SCIENTIFIC HUB

Araştırmanın izini sürün.

SCIENTIFIC LITERATURE · MED

Kişiselleştirilmiş Tıpta Teknolojik Zorlukların İncelenmesi ve Nörodejeneratif Bozuklukların Erken Teşhisi.

Review of Technological Challenges in Personalised Medicine and Early Diagnosis of Neurodegenerative Disorders.

Makine çevirisi · Editoryal inceleme bekliyor

Int J Mol Sci · 2023-02-07

DOI: 10.3390/ijms24043321PMID: 36834733

Open accessreview-article; Review; Journal ArticleKaynağa git ↗

Araştırma özeti

Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by

Nörodejeneratif bozukluklar, belirli beyin bölgelerinde progresif nöron kaybı ile karakterize edilir. En yaygın olanları Alzheimer hastalığı ve Parkinson hastalığıdır; Her iki durumda da, tanı, benzer nörodejeneratif bozukluklar arasında ayrım yapma ve hastalığın erken evrelerini tespit etme kabiliyeti sınırlı klinik testlere dayanmaktadır. Bir hastaya hastalık teşhisi konduğunda nörodejenerasyon seviyesinin zaten şiddetli olduğu yaygındır. Bu nedenle, daha erken ve daha doğru hastalık tespitine izin veren yeni teşhis yöntemleri bulmak önemlidir. Bu çalışma, nörodejeneratif hastalıkların klinik teşhisi ve potansiyel olarak ilginç yeni teknolojilerin mevcut yöntemlerini gözden geçirir. Nörogörüntüleme teknikleri klinik uygulamada en çok kullanılan tekniklerdir ve manyetik rezonans görüntüleme (MRI) ve pozitron emisyon tomografisi (PET) gibi yeni teknikler tanı kalitesini önemli ölçüde artırmıştır. Kan veya beyin omurilik sıvısı gibi periferik örneklerdeki biyobelirteçlerin tanımlanması, nörodejeneratif hastalıklar üzerine mevcut araştırmanın ana odak noktasıdır. İyi işaretleyicilerin keşfi, önleyici taramanın nörodejeneratif sürecin erken veya asemptomatik aşamalarını tanımlamasına izin verebilir. Bu yöntemler, yapay zeka ile birlikte, klinisyenlere hastaların erken tanısında, katmanlaşmasında ve prognostik değerlendirilmesinde yardımcı olacak, hasta tedavisinde ve yaşam kalitesinde iyileşmelere yol açacak tahmin modellerinin üretilmesine katkıda bulunabilir.

Özgün kaynak özetini okuyun

Neurodegenerative disorders are characterised by progressive neuron loss in specific brain areas. The most common are Alzheimer's disease and Parkinson's disease; in both cases, diagnosis is based on clinical tests with limited capability to discriminate between similar neurodegenerative disorders and detect the early stages of the disease. It is common that by the time a patient is diagnosed with the disease, the level of neurodegeneration is already severe. Thus, it is critical to find new diagnostic methods that allow earlier and more accurate disease detection. This study reviews the methods available for the clinical diagnosis of neurodegenerative diseases and potentially interesting new technologies. Neuroimaging techniques are the most widely used in clinical practice, and new techniques such as magnetic resonance imaging (MRI) and positron emission tomography (PET) have significantly improved the diagnosis quality. Identifying biomarkers in peripheral samples such as blood or cerebrospinal fluid is a major focus of the current research on neurodegenerative diseases. The discovery of good markers could allow preventive screening to identify early or asymptomatic stages of the neurodegenerative process. These methods, in combination with artificial intelligence, could contribute to the generation of predictive models that will help clinicians in the early diagnosis, stratification, and prognostic assessment of patients, leading to improvements in patient treatment and quality of life.

Bilimsel değerlendirme

01

Araştırma sorusu

Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.

02

Yöntem ve örneklem

Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.

03

Temel bulgular

Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.

04

Sınırlılıklar

Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.

Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.