ชั้น 4 อาคารสุขภาพแห่งชาติ เลขที่ 88/39 ถ.ติวานนท์ 14 ต.ตลาดขวัญ อ.เมือง จ.นนทบุรี 11000
ขนาดตัวอักษร
-
+
ความตัดกันของสี
C
C
C
icon-lang-thภาษาไทย
ค้นหา
เมนู
จำนวนผู้อ่าน : 26 คน
ผลของความหลากหลายทางพันธุกรรมและปัจจัยทางคลินิกต่อความเสี่ยงในการเกิดปฏิกิริยาทางผิวหนังชนิดรุนแรงของยา phenytoin ในประชากรที่อาศัยอยู่ในภาคใต้ของประเทศไทย
นักวิจัย :
คณุตม์ จารุธรรมโสภณ , สุทธิพร ภัทรชยากุล , วริทธิ์ เรืองเลิศบุญ , ชลิตพล ณ นคร , พรทิพย์ อินทร์พิบูลย์ , สุวรรณา เศรษฐวัชราวนิช , อนุกูล แก้วบริสุทธิ์สกุล , ฉริยาวรรณ จรัลสวัสดิ์ , อารีย์รัตน์ หนูนวล , อัญธิดา เสงี่ยมเฉย , วันดี อุดมอักษร , สิริมา สิตะรุโน , พิมพ์พิมล ตันสกุล , ภูธร แคนยุกต์ , พลเทพ วิจิตรคุณากร , พิมพ์วรา ตันเวชศิลป์ ,
ปีพิมพ์ :
2568
สนับสนุนโดย :
สถาบันวิจัยระบบสาธารณสุข
วันที่เผยแพร่ :
30 ตุลาคม 2568

ยา phenytoin เป็นยากันชักที่มีการใช้กันมานาน และยังคงมีการใช้ในปริมาณที่ค่อนข้างมากในปัจจุบัน โดยข้อมูลจากโรงพยาบาลสงขลานครินทร์ พบว่าในปี พ.ศ. 2562 มีปริมาณการสั่งใช้ phenytoin ทุกรูปแบบในผู้ป่วยนอก 1,970 ใบสั่ง และผู้ป่วยใน 2,583 ใบสั่ง ในแง่ของความปลอดภัยจากการใช้ยา phenytoin มีรายงานจากศูนย์เฝ้าระวังความปลอดภัยด้านผลิตภัณฑ์สุขภาพ สำนักงานคณะกรรมการอาหารและยาในปี พ.ศ. 2560 ว่าผู้ป่วยเกิด Stevens Johnson Syndrome (SJS) และ Toxic Epidermal Necrolysis (TEN) ซึ่งจัดว่าเป็นปฏิกิริยาทางผิวหนังชนิดรุนแรง (severe cutaneous adverse reactions ; SCARs) จากยา phenytoin จำนวน 1,314 ราย และ 124 ราย ตามลำดับ มีข้อมูลจากหลายการศึกษาในหลายกลุ่มประชากร ที่พบว่าความหลากหลายทางพันธุกรรมของยีน Human Leukocyte Antigen (HLA) หลากหลายชนิดอาจส่งผลต่อการเกิด SCARs แต่กลับไม่มีลักษณะพันธุกรรมใดที่สามารถใช้พยากรณ์ป้องกันได้อย่างมีประสิทธิภาพจริงในประชากรไทย นอกจากนี้ด้วยลักษณะจำเพาะที่พื้นที่ภาคใต้ของประเทศไทยอยู่ติดกับประเทศมาเลเซีย ทำให้มีลักษณะจำเพาะทางชาติพันธุ์และลักษณะทางพันธุกรรมของประชากรแตกต่างจากประชากรส่วนอื่นของประเทศ นอกจากนี้แล้วการใช้สิ่งบ่งชี้ทางพันธุกรรมเพื่อทำนายการแพ้ยามักพบข้อจำกัดด้านความแม่นยำในการทำนาย ซึ่งเป็นอุปสรรคต่อการนำสิ่งบ่งชี้ดังกล่าวไปใช้ประโยชน์จริงในทางคลินิก โครงการวิจัยนี้ ผู้วิจัยมีสมมติฐานว่า หากการพิจารณาปัจจัยทางคลินิกเข้าพิจารณาร่วมกับปัจจัยทางพันธุกรรม จะสามารถช่วยให้พยากรณ์การแพ้ยาได้อย่างแม่นยำมากยิ่งขึ้น การศึกษานี้จึงออกแบบ 2 โครงการย่อยโดยโครงการขั้นตอนแรกทำการวิเคราะห์ข้อมูลหลากหลายมิติจากฐานข้อมูลขนาดใหญ่ของโรงพยาบาลสงขลานครินทร์ และทำการสร้าง predictive modelling ควบคู่ไปกับการทำจำลองสถานการณ์ (simulation) ด้วยเทคนิคด้านปัญญาประดิษฐ์ (machine learning) ก็จะนำไปสู่ความสามารถในการคาดการณ์ความเสี่ยงต่อการเกิดอาการแพ้ยา ในโครงการขั้นตอนที่ 2 จะนำผลที่ได้มาศึกษาเชื่อมโยงกับความสัมพันธ์กับลักษณะทางพันธุกรรมในลักษณะ case-control association study เพื่อใช้ลักษณะทางคลินิกร่วมกับลักษณะพันธุกรรมมาสร้างแบบจำลองการพยากรณ์การแพ้ยาในประชากรภาคใต้ของไทย การศึกษานี้คาดหวังว่าจะสร้างผลกระทบเชิงบวกต่อผู้รับบริการและหน่วยงานด้านการบริการด้านสุขภาพต่อไป


ลิงก์ต้นฉบับ : https://kb.hsri.or.th/dspace/handle/11228/6359

เว็บไซต์นี้ใช้คุกกี้ เราใช้คุกกี้เพื่อให้ท่านได้รับประสบการณ์การใช้งานที่ดีที่สุดบนเว็บไซต์ของเรา โปรดศึกษาเพิ่มเติมที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว
ตั้งค่าความเป็นส่วนตัว

คุณสามารถเลือกการตั้งค่าคุกกี้โดยเปิด/ปิด คุกกี้ในแต่ละประเภทได้ตามความต้องการ ยกเว้น คุกกี้ที่จำเป็น

จัดการความเป็นส่วนตัว
คุกกี้ที่มีความจำเป็น
(Strictly Necessary Cookies) เปิดใช้งานตลอด

คุกกี้ประเภทนี้มีความจำเป็นต่อการให้บริการเว็บไซต์ของ สวรส เพื่อให้ท่านสามารถเข้าใช้งานในส่วนต่าง ๆ ของเว็บไซต์ได้ รวมถึงช่วยจดจำข้อมูลที่ท่านเคยให้ไว้ผ่านเว็บไซต์ การปิดการใช้งานคุกกี้ประเภทนี้จะส่งผลให้ท่านไม่สามารถใช้บริการในสาระสำคัญของ สวรส. ซึ่งจำเป็นต้องเรียกใช้คุกกี้ได้