Публикации

19 января в России отмечают день врача-патологоанатома.
Патологоанатомическое отделение есть в каждой крупной больнице. Вопреки распространенному мнению, ежедневная работа врача-патологоанатома состоит в исследовании биопсийного и операционного материала. На основании прижизненных патоморфологических исследований устанавливается точный диагноз и назначается дальнейшее лечение.

👩‍⚕ В патологоанатомическом отделении НМИЦ гематологии Минздрава России работает 10 врачей- патологоанатомов, среди них четыре кандидата медицинских наук по специальности «патологическая анатомия».

📍Патологоанатомическое отделение НМИЦ гематологии Минздрава России проводит большую диагностическую работу по исследованию операционного и биопсийного материала. В 2023 году в лаборатории были проведены исследования 10 329 пациентам, количество объектов для исследования составило 33 327.

📍Кроме того, в НМИЦ гематологии проводится референсная диагностика материала, присланного из различных регионов России и ближнего зарубежья. Это исследование нодальной и экстранодальной лимфоидной ткани, трепанобиоптатов костного мозга. Референсная диагностика используется при расхождении клинического и патоморфологического диагнозов, или двух патоморфологических диагнозов, или при рецидивах заболевания.

📍В спектр диагностических и научных задач отделения входят нодулярная и классическая лимфома Ходжкина, лимфомы кожи, плазмоклеточные неоплазии с типированием амилоида, миелопролиферативные новообразования, мастоцитозы, разрабатываются критерии интегральной дифференциальной диагностики агрессивных В-клеточных лимфом.
Патологоанатомическое отделение тиражирует свой опыт, проводятся обучающие циклы по гематопатологии и иммуногистохимической диагностике для врачей-патологоанатомов, биологов из различных регионов России.

👍 Патологоанатомическая лаборатория и врач-патологоанатом — необходимое звено в системе диагностики и лечения и шаг на пути к здоровью.

🗓 Традиционный пятничный отзыв о работе нашего Центра

❤ Алексей Тимофеевич (60 лет, Москва)

💭 «В июле 2022 года в ФГБУ «НМИЦ гематологии» Минздрава России мне был поставлен диагноз — острый миелобластный лейкоз. Сразу же был начат курс химиотерапии, после которого мне удалось войти в ремиссию. После трансплантации костного мозга у меня началась сильнейшая РТПХ (реакция трансплантат против хозяина), которая затронула кишечно-желудочный тракт.

Я благодарен Богу и ФГБУ «НМИЦ гематологии» Минздрава России, а именно Кузьминой Ларисе Анатольевне, они буквально меня спасали. Своей жизнью я обязан не только донору, но и всему отделению Ларисы Анатольевны, моим лечащим врачом была Михальцова Екатерина Дмитриевна.

Сейчас я прохожу восстановление и продолжаю наблюдаться у Васильевой Веры Алексеевны, спасибо ей за теплое отношение к моему здоровью. Она всегда на связи, всегда поможет и подскажет.

Дай вам Бог здоровья, здоровья всем болеющим и здоровья мне. Пусть как можно больше жизней будем вами спасено!!!»

Стволовая система — новый объект изучения молекулярной биологии

✨В журнале «Биохимия» (2023, том 88, вып. 11, с. 2206 – 2220) вышел обзор «Иммунные привилегии как результат взаимной регуляции иммунной и стволовой систем», подготовленный научным сотрудником лаборатории эпигенетической регуляции кроветворения Дмитрием Карпенко.

🌐 В открытом доступе представлена английская версия статьи https://doi.org/10.1134/S0006297923110123

📍Обзор начинается с ранних работ, демонстрирующих и объясняющих феномен иммунных привилегий, и продолжается современными данными, полученными с использованием методов молекулярной биологии. Обзор включает 142 уникальные статьи, затрагивающих тему иммунных привилегий, а также тему взаимной регуляции стволовых и иммунных клеток.

🌐 Читать подробнее: https://blood.ru/about/novosti/stvolovaya-sistema-novyy-obekt-izucheniya-molekulyarnoy-biologii/

👍 За хороший и добросовестный труд отмечены благодарностями министра здравоохранения Российской Федерации заведующий хозяйством отдела трасфузиологии Голубева Галина Анатольевна и руководитель группы рекрутинга доноров Гавриленко Александра Андреевна.

🎉 Поздравляем коллег и желаем дальнейших успехов!

Сергей Куликов: «Никакие продвинутые методы анализа не могут снизить требований к качеству данных»

Выступая на конференции «Татьянин день» – элементы искусственного интеллекта в современной гематологии» кандидат технических наук, начальник информационно-аналитического отдела  НМИЦ Гематологии Минздрава России Сергей Куликов представил доклад  «Поиск генетических предикторов ответа на терапию заболеваний системы крови с использованием алгоритмов  машинного обучения».
 
Обращаясь к участникам конференции, Сергей Михайлович отметил, что цель его доклада - уберечь исследователей от ложных ожиданий чуда.
 
Спикер особо подчеркнул, что машинное обучение и искусственный интеллект, это разные вещи.

Была показала работа алгоритмов машинного обучения на примере хронического миелолейкоза, множественной миеломы, острого промиелоцитарного лейкоза, когда приходится сталкиваться с тем, что число признаков сравнимо или больше чем объем выборки.

В заключении отмечено, что в научных исследованиях часто возникает ситуация когда информации много, а объектов исследования мало. Этот конфликт заставляет искать новые алгоритмы.
Однако, несмотря на мощность новых инструментов анализа, это не освобождает от необходимости делать предобработку данных с целью сокращения размерности исходной информации.
 
– Чудес не бывает, дополнительно к методам МО нужно использовать биологические, математико-статистические модели, – отметил Сергей Михайлович. – Нужно делать попытку сокращения размерности и только потом использовать эти методы. Случайные леса по нашему мнению наиболее устойчивый и результативный инструмент машинного обучения. В основном он предназначен для поискового анализа. В последующим результаты его работы нужно проверять классическими методами биостатистики. Никакие продвинутые методы не снижают требования к качеству данных и репрезентативности обучающей выборки. Важно помнить, что мусор порождает мусор. Надо быть очень осторожным в практическом применении. Нельзя использовать машинное обучение, если машина не поясняет решение. Репозитории (библиотеки, архивы, коллекции) данных - фундамент и залог успеха использования машинного обучения  и искусственного интеллекта.

Подробнее на сайте НМИЦ гематологии Минздрава России https://blood.ru/about/novosti/sergey-kulikov-nikakie-prodvinutye-metody-analiza-ne-mogut-snizit-trebovaniy-k-kachestvu-dannykh/