TikTokはOzempicの不足を生み出します
TikTok は Ozempic の需要に拍車をかけ、現在減量に使用されている糖尿病薬の不足を引き起こしています。 #ozempic のハッシュタグが付けられた TikTok の動画は 2 億 7500 万回以上再生され、#ozempicweightloss は 1 億 1000 万回以上再生されました。 この傾向は、キム・カーダシアンやイーロン・マスクなどの有名人によるソーシャルメディアへの投稿に続き、薬物の使用やその使用に起因する体重減少を宣伝しています.
Ozempic は Novo Nordisk のセマグルチドのブランド名であり、2 型糖尿病患者のインスリン感受性を高め、食欲を抑制して減量に導く週 1 回の注射です。
ハリウッドとのつながり: バラエティ Ozempic は、「ハリウッドで最も秘密にされている最悪の製品です。特に、その最も熱心なユーザーが前糖尿病ではなく、この薬を必要としないことを考えると」.
体への執着： 研究者は、栄養、食品、体重に関連するハッシュタグを含む 1,000 本の動画を分析し、合わせて 10 億回以上の視聴回数を記録しました。 彼らは、ほぼすべてに減量と痩せを美化するメッセージが含まれていることを発見しました。
提案された新しい多発性硬化症フレームワーク
国際委員会は、多発性硬化症 (MS) を分類する新しい方法を提案しました。これは、患者の診断と治療の方法を変える可能性があります。 での提案 ランセット神経学 多発性硬化症の臨床試験に関する国際諮問委員会のメンバーによって、MS を疾患の進行に基づいて分類する既存のシステムが覆されます。 代わりに、新しいフレームワークは、病気の根底にある生物学に基づいており、個々の患者のさまざまな軌跡を認めています。
最新の研究： 現在の研究は、急性および慢性の炎症、ミエリンの喪失、神経線維、ニューロンの喪失、ミトコンドリアの機能障害など、MS の損傷メカニズムに焦点を当てています。
患者間の違い: MS は、身体が損傷にどのように反応するかによって、患者の進行が異なります。疾患の進行は、単一の疾患メカニズムによってではなく、患者ごとに異なるいくつかのプロセスの組み合わせによって引き起こされます。 新しいフレームワークにより、より生物学に基づいた治療アプローチの開発と承認が可能になります。
AI は薬物試験のバイアスを削減する可能性があります
人工知能 (AI) は、人間の偏見を克服することで、臨床試験や医薬品開発における多様性、公平性、包含を改善するのに役立つ可能性があると専門家は主張しています。 このテクノロジーは、診断と治療をより正確にするためのデータの洞察によって医師を支援することもできます。 AI はまた、医薬品開発プロセスを合理化し、潜在的な医薬品候補を絞り込み、臨床試験をより費用対効果の高いものにすることもできます。 しかし、AI アルゴリズムの開発における人間の偏見を認識して排除することは、依然として障害となっています。
人の問題: AI アルゴリズムは、それらを作成するために使用されるデータと同じくらい優れているだけであり、人々はデータを作成しますが、それは彼らのバイアスを反映している可能性があります.
遺伝子データの問題: 遺伝子データとゲノム データの約 90% はヨーロッパ系の人々に由来しており、これらのデータに基づく研究は本質的に偏っていると専門家は主張しています。
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