Чому симптоми ревматоїдного артриту іноді не зникають навіть тоді, коли лікування успішно контролює запалення? Нове дослідження дає відповідь, яка змінює звичне уявлення про цю хворобу: причина може бути не лише в імунній системі. Не завжди винне запалення Ревматоїдний артрит традиційно вважається аутоімунним захворюванням, за якого імунна система атакує власні суглоби, спричиняючи біль, набряк і скутість. Але навіть у випадках, коли медикаменти ефективно знижують запалення, частина пацієнтів продовжує відчувати втому та біль. Дослідники з Університету Семмельвейса припускають: у таких ситуаціях справа може бути не в активній хворобі, а в супутніх факторах — зокрема порушеннях сну, депресії, ожирінні та курінні. Порочне коло симптомів Науковці описують механізм, який підтримує хронічний стан навіть без вираженого запалення. Наприклад, постійний біль може призводити до зниження фізичної активності, набору ваги та погіршення сну. Це, у свою чергу, посилює втому, погіршує настрій і знову підсилює відчуття болю. Так формується замкнене коло, яке складно розірвати лише зміною медикаментозної терапії. Новий підхід до лікування У роботах, опублікованих у провідних медичних журналах, дослідники пропонують змінити підхід до ведення пацієнтів із так званим «важким для лікування» ревматоїдним артритом. Зазвичай лікарі використовують стратегію «лікування до цілі», коли рівень запалення регулярно контролюється, а терапія коригується за потреби. Однак нова модель пропонує розширити цей підхід. Якщо запалення під контролем, а симптоми залишаються, лікарям радять шукати інші причини — хронічний больовий синдром, депресію, проблеми зі сном або надмірну вагу. Як зазначає керівник дослідження, професор Дьйордь Надь, у таких випадках збільшення дози ліків не завжди є правильним рішенням — іноді потрібно переглянути саму природу симптомів. Шлях до персоналізованої медицини Запропонована модель вже отримала міжнародне визнання і широко використовується в дослідженнях інших хронічних захворювань. Вчені вважають її своєрідною «системою раннього попередження», яка допомагає краще зрозуміти, чому пацієнт не одужує повністю. Наступний крок — використання штучного інтелекту для аналізу великих масивів даних. Це дозволить виділяти підгрупи пацієнтів і створювати більш точні, індивідуальні схеми лікування. Як пояснює дослідниця Лілла Гункл-Тот, такі технології можуть наблизити медицину до персоналізованого підходу, де лікування підлаштовується не лише під діагноз, а й під конкретні механізми хвороби в кожної людини.