Az egyetem munkatársai által beadott védőoltások száma - 2022. június 27.
532639 Összes oltás
Tudományos Híradó című cikksorozatunkban az egyetemhez köthető D1 minősítésű tudományos közleményekről olvasható rövid összefoglaló. A cikkeket az elmúlt időszak megjelenései alapján a Központi Könyvtár, illetve dr. Szigeti Gyula innovációs igazgató válogatta.
Mesterséges intelligencián alapuló szöveti mikroRNS-ek segíthetik a mellékvese daganatainak diagnózisát
A mellékvesét érintő daganatok gyakoriak, hiszen akár minden 20. embernél előfordulnak a nagy felbontású képalkotó vizsgálatok tanúságai alapján. E daganatok túlnyomó többsége jóindulatú, azonban ritkán rosszindulatúak is előfordulnak, amelyek kórjóslata rossz. A jó- és rosszindulatú mellékvese daganatok elkülönítése időnként igen nagy szakmai kihívást jelent és csapatmunkát igényel többek között endokrinológus, patológus és radiológus orvosok bevonásával. A fő különbség, hogy a jóindulatú daganatok soha nem adnak áttétet. Továbbá, míg a rosszindulatú mellékvese daganatokat áttétképző hatásuk miatt mihamarabbi műtéttel és kemoterápiával kell kezelni, addig a jóindulatú daganatokat nem minden esetben szükséges kezelni. Egymástól merőben eltérő lefolyású daganatokról van szó, amelyek elkülönítése meghatározó a kimenetel szempontjából. Némelykor azonban nagyon nehéz meghatározni a daganat viselkedését annak eltávolítása nélkül.
 
Kutatásunk során a sejtjeink olyan molekuláit vizsgáltuk, amelyek nem vesznek részt fehérjék kódolásában, az ún. nem-kódoló RNS-eket. A nem-kódoló RNS-ek kifejeződése a jó- és rosszindulatú daganatok között sokszor eltérő, így alkalmasak lehetnek az elkülönítésükre. Kiválasztva a szakirodalomban talált nem-kódoló RNS-ek egy csoportját, az ún. mikro RNS-eket, egy mesterséges intelligencián alapuló, gépi tanulást alkalmazó módszerrel olyan mikro RNS kombinációkat hoztunk létre, amelyek 90% fölötti érzékenységgel és fajlagossággal képesek elkülöníteni egymástól a jó- és rosszindulatú mellékvesekéreg daganatokat. Kombinációinkat benyújtottuk szabadalmi elbírálás alá – foglalta össze dr. Turai Péter István
 
Tissue miRNA Combinations for the Differential Diagnosis of Adrenocortical Carcinoma and Adenoma Established by Artificial Intelligence
Péter István Turai (Department of Endocrinology, ENS@T Research Center of Excellence, Faculty of Medicine, Semmelweis University; Department of Internal Medicine and Oncology, Faculty of Medicine, Semmelweis University; MTA-SE Molecular Medicine Research Group, Eötvös Loránd Research Network), Zoltán Herold (Division of Oncology, Department of Internal Medicine and Oncology, Faculty of Medicine, Semmelweis University), Gábor Nyirő (Department of Endocrinology, ENS@T Research Center of Excellence, Faculty of Medicine, Semmelweis University; MTA-SE Molecular Medicine Research Group, Eötvös Loránd Research Network; Department of Laboratory Medicine, Faculty of Medicine, Semmelweis University), Katalin Borka (2nd Department of Pathology, Semmelweis University), Tamás Micsik (1st Department of Pathology and Experimental Cancer Research, Semmelweis University), Judit Tőke (Department of Endocrinology, ENS@T Research Center of Excellence, Faculty of Medicine, Semmelweis University; Department of Internal Medicine and Oncology, Faculty of Medicine, Semmelweis University), Nikolette Szücs (Department of Endocrinology, ENS@T Research Center of Excellence, Faculty of Medicine, Semmelweis University; Department of Internal Medicine and Oncology, Faculty of Medicine, Semmelweis University), Miklós Tóth (Department of Endocrinology, ENS@T Research Center of Excellence, Faculty of Medicine, Semmelweis University; Department of Internal Medicine and Oncology, Faculty of Medicine, Semmelweis University), Attila Patócs (Department of Laboratory Medicine, Faculty of Medicine, Semmelweis University; MTA-SE Hereditary Tumors Research Group, Eötvös Loránd Research Network; Department of Molecular Genetics, National Institute of Oncology), Peter Igaz (Department of Endocrinology, ENS@T Research Center of Excellence, Faculty of Medicine, Semmelweis University; Department of Internal Medicine and Oncology, Faculty of Medicine, Semmelweis University; MTA-SE Molecular Medicine Research Group, Eötvös Loránd Research Network)
Cancers, 2022, 14(4), 895; 
https://doi.org/10.3390/cancers14040895

 
 
Renin-Angiotenzin-Aldoszteron Rendszer Gátlók és az Immunellenörzőpont-Gátló Kezelésben Részesülő Hipertóniás Daganatos Betegek Túlélése

Pre-klinikai vizsgálatok alapján felmerül a renin-angiotenzin-aldoszteron rendszer gátlók (RAASi) jótékony hatása különböző típusú daganatos betegek túlélésében. Kevés adat áll rendelkezésre arra vonatkozóan, hogy a RAASi-k használata milyen hatással van a túlélésre azon daganatos betegeknél, akik immunellenőrzőpont-gátló (ICI) terápiában részesülnek. Jelen vizsgálatunk során retrospektív módon elemeztük azon betegek adatait, akik ICI terápiában részesültek a Massachusetts General Kórházban. Összesen 10,903 betegből 5,910 beteg szedett antihipertenzív gyógyszert: 3,426 szedett RAASi-t, és 2,484 egyéb típusú antihipertenzív gyógyszert. Vizsgálatunkban az elsődleges végpont a teljes túlélés volt, valamint alcsoport analízist is végeztünk daganattípusonként.

A leggyakoribb daganattípusok a mellkasi daganatok (34%) és a melanoma (16%) voltak. A RAASi-t szedő betegek idősebbek voltak, több volt közöttük a férfi, és több kardiovaszkuláris rizikófaktorral rendelkeztek. Cox-féle arányos hazárd modellben, a RAASi egyidejű használata ICI terápia során szignifikánsan jobb teljes túléléssel társult (relatív kockázat (HR):0,92, [95% konfidencia intervallum (CI):0,85-0,99], P=0,032). Alcsoport analízis során, a gasztrointesztinális (HR:0,82, [95% CI:0,67-1,01], P=0,057) és a genitourináris (HR:0,81, [95% CI:0,64-1,01], P=0,067) daganattal rendelkező betegek esetében találtuk a legnagyobb hozadékát a RAASi terápiának. Nagyszámú hipertóniás és daganatos beteg retrospektív elemzése során, azon betegek esetében, akik az ICI terápia kezdetekor RAASi-t is szedtek, hosszabb teljes túlélést találtunk. A RAASi-hoz társuló hosszabb teljes túlélés a gasztrointesztinális és genitourináris daganattal rendelkező betegek esetében volt a legjelentősebb. Eredményeink alapján prospektív randomizált vizsgálatok elvégzése szükséges azon daganatos betegek azonosítására, akiknél hozadéka lehet a RAASi megkezdésének ICI terápia során – írta összefoglalójában dr. Drobni Zsófia Dóra.

Renin–angiotensin–aldosterone system inhibitors and survival in patients with hypertension treated with immune checkpoint inhibitors
Zsofia D. Drobni (Heart and Vascular Center, Semmelweis University; Cardiovascular Imaging Research Center (CIRC), Department of Radiology and Division of Cardiology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School), Olivier Michielin (Oncology Department, Precision Oncology Center; Oncology Department, Lausanne University Hospital), Thiago Quinaglia (Cardiovascular Imaging Research Center (CIRC), Department of Radiology and Division of Cardiology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School), Daniel A. Zlotoff (Cardio-Oncology Program, Division of Cardiology, Department of Medicine, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School), Leyre Zubiri (Division of Oncology and Hematology, Department of Medicine, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School), Hannah K. Gilman (Cardiovascular Imaging Research Center (CIRC), Department of Radiology and Division of Cardiology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School), Sama Supraja (Cardiovascular Imaging Research Center (CIRC), Department of Radiology and Division of Cardiology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School), Bela Merkely (Heart and Vascular Center, Semmelweis University), Veronika Muller (Department of Pulmonology, Semmelweis University), Ryan J. Sullivan (Division of Oncology and Hematology, Department of Medicine, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School), Kerry L. Reynolds (Division of Oncology and Hematology, Department of Medicine, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School), Michael J. Pittet (Department of Pathology and Immunology, University of Geneva), Rakesh K. Jain (Edwin L. Steele Laboratories, Department of Radiation Oncology, Massachusetts General Hospital and Harvard Medical School), Tomas G. Neilan (Cardiovascular Imaging Research Center (CIRC), Department of Radiology and Division of Cardiology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School; Cardio-Oncology Program, Division of Cardiology, Department of Medicine, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School)
European Journal of Cancer,, Volume 163, 2022, Pages 108-118,
https://doi.org/10.1016/j.ejca.2021.12.024.

Testi szégyen és bűntudat evészavarokban: A maladaptív evési magatartás emocionális hátterének vizsgálata magyar és norvég egyetemisták körében.

Az evészavarok nem csak lelki, hanem testi következményekkel, súlyos tünetek esetén jelentős mortalitási kockázattal járnak. Az egyetemista korosztály az evészavar tünetek kialakulása tekintetében veszélyeztetettnek tekinthető. Az evészavarok pszichológiai hátterének feltárása a korai diagnosztika és az adekvát terápiás ellátás tervezése szempontjából alapvető jelentőségű.

Kutatásunkban egy Conradt és munkatársai (2007) által német nyelvterületen kifejlesztett rövid, 12 tételes, a testsúlyhoz és testhez kapcsolódó szégyen és bűntudat felmérésére alkalmas önkitöltő kérdőív (Weight- and Body-related Shame and Guilt Scale, WEB-SG) magyar nyelvű adaptálását végeztük el. Ezen kívül magyar és norvég egyetemista mintán vizsgáltuk meg a testi szégyen és bűntudat kapcsolatát az evészavarok tüneteivel, a túlsúllyal és a krónikus szégyennel. Főbb eredményeink szerint a testi bűntudat az anorexia-specifikus korlátozó evési attitűdökkel áll kapcsolatban, míg a magasabb testi szégyen magasabb testsúllyal jár együtt, különösen magyar mintán. Eredményeink felhívják a figyelmet arra, hogy a testtel kapcsolatos bűntudat és szégyen kritikus tényezők az evészavarok felmérése és kezelése tekintetében – foglalta össze dr. Vizin Gabriella

Body-related shame or guilt? Dominant factors in maladaptive eating behaviors among Hungarian and Norwegian university students
Gabriella Vizin (Eötvös Loránd University, Institute of Psychology; Semmelweis University, Faculty of General Medicine, Department of Clinical Psychology), Zsolt Horváth (Eötvös Loránd University, Institute of Psychology; Eötvös Loránd University, Doctoral School of Psychology), Tünde Vankó (Mayfairtherapy Practice, 53 Davies Str, London), Róbert Urbán (Eötvös Loránd University, Institute of Psychology)
Heliyon, 2022 February, Volume 8, Issue 2, e08817
https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e08817

A harmadik COVID-19 pandémiás hullám jellemzői Magyarországon, különös tekintettel a morbiditás, mortalitás, és a COVID-19 elleni átoltottság társadalmi-gazdasági helyzet szerinti egyenlőtlenségeire

A J Pers Med-ben publikált közlemény a COVID-19 pandémia 3. magyarországi hullámát vizsgálja, amely a COVID-19-cel összefüggő mortalitást tekintve az eddigi legsúlyosabb volt. Az egészségügyi, gazdasági, társadalmi terheket jelentősen növelte az 50-64 éves korosztály kiugróan magas többlethalálozása, mely a harmadik hullámban 40%-kal haladta meg a 2014-19 azonos időszak átlagos heti halálozását. A publikáció bemutatja a COVID-19 morbiditás és mortalitás egyenlőtlenségeit Magyarországon a harmadik hullámban. A kedvezőtlenebb társadalmi-gazdasági helyzetű településeken élők körében az országos átlagtól alacsonyabb volt a regisztrált COVID-19 esetek, de magasabb volt a halálozás gyakorisága, amely a megbetegedések jelentős aluldetektáltságát valószínűsíti ezeken a településeken.

A COVID-19 elleni védőoltási program már a második hullám végén megkezdődött, azonban az egyenlőtlenségek idővel az átoltottságban is megmutatkoztak. A harmadik járványhullám végén a legkedvezőtlenebb társadalmi gazdasági helyzetű települési kvintilis lakosságának az átoltottsága 38%-kal volt alacsonyabb az országos átlagnál, azaz épp azokon a területeken detektáltak a szerzők szignifikánsan alacsonyabb átoltottságot, ahol a kedvezőtlen társadalmi-gazdasági helyzetű települések magas mortalitási kockázatú lakossága él. A megbetegedési és halálozási tendenciák társadalmi-gazdasági kategóriákkal való ellentétes kapcsolata aggodalomra ad okot, és rámutat esetlegesen elmaradt prevenciós intézkedésekre, valamint adekvát válaszlépések szükségességére – fogalmazott összefoglalójában dr. Oroszi Beatrix.

Characteristics of the Third COVID-19 Pandemic Wave with Special Focus on Socioeconomic Inequalities in Morbidity, Mortality and the Uptake of COVID-19 Vaccination in Hungary
Beatrix Oroszi (Epidemiology and Surveillance Centre, Semmelweis University), Attila Juhász (Department of Public Health, Government Office of Capital City Budapest), Csilla Nagy (Department of Public Health, Government Office of Capital City Budapest), Judit Krisztina Horváth (Epidemiology and Surveillance Centre, Semmelweis University), Krisztina Eszter Komlós (Epidemiology and Surveillance Centre, Semmelweis University), Gergő Túri (Epidemiology and Surveillance Centre, Semmelweis University), Martin McKee (Epidemiology and Surveillance Centre, Semmelweis University), Róza Ádány (MTA-DE-Public Health Research Group, Department of Public Health and Epidemiology, Faculty of Medicine, University of Debrecen; Department of Public Health, Faculty of Medicine, Semmelweis University)
J. Pers. Med., 2022, 12(3), 388
https://doi.org/10.3390/jpm12030388

A COVID-19 járvány hatása az autoimmun vizsgálatokra Európában. Tanulságok egy nemzetközi felmérés kapcsán

A COVID-19 világjárvány első hulláma új kihívások elé állította az egészségügyi ellátást az egész világon. Munkánk célja az autoantitest vizsgálatok alakulásának felmérése a COVID-19 járvány ideje alatt az európai országokban, melyet a European Autoimmunity Standardisation Initiative (EASI) kezdeményezésére végeztük.

10 autoantitestre vonatkozóan gyűjtöttük be a vizsgálatok számára és a pozitív eredmények számára vonatkozó adatokat a járványt megelőző 2019-es, valamint a járvány 2020-as évére vonatkozóan 15 európai ország 97 klinikai laboratóriumából. Az autoantitest vizsgálatok számának 13%-os csökkenését tapasztaltuk 2020-ban 2019-hez képest. A csökkenés a járvány első hulláma alatt volt a legmagasabb (45,2%).  Bár a második hullámban a csökkenés mérséklődött (6,8%), míg néhány országban a vizsgálatok száma alig változott, bizonyos országokban újabb jelentős csökkenés volt tapasztalható. Némelyik autoantitest esetén a pozitív eredmények arányában is voltak kisebb különbségek, de összességében a pozitív eredmények aránya a két évben hasonló volt. Eredményeink az autoimmun vizsgálatok összehangolására irányuló hatékony stratégia fontosságára hívják fel a figyelmet hasonló kritikus helyzetekben – foglalta össze dr. Nagy Eszter.

The impact of the COVID-19 pandemic on autoimmune diagnostics in Europe: A lesson to be learned
Eszter Nagy (National Institute of Locomotor diseases and Disabilities; Department of Laboratory Medicine, Semmelweis University), Maria Infantino (Immunologia Allergologia, Dipartimento di Medicina di Laboratorio, Ospedale San Giovanni di Dio Azienda, Usl Toscana Centro), Nicola Bizzaro (Laboratorio di Patologia Clinica, Ospedale San Antonio (Tolmezzo), Azienda Sanitaria Universitaria Integrata), Hristina Andreeva (Division of Immunology and Transfusion Medicine, Department of Laboratory Medicine, University Hospital of North Norway), Hetty J. Bontkes (Department of Clinical Chemistry, Medical Immunology Laboratory, Amsterdam Infection & Immunity, Amsterdam UMC, Vrije Universiteit Amsterdam), Xavier Bossuyt (Department of Microbiology, Immunology and Transplantation, KU Leuven and Laboratory Medicine, University Hospital Leuven), Nicole Fabien (Department of Immunology, Centre Hospitalier Lyon Sud, Hospices Civils de Lyon), Katarzyna Fischer (Individual Laboratory for Rheumatologic Diagnostics, Pomeranian Medical University in Szczecin), Ingmar A.F.M. Heijnen (Medical Immunology, Laboratory Medicine, University Hospital Basel), Manfred Herold (Medical University of Innsbruck, Department of Internal Medicine II, Rheumatology Laboratory), Ana Kozmar (Department of Laboratory Diagnostics, University Hospital Centre Zagreb), Liisa Kuhi (Central Laboratory, East Tallinn Central Hospital), Marcos López-Hoyos (Servicio de Inmunología, Hospital Universitario Marqués de Valdecilla-IDIVAL, Universidad Cantabria), Rille Pullerits (The Sahlgrenska Academy at University of Gothenburg, Institution of Medicine, Department of Rheumatology and Inflammation Research; Sahlgrenska University Hospital, Department of Clinical Immunology and Transfusion Medicine), Maria José Rego Sousa (Centro de Medicina Laboratorial Germano de Sousa), Alexandra Tsirogianni (Immunology-Histocompatibility Department, “Evangelismos” General Hospital of Athens), Jan Damoiseaux (Central Diagnostic Laboratory, Maastricht University Medical Center), on behalf of the European Autoimmunity Standardisation Initiative
Autoimmunity Reviews, 
December 2021, Volume 20, Issue 12, , 102985
https://doi.org/10.1016/j.autrev.2021.102985

PlatypOUs—mobilis robot platform és mérnökképzésben alkalmazható demonstrációs eszköz

A PlatypOUs oktatási célokat szolgáló mobilis robot platform a Semmelweis Egyetem és az Óbudai Egyetem hallgatóinak közös munkája, amely elektrofiziológiai jeleket alkalmaz vezérlő utasításokként. A PlatypOUs hardveregysége Intel miniszámítógépen alapul, differenciális hajtást alkalmaz, továbbá LIDAR-ral, mélységi kamerával és inerciális mérőegységgel (gyorsulásmérő és giroszkóp) felszerelt. Jelrögzítő berendezésként egy, a magyar MindRove által gyártott hordozható elektroenkefalográfiás eszközt alkalmaztunk. A robot háromféle utasítást követ, ezek: 90°-os jobbra fordulás, előre haladás, illetve megállás. Egy, a platformhoz fejlesztett grafikus felhasználói felület az egyes utasításoknak megfelelő elektrofiziológiai mintákat kér a felhasználótól, majd ezekre tartóvektor-gép alapú osztályozót illeszt.

Méréseink alapján az osztályozó a bemenetén kapott minták 86,67%-ából képes helyes vezérlőjelet előállítani; mintakövetéses tesztek során 12,39%-os átlagos hibával kellett számolnunk. Mindezek alapján a PlatypOUs a gyakorlatban használható eszköznek bizonyult, de a rendszer további validációjára szükség lesz a közeljövőben – foglalta össze Rácz Melinda.

PlatypOUs—A Mobile Robot Platform and Demonstration Tool Supporting STEM Education
Melinda Rácz (Research Centre for Natural Sciences, Eötvös Loránd Research Network; János Szentágothai Doctoral School of Neurosciences, Semmelweis University; Selye János Doctoral College for Advanced Studies, Semmelweis University), Erick Noboa (Antal Bejczy Center for Intelligent Robotics, Robotics Special College, University Research and Innovation Center, Óbuda University), Borsa Détár (Antal Bejczy Center for Intelligent Robotics, Robotics Special College, University Research and Innovation Center, Óbuda University), Ádám Nemes (Antal Bejczy Center for Intelligent Robotics, Robotics Special College, University Research and Innovation Center, Óbuda University), Péter Galambos (Antal Bejczy Center for Intelligent Robotics, Robotics Special College, University Research and Innovation Center, Óbuda University; Biomatics and Applied Artificial Intelligence Institution, John von Neumann Faculty of Informatics, Óbuda University), László Szűcs (Antal Bejczy Center for Intelligent Robotics, Robotics Special College, University Research and Innovation Center), Gergely Márton (Research Centre for Natural Sciences, Eötvös Loránd Research Network; MindRove Kft; Faculty of Information Technology and Bionics, Pázmány Péter Catholic University), György Eigner (Antal Bejczy Center for Intelligent Robotics, Robotics Special College, University Research and Innovation Center, Óbuda University; Biomatics and Applied Artificial Intelligence Institution, John von Neumann Faculty of Informatics, Óbuda University; Physiological Controls Research Center, University Research and Innovation Center, Óbuda University), Tamás Haidegger (Antal Bejczy Center for Intelligent Robotics, Robotics Special College, University Research and Innovation Center, Óbuda University; Biomatics and Applied Artificial Intelligence Institution, John von Neumann Faculty of Informatics, Óbuda University)
Sensors 2022, 22(6), 2284;
https://doi.org/10.3390/s22062284

A rövid összefoglalókat a tudományos publikációk szerzői készítették.
Szerkesztette: Szabó Ádám
Fotó: a publikációkból származó képek

A cikket a Semmelweis Egyetem Kommunikációs Igazgatósága tette közzé.