Programfüzet (PDF) - DE OEC Tudományos Diákköri Tanács
Programfüzet (PDF) - DE OEC Tudományos Diákköri Tanács Programfüzet (PDF) - DE OEC Tudományos Diákköri Tanács
P2.8. Farkas Gyula ÁOK VI.II. Belklinika, Gasztroenterológiai TanszékMANNÓZ-KÖT LEKTIN SZINTÉK GYULLADÁSOS BÉLBETEGEKBENElméleti háttér: A mannóz-köt lektin (MBL), egy mintázatfelismer receptor,mely a baktériumok felszíni szénhidrátkomponensének felismerésével akomplement rendszer lektin útvonalán keresztül aktiválja az immunrendszert.Az MBL gén mutációit colitis ulcerosaban (UC) védfaktornak találták, mígCrohn-betegekben (CD) és egészséges családtagjaikban az MBL deficienciaösszefüggést mutatott a Saccharomyces cerevisiae elleni antitestek (ASCA)jelenlétével. Vizsgálatunk célja az MBL szintek és a különféle szerológiaimarkerek közötti összefüggés, valamint a betegség fenotípusával való kapcsolatelemzése volt nagyszámú gyulladásos bélbeteg (IBD) csoportban. Betegek ésmódszerek:990 IBD (CD:740, f/n:337/403, UC:250, f/n:114/136), és 296egészséges egyént vizsgáltunk. Az MBL szint és az anti-mikrobiális antitestvizsgálatok (anti-Omp, ASCA and anti-glycan antitestek) szérum mintákbóltörténtek ELISA módszerrel. A TLR4 és NOD2/CARD15 genotípusokat PCR-RFLP-vel határoztuk meg. Eredmények: Sem az átlagos MBL szint (CD:1298cSD: 1296S és UC:1109 13371 ng/ml) vs. HC: 1404 13801;, sem az abszolútMBL hiány (
P1.6. Fazekas Balázs ÁOK VI.Reumatológiai TanszékADATBÁZIS KÉSZÍTÉS ÉS KEZELÉS A RHEUMATOID ARTHRITISESBETEGEK ÉRDEKÉBENA betegnyilvántartási rendszerekbl létrehozott, anonimizált adatbázisoklehetõvé teszik, hogy a kutatók statisztikát, elemzéseket készítsenek apáciensekrõl, illetve a betegségekrõl. Mivel a keresett adatokról általában adokumentumok folyó szöveges részében írnak, ezért a fontosnak tartott tényekkinyerése, hasznosítható, strukturált információk gyjtése az adatbázisoklétrehozásának egyik leglényegesebb eleme.Munkánk során célunk volt a DE OEC Belgyógyászati Intézet ReumatológiaiTanszéke által gondozott rheumatoid arthritisben szenved betegek adatainakösszegyjtése, feldolgozása, adatbázisának létrehozása, mely alapul szolgál akésbbiekben az északkelet-magyarországi reumatoid arthritises betegpopulációjellegzetességeinek tanulmányozására, a különböz betegségkimeneteli mutatókfeltérképezésére, vizsgálatára.Az adatbázis létrehozása során 450 gondozott rheumatoid arthritises betegpapíralapú kórlapjait és ambulánslapjait dolgoztuk fel. A kórrajzkivonatok ésbetegdokumentumok tanulmányozása során nyert „nyers” adatokból,biostatisztikai feldolgozásra alkalmas adatbázis formátumot hoztunk létre. Azadatgyjtés befejeztével, jelenleg az adatfeldolgozás kezdeti fázisánál tartunk.Ezt követen nyílik majd lehetség az egyes betegcsoportok, pl. fiatalabb ésidsebb betegpopuláció adatainak részletes összehasonlítására. Az eddigiadatfeldolgozás eredményeibl példaként a korcsoportonkénti összehasonlítástemlíthetjük. Munkánk során az alábbi kérdésekre kerestünk választ: rheumatoidfaktor és anti-ciklikus citrullinált peptid (anti-CCP) szintek különbségei,erozivitás, biológiai terápiában részesülk aránya a két korcsoportban. Azadatbázis létrehozása és fejlesztése, ill. ez alapján a betegek követése azért isfontos, mert a különféle paraméterek alakulásából következtetni lehet pl. abetegség progresszivitására, késbbi esetleges biológiai terápiaszükségességére, a prognózisra.Témavezet: Dr. Szabó Zoltán79
- Page 27 and 28: K4 2009. FEBRUÁR 19. (CSÜT.) 15:3
- Page 29 and 30: K5.8. Kárai Bettina ÁOK VI.I. Bel
- Page 31 and 32: MB1.8. Joós Gergely ÁOK IV.Bioké
- Page 33 and 34: MB2.7. Nagy Zsuzsanna Mol.Biol. V.
- Page 35 and 36: B1.7. Lajtos Tamás Mol.Biol. V.Bio
- Page 37 and 38: B2.7. Erds Ádám Mol.Biol. V.Klini
- Page 39 and 40: O2 2009. FEBRUÁR 20. (PÉNTEK) 10:
- Page 41 and 42: MORFOLÓGIAM1 2009. FEBRUÁR 20. (P
- Page 43: M3 2009. FEBRUÁR 20. (PÉNTEK) 13:
- Page 46 and 47: E1.7. Ambrus Lídia Mol.Biol. V., L
- Page 48 and 49: K4.5. Bajkó Nándor ÁOK VI.Gyerme
- Page 50 and 51: K3.4. Balla Heidi ÁOK V.Szülésze
- Page 52 and 53: G1.5. Bársony Alexandra Lilla Mol.
- Page 54 and 55: B1.6. Berényi Erika NEK I.Szemklin
- Page 56 and 57: O3.5. Birkás Orsolya ÁOK V.Aneszt
- Page 58 and 59: G2.2. Boda Eszter GyTK V.Gyógyszer
- Page 60 and 61: P3.6. Borbély Ágnes NEK V.Kórhá
- Page 62 and 63: B2.4. Bozóki Beáta Mol.Biol. IV.B
- Page 64 and 65: O1.4. Büdi Tímea ÁOK VI.Anesztez
- Page 66 and 67: E2.3. Csató Viktória Mol.Biol. IV
- Page 68 and 69: P4.7. Cserép Edit ÁOK IV.Szülés
- Page 70 and 71: K1.1. Csontos Krisztina ÁOK VI.Inf
- Page 72 and 73: G1.3. Dinshaw, Leon Gen.Med. III.,
- Page 74 and 75: E1.2. Erdei Erika Mol.Biol. V., Sza
- Page 76 and 77: M1.2. Erddi Balázs ÁOK VI., Guly
- Page 80 and 81: G1.1. Fényi Anett ÁOK V.Farmakol
- Page 82 and 83: G1.4. Fürjes Gergely ÁOK VI.Farma
- Page 84 and 85: B2.9. Galyas Roland Mol.Biol. V.Bio
- Page 86 and 87: B1.2. Gergely Gábor Mol.Biol. V.Bi
- Page 88 and 89: P2.5. Gulyás Katalin ÁOK VI., Erd
- Page 90 and 91: E2.8. Gyrffy András ÁOK V.Orvosi
- Page 92 and 93: P4.1. Hajdú Krisztina NEK IV.Megel
- Page 94 and 95: G1.2. Hegedüs László ÁOK V.Farm
- Page 96 and 97: P3.3. Hernádi Balázs ÁOK VI.Szü
- Page 98 and 99: M3.1. Hollós Enik FOK IV., Jenei
- Page 100 and 101: P4.3. Horváth Melinda ÁOK V.III.
- Page 102 and 103: M2.6. Jakab András ÁOK VI.Orvosi
- Page 104 and 105: E1.8. Jenei Ágnes FOK IV., Hollós
- Page 106 and 107: K4.3. Jóna Ádám ÁOK V.III. Belk
- Page 108 and 109: MB1.8. Joós Gergely ÁOK IV.Bioké
- Page 110 and 111: K4.4. Kacsala Ákos ÁOK IV.I. Belk
- Page 112 and 113: P4.2. Kádár Zsuzsanna ÁOK VI.III
- Page 114 and 115: K3.5. Káli Gábor ÁOK V.Reumatol
- Page 116 and 117: M2.3. Katona Bernadett FOK V.Fogorv
- Page 118 and 119: M3.4. Kerékgyártó Csilla Regina
- Page 120 and 121: MB1.6. Keret, Ophir Gen.Med. IV.Bio
- Page 122 and 123: K2.6. Kiss Lilla ÁOK V.Gyermekgyó
- Page 124 and 125: O1.5. Klárik Zoltán Gen.Med. V.Se
- Page 126 and 127: P2.1. Koncz Tamás László ÁOK VI
P1.6. Fazekas Balázs ÁOK VI.Reumatológiai TanszékADATBÁZIS KÉSZÍTÉS ÉS KEZELÉS A RHEUMATOID ARTHRITISESBETEGEK ÉR<strong>DE</strong>KÉBENA betegnyilvántartási rendszerekbl létrehozott, anonimizált adatbázisoklehetõvé teszik, hogy a kutatók statisztikát, elemzéseket készítsenek apáciensekrõl, illetve a betegségekrõl. Mivel a keresett adatokról általában adokumentumok folyó szöveges részében írnak, ezért a fontosnak tartott tényekkinyerése, hasznosítható, strukturált információk gyjtése az adatbázisoklétrehozásának egyik leglényegesebb eleme.Munkánk során célunk volt a <strong>DE</strong> <strong>OEC</strong> Belgyógyászati Intézet ReumatológiaiTanszéke által gondozott rheumatoid arthritisben szenved betegek adatainakösszegyjtése, feldolgozása, adatbázisának létrehozása, mely alapul szolgál akésbbiekben az északkelet-magyarországi reumatoid arthritises betegpopulációjellegzetességeinek tanulmányozására, a különböz betegségkimeneteli mutatókfeltérképezésére, vizsgálatára.Az adatbázis létrehozása során 450 gondozott rheumatoid arthritises betegpapíralapú kórlapjait és ambulánslapjait dolgoztuk fel. A kórrajzkivonatok ésbetegdokumentumok tanulmányozása során nyert „nyers” adatokból,biostatisztikai feldolgozásra alkalmas adatbázis formátumot hoztunk létre. Azadatgyjtés befejeztével, jelenleg az adatfeldolgozás kezdeti fázisánál tartunk.Ezt követen nyílik majd lehetség az egyes betegcsoportok, pl. fiatalabb ésidsebb betegpopuláció adatainak részletes összehasonlítására. Az eddigiadatfeldolgozás eredményeibl példaként a korcsoportonkénti összehasonlítástemlíthetjük. Munkánk során az alábbi kérdésekre kerestünk választ: rheumatoidfaktor és anti-ciklikus citrullinált peptid (anti-CCP) szintek különbségei,erozivitás, biológiai terápiában részesülk aránya a két korcsoportban. Azadatbázis létrehozása és fejlesztése, ill. ez alapján a betegek követése azért isfontos, mert a különféle paraméterek alakulásából következtetni lehet pl. abetegség progresszivitására, késbbi esetleges biológiai terápiaszükségességére, a prognózisra.Témavezet: Dr. Szabó Zoltán79
Change language