W najnowszym badaniu opublikowanym w American Heart Journal naukowcy badają skuteczność obecnych podejść do zmniejszenia ryzyka zdarzeń sercowo-naczyniowych u pacjentów z cukrzycą typu 2 (T2D). Pacjenci z T2D są narażeni na zwiększone ryzyko hospitalizacji, obniżenia jakości życia i kosztów finansowych z powodu powikłań sercowo-naczyniowych. Powikłania te są odpowiedzialne za ponad 50% zgonów u pacjentów z T2D, a częstość ich występowania stale rośnie. Wykazano, że agoniści receptora glukagonopodobnego peptydu-1 (GLP-1RA) oraz inhibitory kotransportera sodowo-glukozowego-2 (SGLT2i), opracowane w celu obniżenia stężenia glukozy, poprawiają stan nerek i układu sercowo-naczyniowego, a także śmiertelność wśród pacjentów z T2D wysokiego ryzyka. W obecnym badaniu naukowcy analizują trend stosowania terapii opartych na dowodach naukowych w celu obniżenia ryzyka sercowo-naczyniowego u pacjentów z T2D na przestrzeni czasu. Do badania włączono dorosłych pacjentów w wieku 18 lat i starszych, którzy chorowali na T2D i którym przepisano co najmniej jedną terapię obniżającą stężenie glukozy z listy klas leków, w tym insulinę, sulfonylomocznik, metforminę, tiazolidinedion (TZD), GLP1RA, DPP-4i oraz SGLT2i. W badaniu skupiono się na kilku podgrupach pacjentów, w tym z niewydolnością serca (HF), miażdżycową chorobą sercowo-naczyniową (ASCVD) i przewlekłą chorobą nerek (CKD). W ramach podgrupy ASCVD pacjenci mieli różne schorzenia, takie jak choroba tętnic obwodowych, choroba wieńcowa (CAD) i choroba naczyniowo-mózgowa. Podgrupa chorób naczyniowo-mózgowych obejmowała pacjentów z przemijającym atakiem niedokrwiennym, wcześniejszym udarem mózgu oraz interwencją w tętnicy szyjnej. W celu określenia skuteczności technik redukcji ryzyka sercowo-naczyniowego u poszczególnych pacjentów badacze obliczyli diabetologiczną kompozytową punktację (diabetes cardiovascular composite score, DCCS). Wynik ten wskazywał odsetek leków zalecanych pacjentowi w celu optymalnego zmniejszenia ryzyka sercowo-naczyniowego. Oceniano pięć potencjalnych leków pod kątem kwalifikacji dla danego pacjenta, w tym GLP-1RA, SGLT2i, statynę, leczenie przeciwzakrzepowe, a także inhibitory konwertazy angiotensyny (ACEI), blokery receptora angiotensyny (ARB) oraz inhibitor nefrylizyny receptora angiotensyny (ARNI). Do obecnego badania włączono łącznie 1 001 542 pacjentów z 391 placówek. Kohorta miała średni wiek około 66 lat i obejmowała 512 807 mężczyzn. Ponad 627 146 pacjentów miało co najmniej jeden stan wysokiego ryzyka, w tym udokumentowane ASCVD, niewydolność serca lub CKD. Dokładniej, 518 270 pacjentów miało zgłoszone ASCVD, 177 518 odnotowało rozpoznanie HF, a 230 519 miało CKD. Ponadto średnie skurczowe ciśnienie krwi wynosiło prawie 130 mmHg, podczas gdy średni wskaźnik masy ciała (BMI) wynosił około 33 kg/m2, a średnia wartość hemoglobiny A1C (HbA1C) wynosiła 7,4%. Najczęściej przepisywanym lekiem obniżającym stężenie glukozy była metformina, której wskaźnik wykorzystania wynosił 73,1%. Insulinę stosowało 36,6% pacjentów, natomiast 12,5% stosowało SGLT2i, a 12,9% GLP-1RA. Stosowanie SGLT2i lub GLP-1RA wśród pacjentów wzrosło z 4,1% do 28,8% od 2013 do 2019 roku. Jednak DCCS zmniejszyło się z 72% do 52% od 2013 do 2019 roku z powodu zwiększenia liczby opcji leków kwalifikujących się do DCCS. Około 18% z 627 146 pacjentów, u których zdiagnozowano ASCVD, HF lub CKD, otrzymywało leki SGLT2i lub GLP-1RA. Młodym mężczyznom bez zgłoszonej HF, ASCVD lub CKD, którym przepisano insulinę, częściej przepisywano leki SGLT2i. Leki GLP-1RA częściej przepisywano młodszym pacjentom, kobietom, osobom bez udokumentowanej ASCVD lub HF oraz przyjmującym insulinę. Płeć męska i rozpoznanie ASCVD wiązały się z większym prawdopodobieństwem stosowania GLP-1RA lub SGLT2i. Porównywalnie, osoby starsze lub z rozpoznaniem HF lub CKD rzadziej przepisywały te leki. Pacjenci w starszym wieku, mężczyźni, osoby z określonymi schorzeniami, takimi jak ASCVD, CKD lub HF, oraz osoby przyjmujące insulinę wykazywali wyższy DCCS. Hierarchiczny model liniowy wykazał, że płeć męska i rozpoznanie CKD były związane z wyższym DCCS, podczas gdy rozpoznanie ASCVD lub HF korelowało z niższym DCCS. Wyniki badania wykazały pozytywny trend w wykorzystaniu leków obniżających poziom glukozy w odniesieniu do redukcji ryzyka sercowo-naczyniowego w czasie. Jednak pomimo potencjalnych korzyści, wykorzystanie tych środków nie jest optymalne, zwłaszcza wśród pacjentów z warunkami wysokiego ryzyka. Obecne badanie podkreśla znaczenie edukacji zarówno kardiologów, jak i pacjentów na temat dodatkowych korzyści płynących z terapii wykraczających poza redukcję stężenia glukozy. Edukacja świadczeniodawców na temat zalet leków SGLT2i i GLP-1RA, a także dostarczenie wskazówek dotyczących przepisywania tych leków i przyjęcie modeli opieki opartych na zespole, może pomóc w zmianie postrzegania tych leków z preparatów obniżających stężenie glukozy na instrumenty zmniejszające ryzyko sercowo-naczyniowe u pacjentów z T2D.
środa, 5 kwietnia 2023
wtorek, 4 kwietnia 2023
Nowy zaawansowany system AI wykazuje dokładność i szybkość w identyfikowaniu wzorców białek
Nowy zaawansowany system sztucznej inteligencji (AI) wykazał wiodącą na świecie dokładność i szybkość w identyfikowaniu wzorów białek w poszczególnych komórkach. Nowy system, opracowany w University of Surrey's Institute for People-Centred AI, może pomóc naukowcom zrozumieć różnice w guzach nowotworowych i zidentyfikować nowe leki na choroby. W badaniu opublikowanym w Communications Biology, części portfolio Nature, naukowcy pokazują, jak HCPL (Hybrid subCellular Protein Localiser) wymaga tylko częściowo oznakowanych danych, aby nauczyć się rozszyfrowywać lokalizacje białek w strukturach komórkowych i ich zachowanie w różnych komórkach. Zespół przetestował HCPL na Human Protein Atlas i stwierdził, że jest to najdokładniejsze narzędzie do identyfikacji lokalizacji białek w obrębie poszczególnych komórek. Aby zrozumieć, jak białka działają wewnątrz komórek, naukowcy muszą zbadać, gdzie są zlokalizowane, ale może to być czasochłonny i skomplikowany proces. HCPL ułatwia ten proces. Program ten wykorzystuje model głębokiego uczenia, aby szybko i dokładnie zidentyfikować struktury subkomórkowe, w których białka są obecne wewnątrz poszczególnych komórek. Mamy nadzieję, że HCPL może pomóc naukowcom w badaniu działania białek i opracowaniu nowych metod leczenia chorób." Profesor Mirosław Bober, Lider projektu HCPL University of Surrey Proteomika przestrzenna to obszar badawczy, który bada rozmieszczenie białek w komórkach lub tkankach przy użyciu kombinacji technik eksperymentalnych i podejść obliczeniowych. Mikroskopia fluorescencyjna jest powszechną metodą w tej dziedzinie, gdzie białka są fizycznie znakowane markerami fluorescencyjnymi. AI mapuje białka na poszczególne przedziały komórkowe (struktury subkomórkowe lub organelle). Pomaga to naukowcom zrozumieć role i funkcje białek oraz ewentualnie ujawnić złożone wewnętrzne funkcjonowanie komórek. HCPL został opracowany we współpracy z ForecomAI, firmą badawczo-rozwojową posiadającą światowej klasy doświadczenie w zakresie uczenia maszynowego i głębokiego dostarczania rozwiązań w opiece zdrowotnej i naukach biologicznych. Dr Amaia Irizar, dyrektor ForecomAI powiedziała: "Białka odgrywają kluczową rolę w większości procesów komórkowych kluczowych dla naszego przetrwania. Rozwikłanie dystrybucji białek i interakcji wewnątrz poszczególnych komórek jest kluczowe dla zrozumienia ich funkcji i niezbędne do opracowania nowych metod leczenia. "Nasza praca z University of Surrey umożliwia skalowanie tego procesu i otwiera nowe granice. Partnerstwo pomiędzy Surrey i ForecomAI było udaną interdyscyplinarną współpracą w badaniach naukowych, torując drogę dla kolejnych inicjatyw." University of Surrey jest uniwersytetem intensywnie prowadzącym badania, produkującym wiodące na świecie badania i dostarczającym innowacji w nauczaniu, aby przekształcić życie i zmienić świat na lepsze. The University of Surrey's Institute for People-Centred AI łączy ponad 30 lat doskonałości technicznej w dziedzinie uczenia maszynowego z wielodyscyplinarnymi badaniami, aby odpowiedzieć na pytania techniczne, etyczne i zarządzania, które pozwolą, aby przyszłość AI była prawdziwie skoncentrowana na ludziach. Skupienie się na badaniach, które zmieniają świat, przyczyniło się do tego, że Surrey zajęło 55. miejsce na świecie w rankingu Times Higher Education (THE) University Impact Rankings 2022, który ocenia ponad 1400 uniwersytetów w odniesieniu do celów zrównoważonego rozwoju ONZ (SDGs).

