مساعد الكمبيوتر الآلي لتشخيص رفض زرع الكلى: مقابلة مع مؤلفي الدراسة

دراسة حديثة في طب الطبيعة، بعنوان “نظام التصنيف النسيجي الآلي للتشخيص الدقيق للطعوم الكلوية” ، عرض جهود مجموعة من الباحثين الذين طوروا نظامًا آليًا يمكنه تشخيص رفض زرع الكلى.

يمكن أن تؤثر مجموعة متنوعة من العوامل المتباينة على فرص رفض عملية الزرع. في الوقت الحالي ، يتعين على الأطباء أن يأخذوا في الاعتبار هذه البيانات المعقدة يدويًا عند اتخاذ قرارات بشأن مرضى الزرع ، مما قد يؤدي إلى مستوى عالٍ من التشخيص الخاطئ ومرض المرضى.

يشتمل هذا النظام الجديد على خوارزمية يمكنها تجميع هذه البيانات السريرية المعقدة في إجابة موثوقة للأطباء المشغولين. حتى الآن ، اختبر الباحثون النظام على أكثر من 4000 مريض زرع كلى في أوروبا والولايات المتحدة ، وأظهروا أن التكنولوجيا يمكن أن تتجنب 40٪ من التشخيصات الخاطئة البشرية لرفض الطعم الخيفي.

رسم تخطيطي يوضح عمليات فك التشفير والتشفير والتصحيح المستخدمة لإنشاء نظام أتمتة Banff. أثناء عملية التطوير ، عمل الاتحاد متعدد التخصصات (علماء الأمراض وأطباء الزراعة وعلماء البيانات والمطورين) معًا بشكل وثيق وحسّن التطبيق عدة مرات. مخرجات التطبيق عبارة عن شجرة قرار لتحسين تصور العملية التي تولد التشخيص والتقارير الآلية بتنسيق PDF أو Excel. الاختصارات: C4d ، تلطيخ مكون مكمل C4d ؛ DSA ، جسم مضاد خاص بالجهات المانحة.

ميدجادجيت أتيحت له الفرصة للتحدث مع بعض مؤلفي الدراسة. هؤلاء هم ألكسندر لوبى ، كبير المؤلفين ، أخصائي أمراض الكلى في قسم زرع الكلى بمستشفى نيكر (APHP) وخبير علوم البيانات في INSERM ومدير معهد باريس للزراعة وتجديد الأعضاء (جامعة باريس سيتي) ، فالنتين جوتاودييه (مؤلف أول مشارك) ، أخصائي أمراض الكلى والأوبئة ، معهد باريس للزراعة وتجديد الأعضاء (جامعة باريس سيتي) وقسم زراعة الكلى في مستشفى نيكر ، ودانيال يو (المؤلف الأول المشارك) ، عالم البيانات ، معهد باريس للزراعة وتجديد الأعضاء (جامعة باريس سيتي) ).

Conn Hastings ، Medgadget: من فضلك قدم لنا لمحة موجزة عن العوامل التي تؤثر على رفض زرع الكلى والفشل.

الكسندر لوبى: الرفض هو السبب الرئيسي لفشل الكسب غير المشروع بعد زراعة الكلى وهو مشكلة صحية عامة كبيرة بالنظر إلى النقص العالمي الحالي في الأعضاء.

يمكن أن تؤثر العديد من العوامل على رفض زرع الكلى: عدم الامتثال للأدوية ، نقص المناعة من قبل الأطباء ، عدم توافق HLA وغير ذلك من حالات عدم التوافق المناعي (فصيلة الدم ، مستضدات غير HLA الأخرى) ، وجود الأجسام المضادة الخاصة بالمتبرعين (أي، الأجسام المضادة التي ينتجها الجهاز المناعي للمتلقي والتي تستهدف على وجه التحديد المستضدات الموجودة في خلايا العضو المزروع وتتفاعل معها) ، والالتهابات التي يمكن أن تنشط الجهاز المناعي (على سبيل المثال ، الالتهابات الفيروسية مثل الفيروس المضخم للخلايا) ، وإصابة إعادة التروية ، والعمر ، والأدوية الأساسية يمكن أن تساعد إدارة هذه العوامل من خلال الأدوية المناسبة ورعاية المتابعة في منع رفض زرع الكلى وزيادة احتمالية نجاح عملية الزرع على المدى الطويل.

عامل مهم آخر لفشل زرع الكلى هو ببساطة التشخيص الخاطئ للرفض. يعتمد تشخيص الرفض على تصنيف دولي يسمى تصنيف بانف ، والذي أصبح أكثر تعقيدًا بشكل ملحوظ خلال الثلاثين عامًا الماضية بسبب استخدام الطب الدقيق الحديث المطبق على هذا المرض متعدد العوامل. من الضروري الآن للأطباء تحليل ودمج البيانات المعقدة والمتنوعة للغاية – البيانات النسيجية والمناعية والنسخية – لإجراء التشخيص الصحيح الذي سيوجه الإدارة العلاجية للمرضى. ومع ذلك ، إذا أخطأ الأطباء في تشخيص الرفض ، فلن يتمكنوا أيضًا من اختيار أفضل علاج لمرضاهم ، مما يزيد من خطر فشل الطعم الخيفي.

Medgadget: ما هي عواقب رفض الزرع على المرضى ومقدمي الرعاية الصحية؟

فالنتين جوتاودييه: يمكن أن يكون لرفض الزرع عواقب وخيمة لكل من المرضى ومقدمي الرعاية الصحية.

• عواقب على المرضى:
  • تضاؤل ​​وظيفة العضو: يمكن أن يؤدي ذلك إلى فشل الكسب غير المشروع ، ومن ثم الحاجة إلى غسيل الكلى أو تكرار الزرع.أيالأدوية المثبطة للمناعة بجرعات عالية): الالتهابات ، أمراض القلب والأوعية الدموية ، إلخ. زيادة خطر الوفاة ، التأثير العاطفي والنفسي.

• مقدمي الرعاية الصحية:
  • تعقيد العلاج: تتطلب إدارة رفض الزرع مراقبة دقيقة واختبارات معملية متكررة وتعديل الأدوية المثبطة للمناعة. يمكن أن تكون هذه المهمة معقدة وتستغرق وقتًا طويلاً. استخدام الموارد: قد يحتاج علاج رفض الزرع إلى دخول المستشفى ، واختبارات تشخيصية إضافية ، وما إلى ذلك ، وقد يؤدي ذلك إلى زيادة تكاليف الرعاية الصحية. والتعب الرحمة.
  • برامج الزرع: يمكن أن يكون للرفض تأثير على معدلات نجاح برامج الزراعة ويؤثر على سمعة مقدمي الرعاية الصحية ومراكز الزراعة.

Medgadget: كيف تم تحديد مخاطر رفض زرع الكلى سابقًا؟ ما هي حدود هذا النهج؟

فالنتين جوتاودييه: لمدة 30 عامًا ، كان المعيار الذهبي لتحديد الرفض هو تصنيف بانف الدولي. يتطلب تكامل البيانات من خزعة زرع الكلى (أي، ودرجات الآفات النسيجية) ، وكذلك البيانات السريرية والمناعية والنسخية. تعد هذه البيانات والقواعد متعددة الوسائط ضرورية لتوفير تشخيص دقيق يأخذ في الاعتبار جميع عمليات التشغيل البيولوجية والدرجات وأنواع الرفض.

يتمثل القيد الرئيسي لهذا النهج في أنه من الصعب للغاية الآن على علماء الأمراض والأطباء تفسير كل هذه البيانات المعقدة وإجراء التشخيص الصحيح. والنتيجة هي أن الكثير من التشخيصات الخاطئة للرفض تتم في الممارسة الروتينية وفي التجارب السريرية ، مما يؤدي إلى قرارات علاجية ضارة للمرضى.

Medgadget: كيف ظهرت هذه الأداة الجديدة؟ ما الذي ألهم خلقها؟

الكسندر لوبى: أصبح هذا التعقيد في تشخيص الرفض ، والذي كان ضروريًا في البداية لفهم وتحديد نوعه وشدته بشكل أفضل ، تحديًا يوميًا للأطباء الذين يواجهون مواقف يصعب فيها إجراء التشخيص الصحيح. في مواجهة العدد المتزايد من أخطاء التشخيص الموثقة باستمرار في الأدبيات العلمية ، دعت جمعيات زرع الأعضاء الدولية الباحثين من جميع أنحاء العالم للتفاعل وإيجاد حل لتبسيط تشخيص الرفض. كانت فرضيتنا أن أتمتة التصنيف يمكن أن تحل هذه المشكلة. ومن ثم ، فإننا نهدف إلى تطوير أداة دعم تشخيصية قائمة على الكمبيوتر تكون موثوقة وقوية ودقيقة ومصادق عليها على نطاق واسع وتظهر فائدة حقيقية وقابلة للقياس للمرضى.

Medgadget: يرجى إعطائنا لمحة عامة عن الأداة وكيف تعمل لتقييم احتمالية رفض الزرع.

دانيال يو: الأداة هي نتيجة عمل اتحاد دولي من الخبراء في الرفض والبيانات الصحية. في المرحلة الأولى ، أجرينا مراجعة منهجية للأدبيات العلمية لجمع وفك تشفير جميع القواعد التشخيصية لتصنيف الرفض المنشورة على مدار الثلاثين عامًا الماضية. ثم قمنا بترجمة هذه القواعد التشخيصية إلى خوارزمية كمبيوتر تغطي جميع سيناريوهات الرفض المحتملة وأنشأنا مساعد كمبيوتر آلي سهل الاستخدام ومتاح عبر الإنترنت ، والذي يفسر على الفور البيانات الطبية المعقدة التي أدخلها الأطباء باستخدام الخوارزمية ويوفر تشخيصًا يأخذ في الاعتبار بدقة قواعد التصنيف. بنقرات قليلة فقط ، يُخرج مساعد الكمبيوتر تقرير تحليل بالتشخيص الصحيح وشجرة قرار تشرح منطق الخوارزمية لتجنب أي تأثير “الصندوق الأسود”.

Medgadget: كيف تقارن الأداة في دقتها في التنبؤ برفض الزرع مقارنة بالطرق التقليدية؟

دانيال يو: هذه الإجابة بسيطة للغاية. نظرًا لأن الخوارزمية تتبع بدقة قواعد تشخيص Banff ، فإن معدل دقتها للتنبؤ بالرفض باستخدام البيانات المتاحة هو … 100٪!

Medgadget: كيف ترى تقدم هذه الأنواع من التكنولوجيا في المستقبل؟

الكسندر لوبى: تعتبر دراستنا خطوة مهمة نحو تطوير الطب الدقيق مصحوبًا بأنظمة الكمبيوتر الآلية. في الواقع ، نحن أول من أظهر ، في جميع التخصصات الطبية ، أن مساعد الكمبيوتر يمكن أن يساعد الأطباء في إجراء تشخيص أفضل. علاوة على ذلك ، فإن أداتنا ، نظرًا لتقنيتها الحيوية الذاتية ، موثوقة وقوية ودقيقة وتوفر فائدة حقيقية وقابلة للقياس للمرضى.

الزرع ليس هو التخصص الطبي الوحيد الذي يواجه بيانات معقدة بشكل متزايد. ليس لدي أدنى شك في أن الأطباء في تخصصات أخرى – مثل علم الأورام وعلم المناعة ، حيث يتم استخدام البيانات المتنوعة والمعقدة بشكل متزايد – سيشرعون في مغامرة أتمتة تصنيفات الأمراض لتحسين إدارة مرضاهم.

الدراسة في طب الطبيعة: نظام تصنيف نسيجي آلي للتشخيص الدقيق للطعوم الكلوية