臨床醫生和科研人員展示了醫學技術進步和未來幾年內改變醫療服務的大趨勢
克利夫蘭診所公佈了2022 年十大醫療創新技術：“突破性創新技術”排名榜是由克利夫蘭診所主持的頂級專家委員會遴選出來的、年度最具有醫學應用價值的創新技術和產品。
在克利夫蘭診所，醫學專家和科學家始終關注改變醫療服務正規化和臨床效果的創新技術。每年推選“十大醫療創新”，旨在激勵創新研究和大膽實踐的科研人員和臨床醫護人員，永葆科學創新研究引領醫學實踐進步。
2022 年十大醫療創新，按預期重要性排序：
1. 新一代 mRNA 疫苗技術
RNA 製備、純化和細胞遞送技術進步，使mRNA 疫苗具有更廣泛應用前景，包括癌症和其他病毒感染疾病等。該項技術具有成本效益，製備簡易並以一種新穎機制引發機體免疫保護反應。
2. PSMA 靶向治療前列腺癌
美國每年至少有20萬名男性確診患有前列腺癌，也是男性最常見癌症之一。精準成像技術對於腫瘤定位、疾病分期和檢測復發至關重要。PSMA是一種在前列腺癌細胞表面高表達抗原，是該腫瘤的潛在生物標誌物。
PMSA PET掃描使用放射性示蹤劑附著在PSMA蛋白上，然後將其與CT或MRI影像相結合，能視覺化精確前列腺癌細胞位置。2020年，該技術已獲FDA批准，與目前臨床成像技術相比，該技術在檢測前列腺癌轉移方面的精準性明顯提高，並且能及早發現轉移復發病灶。
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3. 降低低密度脂蛋白的新方法
高水平血液膽固醇，尤其是低密度脂蛋白(LDL-C) 是導致心血管疾病重要因素。2021年，FDA批准了Inclisiran治療LDL-C 升高的原發性高脂血症。這是一種可注射的小干擾RNA，靶向PCSK9蛋白。
與他汀類藥物相比，不需要頻繁給藥（每年兩次），並與他汀類藥物聯合應用能提高有效和持續降低LDL-C效果，有助於提高藥物依從性。這也是降低膽固醇治療失敗的主要原因之一。目前該藥已開始廣泛應用於治療心臟病患者的高血脂症。
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4. 2型糖尿病新藥
在美國，10%的人口患有糖尿病。一種潛在療法是每週注射一次雙葡萄糖依賴性促胰島素多肽（GIP）和胰高血糖素樣肽受體激動劑（GLP-1），旨在控制血糖。皮下注射GLP-1和GIP 受體會導致胰腺釋放胰島素並阻斷胰高血糖素激素，從而限制餐後血糖峰值。此外，還能減慢消化速度，從而保持飽腹時間更長、減少進食。
III期試驗結果顯示該療法顯著降低2型糖尿病患者血紅蛋白A1C，還具有減肥效果。這是迄今為止開發治療糖尿病和肥胖症最有效的藥物。
5. 產後抑鬱症突破性治療
據統計產後抑鬱症發病率可能是目前統計數字的兩倍，許多病例並未確診。目前，心理諮詢和抗抑鬱藥治療是主要方法，但部分患者對這些療法無反應。2019年，FDA批准了一種專門用於治療產後抑鬱症的靜脈輸液療法。
該新穎療法全天候60 小時使用神經類固醇來控制大腦對壓力反應。這種治療設計具有開創性，並顯示快速療效，而傳統抗抑鬱藥通常需要2-4周才能產生效果。
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6. 肥厚型心肌病靶向藥
幾十年來，醫生只能使用治療心臟病的其他藥物治療肥厚型心肌病(HCM)，並且效果有限。這些非特異性療法包括β受體阻滯劑、抗心律失常藥、鈣通道阻滯劑和抗凝劑等。
一種創新療法可以降低患者根本原因，這是一種專門針對心肌的靶向藥，減少由使心臟超速運轉而引起的異常收縮。這種新方法不僅改善症狀、提高生活質量，還能減緩疾病進展。
7. 更年期非激素替代品
超過50%女性更年期出現潮熱，且平均持續七年之久。雖然激素治療有效且安全，但激素療法仍存在一定潛在風險，而且不是所有女性都適合或願意使用激素。
一款非激素藥物NK3R 拮抗劑已成為激素替代藥物。該藥作用機理是破壞與絕經期潮熱相關的大腦訊號通路。臨床試驗結果顯示與激素同樣效果，並能夠緩解中度至重度臨床絕經期潮熱症狀。
8. 可植入方法治療重度癱瘓
美國大約有540萬人患有各種原因造成的重度癱瘓，多數健康狀況下降。研究人員利用植入式腦機介面技術恢復失去運動控制。患者使用控制數字化可穿戴裝置，該技術應用植入電極從大腦收集運動訊號並將其解碼為運動指令。
臨床試驗證明該技術能恢復因大腦、脊髓、周圍神經或肌肉功能障礙而嚴重癱瘓病人的自主運動。
儘管該技術仍處於研發階段，但FDA已將該可植入數字化裝置認定為“突破性裝置”，加快該項創新技術和產品的臨床轉化應用。
9. 早期檢測敗血症的人工智慧
膿毒症是對感染的嚴重炎症反應，是院內患者死亡主要原因之一。由於感染性休克死亡率極高，因此早期診斷膿毒症至關重要。
目前臨床診斷錯綜複雜，早期症狀與其他情況常混淆，而且目前臨床診斷標準是非特異性。採用人工智慧 (AI) 作為一種新型輔助診斷工具，快速檢測敗血症。
使用AI演算法，醫生輸入患者資訊，包括電子病歷，實時檢測指標等風險因素，可以及時標記出高風險患者，並給予早期干預，從而改善結果，降低醫療費用和挽救生命。
10. 預測分析和高血壓
高血壓症或高血壓通常被稱為“沉默殺手”，臨床上患者不會出現任何明顯症狀，但增加患心臟病、心衰和中風等致命疾病風險。許多人不知道自己患有高血壓症。
應用AI機器學習(AI-ML)，醫生能更好地選擇有效藥物、組合和劑量搭配，改善患者高血壓的有效控制。AI還能幫助醫生預測心血管疾病發生率，專注於主動干預。預測分析為醫療機構提供了一把鑰匙，更為預防高血壓和繼發疾病打開了大門。
