Sparstolonin B和姜黄素通过调节T辅助细胞17（Th17）与基质细胞之间的相互作用来缓解动脉粥样硬化的发生，这些相互作用与白细胞介素-17受体A（IL-17RA）、转化生长因子-β激活的激酶1（TAK1）和核因子-κB（NF-κB）信号通路相关

《Phytomedicine》：Sparstolonin B and Curcumin alleviate atherogenesis by modulating T helper 17-stromal cell interactions associated with interleukin-17 receptor A (IL-17RA) - transforming growth factor-β-activated kinase 1 (TAK1) - nuclear factor-kappa B (NF-κB) signaling

本研究通过创新聊天机器人应用Asepha对250名炎症性风湿病（IRD）患者进行问卷调查，发现76%的患者对参与医疗大麻（MC）临床试验感兴趣，其中具有前娱乐用大麻史（OR 1.89）、活动受限（OR 1.08）和生物制剂治疗（OR 1.43）的患者更可能参与。主要障碍包括信息缺乏（67%）、副作用恐惧（40%）和成瘾担忧（31%）。

　　
在炎症性风湿病（IRD）患者群体中开展医用大麻（MC）相关临床试验面临多重挑战。本研究通过开发基于社交平台风格的智能聊天机器人应用，首次系统性地评估了IRD患者对MC临床试验的接受度及影响因素。研究覆盖2023年12月至2023年2月期间德国海因里希·海涅大学杜塞尔多夫医学院的门诊患者，共纳入250例符合条件的IRD患者，其中女性占比67%。研究采用多维度评估体系，发现以下关键结论：

一、患者群体特征与临床试验参与意愿
患者群体呈现显著的年龄分层特征：40-65岁（59%）为最大占比群体，65岁以上（21%）及18-39岁（20%）构成均衡分布。疾病谱系以类风湿关节炎（37%）为主，其次是脊柱关节炎（19%）和结缔组织病（25%）。当前治疗满意度达85%，其中生物制剂（bDMARD）使用者满意度（87%）显著高于传统合成DMARD（csDMARD）用户（84%）。

值得关注的是，尽管85%患者对现有治疗满意，仍有76%（88+103）表达了对MC临床试验的潜在兴趣。这种矛盾现象提示可能存在治疗需求未被充分满足的亚群体，或对新型疗法的探索欲。

二、影响临床试验参与的关键因素
1. 前置条件
- 病史：曾进行过休闲性大麻使用的患者参与意愿（OR 1.89）
- 疾病活动度：日常生活受限程度（OR 1.08）及疼痛强度（OR 1.10）与参与意愿正相关
- 药物治疗：生物制剂（OR 1.43）和传统合成DMARD（OR 1.23）使用者更倾向参与

2. 知识盲区与顾虑
- 67%患者存在MC知识匮乏（OR 0.51）
- 40%担忧副作用（OR 0.31），31%顾虑成瘾性（OR 0.77）
- 病痛控制现状：当前疼痛管理存在32%的未满足需求（VAS评分≥7）

三、性别差异与行为特征
男性在休闲大麻使用率（22%）显著高于女性（14%），且更易产生成瘾性顾虑（男性22% vs 女性16%）。但值得注意的是，女性在草药补充剂使用率（1.2±1.4 vs 0.6±1.2）和疼痛药物使用量（1.0±1.4 vs 0.6±1.2）方面存在显著差异，提示性别特异性治疗需求。

四、技术工具的应用价值
开发的Asepha智能聊天机器人展现出良好的临床适用性：患者对技术平台的满意度达9.0/10，问卷完成率优于传统纸质形式。其优势体现在：
- 病例筛选效率提升40%（通过动态问答排除不适宜人群）
- 匿名数据采集保护隐私
- 支持多语言（德语/英语）交互
- 移动端适配率达92%

五、实践启示与改进方向
1. 研究设计优化
- 需建立分层抽样机制，重点纳入未满足治疗需求群体（疼痛VAS≥7分）
- 建议设置"治疗效果对比模块"，通过可视化数据增强说服力
- 需增加社会经济因素评估（当前样本中高学历者占比68%）

2. 患者教育策略
- 开发动态知识图谱系统，实时更新临床数据（如BfArM最新统计）
- 建立"风险收益评估模型"，量化治疗收益与潜在风险
- 设计互动式教育模块，通过情景模拟增强认知（如用药后肝功能监测流程）

3. 技术迭代方向
- 增加语音交互功能，覆盖听力障碍患者
- 开发智能推荐系统，根据病史推送个性化信息
- 引入区块链技术实现数据不可篡改性和隐私保护

六、局限性分析
1. 样本代表性局限：作为三甲医院的研究可能存在选择偏倚（如疼痛评分≤5分占比76%）
2. 回顾性研究缺陷：未采集患者近3个月的生活质量变化数据
3. 技术验证不足：Asepha平台在老年群体（>65岁）的接受度需进一步验证（当前样本中该群体参与度仅19%）

研究团队特别指出，需建立跨学科协作机制：临床医生负责医学评估，数据科学家处理复杂算法模型，而患者代表应参与设计过程以确保需求匹配。这种协作模式在未来的多中心临床试验中尤为重要，预计可使患者招募周期缩短30%。

当前研究为类风湿性关节炎等IRD的MC临床试验奠定了重要基础，后续研究可考虑：
1. 开发患者教育APP，整合本研究建立的OR预测模型
2. 构建动态队列研究，追踪患者从知识获取到临床试验参与的转化过程
3. 开展跨文化比较研究，重点分析东欧与西欧患者的认知差异

该研究标志着风湿性疾病治疗研究范式的转变——从被动治疗到主动探索，从单一医学视角到多学科协同。其创新性在于将数字人文技术与传统临床研究结合，为复杂慢性病的创新疗法开发提供了新范式。后续研究需重点关注长期用药安全性和成本效益分析，这将为医保报销政策制定提供关键依据。