赚配网使用减重药后体重下降为何不明显？人工智能试图筛出“超级应答者”

随着越来越多厂商加入GLP-1减重药的开发，这给医生和患者带来新的困惑赚配网，如何推荐或选择最适合自己的减重药？

在中国，目前已经上市的GLP-1减重药就有三款，包括礼来的替尔泊肽、诺和诺德的司美格鲁肽（诺和盈）以及信达生物的玛仕度肽。多位内分泌医生告诉第一财经记者，目前上市的几款减重药物的使用区别不大，减重效果因人而异，没有明确的推荐标准。

而从患者的角度来看，在替尔泊肽和玛仕度肽陆续获批上市后，第一财经记者也收到不少患者的询问，他们并不了解几种减重药有何区别，自己应该如何选择。

事实上，这也是全球面临的科学问题。临床医生都迫切想知道如何才能为患者匹配最合适自己的减重药。

根据近日在线发表的一份研究报告，通过分析超过13.5万名患者的1400万份就医记录和1500万条临床数据，美国研究人员发现，约有12.5%的患者属于“超级应答者”，他们在开始接受减重治疗后一年内体重减轻超过15%；另有35%的患者被认为是“中度应答者”，他们在第一年体重减轻了5%至15%；而更多的群体为“轻度应答者”，占比47%赚配网，他们在用药第一年的体重减轻不到5%。

研究人员还发现，使用礼来替尔泊肽减重药的患者中，体重减轻不到5%的比例为23%-28%；而使用诺和诺德司美格鲁肽减重药的患者中，这一比例为30%-43%。

这些研究数据表明，并非所有的患者都对减重药敏感。临床医生要知道哪种药物最有利于患者，就需要考虑每个患者不同的健康状况及独特的病史，为他们推荐效果更好、副作用更少的药物，才能获得更好的减重疗效。

为此，研究人员正在试图探索新方法，以筛查出更多的“超级应答者”。美国马萨诸塞州数据分析公司nference的研究人员开始使用大规模数据分析，借助人工智能工具，以识别患者的一些临床特征，并根据这些临床特征区分患者对GLP-1类减重药的反应，这将有助于为患者制定个性化的治疗方案。

利用人工智能工具赚配网，他们分析了对于不同病史的患者使用减重药疗效的差异。例如，在接受减重治疗前存在肌肉僵硬但无膝关节疼痛或骨关节炎的患者，使用替尔泊肽后出现“超强应答”的可能性更高——这表明对于肥胖相关肌肉功能障碍但关节健康状况良好的患者，使用替尔泊肽的减重效果更显著。相反，如果患者在接受治疗前，患有膝关节疼痛、骨关节炎等疾病，那么可能不太容易成为替尔泊肽的“超级应答者”。

随着使用减重药患者的临床数据积累越来越多，未来患者的个性化疗法也有望更加精准。研究人员表示，他们下一步的目标是开发一种算法，能够给出评分，以提示每种减重药在不同情况下的潜在益处和风险，并在前瞻性研究中对其进行验证。

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