند. نشانگرها همچنین با نشانگرهای بالینی شناسایی شده شدت بیماری مطابقت داشتند.

برای COVID-19 و همچنین سایر شرایط، رویکرد تیم می‌تواند محققین را قادر سازد تا یک کارآزمایی بالینی را با بیمارانی که به احتمال زیاد به یک داروی خاص پاسخ می‌دهند، غنی کنند. تریانتافیلوس استیلیانوپولوس، استادیار دانشگاه قبرس، یکی از نویسندگان ارشد این پژوهش، می گوید: «چنین غنی سازی بر اساس بیومارکرهای پیش بینی شده آینده نگر، یک استراتژی بالقوه برای افزایش دقت آزمایشات بالینی و تسریع توسعه درمان است.


دو نوع متمایز از سندرم دیسترس تنفسی حاد مرتبط با COVID-19 شناسایی شد


اطلاعات بیشتر:
Sonu Subudhi و همکاران، استراتژی‌هایی برای به حداقل رساندن ناهمگونی و بهینه‌سازی کارآزمایی‌های بالینی در سندرم زجر تنفسی حاد (ARDS): بینش‌هایی از مدل‌سازی ریاضی، eBioMedicine (2022). DOI: 10.1016/j.ebiom.2021.103809

ارائه شده توسط بیمارستان عمومی ماساچوست

نقل قول: مدل ریاضی ممکن است به بهبود درمان‌ها و کارآزمایی‌های بالینی بیماران مبتلا به کووید-19 و سایر بیماری‌ها کمک کند (2022، 14 ژانویه) در 14 ژانویه 2022 از https://medicalxpress.com/news/2022-01-mathematical-treatments-clinical- بازیابی شده است. trials-patients.html

این برگه یا سند یا نوشته تحت پوشش قانون کپی رایت است. به غیر از هرگونه معامله منصفانه به منظور مطالعه یا تحقیق خصوصی، هیچ بخشی بدون اجازه کتبی قابل تکثیر نیست. محتوای مذکور فقط به هدف اطلاع رسانی ایجاد شده است.