 |
Миодистрофия Дюшенна. Это заболевание лечат самым дорогим в мире лекарством

Мышечная дистрофия Дюшенна — это наследственное Х-сцепленное нервно-мышечное заболевание, вызванное мутацией гена дистрофина (DMD) и обычно поражающее мальчиков в детском возрасте.
Без правильного лечения к десяти — десяти с половиной годам пациент теряет способность самостоятельно ходить, со временем могут развиться кардиомиопатия, дыхательная недостаточность, грубый сколиоз и деформации конечностей.
Чаще всего заболевание начинает проявляться нарушением походки. Ребёнку становится трудно подниматься по лестнице, вставать из положения сидя, на детской площадке он отстает от сверстников.
Новой главой в лечении мышечной дистрофии Дюшенна стал препарат «Элевидис» — первый в мире препарат однократного введения не просто патогенетической, а генозаместительной терапии. По итогам клинических исследований препарат показал безопасность и значимую эффективность для детей в возрасте от 4 до 5 лет включительно.
Специалисты Института Вельтищева РНИМУ им. Н.И. Пирогова первыми в России начали проводить генозаместительную терапию препаратом Элевидис.
Лекарство в Институте Вельтищева РНИМУ им. Н.И. Пироговауже получили дети из Ханты-Мансийского автономного округа, Пермского края, Московской, Ленинградской, Орловской, Свердловской, Тюменской и Нижегородской областей.
Каждой семье, столкнувшейся с дистрофией Дюшенна, обязательно показана консультация врача-генетика, чтобы получить рекомендацию по обследованию близких родственников и планированию деторождения в семье.
У специалистов Института Вельтищева РНИМУ им. Н.И. Пирогова богатый опыт работы с пациентами с прогрессирующей мышечной дистрофией Дюшенна. На базе Института Вельтищева РНИМУ им. Н.И. Пирогова функционирует единственный в России детский научно-практический центр нервно-мышечной патологии, где ведущие эксперты проводят консультации и помогают предотвратить осложнения у пациентов.
Контактное лицо: Юлия Викторовна Корчагина
Компания: РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России
Добавлен: 03:07, 29.09.2024
Количество просмотров: 257
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия616 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия607 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия686 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия792 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия135 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
 |