Sztuczna inteligencja może pomóc w przewidywaniu leczenia

Brendan Day, Dental Tribune International

wto. 25 maja 2021

ratować

Implanty zębowe stają się coraz bardziej powszechną metodą leczenia bezzębnych pacjentów, coraz ważniejsze staje się zrozumienie ich potencjalnych skutków ubocznych. Amerykański zespół badawczy opracował w ten sposób nowatorski algorytm uczenia maszynowego, który może pomóc lekarzom dentystom w lepszym przewidywaniu ryzyka wystąpienia periimplantitis u pacjentów z implantami.

Badanie zostało przeprowadzone przez interdyscyplinarny zespół z University of Michigan, Michigan State University i Harvard School of Dental Medicine. Zdaniem naukowców periimplantitis wpływa na długoterminowe wskaźniki powodzenia co najmniej 25% implantów dentystycznych, ponieważ zapalenie prowadzi do utraty podtrzymującej kości. Dalsze komplikacje w leczeniu periimplantitis wynikają z faktu, że obecnie nie ma niezawodnej metody dokładnego przewidywania reakcji pacjenta na leczenie.

Próbując rozwiązać ten problem, zespół badawczy opracował algorytm uczenia maszynowego, który nazwali Szybka i solidna dekonwolucja profili ekspresji - w skrócie FARDEEP. FARDEEP został następnie wykorzystany do zbadania profilu klinicznego, mikrobiologicznego i immunologicznego grupy pacjentów z implantami poddawanych terapii regeneracyjnej, aby pomóc skorygować zaawansowane defekty okołowszczepowe. W ten sposób zespół był w stanie zmierzyć względne poziomy niektórych szkodliwych bakterii i pomocnych komórek odpornościowych w każdej próbce tkanki pobranej od pacjentów.

Ogólnie stwierdzono, że większa liczba typów komórek odpornościowych związanych z kontrolą drobnoustrojów jest silnie skorelowana z lepszymi wynikami klinicznymi. Według dr. Jeffa Wanga, głównego autora badania i adiunkta klinicznego na University of Michigan School of Dentistry, wyniki znacznie poprawiły zrozumienie przez zespół badawczy natury periimplantitis i mogą pomóc im „lepiej zrozumieć, jak zapewnić precyzyjną opiekę . ”

„Najbardziej bezpośrednim zastosowaniem klinicznym tego badania będzie pomoc w przewidywaniu wyników chirurgicznej terapii regeneracyjnej w przypadku zapalenia okołowimplantowego” - powiedział Wang w wywiadzie dla Dental Tribune International.

„Kiedy pacjent ma ciężkie periimplantitis, trudno jest podjąć decyzję, czy leczyć, czy usunąć implant. Terapia regeneracyjna jest droga, ale nieprzewidywalna; odbudowa kości i wymiana implantu to także wyzwanie” - dodał. „Dlatego informacje prognostyczne mogą być bardzo pomocne w określeniu najlepszego sposobu leczenia dla każdego indywidualnego pacjenta”.

Chociaż potencjał FARDEEP jest obiecujący, Wang przyznał, że potrzebne będą dalsze badania kliniczne, zanim będzie można go zastosować przez dentystów do pomocy w przewidywaniu ryzyka zapalenia okołowimplantowego u pacjentów.

„To było badanie pilotażowe, ponieważ planujemy przeprowadzić większe badania kliniczne w celu walidacji” - zauważył.

Badanie, zatytułowane „Profilowanie immunologiczne wspomagane uczeniem maszynowym, stratyfikuje pacjentów z zapaleniem okolic implantu o unikalnej kolonizacji drobnoustrojów i wynikach klinicznych”, zostało opublikowane 3 maja 2021 r. W Theranostics.