Новости дерматологии
О растительной диете и риске развития розацеа
В журнале европейской академии дерматологии и венерологии вышла статья д-ра Ю.Чжана и соавторов из Китая – обсуждается взаимосвязь между растительной диетой и риском развития розацеа.
В когортном исследовании приняли участие 198557 человек из базы данных UK Biobank, ни у одного из них на момент включения не было розацеа.
Рацион питания участников исследования оценивали с помощью 3 индексов: PDI (plant-based diet index, общий индекс растительной диеты), hPDI (healthful plant-based diet index, индекс здоровой растительной диеты), uPDI (unhealthful plant-based diet index, индекс нездоровой растительной диеты). Эти показатели рассчитывали на основании заполненных участниками опросников по суточному рациону – в ходе анкетирования учитывали 17 групп пищевых продуктов.
Средний период наблюдения составил 13,46 лет, при этом было зафиксировано 1075 новых случаев розацеа.
Увеличение показателей PDI и hPDI на каждые 10 баллов у отдельно взятого участника оказалось связано со снижением риска развития розацеа на 16% (95% ДИ: 0,76-0,94) и 9% (95% ДИ: 0,82-1,00) соответственно, тогда как каждое 10-балльное увеличение uPDI было ассоциировано с повышением этого риска на 12% (95% ДИ: 1,02-1,24).
По сравнению с участниками в самом низком квинтиле PDI, у участников в самом высоком квинтиле имели более низкий риск развития розацеа (ОР 0,78; 95% ДИ: 0,63-0,95).
У участников в высшем квинтиле uPDI наоборот риск розацеа был выше, чем у тех, кто находился в самом низком квинтиле по этому показателю (ОР 1,23; 95% ДИ: 1,02-1,48).
Исследователи пришли к выводу, что растительная и, в частности, здоровая, сбалансированная растительная диета снижают риск розацеа, в то время как нездоровый рацион, даже растительный, повышает этот риск.
- Чтобы увидеть комментарии, войдите или зарегистрируйтесь
Длительный прием изотретиноина и депрессивные/тревожные симптомы: новые данные
В зарубежном журнале для психиатров д-р И Рен и соавторы из Китая опубликовали результаты экспериментального исследования, посвященного изучению механизмов развития поведения, подобного депрессии и тревоге при длительном введении изотретиноина молодым лабораторным мышам.
В ходе исследования у мышей, которым длительно вводили изотретиноин, наблюдались патологические изменения в префронтальной коре и гиппокампе.
С помощью РНК-секвенирования и нетаргетной метаболомики авторам удалось охарактеризовать особенности изменений гиппокампа и префронтальной коры.
Так, в префронтальной коре 2 гена (Nmb и Pmch) в рамках каскада взаимодействий нейроактивных лигандов и рецепторов положительно коррелировали с «депрессивным» поведением у мышей; в гиппокампе 2 гена (Pomc и Gh) в том же каскадном пути коррелировали с «тревожным» поведением.
Также исследователи описали 6 метаболитов, ассоциированных с каскадом взаимодействия нейроактивных лигандов и рецепторов – аденозин (гиппокамп); тирамин, таурин, N-ацетиласпартилглутаминовая кислота (NAAG) и АДФ в префронтальной коре и таурин в сыворотке крови были связаны с «депрессивным» поведением, таурин в префронтальной коре также оказался ассоциирован с «тревожным».
Для подтверждения находок провели повторный метаболомный анализ данных пациентов с депрессией, чтобы определить, повышены ли и у них уровни таурина в плазме. Уровни оказались значимо повышены относительно здоровых сверстников из группы контроля.
Полученные данные, по мнению исследователей, проливают свет на биомеханизмы, лежащие в основе индуцированной изотретиноином депрессии, и могут быть полезны для изыскания потенциальных мишеней для смягчения этих нежелательных явлений на фоне терапии.
- Чтобы увидеть комментарии, войдите или зарегистрируйтесь
ИИ-скрининг новообразований кожи: о возможностях ChatGPT в диагностике рака
На ежегодном съезде американских дерматохирургов в Чикаго, который прошел 13-16 ноября 2025 года, д-р А.Нихал из Алабамы представил результаты исследования, посвященного оценке точности ChatGPT в диагностике злокачественных новообразований (ЗНО) кожи.
Для эксперимента отобрали 900 клинических изображений из публичной базы данных Fitzpatrick17k, включая по 50 изображений каждой из 18 исследуемых нозологий (4 – ЗНО кожи, 1 – предраковое состояние и 13 — доброкачественные).
Каждое изображение загружали в ChatGPT-4o одновременно с 3 вопросами:
1) Это рак?
2) Что это?
3) Какие 3 диагноза наиболее вероятны?
Результаты показали, что ChatGPT правильно определил 86% поражений как злокачественные или незлокачественные со специфичностью 91,4% и чувствительностью 68,5%.
Наблюдалась значительная вариабельность чувствительности в зависимости от диагноза: для меланомы этот показатель составил 80%, тогда как для злокачественного лентиго – только 58%.
Специфичность также значительно различалась: состояния, напоминающие сыпь, например, экзема и себорейный дерматит, всегда считались ChatGPT «не раком», тогда как доброкачественные образования – пиогенные гранулемы, себорейные кератомы, – правильно «узнавались» в 60-80% случаев.
Общая положительная и отрицательная прогностическая ценность ChatGPT для доброкачественных образований составила 71% и 90,4% соответственно.
При анализе топ-3 диагнозов первое предположение модели оказалось верным в 46,9% случая, а правильный диагноз присутствовал в топ-3 в 63,8% случая.
Исследователи заключили, что ChatGPT демонстрирует высокую специфичность и умеренную общую диагностическую точность, но его производительность неравномерна по различным диагнозам и типам новообразований кожи, что может вводить пациентов в заблуждение.
Способность модели лучше идентифицировать высыпания по сравнению с объемными образованиями также создает потенциальный риск для пользователей.
Полученные данные, по мнению авторов, подчеркивают необходимость информирования пациентов об ограничениях подобного «ИИ-скрининга» и важности профессионального осмотра дерматологом.