Большие данные в мультиплексной склерозе.
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Trojano Maria, Iaffaldano Pietro
Аннотация
НОВЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ: Реальный эмпирический доказательственный материал (RWE), полученный из больших данных по МС, значительно улучшил стратегии лечения, перedefinirовал понятие прогрессирования болезни, уточнил прогнозные модели и способствовал персонализированной медицине. RWE подчеркнул долгосрочные преимущества раннего интенсивного лечения по сравнению с стратегией увеличения дозировки, неблагоприятный риск профиль, связанный с деэскалацией лечения, и важность управления лечением во время беременности. Кроме того, оно выявило сходства и различия в эффективности и безопасности конкретных высокопроизводительных терапий, а также ключевые предикторы для переключения на лечение. RWE также подчеркивает центральную роль прогрессирования, независимого от активности резидуального процесса, как важного фактора, влияющего на функциональную способность и предсказывающего неблагоприятные долгосрочные исходы как у взрослых, так и у детей с МС. Мультимодальные системы обработки больших данных — включающие клинические данные, МРТ, геномику, биомаркеры и метрики на основе приложений — доказали свою способность улучшать диагностическую производительность и риск-стратификацию в МС.
АНОТАЦИЯ: Подходы к большим данным трансформируют исследование и клиническую практику при МС, обеспечивая более сильные данные о реальном мире (RWE) для руководства принятием терапевтических решений, уточняя модели прогрессирования заболевания и разрабатывая более точные инструменты прогнозирования.
Оригинал публикации
Big data in multiple sclerosis.
PURPOSE OF REVIEW: This review summarizes recent key advancements in multiple sclerosis (MS) achieved through the utilization of big data from diverse sources and advanced analytical techniques.
RECENT FINDINGS: Real-world evidence (RWE) derived from MS big data has significantly enhanced treatment strategies, redefined the concept of disease progression, refined prognostic models, and facilitated personalized medicine. RWE has highlighted the long-term benefits of early intensive treatment compared to escalation strategies, the unfavorable risk profile associated with treatment de-escalation and the importance of managing treatments during pregnancy. Additionally, it has revealed similarities and differences in the effectiveness and safety of specific high-efficacy therapies, as well as key predictors for switching treatments. RWE has also emphasized the central role of progression independent of relapse activity as a significant driver of disability and predictor of unfavorable long-term outcomes in both adult and pediatric onset MS. A data-driven approach utilizing artificial intelligence and big data has established a comprehensive framework for understanding the disease's evolution. Multimodal big data frameworks - encompassing clinical data, MRI, genomics, biomarkers, and app-based metrics - have demonstrated their ability to enhance diagnostic performance and risk stratification in MS.
SUMMARY: Big data approaches are transforming MS research and clinical practice by providing stronger RWE to guide therapeutic decision-making, refining models of disease progression, and developing more precise prognostic tools.