Peri-implantitis, stan zapalny tkanek otaczających implanty stomatologiczne, dotyka około 1/4 pacjentów poddających się zabiegowi wszczepienia implantów. Leczenie chirurgiczne schorzenia jest kosztowne, a jego wyniki są trudne do przewidzenia. Dlatego naukowcy z University of Michigan opracowali algorytm AI, który przewidzi reakcję na leczenie.
Peri-implantitis to zapalenie dziąseł i tkanek przyzębia, które otaczają implanty stomatologiczne. Jest to proces postępujący i nieodwracalny. W jego przebiegu dochodzi do zakażenia tkanek miękkich i twardych, które otaczają implant. Peri-implantitis towarzyszyć może m.in. resorpcja kości (stopniowa utrata tkanki kostnej), pogłębienie się kieszonek dziąsłowych, a także ropienie i w końcu utrata implantów stomatologicznych oraz związanych z nimi koron i protez.
Sposoby leczenia peri-implantitis
Peri-implantitis dotyka około 1/4 pacjentów z wszczepionymi implantami stomatologicznymi. Przyczyną tych zaburzeń może być zbyt głębokie umiejscowienie implantu. Leczenie, w zależności od zaawansowania choroby, może być zachowawcze lub chirurgiczne. W pierwszym przypadku terapia polega na oczyszczeniu poddziąsłowej powierzchni implantów i wprowadzeniu odpowiednich nawyków higienizacyjnych. Z kolei leczenie chirurgiczne opiera się na mechanicznym oczyszczeniu powierzchni zakażonego implantu.
Algorytm przewidzi efekty leczenia
Obecnie nie ma wiarygodnego modelu oceny, który wskazywałby, jak pacjenci mogą zareagować na leczenie peri-implantitis. Dlatego naukowcy z University of Michigan School of Dentistry postanowili opracować algorytm uczenia maszynowego, formę sztucznej inteligencji, której zadaniem będzie przewidywanie efektów leczenia u poszczególnych pacjentów z peri-implantitis.
Algorytm nosi nazwę FARDEEP. W trakcie badań algorytm analizował próbki tkanek od grupy pacjentów z peri-implantitis, którym wszczepiono implant stomatologiczny. W każdej próbce określono ilość patogennych bakterii oraz komórek odpornościowych zwalczających infekcję. Tylko ci pacjenci, u których zanotowano większą liczbę komórek odpornościowych, wykazywali lepsze wyniki w zwalczaniu choroby.
– Pacjenci z niskim ryzykiem chorób przyzębia wykazywali wyższy poziom komórek odpornościowych, które doskonale radziły sobie z infekcjami bakteryjnymi – mówi prof. stomatologii i autor badań Yu Leo Lei.
Kosztowna leczenie i nieznane efekty
Zdaniem naukowców leczenie chirurgiczne może zmniejszyć rozległość zakażenia. Terapia regeneracyjna jest jednak kosztowna, a jej wyniki są nieprzewidywalne. Dlatego technologia AI może wspomóc określanie prawdopodobnego przebiegu leczenia. Zdaniem naukowców z University of Michigan w przyszłości za pomocą FARDEEP możliwe będzie także przewidywanie ryzyka wystąpienia peri-implantitis przed samym wszczepieniem implantów.
Zanim FARDEEP będzie mógł być stosowany przez lekarzy, naukowcy wskazują konieczność przeprowadzenia większej liczby badań klinicznych.
Źródła: sciencedaily.pl, stomatologianews.pl
Przeczytaj także: Coraz więcej osób ze stanami zapalnymi skóry wywołanymi restrykcyjną higieną rąk
