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社论：风湿病学和肌肉骨骼疾病中的人工智能
过去十年，医学领域的人工智能 (AI) 领域发生了巨大变化，为突破性创新铺平了道路。最近，人工智能在风湿病和肌肉骨骼疾病方面的潜力引起了研究界的关注。在本研究主题中，展示了人工智能在该领域的各种进步和应用，为这个相对未开发的领域提供了启示。传统上，医生在诊断和治疗健康问题方面的作用在很大程度上依赖于人类的智慧、直觉和经验。然而，诊断过程是医疗干预的关键第一步，往往被证明是具有挑战性和主观性的。它涉及通过患者病史、体格检查、实验室测试和影像学研究收集信息，然后对这些数据进行解释。这就是人工智能通过管理医学大数据来支持临床医生在实际临床实践中解决与健康相关的问题，从而增强人类智能的机会。人工智能可以提升临床医生的知识水平，并支持他们的决策，从而打造“人工智能增强型风湿病专家”。人工智能算法，尤其是机器学习和深度学习等数据驱动的算法，可以利用大量患者数据来预测结果并促进明智的决策。这些算法可以分析医生笔记 ( 1 )、实验室结果 ( 2 ) 和影像学研究 ( 3 , 4 )，以帮助管理风湿病 ( 5 ) 并预测患者的预后 ( 6 )。例如，基于规则的自然语言处理和从大量非结构化信息数据集中提取文本，为风湿病的治疗模式和结果提供了见解。Motta 等人的研究表明，采用多学科方法治疗的类风湿性关节炎 (RA)、银屑病关节炎 (PsA) 和银屑病患者更有可能接受创新治疗或糖皮质激素治疗，这可能反映了更复杂的病例。
英国风湿病学会生物制品注册 – RA
当我们开始使用一种新药时，我们经常会问自己，这种药物是否适合我，是否会对我造成伤害或副作用。当大多数药物首次获准使用时，我们对其安全性的信息实际上非常有限。会进行动物研究来观察这一点，但这些研究有其局限性，因为人类的结果可能不同。大多数药物也会接受临床试验，评估其益处和安全性，但有时这些研究规模太小，无法发现罕见的安全问题，而且并非所有患者都可以参加。因此，即使在医生可以开出药物后，我们仍要继续监测接受该药物的患者群体，以防出现任何意外伤害，这一点很重要。BSRBR-RA 就是为此目的而专门设立的，我们现在已经跟踪了 30,000 多名接受各种生物制剂和其他药物治疗的患者。总体而言，结果非常令人放心，但随着新药的面世，我们必须继续努力
风湿病专家列表**其他适应症...
在对另一种TNF-α抑制剂的反应或不耐受性的患者中，用于血清阴性和血清阳性RA（有或没有甲氨蝶呤）的替代TNF-Alpha拮抗剂（有或没有甲氨蝶呤）。在对另一种TNF-α抑制剂反应不足或不耐受的患者中，患有严重的活性脊柱炎的替代TNF-Alpha抑制剂（AS）。对严重活跃的轴向脊椎关节炎的首选，而没有AS的放射线学证据，但升高的CRP和/或MRI的炎症迹象是对其他TNF-Alpha抑制剂的反应不足或不耐受的炎症。替代性TNF - α抑制剂用于活性PSA（单独或与甲氨蝶呤联合使用）的患者，他们对另一种TNF-Alpha抑制剂的反应或不耐受不足或不耐受。
6月12日至15日，欧洲风湿病学大会...
14:15 15:30渐近瘤CC高尿酸血症被认为不需要特定的治疗，因为它被认为是良性的。然而，新兴的证据提出了有关高尿酸血症的巨大有害影响的问题。在本次会议中，我们将了解关节中渐近瘤的长期后果，并评估有关尿素降低肾脏疾病疗法的证据，并辨别
意大利儿科风湿病国际试验组织 (PRINTO)
2.7. 您是否有基于贵组织经验的具体案例，或者能否为我们提供与高度专业化的医疗保健/CoE 或 HSHC 的专业标准和规范相关的参考文献或链接（例如质量标准、指南、共识文件）？
COVID-19 和风湿病学：迈向不同未来的第一步？
作为风湿病学界，我们满怀兴奋和雄心壮志地展望新的十年，但现在我们却面临着有生以来最重大的全球公共医疗保健挑战。1 由严重急性呼吸道综合征冠状病毒 2 引起的大流行迅速改变了我们的个人和职业前景。风湿病学界迅速应对这一挑战，并已在全球综合方法中展现出卓越的伙伴关系。风湿病学是一门在过去几十年中以惊人速度发展的学科，其驱动力是治疗风湿病和肌肉骨骼疾病 (RMD) 的革命性战略方法，以及越来越有效地应用现代分子医学所蕴含的丰富可能性。基于对疾病发病机制越来越清晰的理解，以及生物技术和制药行业利用其获得治疗效益的非凡能力，新的治疗方法大量出现。这些正是我们抗击 Covid-19 所必需的技能和方法。当前实施的紧急公共卫生措施无论多么有效，最终都需要强有力的基础分子医学反应，即疫苗和新疗法，以实现让大多数人生活质量恢复正常的长期目标。因此，当我们进入尚未得到充分了解的临床领域时，风湿病学可能非常适合为我们的传染病和重症监护同事提供支持。本月，在《风湿病年鉴》（ARD）中，我们读到了在我们努力抗击病毒及其各种临床表现的过程中出现的有关 RMD 的广泛活动的首批成果。Covid-19 的较差结果似乎尤其发生在老年患者和患有合并症的患者中，例如慢性阻塞性肺病 (COPD)、冠心病 (CHD)，
风湿病学中高通量核苷酸测序使用的当前状态
摘要目的在这里，我们评估了风湿性研究中高通量测序（HTS）的用法以及风湿样本的公共HTS数据的可用性。方法，我们在PubMed上进行了半大约的文献综述，包括R-Script和手动策展以及对序列的手动搜索，以读取公共可用的HTS数据归档。在据报道的HTS评估中最多有报道的疾病中，有699种鉴定出的文章，类风湿关节炎（n = 182个出版物，26％），全身性红斑狼疮（n = 161，23％）和骨关节炎（n = 161，23％）和骨关节炎（n = 152，22％）。 最有代表性的测定是RNA-Seq（n = 457，65％）用于鉴定血液或滑膜组织中的生物标志物。 我们还发现，测序患者随附的临床表征的质量差异很大，我们提出了一组最小的临床数据集，以伴随流变学相关的HTS数据。 结论HTS允许在许多样品中分析广泛的分子特征。 它为风湿性疾病患者提供了新型的个性化诊断和治疗策略的巨大潜力。 在癌症研究和孟德尔疾病领域建立，风湿病将成为HTS的第三个疾病域，尤其是RNA-SEQ分析。 但是，我们需要开始讨论有关临床表征的报告，与流变学相关的HTS数据伴随着临床表征，以使临床有意义地使用该数据。在据报道的HTS评估中最多有报道的疾病中，有699种鉴定出的文章，类风湿关节炎（n = 182个出版物，26％），全身性红斑狼疮（n = 161，23％）和骨关节炎（n = 161，23％）和骨关节炎（n = 152，22％）。 最有代表性的测定是RNA-Seq（n = 457，65％）用于鉴定血液或滑膜组织中的生物标志物。 我们还发现，测序患者随附的临床表征的质量差异很大，我们提出了一组最小的临床数据集，以伴随流变学相关的HTS数据。 结论HTS允许在许多样品中分析广泛的分子特征。 它为风湿性疾病患者提供了新型的个性化诊断和治疗策略的巨大潜力。 在癌症研究和孟德尔疾病领域建立，风湿病将成为HTS的第三个疾病域，尤其是RNA-SEQ分析。 但是，我们需要开始讨论有关临床表征的报告，与流变学相关的HTS数据伴随着临床表征，以使临床有意义地使用该数据。在据报道的HTS评估中最多有报道的疾病中，有699种鉴定出的文章，类风湿关节炎（n = 182个出版物，26％），全身性红斑狼疮（n = 161，23％）和骨关节炎（n = 161，23％）和骨关节炎（n = 152，22％）。最有代表性的测定是RNA-Seq（n = 457，65％）用于鉴定血液或滑膜组织中的生物标志物。我们还发现，测序患者随附的临床表征的质量差异很大，我们提出了一组最小的临床数据集，以伴随流变学相关的HTS数据。结论HTS允许在许多样品中分析广泛的分子特征。它为风湿性疾病患者提供了新型的个性化诊断和治疗策略的巨大潜力。在癌症研究和孟德尔疾病领域建立，风湿病将成为HTS的第三个疾病域，尤其是RNA-SEQ分析。但是，我们需要开始讨论有关临床表征的报告，与流变学相关的HTS数据伴随着临床表征，以使临床有意义地使用该数据。
推进精度流风湿病：机器学习在类风湿关节炎管理
类风湿关节炎（RA）是一种自身免疫性疾病，导致进行性关节损害。早期诊断和治疗至关重要，但由于RA的复杂性和异质性，仍然具有挑战性。机器学习（ML）技术可以通过识别多维生物医学数据中的模式来增强RA管理，以改善分类，诊断和治疗预测。在这篇评论中，我们总结了ML在RA管理中的应用。新兴研究或应用为RA开发了诊断和预测模型，这些模型利用了各种数据模式，包括电子健康记录，成像和多摩学数据。高性能监督的学习模型已证明曲线下的一个面积超过0.85，用于识别RA患者并预测治疗反应。无监督的学习揭示了潜在的RA亚型。正在进行的研究是将多模式数据与深度学习相结合，以进一步提高性能。然而，关于模型过度拟合，可推广性，临床环境中的验证和可解释性的关键挑战。少量样本量和缺乏多样化的人口测试风险高估了模型性能。缺乏评估现实世界临床实用程序的前瞻性研究。增强模型可解释性对于临床医生接受至关重要。总而言之，尽管ML表现出通过早期诊断和优化治疗，更大规模的多站点数据，可解释模型的前瞻性临床验证以及对不同人群进行测试的前瞻性临床验证的有望。由于解决了这些差距，ML可能会为RA中的精密医学铺平道路。
应用精准医疗：高科技显微镜可实现定制风湿病治疗
类风湿性关节炎是最常见的炎症性关节疾病，仅奥地利就有超过 60,000 人患有该病，女性患该病的可能性是男性的三倍。尽管过去几十年来治疗方面的进步已导致开发出具有不同作用机制的多种药物，但由于缺乏帮助找到正确治疗方法的工具，许多患者仍然无法实现临床缓解，导致症状得不到充分控制。临床医生只能采用“反复试验”的治疗方法，即一种药物接一种药物地进行测试。虽然存在一些生物标志物来帮助预测治疗结果，但它们尚不适合常规临床使用或需要侵入性手术。在长期合作中，由 CeMM 和维也纳医科大学的 Giulio Superti-Furga 领导的团队首次测试了一种精准医疗方法，该方法可以为类风湿性关节炎和其他可能的自身免疫性疾病提供更有针对性和更准确的治疗方法。该研究结果发表在 EBioMedicine（DOI：10.1016/j.ebiom.2024.105522）上，代表了该领域的重大进步。细胞类型影响疾病和治疗该方法基于尖端显微镜技术，能够以完全自动化的方式生成和分析大量图像数据。它由 CeMM 以“药理学”1,2 的名义开发，能够直接测量药物对各种单个免疫细胞的影响——这项任务如果使用传统分子生物学技术以这种规模完成，将过于耗费人力。此外，它允许
美国风湿病学会关于 Janus 激酶抑制剂的黑框警告声明
JAK 抑制剂 [托法替尼 (Xeljanz/Xeljanz XR)、巴瑞替尼 (Olumiant) 和乌帕替尼 (Rinvoq)] 是靶向合成的疾病改良抗风湿药物 (DMARD)，广泛用于治疗类风湿关节炎 (RA) 和银屑病关节炎 (PsA)，其中托法替尼最近被批准用于治疗强直性脊柱炎 (AS) 和多关节型幼年特发性关节炎 (pcJIA)。2021 年 ACR RA 临床实践指南建议对甲氨蝶呤无反应者添加生物制剂或靶向合成的 DMARD，例如 JAK 抑制剂。[1] 然而，该指南指出了潜在的新出现的安全信号，并预计 FDA 强制要求对 RA 患者进行长期前瞻性开放标签非劣效性安全性临床试验的结果即将公布。这项研究最近完成，对比了两种剂量的托法替尼（5 毫克和 10 毫克，每日两次）与抗肿瘤坏死抑制剂 (TNFi)（阿达木单抗和依那西普）的效果，两个共同主要终点是主要不良心脏事件 (MACE) 和恶性肿瘤。这项国际研究针对 4,362 名年龄超过 50 岁且至少有一个额外心血管风险因素的 RA 患者进行。