Elektronikusan elérhető és kereshető úgynevezett multimorbiditási, vagyis különböző betegségek együttjárását mutató térkép készült a Semmelweis Egyetem kutatónak részvételével, amely a 250 legfontosabb betegség közötti kapcsolatokat mutatja - olvasható a semmelweis.hu-n.
Az innovatív biostatisztikai módszerekkel készített, szabadon elérhető adatbázisból összességében százezres nagyságrendű adat hívható le. Két kattintással megtekinthető például, hogy a cukorbetegségnek melyik kardiovaszkuláris betegségekkel van szoros kapcsolata, de a kutatók külön elkészítették a depresszió multimorbiditási térképét is.
A pszichiátriai, a neurológiai betegségektől az endokrin rendszer betegségein át a szív- és érrendszeri, vérképzőszeri, mozgásszervi kórképekig 18 nagy csoportra bontott összesen 250 fontos betegség közötti összefüggések olvashatók ki a most publikált, egyelőre csak angolul elérhető ún. komorbiditási térképből – mondta el Dr. Bagdy György tudományos rektorhelyettes, a publikáció egyik szerzője.
A kutatás alapját az Egyesült Királyságban létrehozott biobank adta
A Semmelweis Egyetem, a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem, valamint a Manchesteri Egyetem közös publikációja a közelmúltban jelent meg a PLOS Computational Biology folyóiratban.
A kutatás alapját az Egyesült Királyságban létrehozott biobank adta, melyből 117 ezer résztvevő adatait elemezték a kutatók. A szabadon hozzáférhető publikációban feltüntetett link (bioinformatics.mit.bme.hu/UKBNetworks) segítségével bárki betöltheti a betegséghálózatokat mutató térképet és interaktív módon kereshet benne.
Közismert jelenség a betegségek együttes előfordulása
Gyógyszerkutatók, orvosok és akár laikus érdeklődők számára egyaránt érdekes lehet a térkép böngészése, hiszen a betegségek együttes előfordulása közismert és gyakori jelenség – vélekedett a rektorhelyettes, hozzátéve, hogy a különböző, megadható változók (betegségpárok, -csoportok) függvényében százezres nagyságrendű adatot rejt a rendszer.
A honlapon elérhető térképen válasz található például arra, hogy valakinek a többféle meglévő betegsége között valószínű-e a direkt kapcsolat (pl. közös biokémiai útvonal sérülése, közös genetikai probléma), vagy csak véletlen egybeesésről van szó.
Az egyes betegségek közötti kapcsolat vizuálisan is megjelenik, az erősséget mutatja a betegségneveket összekötő vonal vastagsága. Két kattintással például megnézhető, hogy a 2-es típusú cukorbetegséggel a statisztikai adatok szerint milyen kardiovaszkuláris betegségeknek van szoros kapcsolata.
Eszerint a magas vérnyomás, az angina (a szívtáji fájdalom) és a szívinfarktus vannak a leginkább közvetlen összefüggésben a diabétesszel, míg például a stroke nem az elsődleges betegség okán, hanem a hipertónia vagy szívinfarktus miatt jelent veszélyt a cukorbetegekre – említ egy példát Dr. Juhász Gabriella, a Gyógyszerhatástani Intézet docense, a publikáció utolsó szerzője.
Több betegséghálót is készítettek
Az adatbázis alapján a kutatók több komplett betegséghálót is elkészítettek, köztük a depresszió multimorbiditási térképét. Ebben jól igazolódik, hogy a depressziónak a legszorosabb kapcsolata a többi pszichiátriai betegséggel van, de összefüggést mutat az elhízással és más testi betegséggel is.
A migrén és a depresszió között szintén találtak direkt kapcsolatot, de csak a vizsgált alanyok egy részénél. A cukorbetegség és a depresszió között korábban feltételezett kapcsolatról viszont az derült ki, hogy nem direkt kapcsolat, hanem inkább az elhízás miatt alakul ki gyakrabban a depressziósoknál.
A betegségek együttjárásának ismerete, az, hogy a beteg különböző betegségei között van-e összefüggés, fontos a diagnózis, a szükséges vizsgálatok és a megfelelő gyógyszer megválasztása szempontjából is – tette hozzá Dr. Juhász Gabriella.
A térkép megvalósításához innovatív biostatisztikai módszereket alkalmazott az a csoport, amelyet Dr. Antal Péter, a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem kutatásban részt vevő docense vezet, aki elmondta: a gráfos valószínűségi modelleknek ez az első biostatisztikai felhasználása ilyen nagy léptékű epidemiológiai vizsgálatban.
Forrás: semmelweis.hu, hirado.hu
