Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Персонализированная медицина , также называемая точной медициной , представляет собой медицинскую модель, которая разделяет людей на разные группы, при этом медицинские решения, методы, вмешательства и / или продукты адаптируются к индивидуальному пациенту на основе его прогнозируемой реакции или риска заболевания. [1] Термины персонализированная медицина, прецизионная медицина, стратифицированная медицина и медицина P4 используются взаимозаменяемо для описания этого понятия [1] [2], хотя некоторые авторы и организации используют эти выражения отдельно для обозначения конкретных нюансов. [2]

В то время как подгонка лечения пациентов восходит по крайней мере ко времени Гиппократа , [3] термин поднялся в использовании в последние годы , учитывая рост новых диагностических и информационных подходов , которые обеспечивают понимание молекулярных основ болезни, особенно геномики . Это обеспечивает четкую доказательную базу для стратификации (группирования) связанных пациентов. [1] [4] [5]

Среди 14 грандиозных задач инженерии , инициатива, спонсируемая Национальной инженерной академией (NAE), персонализированная медицина была определена как ключевой и перспективный подход к «достижению оптимальных индивидуальных решений в отношении здоровья», тем самым преодолевая проблему « разработки лучших лекарств ». [6] [7]

Разработка концепции [ править ]

В персонализированной медицине диагностическое тестирование часто используется для выбора подходящего и оптимального лечения на основе контекста генетического содержимого пациента или другого молекулярного или клеточного анализа. [8] Использование генетической информации сыграло важную роль в определенных аспектах персонализированной медицины (например, фармакогеномике ), и этот термин был впервые введен в обращение в контексте генетики, хотя с тех пор он расширился, чтобы охватить все виды мер персонализации , [ 8], включая использование протеомики , [9] анализа изображений, тераностики на основе наночастиц [10] и др.

Фон [ править ]

Основы [ править ]

У каждого человека есть уникальный вариант человеческого генома . [11] Хотя большая часть различий между людьми не влияет на здоровье, здоровье человека проистекает из генетической изменчивости с поведением и влияниями окружающей среды. [12] [13]

Современные достижения в области персонализированной медицины опираются на технологию, которая подтверждает фундаментальную биологию пациента, ДНК , РНК или белок , что в конечном итоге приводит к подтверждению болезни. Например, персонализированные методы, такие как секвенирование генома, могут выявить мутации в ДНК, которые влияют на различные заболевания, от муковисцидоза до рака. Другой метод, называемый RNA-seq , может показать, какие молекулы РНК связаны с конкретными заболеваниями. В отличие от ДНК, уровни РНК могут изменяться в зависимости от окружающей среды. Следовательно, секвенирование РНК может дать более широкое представление о состоянии здоровья человека. Недавние исследования связали генетические различия между людьми с экспрессией РНК, [14] трансляцией, [15]и уровни белка. [16]

Концепции персонализированной медицины могут быть применены к новым и трансформирующим подходам к здравоохранению. Персонализированная медицинская помощь основана на динамике системной биологии и использует инструменты прогнозирования для оценки рисков для здоровья и разработки индивидуальных планов здравоохранения, чтобы помочь пациентам снизить риски, предотвратить болезнь и точно лечить ее, когда она возникает. Концепция персонализированного медицинского обслуживания получает все большее признание, поскольку Администрация по делам ветеранов принимает на себя обязательство предоставлять всем ветеранам индивидуализированный, упреждающий уход за пациентами. [17] В некоторых случаях персонализированная медицинская помощь может быть адаптирована к разметке возбудителя болезни, а не к генетической разметке пациента; примерами являются устойчивые к лекарствам бактерии или вирусы. [18]

Метод [ править ]

Чтобы врачи знали, связана ли мутация с определенным заболеванием, исследователи часто проводят исследование, называемое « исследованием ассоциации на уровне всего генома» (GWAS). Исследование GWAS будет рассматривать одно заболевание, а затем секвенировать геном многих пациентов с этим конкретным заболеванием для поиска общих мутаций в геноме. Мутации, которые определены как связанные с заболеванием в исследовании GWAS, затем могут быть использованы для диагностики этого заболевания у будущих пациентов, просмотрев последовательность их генома, чтобы найти ту же мутацию. Первый GWAS, проведенный в 2005 году, изучал пациентов с возрастной дегенерацией желтого пятна (ARMD). [19] Было обнаружено две разные мутации, каждая из которых содержит только вариацию только одного нуклеотида (так называемые однонуклеотидные полиморфизмы, или SNP), которые были связаны с ARMD. Подобные исследования GWAS оказались очень успешными в выявлении общих генетических вариаций, связанных с заболеваниями. По состоянию на начало 2014 года завершено более 1300 исследований GWAS. [20]

Оценка риска заболевания [ править ]

Множественные гены в совокупности влияют на вероятность развития многих общих и сложных заболеваний. [12] Персонализированная медицина также может использоваться для прогнозирования риска конкретного заболевания у человека на основе одного или даже нескольких генов. В этом подходе используется та же технология секвенирования, чтобы сосредоточиться на оценке риска заболевания, что позволяет врачу начать профилактическое лечение до того, как болезнь проявится у пациента. Например, если обнаруживается, что мутация ДНК увеличивает риск развития диабета 2 типа , этот человек может начать изменения образа жизни, которые уменьшат его шансы на развитие диабета 2 типа в более позднем возрасте.

Приложения [ править ]

Достижения в области персонализированной медицины создадут более унифицированный подход к лечению, специфичный для человека и его генома. Персонализированная медицина может обеспечить более точный диагноз при более раннем вмешательстве, а также более эффективную разработку лекарств и более целенаправленную терапию. [21]

Диагностика и вмешательство [ править ]

Возможность осмотреть пациента на индивидуальной основе позволит поставить более точный диагноз и составить конкретный план лечения. Генотипирование - это процесс получения последовательности ДНК человека с помощью биологических анализов . [22] Получив подробный отчет о последовательности ДНК человека, его геном можно затем сравнить с эталонным геномом, например, с геномом проекта « Геном человека» , чтобы оценить существующие генетические вариации, которые могут объяснить возможные заболевания. Ряд частных компаний, таких как 23andMe , Navigenics и Illumina , создали общедоступное секвенирование генома напрямую к потребителю. [11]Получение этой информации от отдельных лиц может быть применено для их эффективного лечения. Генетический состав человека также играет большую роль в том, насколько хорошо он реагирует на определенное лечение, и поэтому знание их генетического содержания может изменить тип лечения, которое они получают.

Одним из аспектов этого является фармакогеномика , которая использует геном человека для предоставления более информированного и индивидуального рецепта лекарств. [23] Часто лекарства прописываются с мыслью, что они будут работать относительно одинаково для всех, но при применении лекарств необходимо учитывать ряд факторов. Подробный отчет о генетической информации, полученной от человека, поможет предотвратить нежелательные явления, позволит назначить соответствующие дозировки и добиться максимальной эффективности при назначении лекарств. [11] Например, варфарин является одобренным FDA пероральным антикоагулянтом, который обычно назначают пациентам со сгустками крови. Из-за значительной индивидуальной вариабельности варфарина вФармакокинетика и фармакодинамика , частота нежелательных явлений - одни из самых высоких среди всех обычно назначаемых препаратов. [6] Однако с открытием полиморфных вариантов генотипов CYP2C9 и VKORC1, двух генов, которые кодируют индивидуальный ответ на антикоагулянт, [24] [25] врачи могут использовать профиль генов пациентов, чтобы назначать оптимальные дозы варфарина для предотвращения таких побочных эффектов, как как сильное кровотечение и обеспечить более раннюю и лучшую терапевтическую эффективность. [6] Фармакогеномный процесс открытия генетических вариантов, которые предсказывают нежелательные явления для конкретного лекарства, получил название токсгностика . [26]

Аспектом тераностической платформы, применяемой к персонализированной медицине, может быть использование диагностических тестов для руководства терапией. Тесты могут включать в себя медицинскую визуализацию, такую ​​как контрастные вещества для МРТ ( агенты T1 и T2), флуоресцентные маркеры ( органические красители и неорганические квантовые точки ) и агенты ядерной визуализации ( радиоактивные индикаторы ПЭТ или агенты SPECT ). [27] [28] или лабораторный тест in vitro [29], включая секвенирование ДНК [30] и часто включает алгоритмы глубокого обучения , которые взвешивают результат тестирования для несколькихбиомаркеры . [31]

В дополнение к конкретному лечению, персонализированная медицина может значительно способствовать развитию профилактической помощи. Например, многие женщины уже генотипируют определенные мутации в генах BRCA1 и BRCA2, если они предрасположены из-за семейного анамнеза рака груди или рака яичников. [32] Чем больше причин заболеваний выявляется в соответствии с мутациями, существующими в геноме, тем легче их можно идентифицировать у человека. Затем можно принять меры для предотвращения развития болезни. Даже если в геноме были обнаружены мутации, наличие деталей их ДНК может уменьшить воздействие или отсрочить начало определенных заболеваний. [21]Наличие генетического содержимого индивидуума позволит принимать более взвешенные решения при определении источника заболевания и, таким образом, при его лечении или предотвращении его прогрессирования. Это будет чрезвычайно полезно при таких заболеваниях, как болезнь Альцгеймера или рак, которые, как считается, связаны с определенными мутациями в нашей ДНК. [21]

Инструмент, который сейчас используется для проверки эффективности и безопасности лекарства, специфичного для целевой группы / подгруппы пациентов, - это сопутствующая диагностика . Эта технология представляет собой анализ, который разрабатывается во время или после того, как лекарство становится доступным на рынке, и помогает улучшить терапевтическое лечение, доступное в зависимости от человека. [33] Эти сопутствующие диагностические средства включают фармакогеномную информацию, относящуюся к препарату, на этикетке с рецептом, чтобы помочь пациенту принять наиболее оптимальное решение о лечении. [33]

Общий процесс индивидуальной терапии рака. Секвенирование генома позволит составить более точный и персонализированный рецепт лекарств и целевую терапию для разных пациентов.

Разработка и использование лекарств [ править ]

Наличие геномной информации человека может иметь важное значение в процессе разработки лекарств, поскольку они ожидают одобрения FDA для общественного использования. Подробный отчет о генетическом составе человека может быть важным преимуществом при принятии решения о том, может ли пациент быть выбран для включения или исключения на заключительных этапах клинического исследования. [21] Возможность идентифицировать пациентов, которым клиническое испытание принесет наибольшую пользу, повысит безопасность пациентов от неблагоприятных исходов, вызванных тестируемым продуктом, и позволит проводить меньшие и более быстрые испытания, что приведет к снижению общих затрат. [34]Кроме того, лекарства, которые считаются неэффективными для большей части населения, могут получить одобрение FDA за счет использования личных геномов для определения эффективности и потребности в этом конкретном лекарстве или терапии, даже если это может быть необходимо только небольшому проценту населения., [21] [35]

Сегодня в медицине обычным явлением является то, что врачи часто используют стратегию проб и ошибок, пока не найдут лечебную терапию, наиболее эффективную для своего пациента. [21] С помощью персонализированной медицины эти методы лечения могут быть более конкретно адаптированы к индивидууму и дать представление о том, как его организм будет реагировать на лекарство и будет ли это лекарство работать, на основе их генома. [11] Личный генотип может позволить врачам получить более подробную информацию, которая поможет им при принятии решения о назначении лечения, которое будет более рентабельным и точным. [21] Цитата из статьи « Фармакогеномика: перспективы персонализированной медицины»., «Терапия правильным лекарством в правильной дозе для правильного пациента» - это описание того, как персонализированная медицина повлияет на будущее лечения. [36] Например, тамоксифен раньше был лекарством, обычно назначаемым женщинам с ER + раком груди, но у 65% женщин, первоначально принимавших его, развилась резистентность. После некоторых исследований, проведенных такими людьми, как Дэвид Флокхарт , было обнаружено, что женщины с определенной мутацией в их гене CYP2D6, гене, который кодирует метаболизирующий фермент, не могут эффективно расщеплять тамоксифен, что делает его неэффективным средством лечения их рака. [37] С тех пор женщины теперь генотипированы для этих конкретных мутаций, так что немедленно эти женщины могут получить наиболее эффективную лечебную терапию.

Скрининг на эти мутации проводится посредством высокопроизводительного скрининга или фенотипического скрининга . Некоторые компании, занимающиеся разработкой лекарств, и фармацевтические компании в настоящее время используют эти технологии не только для продвижения исследований персонализированной медицины, но и для расширения генетических исследований ; к этим компаниям относятся, в частности , Alacris Theranostics, Persomics , Flatiron Health, Novartis , OncoDNA и Foundation Medicine . Альтернативные многоцелевые подходы к традиционному подходу «прямого» скрининга библиотеки трансфекции могут повлечь за собой:обратная трансфекция или хемогеномика .

Фармация рецептура еще одно применение персонализированной медицины. Хотя необязательно с использованием генетической информации, индивидуальное производство лекарственного средства, различные свойства которого (например, уровень дозы, выбор ингредиента, способ введения и т. Д.) Выбираются и разрабатываются для конкретного пациента, считается областью персонализированной медицины (в отличие от к стандартным дозам массового производства или комбинациям фиксированных доз) .

Необходимы новые методы для эффективной доставки персонализированных лекарств, полученных из аптечных рецептур, к пораженным участкам тела. [7] Например, исследователи в настоящее время пытаются инженер наноносителей , который может точно ориентировать сайт конкретного с помощью визуализации в режиме реального времени и анализе фармакодинамики о доставке наркотиков . [38] В настоящее время исследуются несколько возможных наноносителей: наночастицы оксида железа , квантовые точки , углеродные нанотрубки , наночастицы золота и наночастицы кремнезема. [10]Изменение химического состава поверхности позволяет загружать эти наночастицы лекарствами, а также избегать иммунного ответа организма, делая возможной тераностику на основе наночастиц. [7] [10] Стратегии нацеливания на наноносителей различаются в зависимости от заболевания. Например, если заболевание представляет собой рак, общий подход состоит в том, чтобы идентифицировать биомаркер, экспрессируемый на поверхности раковых клеток, и загрузить связанный с ним вектор нацеливания на наноноситель для достижения распознавания и связывания; масштаб размера наноносителей также будет разработан для достижения повышенной проницаемости и удерживающего эффекта (EPR) при нацеливании на опухоль. [10]Если заболевание локализовано в конкретном органе, таком как почка, поверхность наноносителей может быть покрыта определенным лигандом, который связывается с рецепторами внутри этого органа, чтобы обеспечить нацеленную доставку лекарственного средства и избежать неспецифического поглощения. [39] Несмотря на большой потенциал этой системы доставки лекарств на основе наночастиц, значительный прогресс в этой области еще предстоит сделать, а наноносители все еще исследуются и модифицируются для соответствия клиническим стандартам. [10] [38]

Тераностика [ править ]

Тераностика - это индивидуальный подход к лечению рака с использованием одинаковых молекул как для визуализации (диагностики), так и для терапии. Слово «тераностика» образовано от сочетания слов «терапия» и «диагностика». В настоящее время он чаще всего применяется в области ядерной медицины, где радиоактивные молекулы присоединяются к гамма- или позитронным излучателям для получения изображений ОФЭКТ или ПЭТ, а также к бета-, альфа- или оже-электронам для терапии. Один из самых ранних примеров - использование радиоактивного йода для лечения пациентов с раком щитовидной железы. Другие примеры включают радиоактивно меченные антитела к CD20 (например, Bexxar ) для лечения лимфомы, Radium-223 для лечения метастазов в кости, Lutetium-177 DOTATATE. для лечения нейроэндокринных опухолей и Lutetium-177 PSMA для лечения рака простаты.

Респираторная протеомика [ править ]

Подготовка образца протеомики на носителе образца для анализа с помощью масс-спектрометрии .

Респираторные заболевания поражают человечество во всем мире, в том числе хронические заболевания легких (например, астма, хроническая обструктивная болезнь легких, идиопатический фиброз легких, среди прочего) и рак легких, вызывающие значительную заболеваемость и смертность. Эти состояния очень разнородны и требуют ранней диагностики. Однако начальные симптомы неспецифичны, и клинический диагноз часто ставится поздно. За последние несколько лет персонализированная медицина превратилась в подход к медицинской помощи, в котором используются новейшие технологии [40], направленные на персонализацию лечения в соответствии с медицинскими потребностями конкретного пациента. В частности, протеомика используется для анализа ряда экспрессий белков, а не одного биомаркера . [41]Белки контролируют биологическую активность организма, включая здоровье и болезни, поэтому протеомика помогает в ранней диагностике. В случае респираторного заболевания протеомика анализирует несколько биологических образцов, включая сыворотку, клетки крови, жидкости для бронхоальвеолярного лаважа (BAL), жидкости для промывания носа (NLF), мокроту и другие. [41] Идентификация и количественная оценка полной экспрессии белка в этих биологических образцах проводится с помощью масс-спектрометрии и передовых аналитических методов. [42]Респираторная протеомика в последние годы добилась значительного прогресса в развитии персонализированной медицины для поддержки здравоохранения. Например, в исследовании, проведенном Lazzari et al. В 2012 году подход, основанный на протеомике, позволил значительно улучшить идентификацию множественных биомаркеров рака легких, которые можно использовать при индивидуальном подходе к лечению для отдельных пациентов. [43] Все больше и больше исследований демонстрируют полезность протеомики для обеспечения таргетной терапии респираторных заболеваний. [41]

Геномика рака [ править ]

За последние десятилетия исследования рака открыли многое о генетическом разнообразии типов рака, которые проявляются одинаково в традиционной патологии . Также растет понимание неоднородности опухоли или генетического разнообразия в пределах одной опухоли. Помимо других перспектив, эти открытия повышают возможность обнаружения того, что препараты, которые не дали хороших результатов, применительно к общей популяции пациентов, могут все же быть успешными для части случаев с определенным генетическим профилем.

« Персонализированная онкогеномика » - это приложение персонализированной медицины к онкогеномике или « онкогеномике ». Методы высокопроизводительного секвенирования используются для характеристики генов, связанных с раком, чтобы лучше понять патологию заболевания и улучшить разработку лекарств . Онкогеномика - одна из самых многообещающих областей геномики , особенно из-за ее применения в лекарственной терапии. Примеры этого включают:

  • Трастузумаб (торговые наименования Herclon, Herceptin) представляет собой моноклональное антитело , препарат , который влияет на / HER2 NEU рецептора . Его основное применение - лечение некоторых видов рака груди. Этот препарат используется только в том случае, если рак пациента проверяется на сверхэкспрессию рецептора HER2 / neu. Два теста на типирование тканей используются для скрининга пациентов на предмет возможной пользы от лечения Герцептином. Тканевые тесты включают иммуногистохимию (IHC) и флуоресцентную гибридизацию in situ (FISH) [44]. Только пациенты с Her2 + будут получать терапию Герцептином (трастузумаб) [45]
  • Ингибиторы тирозинкиназы , такие как иматиниб (продаваемый как Gleevec), были разработаны для лечения хронического миелоидного лейкоза (CML), при котором гибридный ген BCR-ABL (продукт реципрокной транслокации между хромосомой 9 и хромосомой 22) присутствует в> 95 % случаев и продуцирует гиперактивированную передачу сигналов белка, управляемую abl. Эти лекарства специфически ингибируют белок тирозинкиназы Ableson (ABL) и, таким образом, являются ярким примером « рационального дизайна лекарств », основанного на знаниях патофизиологии заболевания. [46]
  • Отчет FoundationOne CDx, подготовленный Foundation Medicine , в котором рассматриваются гены в биопсиях опухолей отдельных пациентов и рекомендуются конкретные лекарства.
  • Большое количество мутаций свидетельствует об ответе на иммунотерапию, а также определенные паттерны мутаций были связаны с предыдущим воздействием цитотоксических противораковых препаратов. [47]

Скрининг населения [ править ]

Большой объем информации о пациентах в молекулярном масштабе можно легко получить с помощью технологий геномики ( микроматрица ), протеомики (тканевый массив) и визуализации ( фМРТ , микро-КТ ). Эти так называемые молекулярные биомаркеры, такие как генетические мутации, оказались очень сильными в прогнозе болезни, например, рака. [48] [49] [50] Основные три области прогнозирования рака относятся к рецидиву рака, предрасположенности к раку и выживаемости рака. [51] Когда информация молекулярного масштаба сочетается с клиническими данными макромасштаба, такими как тип опухоли пациента и другие факторы риска, прогноз значительно улучшается.[51]   Следовательно, с учетом использования молекулярных биомаркеров, особенно геномики, прогноз рака стал очень эффективным, особенно при скрининге большой популяции. [52] По сути, скрининг популяционной геномики может использоваться для выявления людей, подверженных риску заболевания, что может помочь в профилактических усилиях. Известные примеры включают: [52]

  • Инициатива общественного здравоохранения MyCode® от Geisinger Health System , в рамках которой более 227000 пациентов дали согласие на секвенирование генома и последующее консультирование
  • Генный Эстонии , который секвенировал 52000 эстонцев

Проблемы [ править ]

По мере того как персонализированная медицина получает все более широкое распространение, возникает ряд проблем. Текущие подходы к правам интеллектуальной собственности, политикам возмещения расходов, конфиденциальности пациентов, предвзятости и конфиденциальности данных, а также к регулирующему надзору необходимо будет пересмотреть и реструктурировать, чтобы приспособиться к изменениям, которые персонализированная медицина внесет в здравоохранение. [53] Например, исследование, проведенное в Великобритании, показало, что 63% взрослого населения Великобритании не устраивает, что их личные данные используются для использования ИИ в медицинской сфере. [54] Кроме того, анализ полученных диагностических данных является недавней проблемой персонализированной медицины и ее реализации. [55] Например, генетические данные, полученные изСеквенирование следующего поколения требует обработки данных перед анализом, требующей интенсивного использования компьютера . [56] В будущем потребуются адекватные инструменты для ускорения внедрения персонализированной медицины в другие области медицины, что требует междисциплинарного сотрудничества экспертов из конкретных областей исследований, таких как медицина , клиническая онкология , биология и искусственный интеллект. .

Нормативный надзор [ править ]

FDA уже начало предпринимать инициативы по интеграции персонализированной медицины в свою нормативную политику. Отчет FDA в октябре 2013 года под названием « Прокладывая путь к персонализированной медицине: роль FDA в новой эре разработки медицинских продуктов », в котором они описали шаги, которые им необходимо предпринять для интеграции генетической информации и информации о биомаркерах для клинического использования и разработки лекарств. . [57] Они определили, что им придется разработать конкретные нормативные научные стандарты, методы исследования, справочные материалы и другие инструменты, чтобы включить персонализированную медицину в свою текущую нормативную практику. Например, они работают над «справочной библиотекой геномов» для регулирующих органов, чтобы сравнивать и тестировать валидность различных платформ секвенирования в целях обеспечения надежности. [57] Основной проблемой для тех, кто регулирует персонализированную медицину, является способ продемонстрировать ее эффективность по сравнению с текущими стандартами лечения. Новая технология должна быть оценена как с точки зрения клинической, так и экономической эффективности, и в настоящее время регулирующие органы не имеют стандартизированного метода. [58]

Права интеллектуальной собственности [ править ]

Как и в случае с любыми инновациями в медицине, на инвестиции и интерес к персонализированной медицине влияют права интеллектуальной собственности. [53] Было много споров относительно патентной защиты диагностических инструментов, генов и биомаркеров. [59] В июне 2013 года Верховный суд США постановил, что природные гены не могут быть запатентованы, в то время как «синтетическая ДНК», отредактированная или созданная искусственно, все еще может быть запатентована. Патентное ведомство в настоящее время рассматривает ряд вопросов, связанных с патентным законодательством для персонализированной медицины, например, могут ли «подтверждающие» вторичные генетические тесты после первоначального диагноза иметь полный иммунитет от патентных законов. Противники патентов утверждают, что патенты на последовательности ДНК являются препятствием для текущих исследований, в то время как сторонники указывают наисключение для исследований и подчеркивается, что патенты необходимы для привлечения и защиты финансовых вложений, необходимых для коммерческих исследований, а также развития и продвижения предлагаемых услуг. [59]

Политика возмещения [ править ]

Политики возмещения расходов необходимо будет пересмотреть, чтобы они соответствовали изменениям, которые персонализированная медицина внесет в систему здравоохранения. Некоторые из факторов, которые следует учитывать, - это уровень эффективности различных генетических тестов в общей популяции, рентабельность по отношению к пособиям, то, как работать с платежными системами для чрезвычайно редких состояний, и как переопределить концепцию страхования «совместного риск », чтобы включить эффект новой концепции« индивидуальных факторов риска ». [53] Исследование« Барьеры на пути к использованию персонализированной медицины при раке молочной железы », прошел два разных диагностических теста: BRACAnalysis и Oncotype DX. Эти тесты имеют более чем десятидневный срок выполнения, что приводит к неудачам тестов и задержкам в лечении. Пациентам не возмещаются эти задержки, в результате чего тесты не заказываются. В конечном итоге это приводит к тому, что пациентам приходится оплачивать лечение из своего кармана, поскольку страховые компании не хотят принимать на себя связанные с этим риски. [60]

Конфиденциальность и конфиденциальность пациентов [ править ]

Возможно, наиболее важной проблемой коммерциализации персонализированной медицины является защита пациентов. Одна из самых больших проблем - это страх и возможные последствия для пациентов, которые предрасположены после генетического тестирования или оказались невосприимчивыми к определенным видам лечения. Это включает психологическое воздействие на пациентов из-за результатов генетического тестирования. Еще одна проблема - права членов семьи, которые не дают прямого согласия, учитывая, что генетические предрасположенности и риски передаются по наследству. Также необходимо учитывать последствия для определенных этнических групп и наличие общего аллеля. [53]

Более того, мы можем обращаться к проблеме конфиденциальности на всех уровнях персонализированной медицины от открытия до лечения. Одна из основных проблем - согласие пациентов на использование их информации в алгоритмах генетического тестирования, прежде всего в алгоритмах искусственного интеллекта. Согласие учреждения, предоставляющего данные для использования, также вызывает серьезную озабоченность. [54] В 2008 году был принят Закон о недискриминации в отношении генетической информации (GINA) с целью минимизировать страх пациентов, участвующих в генетических исследованиях, путем обеспечения того, чтобы их генетическая информация не была использована работодателями или страховщиками неправомерно. [53] 19 февраля 2015 г. FDA выпустило пресс-релиз, озаглавленный: «FDA разрешает маркетинг первого теста на генетический носитель для синдрома Блума, направленного непосредственно потребителю. [8]

Предубеждения в данных [ править ]

Предубеждения в данных также играют важную роль в персонализированной медицине. Важно убедиться, что образцы тестируемых генов происходят из разных популяций. Это сделано для того, чтобы образцы не демонстрировали тех человеческих предубеждений, которые мы используем при принятии решений. [61]

Следовательно, если разработанные алгоритмы для персонализированной медицины смещены, то результат алгоритма также будет смещен из-за отсутствия генетического тестирования в определенных группах населения. [62]  Например, результаты Фрамингемского исследования сердца привели к необъективным результатам прогнозирования риска сердечно-сосудистых заболеваний. Это связано с тем, что образец был протестирован только на белых людях, а при применении к небелому населению результаты были искажены из-за переоценки или недооценки рисков сердечно-сосудистых заболеваний. [63]

Реализация [ править ]

Помимо проблем, связанных с системой здравоохранения, есть еще несколько проблем, которые необходимо решить, прежде чем можно будет внедрить персонализированную медицину. В настоящее время проанализирована очень небольшая часть генома человека, и даже если бы медицинские работники имели доступ к полной генетической информации пациента, очень мало из нее можно было бы эффективно использовать в лечении. [64] Проблемы также возникают при обработке таких больших объемов генетических данных. Даже при уровне ошибок всего 1 на 100 кб обработка генома человека может содержать около 30 000 ошибок. [65]Такое большое количество ошибок, особенно при попытке идентифицировать определенные маркеры, может затруднить открытие, а также затруднить проверку. Есть способы преодолеть это, но в настоящее время они требуют больших вычислительных затрат и являются дорогостоящими. Существуют также проблемы с точки зрения эффективности, поскольку после обработки генома функция вариаций между геномами должна быть проанализирована с использованием GWAS . Хотя влияние SNP, обнаруженных в подобных исследованиях, можно предсказать, необходимо провести дополнительную работу, чтобы контролировать огромное количество вариаций, которые могут возникнуть из-за размера изучаемого генома. [65]Для того, чтобы эффективно продвигаться в этой области, необходимо предпринять шаги для обеспечения достоверности анализируемых данных, а также следует более широкий взгляд на анализ нескольких SNP для фенотипа. Самым актуальным вопросом внедрения персонализированной медицины является применение результатов генетического картирования для улучшения системы здравоохранения. Это связано не только с инфраструктурой и технологиями, необходимыми для централизованной базы данных геномных данных, но и с тем, что врачи, которые имели бы доступ к этим инструментам, вероятно, не смогли бы полностью ими воспользоваться. [65] Для того, чтобы по-настоящему внедрить систему персонализированной медицины в области здравоохранения, необходимы сквозные изменения.

См. Также [ править ]

  • Хемогеномика
  • Открытие лекарств
  • Выборочное генетическое и геномное тестирование
  • Фонд медицины
  • Секвенирование нового поколения
  • Персональная геномика
  • Фармакодиагностическое тестирование
  • Фармакогенетика
  • Фармакогеномика
  • Фенотипический скрининг
  • Гонка и здоровье

Ссылки [ править ]

  1. ^ a b c Стратифицированная, персонализированная медицина или медицина P4: новое направление, позволяющее поставить пациента в центр здравоохранения и санитарного просвещения (Технический отчет). Академия медицинских наук. Май 2015. Архивировано из оригинала 27 октября 2016 года . Проверено 6 января +2016 .
  2. ^ a b «Много названий для одного понятия или много понятий в одном названии?» . Фонд PHG . Проверено 6 января 2015 года .
  3. ^ Egnew TR (1 марта 2009). «Страдание, смысл и исцеление: вызовы современной медицины» . Анналы семейной медицины . 7 (2): 170–5. DOI : 10,1370 / afm.943 . PMC 2653974 . PMID 19273873 .  
  4. ^ "Случай персонализированной медицины" (PDF) . Коалиция персонализированной медицины. 2014 . Проверено 6 января +2016 .
  5. Smith R (15 октября 2012 г.). «Стратифицированная, персонализированная или точная медицина» . Британский медицинский журнал . Проверено 6 января +2016 .
  6. ^ a b c Леско LJ (июнь 2007 г.). «Персонализированная медицина: неуловимая мечта или неминуемая реальность?». Клиническая фармакология и терапия . 81 (6): 807–16. DOI : 10.1038 / sj.clpt.6100204 . PMID 17505496 . S2CID 17860973 .  
  7. ^ a b c «Грандиозные задачи - разработка лучших лекарств» . www.engineeringchallenges.org . Проверено 3 августа 2020 .
  8. ^ a b c «Персонализированная медицина 101» . Коалиция персонализированной медицины . Проверено 26 апреля 2014 года .
  9. ^ Priyadharshini VS, Teran LM (2016-01-01). Донев Р (ред.). Глава пятая - Персонализированная медицина при респираторных заболеваниях: роль протеомики . Достижения в химии белков и структурной биологии . Персонализированная медицина. 102 . Академическая пресса. С. 115–146 . Проверено 3 августа 2020 .
  10. ^ а б в г д Се Дж, Ли С, Чен Х (август 2010). «Тераностические средства на основе наночастиц» . Расширенные обзоры доставки лекарств . 62 (11): 1064–79. DOI : 10.1016 / j.addr.2010.07.009 . PMC 2988080 . PMID 20691229 .  
  11. ^ а б в г Дадли Дж, Карчевски К. (2014). Изучение личной геномики . Оксфорд: Издательство Оксфордского университета.
  12. ^ a b «Персонализированная медицина 101: Наука» . Коалиция персонализированной медицины . Проверено 26 апреля 2014 года .
  13. ^ Лу Ю.Ф., Goldstein DB, Angrist М, Каваллери G (июль 2014). «Персонализированная медицина и генетическое разнообразие человека» . Перспективы Колд-Спринг-Харбор в медицине . 4 (9): a008581. DOI : 10.1101 / cshperspect.a008581 . PMC 4143101 . PMID 25059740 .  
  14. ^ Битва А, Мостафави S, Чжу Х, Поташ JB, Вайсман М., McCormick С. и др. (Январь 2014). «Характеристика генетической основы разнообразия транскриптомов посредством секвенирования РНК 922 человек» . Геномные исследования . 24 (1): 14–24. DOI : 10.1101 / gr.155192.113 . PMC 3875855 . PMID 24092820 .  
  15. ^ Cenik С, Cenik Е.С., Byeon GW, Груберт F, Candille С.И., Спейсек D и др. (Ноябрь 2015 г.). «Интегративный анализ уровней РНК, трансляции и белка выявляет различные регуляторные вариации у людей» . Геномные исследования . 25 (11): 1610–21. DOI : 10.1101 / gr.193342.115 . PMC 4617958 . PMID 26297486 .  
  16. ^ Wu L, Candille SI, Choi Y, Xie D, Jiang L, Li-Pook-Than J и др. (Июль 2013). «Вариации и генетический контроль обилия белка в организме человека» . Природа . 499 (7456): 79–82. Bibcode : 2013Natur.499 ... 79W . DOI : 10,1038 / природа12223 . PMC 3789121 . PMID 23676674 .  
  17. ^ Снайдерман, Р. Персонализированная медицинская помощь от теории к практике, Biotechnology J. 2012, 7
  18. ^ Альтман А, Beerenwinkel Н, Синг Т, Савенков я, Doumer М, Кайзер Р, и др. (2007). «Улучшенное прогнозирование ответа на комбинированную антиретровирусную терапию с использованием генетического барьера устойчивости к лекарствам». Противовирусная терапия . 12 (2): 169–78. PMID 17503659 . 
  19. ^ Haines JL, Hauser MA, Schmidt S, Scott WK, Olson LM, Gallins P и др. (Апрель 2005 г.). «Вариант фактора комплемента H увеличивает риск возрастной дегенерации желтого пятна» . Наука . 308 (5720): 419–21. Bibcode : 2005Sci ... 308..419H . DOI : 10.1126 / science.1110359 . PMID 15761120 . S2CID 32716116 .  
  20. ^ "Каталог опубликованных исследований ассоциации генома" . Проверено 28 июня 2015 года .
  21. ^ a b c d e f g "Персонализированная медицина 101: Обещание" . Коалиция персонализированной медицины . Проверено 26 апреля 2014 года .
  22. ^ «Инструменты онлайн-отчетности портфолио исследований: проект генома человека» . Национальные институты здоровья (NIH) . Проверено 28 апреля 2014 года .
  23. ^ «Домашний справочник по генетике: что такое фармакогеномика?» . Национальные институты здоровья (NIH) . Проверено 28 апреля 2014 года .
  24. Перейти ↑ Breckenridge A, Orme M, Wesseling H, Lewis RJ, Gibbons R (апрель 1974). «Фармакокинетика и фармакодинамика энантиомеров варфарина у человека». Клиническая фармакология и терапия . 15 (4): 424–30. DOI : 10.1002 / cpt1974154424 . PMID 4821443 . S2CID 11777099 .  
  25. ^ Rieder MJ, Reiner AP, Gage BF, Nickerson DA, Eby CS, McLeod HL и др. (Июнь 2005 г.). «Влияние гаплотипов VKORC1 на регуляцию транскрипции и дозу варфарина». Медицинский журнал Новой Англии . 352 (22): 2285–93. DOI : 10.1056 / NEJMoa044503 . PMID 15930419 . 
  26. ^ Черч Д., Керр Р., Доминго Е., Розмарин Д., Паллес С., Маскелл К. и др. (Июнь 2014 г.). « Toxgnostics“: неудовлетворенная потребность в медицине рака». Обзоры природы. Рак . 14 (6): 440–5. DOI : 10.1038 / nrc3729 . PMID 24827503 . S2CID 21601547 .  
  27. Xie J, Lee S, Chen X (август 2010). «Тераностические средства на основе наночастиц» . Расширенные обзоры доставки лекарств . Разработка тераностических агентов, которые одновременно доставляют терапевтические агенты и агенты для визуализации. 62 (11): 1064–79. DOI : 10.1016 / j.addr.2010.07.009 . PMC 2988080 . PMID 20691229 .  
  28. ^ Келкар SS, Рейнеке TM (октябрь 2011). «Тераностика: сочетание визуализации и терапии». Биоконъюгатная химия . 22 (10): 1879–903. DOI : 10.1021 / bc200151q . PMID 21830812 . 
  29. ^ Перкович М.Н., Erjavec Г.Н., Strac DS, Узун S, Kozumplik O, N Pivac (март 2017). «Тераностические биомаркеры шизофрении» . Международный журнал молекулярных наук . 18 (4): 733. DOI : 10,3390 / ijms18040733 . PMC 5412319 . PMID 28358316 .  
  30. ^ Kamps R, Брандао RD, Bosch BJ, Paulussen AD, Xanthoulea S, Блок MJ Романо А (январь 2017). «Секвенирование нового поколения в онкологии: генетическая диагностика, прогнозирование риска и классификация рака» . Международный журнал молекулярных наук . 18 (2): 308. DOI : 10,3390 / ijms18020308 . PMC 5343844 . PMID 28146134 .  
  31. ^ Яхата N, Касаи K Кавато M (апрель 2017). «Подход компьютерной нейробиологии к биомаркерам и лечению психических расстройств» . Психиатрия и клинические неврологии . 71 (4): 215–237. DOI : 10.1111 / pcn.12502 . PMID 28032396 . 
  32. ^ «Информационный бюллетень: BRCA1 и BRCA2: рак и генетическое тестирование» . Национальный институт рака (NCI) . Проверено 28 апреля 2014 года .
  33. ^ a b «BIOMARKER TOOLKIT: Сопутствующая диагностика» (PDF) . Amgen. Архивировано из оригинального (PDF) 1 августа 2014 года . Проверено 2 мая 2014 года .
  34. ^ «Прокладывая путь к персонализированной медицине: роль FDA в новой эре разработки медицинских продуктов» (PDF) . Федеральное управление по лекарствам (FDA) . Проверено 28 апреля 2014 года .
  35. Перейти ↑ Hamburg MA, Collins FS (июль 2010 г.). «Путь к персонализированной медицине». Медицинский журнал Новой Англии . 363 (4): 301–4. DOI : 10.1056 / nejmp1006304 . PMID 20551152 . 
  36. ^ Mancinelli л, Кронин М, Sadée Вт (2000). «Фармакогеномика: перспективы персонализированной медицины» . AAPS PharmSci . 2 (1): 29–41. DOI : 10.1208 / ps020104 . PMC 2750999 . PMID 11741220 .  
  37. ^ Эллсуорт RE, Decewicz DJ, Шрайвер CD, Эллсуорт DL (май 2010). «Рак груди в эпоху личной геномики» . Текущая геномика . 11 (3): 146–61. DOI : 10.2174 / 138920210791110951 . PMC 2878980 . PMID 21037853 .  
  38. ^ Б Soni A, Gowthamarajan K, Radhakrishnan A (март 2018). «Персонализированная медицина и индивидуализированные системы доставки лекарств: новая тенденция доставки лекарств и управления заболеваниями». Международный журнал фармацевтических смесей . 22 (2): 108–121. PMID 29877858 . 
  39. Wang J, Poon C, Chin D, Milkowski S, Lu V, Hallows KR, Chung EJ (2018-10-01). «Дизайн и in vivo характеристика мультимодальных мицелл, нацеленных на почки для доставки лекарств в почки». Нано-исследования . 11 (10): 5584–5595. DOI : 10.1007 / s12274-018-2100-2 . S2CID 104241223 . 
  40. ^ Priyadharshini VS, Teran LM (2016). «Персонализированная медицина при респираторных заболеваниях: роль протеомики». Достижения в химии белков и структурной биологии . 102 : 115–46. DOI : 10.1016 / bs.apcsb.2015.11.008 . PMID 26827604 . 
  41. ^ a b c Приядхаршини В.С., Теран Л.М. (01.01.2020). Faintuch J, Faintuch S (ред.). Глава 24 - Роль респираторной протеомики в точной медицине . Точная медицина для исследователей, практиков и поставщиков медицинских услуг . Академическая пресса. С. 255–261. ISBN 978-0-12-819178-1. Проверено 3 августа 2020 .
  42. Fujii K, Nakamura H, Nishimura T (апрель 2017 г.). «Недавняя протеомика на основе масс-спектрометрии для открытия биомаркеров рака легких, ХОБЛ и астмы». Экспертный обзор протеомики . 14 (4): 373–386. DOI : 10.1080 / 14789450.2017.1304215 . PMID 28271730 . S2CID 3640863 .  
  43. ^ Lazzari C, Spreafico A, Bachi A, Roder H, Floriani I, Garavaglia D и др. (Январь 2012 г.). «Изменения масс-спектрального профиля плазмы в процессе лечения пациентов с немелкоклеточным раком легкого ингибиторами тирозинкиназы рецептора эпидермального фактора роста» . Журнал торакальной онкологии . 7 (1): 40–8. DOI : 10.1097 / JTO.0b013e3182307f17 . PMID 21964534 . S2CID 205738875 .  
  44. ^ Карни, Уолтер (2006). «Статус HER2 / neu является важным биомаркером при персонализированной терапии HER2 / neu» (PDF) . Подключение . 9 : 25–27.
  45. ^ Телли ML, Hunt SA, Карлсон RW, Guardino AE (август 2007). «Кардиотоксичность, связанная с трастузумабом: ставит под сомнение концепцию обратимости». Журнал клинической онкологии . 25 (23): 3525–33. DOI : 10.1200 / JCO.2007.11.0106 . PMID 17687157 . 
  46. ^ Saglio G, Morotti A, Mattioli G, Messa E, Giugliano E, Volpe G и др. (Декабрь 2004 г.). «Рациональные подходы к разработке терапевтических средств, нацеленных на молекулярные маркеры: случай хронического миелолейкоза». Летопись Нью-Йоркской академии наук . 1028 (1): 423–31. Bibcode : 2004NYASA1028..423S . DOI : 10.1196 / анналы.1322.050 . PMID 15650267 . S2CID 19332062 .  
  47. ^ Pleasance E, Titmuss E, Williamson L и др. (2020). «Пан-рак анализ распространенных опухолей пациентов показывает взаимодействие между терапией и геномными ландшафтами» . Природа Рак . 1 (4): 452–468. DOI : 10.1038 / s43018-020-0050-6 .
  48. Даффи MJ (июль 2001 г.). «Биохимические маркеры рака груди: какие из них клинически полезны?» . Клиническая биохимия . 34 (5): 347–52. DOI : 10.1016 / S0009-9120 (00) 00201-0 . PMID 11522269 . 
  49. ^ Piccart М, Lohrisch С, Ди Лео А, Larsimont D (2001). «Прогностическая ценность HER2 при раке груди» . Онкология . 61 Дополнение 2 (Дополнение 2): 73–82. DOI : 10.1159 / 000055405 . PMID 11694791 . S2CID 23123767 .  
  50. ^ Baldus SE, Энгельманн K, Hanisch FG (2004-01-01). «MUC1 и MUC: семейство человеческих муцинов, оказывающих влияние на биологию рака». Критические обзоры в клинических лабораторных науках . 41 (2): 189–231. DOI : 10.1080 / 10408360490452040 . PMID 15270554 . S2CID 46460945 .  
  51. ^ a b Cruz JA, Wishart DS (февраль 2007 г.). «Применение машинного обучения в прогнозировании рака» . Онкологическая информатика . 2 : 59–77. DOI : 10.1177 / 117693510600200030 . PMC 2675494 . PMID 19458758 .  
  52. ^ a b Williams MS (август 2019 г.). «Ранние уроки реализации программ геномной медицины». Ежегодный обзор геномики и генетики человека . 20 (1): 389–411. DOI : 10.1146 / annurev-genom-083118-014924 . PMID 30811224 . 
  53. ^ a b c d e «Персонализированная медицина 101: проблемы» . Коалиция персонализированной медицины . Проверено 26 апреля 2014 года .
  54. ^ a b Вайена Э, Бласимме А, Коэн И.Г. (ноябрь 2018 г.). «Машинное обучение в медицине: решение этических проблем» . PLOS Medicine . 15 (11): e1002689. DOI : 10.1371 / journal.pmed.1002689 . PMC 6219763 . PMID 30399149 .  
  55. ^ Huser В, Синджане М, Симино JJ (2014). «Разработка баз геномных знаний и баз данных для поддержки клинического ведения: текущие перспективы» . Фармакогеномика и персонализированная медицина . 7 : 275–83. DOI : 10,2147 / PGPM.S49904 . PMC 4175027 . PMID 25276091 .  
  56. ^ «Анализировать геномы: мотивация» . Шапранов, Матье-П . Проверено 20 июля 2014 года .
  57. ^ a b «Прокладывая путь к персонализированной медицине: роль FDA в новой эре разработки медицинских продуктов» (PDF) . Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США . Проверено 26 апреля 2014 года .
  58. ^ Frueh FW (2013-09-01). «Регулирование, компенсация и долгий путь внедрения персонализированной медицины - взгляд из Соединенных Штатов» . Ценность в здоровье . Персонализированная медицина и роль экономики здравоохранения и исследований результатов: приложения, новые тенденции и будущие исследования. 16 (6 доп.): S27-31. DOI : 10.1016 / j.jval.2013.06.009 . PMID 24034309 . 
  59. ^ a b «Вопросы интеллектуальной собственности, влияющие на будущее персонализированной медицины» . Американская ассоциация права интеллектуальной собственности . Проверено 26 апреля 2014 года .[ мертвая ссылка ]
  60. ^ Уэлдон CB, Trosman JR, Gradishar WJ, Бенсон AB, Шинк JC (июль 2012). «Препятствия к использованию персонализированной медицины при раке груди» . Журнал онкологической практики . 8 (4): e24-31. DOI : 10.1200 / jop.2011.000448 . PMC 3396824 . PMID 23180995 .  
  61. Char DS, Shah NH, Magnus D (март 2018). «Внедрение машинного обучения в здравоохранении - решение этических проблем» . Медицинский журнал Новой Англии . 378 (11): 981–983. DOI : 10.1056 / NEJMp1714229 . PMC 5962261 . PMID 29539284 .  
  62. ^ Chernew ME, Ландрум MB (март 2018). «Целевой сбор дополнительных данных - решение головоломки измерения качества». Медицинский журнал Новой Англии . 378 (11): 979–981. DOI : 10.1056 / NEJMp1713834 . PMID 29539286 . 
  63. ^ Gijsberts CM, Groenewegen KA, Hoefer IE, Eijkemans MJ, Asselbergs FW, Anderson TJ, et al. (2015-07-02). «Расовые / этнические различия в ассоциациях факторов риска Фрамингема с ТИМ сонной артерии и сердечно-сосудистыми заболеваниями» . PLOS ONE . 10 (7): e0132321. Bibcode : 2015PLoSO..1032321G . DOI : 10.1371 / journal.pone.0132321 . PMC 4489855 . PMID 26134404 .  
  64. ^ Yngvadottir В, Макартур Д.Г., Джин Н, Тайлер-Смит С (2009-09-02). «Обещание и реальность личной геномики» . Геномная биология . 10 (9): 237. DOI : 10.1186 / GB-2009-10-9-237 . PMC 2768970 . PMID 19723346 .  
  65. ^ a b c Fernald GH, Capriotti E, Daneshjou R, Karczewski KJ, Altman RB (июль 2011 г.). «Проблемы биоинформатики для персонализированной медицины» . Биоинформатика . 27 (13): 1741–8. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btr295 . PMC 3117361 . PMID 21596790 .