软骨退变算法预测骨关节炎进展

根据东芬兰大学的一项新研究，一种新的软骨退变算法可以预测单个患者骨关节炎的进展。该算法可极大地促进骨关节炎治疗的临床决策。

骨关节炎(OA)是一种关节疾病，它会恶化关节关节软骨．最重要的风险因素是衰老和超重，骨关节炎是常见的，特别是在关节受到重负荷的情况下。对社会来说，骨关节炎构成了巨大的财政负担:它不能用现有的治疗方法治愈，而这种疾病往往导致关节置换术这是非常昂贵的。目前的成像方法，如MRI或x射线，只能提供有关的厚度或组成的信息软骨但他们未能提供有关骨关节炎风险的数据或预测其进展的工具。

东芬兰大学的一个研究小组测试了软骨退化的能力算法该研究的目的是通过使用Kellgren-Lawrence分级来预测个体患者骨关节炎的进展，并对其疾病的严重程度进行分级。研究结果发表在科学报告．

将21例患者分为三组:无骨关节炎患者、轻度骨关节炎患者和重度骨关节炎患者。在四年的随访后，根据实验定义的Kellgren-Lawrence分级将患者分为不同的组。在随访开始时，所有患者均无卵巢发育障碍。在随访开始时应用该算法，并将结果与4年的随访数据进行比较。基于模拟的预后和四年后实验定义的Kellgren-Lawrence分级，研究人员发现该算法能够将患者分为正确的组。

退行性变算法是基于膝关节在行走过程中所经历的应力，并在计算机上进行了模拟。该算法假设行走过程中压力超过一定阈值会导致膝关节软骨局部退行性变。

这种退变算法在预测膝关节骨关节炎的患者特异性进展方面显示出巨大的潜力。该算法可用于临床模拟各种干预措施对骨关节炎进展的影响，包括截骨术、半月板切除术和减肥。

的新算法可以促进临床决策的治疗骨关节炎．目标是减缓甚至可能停止疾病的发展。症状缓解或完全消失会极大影响患者的功能能力。