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World File Search System风湿病学
风湿病学中的单克隆抗体
自身免疫性风湿病 (ARD) 的发病机制涉及免疫细胞的相互作用和激活，以及多种炎症细胞因子（如肿瘤坏死因子 α (TNF -α) 和白细胞介素）的释放。分子生物学的进步促成了被称为单克隆抗体 (mAb) 的关键分子的开发，这些分子针对疾病发病机制的各种机制。mAb 的出现彻底改变了 ARD 的管理，因为这些治疗剂在控制一些对传统抗风湿病药物 (cDMARD) 失去反应或有副作用的患者的症状方面显示出益处。本章回顾了 mAb 在 ARD 中的应用。我们将重点介绍 mAb 的类型、作用方式、临床疗效和安全性，特别强调 TNFα、白细胞介素 6 (IL6) 白细胞介素 17/23 (IL17/23) 轴
人工智能在风湿病学中意味着什么？
摘要 智能是人类从经验中学习的能力，将有意识的权重和无意识的偏见归因于给定输入以调节其输出。将这种能力转移到计算机就是人工智能 (AI)。计算机以智能方式理解数据的能力就是机器学习。当这种学习涉及图像和视频时，涉及更深层的人工神经网络，它被描述为深度学习。大型语言模型是人工智能的最新发展，它通过转换器将自学融入深度学习。风湿病学中的人工智能具有彻底改变医疗保健和研究的巨大潜力。机器学习可以帮助临床诊断和决策，而深度学习可以将其扩展到分析放射学或正电子发射断层扫描或组织病理学图像，以帮助临床医生进行诊断。分析常规获得的患者数据或从可穿戴设备持续收集的信息可以预测疾病爆发。分析来自患者的大量基因组学、转录组学、蛋白质组学或代谢组学数据可以帮助识别疾病预后的新标记。AI 可能基于组学数据的计算机模拟建模识别新的治疗目标。AI 可以帮助实现医疗管理工作的自动化，例如将信息输入电子健康记录或转录诊所笔记。AI 可以帮助实现患者教育和咨询的自动化。除了诊所，AI 还有潜力帮助医学教育。AI 模型不断扩展的功能带来了相当大的道德挑战，特别是与滥用风险相关的挑战。尽管如此，AI 在风湿病学中的广泛应用是不可避免的，并且是一项具有巨大潜力的进步。
风湿病学研究中的人工智能
摘要 人工智能 (AI) 正在改变风湿病学研究，大量研究旨在改善诊断、预后和治疗预测，同时也显示出优化研究工作流程、改善药物发现和临床试验的潜在能力。机器学习是判别性 AI 的一个关键要素，它已经证明了能够通过使用多种数据类型（包括结构化数据库、图像和文本）准确分类风湿病并预测治疗结果的能力。与此同时，由大型语言模型驱动的生成性 AI 正在成为优化研究工作流程的有力工具，通过支持内容生成、文献综述自动化和临床决策支持。本综述探讨了判别性和生成性 AI 在风湿病学中的当前应用和未来潜力。它还强调了这些技术带来的挑战，例如道德问题以及严格验证和监管监督的需要。AI 在风湿病学中的整合有望带来实质性的进步，但需要采取平衡的方法来优化效益并尽量减少潜在的负面影响。
rinvoq®（upadacitinib）风湿病学清单
下面列出的是用于治疗类风湿关节炎（RA），银屑病关节炎（PSA），强直性脊柱炎（AS）或非射线照相轴向轴向脊柱肝炎（NR-AXPA）的药物类别的例子。这不是一个全面的列表。下面列出的一些药物未批准用于治疗各自情况。
风湿病学临床试验的变革
尽管靶向疗法在治疗炎性关节炎方面取得了成功，但由于缺乏预测性生物标志物，治疗分配只能采用“反复试验”的方法，导致反应不稳定和/或不令人满意。对类风湿性关节炎、银屑病关节炎和脊柱关节炎滑膜组织的深入表征，为这些疾病的多种细胞和分子特征及其与不同临床和治疗反应表型的潜在联系带来了新的见解。这种进展带来了通过将特定药物的使用与可能驱动特定患者群体中特定疾病亚型的同源靶向途径相匹配来提高反应率的诱人前景。需要创新的以患者为中心、以分子病理学为驱动的临床试验方法来实现这一目标。虽然显然正在取得进展，但必须强调的是，这一领域仍处于起步阶段，实现以患者为中心的临床试验的前提存在许多潜在障碍。
风湿病学-系统评价和荟萃分析
目的。新型白细胞介素 (IL)-23p19 抑制剂 guselkumab 治疗银屑病关节炎 (PsA) 的疗效最近已在两项 3 期试验 (DISCOVER-1 和 -2) 中得到证实，但尚未与其他 PsA 靶向疗法进行比较。目的是通过网络荟萃分析 (NMA) 比较 guselkumab 与 PsA 靶向疗法的安全性以及关节和皮肤疗效。方法。2020 年 1 月进行了系统文献综述，以确定随机对照试验。进行了贝叶斯 NMA，以比较美国风湿病学会 (ACR) 20/50/70 反应、van der Heijde-Sharp (vdH-S) 评分相对于基线的平均变化、银屑病面积严重程度指数 (PASI) 75/90/100 反应、不良事件 (AE) 和严重不良事件 (SAE) 的治疗方法。结果。纳入了 26 项 3 期研究，评估了 13 种 PsA 靶向疗法。对于 ACR 20 反应，guselkumab 100 mg 每 8 周 (Q8W) 与 IL-17A 抑制剂和皮下肿瘤坏死因子 (TNF) 抑制剂相当。对于 ACR 50 和 70 也观察到了类似的结果。对于 vdH-S 评分，guselkumab Q8W 与除静脉 TNF 疗法以外的其他药物相当。PASI 75 和 PASI 90 反应的结果表明 guselkumab Q8W 优于大多数其他药物。对于 PASI 100，guselkumab Q8W 与其他活性药物相当。对于 AE 和 SAE，guselkumab Q8W 排名很高，但比较结论不确定。对于 guselkumab 100 mg 每四周的所有结果都观察到了相似的结果。结论。在这种 NMA 中，guselkumab 表现出与 IL-17A 和皮下 TNF 抑制剂相当的良好关节炎疗效，同时与许多其他治疗方法相比提供更好的 PASI 反应。
家庭医生风湿病学的临床更新
Ronald Yip博士是Tung Wah集团医院综合诊断和医疗中心的临床服务主任，他是香港风湿病学会的主席。他特别参与促进风湿病领域的研究，并发表了许多出版物。Yip博士也是医学和治疗系的名誉临床副教授； HKU医学系荣誉临床助理教授；以及国际风湿病杂志的副编辑。 此外，YIP博士还是担任各种患者自助群体的顾问，包括香港类风湿关节炎协会，香港强直性脊柱炎协会，B27协会和香港银屑病关节炎协会。Yip博士也是医学和治疗系的名誉临床副教授； HKU医学系荣誉临床助理教授；以及国际风湿病杂志的副编辑。此外，YIP博士还是担任各种患者自助群体的顾问，包括香港类风湿关节炎协会，香港强直性脊柱炎协会，B27协会和香港银屑病关节炎协会。
人工智能在风湿病学成像中的应用
摘要 经过数十年的基础研究，人工智能（AI）最近取得了重大突破，使计算机程序在非常特定的领域能够胜过人类对医学图像的解释。这次冲击波的影响可能超过了 1997 年人工智能首次击败世界象棋冠军的影响，在这次冲击波之后，我们可能需要反思一下风湿病临床成像的影响。在这篇叙述性评论中，简要介绍了各种人工智能技术，包括“深度学习”，以及这些技术如何应用于风湿病成像，重点关注类风湿性关节炎和系统性硬化症作为例子。通过讨论人工智能和深度学习的主要局限性，本评论旨在深入了解人工智能在风湿病学中应用的未来前景。
利用人工智能在风湿病学中的力量...
今年的美国风湿病学会 (ACR) 会议于 2024 年 11 月 14 日至 19 日在华盛顿特区举行，来自世界各地的顶尖专家就该领域的最新发展发表了数十场精彩的演讲。其中一个会议名为“在风湿病学中充分利用人工智能的力量而不被烧伤”，旨在评估人工智能在风湿病学中的应用能力和局限性，分析人工智能的使用可能对风湿病学实践产生的影响，并讨论人工智能时代风湿病学的未来。本次会议由田纳西州纳什维尔范德堡大学医学中心的 Genessis Maldonado 和华盛顿州西雅图退伍军人事务部的 Bernard Ng 主持，深入探讨了人工智能与风湿病学的交集，并探索了人工智能在风湿病诊断、治疗和管理方面的变革潜力。各位演讲者向观众全面介绍了各种人工智能的实际应用，强调了人工智能对风湿病领域医疗保健的革命性影响。
