В последние годы были предприняты экстраординарные усилия по исследованию неоднородности остеоартрита, открывшим новые возможности для прогресса терапевтического развития и раскрытия патогенеза этого сложного состояния.
Было предложено несколько фенотипов и эндотипов, но ни один из них ещё не получил достаточной валидации для клинического или исследовательского использования. В этом обзоре обсуждаются последние достижения фенотипирования ОА, в том числе то, как новые современные статистические стратегии, основанные на машинном обучении и больших данных, могут помочь в развитии этой области исследований.
L.A. Deveza, A.E. Nelson, R.F. Loeser
Clinical and Experimental Rheumatology, Sep-Oct 2019, Volume 37 Suppl 120(5), pp 64−72
PMID: 31 621 574
Phenotypes of osteoarthritis: current state and future implications
In the most recent years, an extraordinary research effort has emerged to disentangle osteoarthritis heterogeneity, opening new avenues for progressing with therapeutic development and unravelling the pathogenesis of this complex condition. Several phenotypes and endotypes have been proposed albeit none has been sufficiently validated for clinical or research use as yet. This review discusses the latest advances in OA phenotyping including how new modern statistical strategies based on machine learning and big data can help advance this field of research.
Рис. 1. Примеры различных классификаций фенотипов и эндотипов и их потенциальное использование.
Рис. 2. Факторы и знаковые проявления, которые могут помочь выделению фенотипов/подгрупп ОА.
