Ta Strokovni kotiček je namenjen aktualnim novostim s čim širšega področja medicinske strokovne literature. Vse zainteresirane kolege z različnih področij medicine vabim k sodelovanju s predlogi za konkretne publikacije z »vaših« področij medicine, za katere menite, da so pomembne in vredne objave.
Prof. dr. Janez Tomažič, dr. med. (pišite mi na: janez.tomazic@kclj.si)
Rezultati po štirih letih presejanja raka prostate s PSA in MRI
Ni soglasja, ali je presejanje prebivalstva na rak prostate priporočljivo. Največja ovira je prekoračenje tovrstnih diagnoz, če presejanje temelji samo na PSA. Za oceno učinkovitosti in varnosti presejanja raka prostate z MRI so potrebni podatki iz dolgoročnih (follow up) presejalnih raziskav. V populacijsko zasnovani raziskavi, ki se je začela leta 2015, so povabili moške, stare od 50 do 60 let, na presejanje z določitvijo PSA. Moški z vrednostjo PSA ≥ 3 ng/mL so opravili MRI prostate. Naključno so bili razporejeni v skupino A (sistematična biopsija; v primeru suma na lezije na MRI pa še ciljna biopsija) in v skupino B (MRI-ciljna biopsija, kjer so opravili le MRI-ciljno biopsijo). Na vsakem obisku so bili moški povabljeni na ponovno presejanje po 2, 4 ali 8 letih, odvisno od vrednosti PSA. Primarni cilj je bil odkritje klinično nepomembnega raka prostate (International Society of Urological Pathology – ISUP stopnja 1); sekundarni cilj je bil odkritje klinično pomembnega raka (ISUP stopnja ≥ 2), ocenjevali pa so tudi odkritje klinično napredovalega ali visokorizičnega raka (metastatski ali ISUP stopnja 4 ali 5). Po 3,9 leta (mediani spremljanja), to je približno 26.000 osebnih let v vsaki skupini, so raka prostate odkrili pri 185 od 6.575 moških (2,8 %) v skupini z MRI-ciljno biopsijo (B) in pri 298 od 6.578 moških (4,5 %) v skupini s sistematično biopsijo (A). Relativno tveganje za odkritje klinično nepomembnega raka v skupini z MRI-ciljno biopsijo (B) v primerjavi s skupino s sistematično biopsijo (A) je bilo 0,43 (95 % interval zaupanja [IZ], 0,32–0,57; p < 0,001) in je bilo manjše pri ponovnih presejalnih krogih kot v prvem krogu (relativno tveganje 0,25 proti 0,49). Relativno tveganje za diagnozo klinično pomembnega raka prostate je bilo 0,84 (95 % IZ, 0,66–1,07). Število odkritih napredovalih ali visokorizičnih rakov (pri presejanju ali kot intervalni rak – glej v članku) je bilo 15 v skupini z MRI-ciljno biopsijo (B) in 23 v skupini s sistematično biopsijo (A) (relativno tveganje 0,65; 95 % IZ, 0,34–1,24). Prišlo je do petih hudih neželenih dogodkov (trije v skupini s sistematično biopsijo in dva v skupini z MRI-ciljno biopsijo).
Raziskovalci so zaključili, da je izpuščanje biopsij pri osebah z negativnimi rezultati MRI-preiskave odpravilo več kot polovico diagnoz klinično nepomembnega raka prostate, pri čemer je bilo tveganje za diagnozo neozdravljivega raka pri presejanju ali intervalnega raka zelo majhno. Ti rezultati bodo morda vplivali na posodobitev priporočil glede presejanja raka prostate. V članku so prikazane vse dileme in vprašanja glede raka prostate in je zelo koristno, da ga preberete v celoti.
Vir: Hugosson J, Godtman RA, Wallstrom J, et al. Results after Four Years of Screening for Prostate Cancer with PSA and MRI. NEJM 2024; 391: 1083–95; doi: 10.1056/NEJMoa2406050.
Spolno zdravje v dobi umetne inteligence – pregled literature
Raba umetne inteligence (UI) pomembno narašča tudi na področju medicine, kot npr. machine learning (ML), artificial neuron networks (ANNs) in large language models (LLMs). Te tehnologije so aplikativne in učinkovite na različnih področjih medicine: pri diagnostiki, izobraževanju, preventivi, po drugi strani pa naraščajo tudi etični pomisleki in potencialni izzivi. Njihova uporabnost v spolni medicini je zaenkrat še relativno neraziskana.
Pregled literature ponuja trenutni status UI na področju spolne medicine. Izvedeno je bilo obsežno elektronsko poizvedovanje z uporabo ključnih besed: »artificial intelligence«, »sexual medicine«, »sexual health« in »machine learning«. Dva raziskovalca sta pregledala članke v podatkovnih bazah PubMed in MEDLINE (vsi so bili v angleškem jeziku), v katerih so avtorji poročali o vlogi UI v spolni medicini in spolnem zdravju, strokovne zagate pa je poskušal razrešiti tretji raziskovalec. Za sistematično analizo je bilo na koncu izbranih 49 člankov. Analiza je obsegala uporabnost UI pri preventivi, diagnosticiranju ter sprejemanju terapevtskih odločitev pri spolno prenosljivih okužbah (16 od 17 člankov). UI se je »izkazala« tudi pri diagnostiki in natančnosti načrtovanega zdravljenja spolnih motenj pri moških in ženskah ter neplodnosti (10 od 10 člankov), pri natančnem predvidevanju spola iz slik kosti in zobovja (5 člankov od 5), pravilno je predvidela in diagnosticirala spolno usmerjenost ter partnerske vsebine (17 člankov od 17).
Raziskovalci so podali sklep, da je UI obetajoča modaliteta s pomembnimi implikacijami za prihodnost raziskovanja v spolni medicini. V zaključku avtorji poudarijo, da je nujno, da se oceni potencialne koristi UI v spolni medicini, ki sicer predstavlja prednosti, kot so: dostopnost, prijaznost do uporabnikov, zaupnost, ter je lahko preferenčni vir informacij o spolnem zdravju, a je to nezamenljivo s »človeškimi« ponudniki zdravstvenega varstva, predvsem z njihovo predanostjo poklicu, sočutjem ter kliničnim mnenjem.
Vir: Chawareb EA, Lu S, Chen H, Lee J, et al. Sexual health in the era of artificial intelligence: A review of the literature. J Sexual Medicine 2024; 21(Suppl 6): qdae161.139; doi.org/10.1093/jsxmed/qdae161.139.
Huda depresija: nove terapevtske možnosti
Do 30 % ljudi z diagnozo huda depresivna motnja (HDM) je odpornih proti uveljavljenemu zdravljenju s protidepresivnimi zdravili – to pomeni pomanjkanje odziva na dva antidepresiva v ustreznem odmerku in trajanju. HDM prizadene precejšen del prebivalstva in ima velik osebni in družbenoekonomski vpliv. Je pomemben vzrok invalidnosti, prizadene 322 milijonov ljudi po vsem svetu. Depresija je leta 2019 Združeno kraljestvo stala približno 27 milijard funtov, večina stroškov je bila posledica izgubljene produktivnosti. O patofiziologiji te motnje je še vedno veliko neznanega. Odpornost proti zdravljenju kaže na heterogeno naravo HDM in potrebo po zdravljenju, ki ni usmerjeno samo na monoaminsko nevrotransmisijo. V tem »state of the art« preglednem članku so prikazane nove in porajajoče se tarče za HDM (psihosocialne terapije niso vključene). Sem spadajo učinkovine, kot so psihedeliki; antibiotiki (npr. minociklin – SKID); protivnetna zdravila (npr. statini); modulatorji opioidov; nevropeptidi (ketamin ima različna »prijemališča«, deluje zelo hitro, kar je pomembno za preprečitev samomora, deluje tudi dolgotrajno in tudi pri HDM); onabotulinumtoksin itd. V članku je obsežna tabela s prikazanimi raziskavami za posamezno učinkovino. Obravnavano je tudi nevromodulatorno zdravljenje, kot je svetlobna terapija in nevromodulacija, ki vključuje magnetno ali električno stimulacijo. Skoraj vsa zdravljenja, farmakološka in nevromodulacijska, so bila izvedena kot dodatno zdravljenje uveljavljenim antidepresivnim zdravilom. Večina raziskav je bila opravljena na psihedelikih s hitrim protidepresivnim in protisamomorilnim učinkom.
Na koncu je treba poudariti, da HDM zahteva celostni, poleg nevrobiološkega tudi psihosocialni pristop. Pomembno je tudi, kako zunanji psihosocialni dejavniki vplivajo na endogeno nagnjenost in tveganje za razvoj HDM.
Vir: Njenga C, Ramanuj PP, de Magalhaes FJC, et al. New and emerging treatments for major depressive disorder. BMJ. 2024; 386: e073823.
Priporočam še:
Učinkovitost psilocibina za zdravljenje depresije: sistemski pregled in metaanaliza
Metaxa AM, Clarke M. Efficacy of psilocybin for treating symptoms of depression: systematic review and meta-analysis. BMJ 2024; 385: e078084.
Infekcijski endokarditis (IE)
IE je bil prvič opisan pred več kot 350 leti in predstavlja globalni zdravstveni problem. Gre za okužbo, ki lahko prizadene naravne ali umetne srčne zaklopke, steno endokarda, septalne defekte ali trajno nameščene srčne pripomočke. V zadnjih desetletjih je prišlo do sprememb tako glede vzrokov kot tudi epidemiologije IE. Diagnostično je ehokardiografija še vedno ključna, ob tem pa se povečuje pomen tudi drugih slikovnih metod. Multidisciplinarna obravnava, ki zahteva sodelovanje kardiologov, kardiovaskularnih kirurgov, infektologov, mikrobiologov, radiologov in nevrologov, je nepogrešljiva. Trenutna klinična priporočila pogosto temeljijo na opazovalnih raziskavah, saj je število RKR* omejeno zaradi redke pojavnosti bolezni.
V članku je predstavljen celovit pregled optimalne klinične prakse IE, s poudarkom na epidemiologiji, mikrobnih povzročiteljih, patofiziologiji z grafično in »v živo intraoperativno slikovno spremljavo«, diagnostiki, zapletih (zgovorna edukativna slika), slikovnih preiskavah (odlična slika), zdravljenju in dolgoročni prognozi ter preventivi – multidisciplinarni pristop. Poleg najnovejših raziskovalnih dognanj so prikazane določene kontroverznosti s področja diagnostične natančnosti, strategij preprečevanja in optimalnega zdravljenja IE. Tudi tu se veliko pričakuje od »artificial intelligence-driven machine learning«. Skratka, z eno besedo: odlično!
Vir: Li M, Kim JB, Sastry BKS, et al. Infective endocarditis. Lancet 2024; 404: 377–92.
Priporočam še članek o akutnem perikarditisu (AP)
AP je pogost vzrok neishemične bolečine v prsih. Diagnosticiramo ga ob prisotnosti ³ 2 simptomov/znakov: ostra plevritična bolečina v prsih, ki se poslabša v ležečem položaju (≈ 90 %); v EKG je (na novo) difuzna elevacija spojnice ST in depresija segmenta PQ (≈ 25 % do 50 %), nov ali povečan perikardialni izliv, ki je največkrat majhen (≈ 60 %); avskultatorno je slišno perikardialno trenje (< 30 %). V razvitem svetu je perikarditis tipično idiopatski, pojavi se po virusni okužbi, po posegih/operaciji na srcu in včasih v sklopu drugih bolezni. Nekajtedensko zdravljenje z velikimi odmerki nesteroidnih protivnetnih zdravil (NSAID) in 3-mesečno zdravljenje s kolhicinom je pri večini bolnikov uspešno, pri 15 do 30 % bolnikov pa se AP ponovi. Tovrstne bolnike zdravimo z glukokortikoidi, določene bolnike, s številnimi recidivi, pa z zaviralci IL-1.
Vir: Cremer PC, Klein AL, Imazio M. Diagnosis, Risk tratification, and Treatment of Pericarditis. A Review JAMA 2024; 332(13): 1090–100; doi:10.1001/jama.2024.12935.
Pa še to:
Virtualni laboratorij, katerega pomemben del so »znanstveniki UI«, pospešuje biomedicinske raziskave
Interdisciplinarnost je v znanosti vse pomembnejša. Vendar pa večina znanstvenikov nima kakovostnega dostopa do strokovnjakov z različnih področij. Na srečo so se veliki jezikovni modeli (Large Language Models, LLMs – izredno veliki in zmogljivi modeli umetne inteligence, IU) nedavno izkazali z impresivno sposobnostjo pomagati raziskovalcem na različnih področjih z odgovarjanjem na najrazličnejša znanstvena vprašanja. V reviji bioRxiv so nedavno objavili članek z zelo uspešno uporabo modela LLMs v znanosti.
Ali bi lahko bilo sodelovanje med človekom in UI prihodnost interdisciplinarnih raziskav?
V prizadevanju za avtomatizacijo znanstvenih odkritij z uporabo UI so raziskovalci ustvarili virtualni laboratorij, ki združuje več »znanstvenikov UI« – velikih jezikovnih modelov z opredeljenimi znanstvenimi vlogami – ki lahko sodelujejo pri doseganju zapletenih interdisciplinarnih ciljev, ki so jih zastavili človeški raziskovalci. V prednatisu (»preprintu«), objavljenem v bioRxiv prejšnji mesec, so prikazali moč virtualnega laboratorija pri oblikovanju vezivnih mest nanoteles na novejše različice SARS-CoV-2 (skoraj 100 takih struktur v delčku časa, za kar bi bila potrebna cela raziskovalna interdisciplinarna skupina), kar je velik izziv in odprt raziskovalni problem, ki zahteva interdisciplinarno sodelovanje različnih področij znanosti od biologije do računalništva.
Raziskovalci so zgradili »znanstvenika UI« – kaj lahko naredi?
»Ti agenti virtualnolaboratorijske UI so se izkazali za precej sposobne pri opravljanju številnih nalog,« je povedal soavtor raziskave, James Zou, računalniški biolog na univerzi Stanford v Kaliforniji. »Zelo smo navdušeni nad raziskovanjem potenciala virtualnega laboratorija na različnih znanstvenih področjih.« »Eksperiment predstavlja novo paradigmo pri uporabi UI kot sodelavca, ne le kot orodja,« pravi Yanjun Gao, ki raziskuje aplikacije UI v zdravstvu na medicinskem kampusu Anschutz, na Univerzi Kolorado v Aurori. Vendar dodaja, da sta človeški vložek in nadzor še vedno ključnega pomena. »Mislim, da na tej stopnji ne moremo popolnoma zaupati UI pri sprejemanju odločitev.«
Interdisciplinarna UI
Znanstveniki po vsem svetu so raziskali zmožnost LLMs za pospešitev raziskav – vključno z ustvarjanjem »znanstvenika UI«, ki lahko izvaja dele znanstvenega procesa, od generiranja hipotez in načrtovanja poskusov do priprave člankov. Toda Zou pravi, da se je večina študij osredotočila na uporabo LLMs za poskuse z ozkim obsegom, namesto da bi raziskovale njihovo zmožnost v interdisciplinarnih raziskavah. S sodelavci je vzpostavil virtualni laboratorij, da bi združil strokovno znanje z različnih področij.
V virtualnem laboratoriju so UI-znanstveniki uporabili več velikih jezikovnih modelov LLMs za oblikovanje fragmentov protiteles, ki bi se lahko vezala na SARS-CoV-2. Vir: KTSDESIGN/Science Photo Library.
1. Kudiabor H. Virtual lab powered by 'AI scientists' super-charges biomedical research.
Nature 2024; doi: 10.1038/d41586-024-01684.
2.Wanson K, Wu W, Bulaong NL, et al. The Virtual Lab: AI Agents Design New SARS-CoV-2 Nanobodies with Experimental Validation. bioRxiv 2024; 10.1101/2024.11.11.623004.
*RKR: randomizirana klinična raziskava
Prof. dr. Janez Tomažič, dr. med., Klinika za infekcijske bolezni in vročinska stanja, UKC Ljubljana, Medicinska fakulteta, Univerza v Ljubljani
