塞梅尔维斯大学的研究人员表示，持续的风湿症状可能不仅仅由炎症驱动。睡眠障碍、抑郁、肥胖、吸烟和其他健康问题也可能有助于保持症状。在《自然评论·风湿病学》和《柳叶刀·风湿病学》的发表中，该团队还介绍了一种旨在帮助医生更早识别症状的潜在原因并更有效地调整治疗的模型。研究人员考察了抑郁、吸烟、肥胖、睡眠问题和其他健康状况与难以治疗的类风湿性关节炎之间的联系。类风湿性关节炎是一种慢性自身免疫性疾病，免疫系统错误地攻击关节，导致疼痛、肿胀和僵硬。在匈牙利，仅此病就影响数万名患者。大多数患者对治疗反应良好，但有6%-28%的患者属于所谓的“难治性”群体，因为他们在疗法下并未实现持久缓解。根据《自然评论·风湿病学》和《柳叶刀·风湿病学》的研究，这些额外的健康问题可能不仅仅与类风湿性关节炎并存。它们也可能有助于维持症状的活跃状态。疼痛、情绪和睡眠的恶性循环例如，疼痛和抑郁可以减少身体活动，导致体重增加，从而恶化睡眠和情绪。这些变化可能加剧疼痛，使日常活动更加困难，形成一个难以打破的“恶性循环”。研究人员还开发了一种新模型，可以改善对那些类风湿性关节炎持续难以管理的患者的护理。在广泛使用的“目标治疗”方法下，医生定期跟踪可测量的疾病活动指标。如果炎症未能足够缓解，治疗就会调整，例如通过增加药物剂量或更换药物。该团队认为，这种方法同样可以作为一种“早期预警系统”。如果可测量的炎症指标有所改善，但症状依然存在，这可能表明疼痛或疲劳并非完全由于持续的炎症引起的。“超越炎症”塞梅尔维斯大学风湿病与免疫学系主任György Nagy博士表示：“当目标值改善，但患者仍然感到疼痛和疲劳时，值得退一步思考。在这种情况下，医生不应自动开更多药物，而应寻找维持症状的原因——无论是慢性疼痛综合征、抑郁、睡眠障碍还是肥胖。”研究人员表示，他们已看到这种方法在难治性患者中改善了结果。在许多情况下，它也可能通过更密切关注实际驱动患者症状的因素来加强医患关系。具有日益国际影响力的模型该团队的模型获得了相当大的国际关注。介绍“难治性”疾病及相关治疗策略的文献已经被其他研究者引用超过一千次。该定义如今不仅在类风湿性关节炎的讨论中使用，也在其他疾病的讨论中使用。人工智能可能有助于个性化治疗研究人员目前正着眼于工作的下一个阶段。除了自己的研究外，他们计划参与利用人工智能为类风湿性关节炎患者开发更有效治疗的项目。“通过基于人工智能的模式识别，我们可以在患者中识别亚组，借助这些数据，能够为他们制定更有效的、几乎是个性化的治疗策略，”塞梅尔维斯大学的博士生及出版物的第一作者Lilla Gunkl-Tóth博士解释道。