Оптимизация диагностики наследственных нервно-мышечных заболеваний на основе создания информационно-поисковой диагностической системы тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 03.00.15, Угаров, Игорь Викторович
- Специальность ВАК РФ03.00.15
- Количество страниц 183
Оглавление диссертации Угаров, Игорь Викторович
Введение.
Глава 1. Обзор литературы.
1.1. Клинико-генетическая характеристика наследственных нервно-мышечных заболеваний.
1.2. Исторические этапы формирования систематики и классификационной структуры наследственных нервно-мышечных заболеваний.
1.3. Методы диагностики и профилактики наследственных нервно-мышечных заболеваний.
1.4. Сравнительный анализ диагностических возможностей информационнопоисковых автоматизированных систем для наследственных заболеваний.
Глава 2. Материалы и методы.
2.1. Характеристика информационных материалов, использованных при описании клинико-генетических характеристик наследственных нервно-мышечных заболеваний
2.2. Методические подходы формирования информационно-поисковой диагностической системы.
Глава 3. Результаты.
3.1. Принципы построения информационно-поисковой диагностической системы.
3.2. Структура каталога классов и подклассов наследственных нервно-мышечных заболеваний
3.3. Структура и принципы формирования каталога нозологических форм.
3.3.1. Структура каталога нозологических форм в группе прогрессирующих мышечных дистрофий.
3.3.2. Структура каталога нозологических форм в группе врожденных структурных миопатий.
3.3.3. Структура каталога нозологических форм в группе спинальных мышечных атрофий.
3.3.4. Структура каталога нозологических форм в группе наследственных миотоний и миотонических синдромов.
3.3.5. Структура каталога нозологических форм в группе наследственных пароксизмальных миоплегий.
3.3.6. Структура каталога нозологических форм в группе наследственных сенсорно-вегетативных нейропатий.
3.3.7. Структура каталога нозологических форм в группе наследственных моторно-сенсорных нейропатий.
3.4. Структура и особенности каталогов признаков в ИПДС.
3.5. Принципы представления клинического портрета наследственных нервно-мышечных заболеваний.
3.6. Структура иллюстративного материала наследственных нервно-мышечных заболеваний.
3.7. Характеристика справочных разделов ИПДС.
3.8. Принципы поиска диагноза и функционирования обучающих систем при наследственных нервно-мышечных заболеваниях.
3.9. Характеристика вспомогательного модуля принятия решения.
3.10. Апробация ИПДС для наследственных нервно-мышечных заболеваний
Рекомендованный список диссертаций по специальности «Генетика», 03.00.15 шифр ВАК
Принципы создания информационно-поисковой системы для наследственных болезней органа зрения2009 год, кандидат медицинских наук Беклемищева, Наталья Алексеевна
Клинико-генетические характеристики и алгоритмы дифференциальной диагностики наследственных заболеваний и синдромов, сопровождающихся мышечной гипотонией2021 год, доктор наук Шаркова Инна Валентиновна
Эпидемиология наследственных нервно-мышечных заболеваний в Республике Дагестан. Разработка основ нейрорегистра2015 год, кандидат наук Ахмедова, Патимат Гусейновна
"Клинико-генетическое исследование прогрессирующих мышечных дистрофий в популяции Республики Дагестан""2015 год, кандидат наук Магомедова Раисат Магомедовна
Особенности нозологического спектра и клинических характеристик наследственных болезней нервной системы в городах Волгоград и Волжский2004 год, кандидат медицинских наук Кириленко, Наталия Борисовна
Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оптимизация диагностики наследственных нервно-мышечных заболеваний на основе создания информационно-поисковой диагностической системы»
Актуальность темы
Наследственные нервно-мышечные заболевания представляют собой самую большую группу генетически гетерогенных наследственных болезней нервной системы (61,62,78,85,101,114,148,149). Последние годы ознаменовались выдающимися успехами, достигнутыми в изучении этиологии и патогенеза большого числа наследственных ННМЗ, что привело к значительному увеличению информации об особенностях их клинических проявлений и способах диагностики (66,69,77,97,107,167). Появилась возможность уточнить границы клинического полиморфизма отдельных генетических вариантов, совершенствовать классификационную структуру и разработать способы эффективной профилактики (101,114).
Однако большинство врачей имеют представление о клинических проявлениях и характере наследования лишь нескольких десятков форм моногенных наследственных нервно-мышечных болезней, в то время как их число приближается к 200. Это связано, прежде всего, с трудностями получения и анализа информации об особенностях клинических проявлений и этиопатогенезе вновь идентифицированных генетических вариантов наследственных нервно-мышечных заболеваний для врачей, работающих в области практического здравоохранения. Таким образом, возникает все увеличивающийся разрыв между научными достижениями и их использованием в практике отечественного здравоохранения. В последние годы опубликован ряд монографий, посвященных наследственным нервно-мышечным болезням, однако получаемая таким образом информация быстро устаревает (61,77,78).
Одним из способов преодоления этого разрыва может быть создание компьютерных информационно-диагностических систем для наследственных заболеваний нервной системы, обогащенных справочным материалом и имеющих возможность постоянного обновления и пополнения вновь полученными данными.
Использование автоматизированных систем, сочетающих в себе функции учебника и информационно-поисковой системы, является наилучшим видом помощи клиницисту при постановке диагноза ННМЗ и разработке способов профилактики возникновения повторных случаев заболевания в отягощенных семьях. Существующие в настоящее время зарубежные информационно-диагностические программы для наследственных болезней, представленные пользователю на английском языке, ориентированы на возможности клиницистов, имеющих широкий доступ к информационным источникам, не имеют четкой структуры динамического представления клинического портрета (148,149,156,161,176). Недостатками имеющихся программ является отсутствие динамического характера описания клинического портрета и справочного материала по отдельным классам наследственных заболеваний, что существенно снижает функционирование данных систем как обучающих программ.
Исходя из этого наибольшую актуальность в настоящее время приобретает создание специализированных комплексных информационно-поисковых диагностических систем (ИПДС) для различных групп наследственных болезней, включающих всю информацию, необходимую для постановки диагноза, изложенную в удобной и приемлемой для отечественного пользователя форме.
Целью данной работы является совершенствование процесса диагностики нейрогередитарной патологии на основе создания комплексной информационно-поисковой диагностической программы для наследственных нервно-мышечных заболеваний.
Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи: 1. создание функциональной структуры ИПДС для наследственных болезней нервной системы
2.формирование словарей-классификаторов для клинических, морфологических и молекулярно-генетических маркеров, используемых для диагностики ННМЗ
3. создание унифицированной структуры представления клинического портрета нозологических форм ННМЗ
4.разработка этапов автоматизированной диагностики и дифференциальной-диагностики семи групп ННМЗ
5. проведение оценки эффективности разработанной ИПДС. Научная новизна
Разработаны принципы построения автоматизированной диагностической программы для наследственных болезней нервной системы, сочетающей в себе функции учебного пособия и ИПДС. Впервые создана комплексная диагностическая программа для наследственных нервно-мышечных болезней, ориентированная на отечественного пользователя, обеспечивающая высокую эффективность диагностического поиска и оптимизирующая процесс постановки диагноза ННМЗ. Впервые в структуру программы введен оригинальный вспомогательный модуль автоматизированного анализа диагностического ряда нозологических форм, позволяющий совершенствовать процесс дифференциальной диагностики ННМЗ врачам с различным уровнем неврологической подготовки. Практическая значимость
Создана комплексная информационно-поисковая диагностическая система для наследственных нервно-мышечных болезней, включающая 7 классов и 114 нозологических единиц, ориентированная на широкий круг отечественных клиницистов. Структура предложенной программы является в значительной степени универсальной и может служить основой при создании информационно-диагностических систем для других наследственных заболеваний нервной системы.
Положения, выдвигаемые на защиту
1. Создана информационно-поисковая диагностическая программа для 7 классов ННМЗ, объединяющая 114 нозологических форм, представленных 161 генетическими вариантами.
2. Предложена структура программы, включающая 7 основных каталогов: классов, выделяемых по топографическому принципу, нозологических форм, клинических признаков, электронейромиографических данных, биохимических признаков, морфологических особенностей, молекулярно-генетических маркеров, объединенных в три информационно-диагностических блока.
3. Впервые разработаны и введены в программу вспомогательные модули поддержки принятия решения, позволяющие оптимизировать процедуру диагностического поиска и придать программе функцию постоянно обновляющегося учебного пособия.
4. Предложена универсальная структура представления обобщенного портрета отдельных нозологических форм, включающая 10 основных рубрикатов. Показано, что наличие этих рубрикатов необходимо и достаточно для постановки диагноза и проведения дифференциальной диагностики различных групп нервно-мышечных заболеваний.
5. Проведено авторское тестирование программы на основании использования фенотипических характеристик 115 больных различных форм ННМЗ с точно верифицированным диагнозом. Показано, что в 95% случаев истинный диагноз располагался в первых 3-х позициях нозологического списка, формируемого программой, что свидетельствует о высокой эффективности диагностического поиска.
Похожие диссертационные работы по специальности «Генетика», 03.00.15 шифр ВАК
Эпидемиологические и клинико-генетические характеристики наследственных моторно-сенсорных нейропатий и миотонической дистрофии 1 типа в Республике Башкортостан2021 год, доктор наук Сайфуллина Елена Владимировна
Генетическая эпидемиология моногенных болезней нервной системы у населения Ростовской области2012 год, кандидат медицинских наук Ветрова, Наталья Владимировна
Вероятностная оптимизация выводов и реализация на её основе методов, алгоритмов и программных комплексов автоматизированной диагностики наследственных болезней2001 год, доктор технических наук Евдокименков, Вениамин Николаевич
Распространенность и клинические особенности наследственных заболеваний нервной системы в Гиссарском районе Республики Таджикистан2017 год, кандидат наук Мадаминова, Тахмина Ворисовна
Наследственные заболевания нервной системы в Хабаровском крае (популяционный, клинико-генеалогический, молекулярно-генетический анализ)2007 год, доктор медицинских наук Проскокова, Татьяна Николаевна
Список литературы диссертационного исследования Угаров, Игорь Викторович, 2003 год
1. Описание больных с клиническими проявлениями наследственной нейропатии Деж;ерина-Сотта и точковыми мутациями в гене РМР22 впервые сделано Roa с соавт. в 1993 году. Второй вариант также имеет аутосомно-доминантный тип наследования и является аллельным для наследственной нейропатии IB типа (см) и
2. Мутации в гене тропомиозина-3 локализуются в актин-связывающей области вблизи от N-конца и приводят к возникновению аутосомно-доминантного варианта заболевания. Мутации в гене тропонина выявлены только при варианте немалиновой миопатии в высокоинбредной популяции Амишей. Обнаруэюены как миссенс, так и нонсенс мутации. Ген альфа-актина (АСТА1) включает б экзонов. Нарушения в функционировании альфа-актинового гена являются причиной развития как
3. Фотография биопсии мышц
4. Пример электрофореграммы в
5. Схема дистрофин-гликопротеинового комплекса. В справочном
6. Доменная структура Na" канала. В справочном
Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.