Статистика помогает персонализировать лечение

Анджелина Джоли 14 мая 2013 г. опубликовала в газете The New York Times признание: актриса сделала двустороннюю мастэктомию – хирурги удалили ей обе молочных железы, заменив их имплантатами.

Причиной стали результаты генетического тестирования – у Джоли обнаружили редкую мутацию в гене BRCA1, которая повысила для нее до 86% риск возникновения рака груди и до 50% – рака яичников. Роль этого гена в развитии рака молочной железы была к тому времени известна уже почти 10 лет (его открыли в 1994 г.

), но только после признания Джоли широкая общественность начала осознавать и обсуждать важность индивидуального подхода к профилактике и лечению заболеваний – персонализированной медицины.

Джоли в 2013 г. исполнилось 38 лет, и в своей колонке она рассказала, что не хочет, как ее мать, умереть в 56 лет после 10 лет борьбы с раком груди.

«Мы часто говорили с детьми про «мамину маму» и почему она покинула нас. Я объясняла им про болезнь, а они спрашивали, не может ли такое же случиться со мной. Я отвечала «не волнуйтесь», но правда в том, что у меня «испорченный» ген, который резко повышает риск рака груди и яичников», – написала актриса. У нее шестеро детей – трое родных и трое приемных.

Статистика помогает персонализировать лечение

Анджелина Джоли в фильме «Мистер и миссис Смит» /Кадр из фильма

Эмоциональное послание пробудило настолько мощный общественный резонанс, что авторитетный медицинский журнал The BMJ в 2016 г. опубликовал специальное исследование, посвященное «эффекту Анджелины». В течение 15 рабочих дней, прошедших после публикации колонки, частота обращений женщин за генетическим тестом на мутацию BRCA1 в США повысилась на 64%.

Только за эти дни было сделано 4500 дополнительных тестов. Правда, ученые обнаружили еще один эффект: общее количество мастэктомий не увеличилось, а процент женщин, сделавших операцию после прохождения теста, даже сократился.

«Сообщение повысило осведомленность общества о проблеме, но, по-видимому, не достигло тех категорий пациенток, которым эти тесты могут принести наибольшую пользу», – сделали вывод авторы статьи в The BMJ.

Если пациент просит сделать тест или медицинскую процедуру, основываясь на примере знаменитостей, ответственный врач должен изучить медицинскую и семейную историю пациента, четко объяснить все «за» и «против». «Такой тщательный пациент-ориентированный анализ и есть основа индивидуального подхода, или персонализированной медицины», – цитирует сайт Гарвардской медицинской школы автора исследования Анапама Джену.

О том, что врач «должен лечить не болезнь, а больного», – иными словами, подходить к пациенту с учетом его личных особенностей, – говорил еще Гиппократ.

Статистика помогает персонализировать лечение

Матвей Яковлевич Мудров, русский врач, 1776–1831

В России основоположником персонализированной медицины можно назвать Матвея Яковлевича Мудрова – человека, который собрал подробнейшие истории болезни людей, которых он лечил на протяжении 22 лет, и доказал, что такое длительное наблюдение и тщательный сбор информации дают результат. Его труды первой трети XIX в. изучались будущими медиками и закладывали привычку аккуратно вести историю болезни. Опирались на опыт своего предшественника и другие столпы отечественной медицины – Сергей Петрович Боткин и Иван Михайлович Сеченов.

Что принципиально изменилось за прошедшие со времен Гиппократа 2500 лет? В первую очередь – методы сбора индивидуальной информации. Развитие молекулярной биологии, генетики, компьютеризация и большие данные (big data) вывели понимание природы болезней, а затем и количество сведений о конкретном человеке на совершенно иной уровень.

«Топ-менеджер крупнейшей британской фармкомпании признал, что большинство рецептурных препаратов не помогают большинству получающих их пациентов», – утверждала в декабре 2003 г. передовица в газете The Independent.

Так издание интерпретировало слова американского фармакогенетика Аллена Розеса, в тот момент занимавшего пост глобального вице-президента по генетике в компании GSK (ранее GlaxoSmithKline). Розес один из первых вынес в публичное поле то, что в научной среде обсуждалось десятилетиями.

«Я не говорю, что большинство лекарств не действуют… Они действуют, просто помогают не всем», – цитирует его слова та же газета.

Всем знакома ситуация, когда врач назначает один препарат (так называемая первая линия терапии), если эффекта нет – назначает другой (вторая линия), потом третий (третья линия) и т. д. У разных пациентов разная восприимчивость к одним и тем же лекарствам, и до недавнего времени врачи не понимали почему. А все дело в генетике.

Конечно, специалисты знали об этой проблеме. Более того, крупнейшие фармкомпании, в том числе Roche, GSK, Novartis, Bristol-Myers Squibb и другие еще в 1999 г. сформировали некоммерческий консорциум для создания карты человеческого генома на основе однонуклеотидного полиморфизма (SNP). Консорциум успешно исследовал и занес в публичную базу данных более 1,5 млн SNP.

Статистика помогает персонализировать лечение

/Roche

Нуклеотид – это элементарная единица генетической информации, условно говоря – «буква», которой наша наследственность записана в ДНК. Соответственно, минимально возможная мутация – это замена одного нуклеотида.

Такое побуквенное сравнение геномов разных людей позволяет описать генетическое разнообразие (однонуклеотидный полиморфизм, SNP) и найти генетические причины возникновения заболеваний, а также восприимчивости к тем или иным препаратам.

Всего в ДНК одного человека более 6 млрд нуклеотидов.

The Wall Street Journal 16 апреля 1999 г. написала о создании консорциума в статье «Новая эра персонализированной медицины: целевые лекарства для каждого уникального генетического профиля». Эта дата считается днем рождения персонализированной медицины в ее современном понимании.

С 1999 г. число научных работ, посвященных персонализированной (или, как ее иногда еще называют, прецизионной, точной) медицине, росло почти экспоненциально. За 20 лет количество публикаций достигло 6000 в год, подсчитал журнал The Oncologist.

В 1998 г. американский регулятор FDA зарегистрировал первый препарат, который считается персонализированным, потому что разрабатывался совместно со специальным тестом – это «Герцептин» (трастузумаб) от компании Genentech (сейчас входит в группу Roche).

Препарат стал на долгое время золотым стандартом лечения особо агрессивной формы рака груди (так называемый HER2-позитивный рак молочной железы), которая практически не поддается стандартной химиотерапии, быстро дает метастазы и приводит пациенток к смерти.

Около 20% всех случаев рака груди HER2-позитивны.

Развитие генетического профилирования пациентов ведет к фундаментальной смене принципов лечения онкологических заболеваний. Если раньше врачи выбирали препараты на основании локализации (пораженного органа) и гистологии (строения ткани) опухоли, то теперь – на основе генетических факторов опухолевого роста.

«Каждая опухоль имеет уникальный молекулярный портрет, и при наличии терапии, которая воздействует на определенные генетические драйверы заболевания, можно существенно улучшить результаты лечения, – говорит Екатерина Фадеева, медицинский директор АО «Рош-Москва».

– Сейчас на рынок выходят новые препараты, которые эффективны при наличии определенных мутаций, при этом не важны тип и локализация опухоли». Например, появились лекарства для лечения целого спектра солидных (то есть состоящих не из клеток кроветворной системы) опухолей, имеющих мутации генов NTRK.

Эта мутация встречается и при раке легкого, и раке молочной железы, саркоме, опухолях желчного пузыря, щитовидной и поджелудочной железы, рассказывает Фадеева.

В США зарегистрированы больше сотни таргетных (нацеленных на определенную молекулу-«мишень») онкопрепаратов, из которых, по данным журнала The Oncologist, на апрель 2019 г. 34 лекарства назначаются только совместно со специальным биохимическим или генетическим тестом.

По оценке компании Deloitte, объем рынка персонализированной (прецизионной) медицины может вырасти c $39 млрд в 2015 г. до $87,7 млрд к 2023 г.

С развитием науки и технологий объем данных, доступных для обработки, стремительно растет, а их стоимость снижается.

Цена полной расшифровки ДНК конкретного человека, по данным американского Национального института исследования человеческого генома, упала со $100 млн за геном в 2001 г. до $1000 в настоящее время. Благодаря этой информации специалисты могут определить предрасположенность пациента к некоторым заболеваниям (в том числе онкологическим), реакцию на лекарства и многое другое.

Разработка недорогих тест-систем ДНК на основе так называемых биочипов, которые позволяют быстро проверить множество отдельных генов пациента без полной расшифровки его ДНК, удешевила тест на мутацию гена BRCA1, стоивший в 2013 г. в США около $3000.

Сейчас компания 23andme предлагает сделать его по почте за $149 в комплекте с десятком других генетических маркеров плюс сведения о предках клиента. Правда, американский регулятор FDA в 2018 г.

одобрил эти тесты с оговоркой, что для принятия медицинских решений они обязательно должны по назначению врача перепроверяться в «настоящей» клинической лаборатории.

Статистика помогает персонализировать лечение

/Roche

Big data могут помочь правильно диагностировать заболевания, указывает сайт World Economic Forum (WEF). Например, это может быть важно в случае редких генетических заболеваний, которыми болеют единицы во всем мире.

«Что если пациент живет в Канаде, а другой пациент с такой же мутацией – в Турции? Единственный способ связать эти случаи – объединить наборы данных, в которых находятся клиническая и геномная информация о них», – пишут авторы WEF.

Еще одна точка накопления медицинской информации – биобанки. «Смысл работы исследовательских биобанков – в бесперебойном обеспечении исследователей субстратом для активного ведения медицинских разработок: биоматериалами разных типов и форматов (кровь, частички кожи и др.

– «Ведомости&»), собранными законно, этично, с соблюдением разнообразных требований по пробоподготовке, лабораторной обработке и хранению, максимально полно охарактеризованных и ассоциированных с максимально возможным объемом клинической и лабораторной информации», – считает директор по развитию бизнеса «Национального биосервиса» Олег Гранстрем. Благодаря биобанкам иногда удается даже «спасти» препараты от невыхода на рынок. К примеру, онкологический препарат с действующим веществом гефитиниб поначалу не прошел международное клиническое исследование, но все-таки был одобрен Европейским агентством по лекарствам (EMA) для пациентов с определенной мутацией генома – такой, которая встречается только у азиатов, а значит, не могла быть выявлена в целевой группе в США или Европе. Обнаружить эту мутацию удалось благодаря тому, что производитель собирал и систематизировал в биобанке образцы опухолей участников исследования.

Читайте также:  Биопсия лёгких: как проводится у взрослого, что такое биопсии легких, разные виды процедур

«Работая над программой по борьбе с онкозаболеваниями, мы обратили внимание на необходимость создания биобанков. Сейчас мы начали понимать, что опухоль через некоторое время мутирует и может вернуться к той клеточной структуре, которая выявлялась многие годы назад», – считает главный онколог Минздрава РФ Андрей Каприн (цитата по «РИА Новости»).

Комплексные электронные базы данных, которые бы включали информацию о пациенте, результатах обследования, молекулярном профиле опухоли, патоморфологических исследованиях, назначенной терапии и ее эффективности, могут помочь врачам не только выбрать лучшее для конкретного пациента лечение, говорит Фадеева.

Уже есть опыт их использования в клинических исследованиях новейших препаратов. Так, в регистрационное досье на препарат энтректиниб, одобренный FDA в 2019 г., были включены данные виртуальной контрольной группы.

Они были получены из более чем 220 онкологических центров, более 2,2 млн пациентов, из которых 69 пациентов имели редкую мутацию и ранее получали лечение препаратом сравнения.

Сопоставление этих данных с данными клинических исследований энтректиниба показало его эффективность при очень редком ROS1-положительном немелкоклеточном раке легкого, а также при 10 типах рака различной локализации с мутацией NTRK.

Стремительно растет и объем информации, поступающей от носимых устройств: они умеют отслеживать физическую активность, пульс, особенности сна и проч. По оценке компании Tractica, к 2021 г. объемы продаж носимых устройств для контроля здоровья (таких как фитнес-трекеры, умные часы, различные датчики и проч.) достигнут почти 100 млн единиц в год.

Данные таких устройств пока не являются в строгом смысле медицинскими – врачи не могут принимать решения на их основании, но первые шаги к признанию уже сделаны – в 2018 г. FDA одобрил умные часы Apple Watch 4-й серии, способные снимать электрокардиограмму и на ее основе предупреждать владельца и его врача о возможных проблемах с сердцем.

Статистика помогает персонализировать лечение

Apple Watch 4-й серии /Apple

Больницы по всему миру переходят на использование медицинских информационных систем и переводят медицинские карты в электронный формат.

Благодаря этому накапливается колоссальный массив информации о пациентах. Все данные о здоровье, собранные вне традиционных клинических исследований, получили название «данные реального мира» (real world data), они тоже вносят все более существенный вклад в накопление big data.

Аналитики компьютерной корпорации Dell EMC посчитали: только с 2016 по 2018 г. количество информации, которой оперирует медицинская организация, выросло на 878% – в среднем до 8,4 петабайта (это примерно как 178 Ленинских библиотек в текстовом формате. – «Ведомости&»).

Конечно, фармкомпании, как эксперты по работе с медицинскими данными, не могли остаться в стороне от бума big data. В 2015 г.

Genentech подписала с 23andme соглашение на $50 млн о доступе к собранной базе генетических данных. Союз уже дал плоды – в 2017 г.

23andme объявила, что благодаря сотрудничеству обнаружены 17 новых генетических вариантов, ассоциированных с болезнью Паркинсона, что открывает возможности для создания новых лекарств.

Статистика помогает персонализировать лечение

Компания Roche c 2015 г. потратила в общей сложности $3,4 млрд на покупку Foundation Medicine – компании, которая разрабатывает инновационные ДНК-тесты для использования с таргетными онкопрепаратами.

Следующим шагом стала покупка Flatiron Health – разработчика специализированной облачной платформы OncologyCloud, в которой содержатся электронные истории болезни, клинические данные и другие «данные реального мира» более чем 2 млн онкопациентов, а также специализированные программы для хранения и обработки этой информации.

Сейчас Roche предлагает – в том числе и на российском рынке – комплексное геномное профилирование (КГП), которое в течение 2–3 недель дает врачу исчерпывающую информацию о генетических особенностях заболевания у конкретного пациента и помогает назначить оптимальное лечение – как из числа одобренных, так и находящихся на стадии разработки.

«Более 80 пациентов получили возможность пройти комплексное геномное профилирование по нашей технологии на бесплатной основе по программе получения опыта.

Мы сотрудничаем с многими клиниками в России и надеемся, что со временем КГП станет доступно в рамках программ государственных гарантий бесплатного оказания медицинской помощи», – говорит Виктория Морецкая, руководитель отдела молекулярно-генетической диагностики АО «Рош-Москва».

Три вектора развития персонализированной медицины: прогноз от McKinsey :: РБК Pro

Развитие биотехнологий и ИТ сделало персонализацию одним из главных принципов в фармакологии и медицине. McKinsey выделила три тренда в области персонализированной медицины, которые необходимо учитывать игрокам отрасли в ближайшие пять лет

Статистика помогает персонализировать лечение

Jason Reed / Reuters

Персонализированная медицина изменила само представление о медицине как о лечении усредненного пациента.

Вместо метода проб и ошибок врачи назначают лекарства индивидуально — определенное лечение и медикаменты для конкретного пациента в нужный момент времени.

В ближайшие пять лет экосистема персонализированной медицины, включающая новые средства диагностики, персональные устройства, решения в области искусственного интеллекта и аналитические инструменты, будет развиваться под влиянием трех ключевых трендов.

1. Сбор и агрегирование данных

К 2025 году рынок больших данных в медицине составит от $53 млрд до 69 млрд. Помимо аккумулирования больших объемов данных, системы здравоохранения добились успеха в сборе массивов, более простом агрегировании информации и обеспечении более широкого доступа к ней.

Министерство здравоохранения и социальных служб США инвестировало $35 млрд в ИТ в сфере здравоохранения, что способствовало быстрому усовершенствованию медицинских баз данных за счет распространения электронных медицинских карточек (electronic health record, EHR). Этот процесс сбора и агрегирования данных помогает лучше понять симптомы пациентов, методы и результаты лечения.

Фармацевтический холдинг Roche одним из первых «завладел» медицинскими данными пациентов от начала и до конца. Roche приобрел ряд технологических компаний в здравоохранении и таким образом получил данные о геноме тысяч онкологических больных и о персонализированных методах лечения.

Успешная интеграция этих данных позволит подбирать терапию с учетом геномного профиля пациента и затем отслеживать ее результаты.

Однако перспективы использования генома в области персонализированной медицины не ограничиваются только онкологией.

Сбор поведенческих данных с помощью специальных устройств-трекеров, развитие геномики и методов анализа молекулярного фенотипа — все это в обозримом будущем приведет к тому, что у каждого пациента будет своя постоянно пополняемая экосистема данных, а врачи получат доступ к опыту и наработкам всего медицинского сообщества.

2. Продвинутая аналитика для персонализированного лечения

Изначально персонализированная медицина опиралась на то, что понимание последствий мутации и ретроспективный анализ помогают выработать алгоритм для вычисления потенциальных мутаций у следующего поколения. Этот подход широко применяется в онкологии, но не только.

Современные технологии и мобильные медицинские приложения позволяют отслеживать физическое состояние пациента в реальном времени.

Многомерные базы данных дают возможность создавать предиктивные алгоритмы, которые опираются на описательную статистику и накопленные данные, чтобы спрогнозировать последствия лечения для конкретного пациента.

При этом потенциальные возможности постоянно модифицируются по мере того, как поступает новая информация о пациенте, а решения принимаются с учетом больших данных.

Персонализированная медицина в России • Русский Доктор

Статистика помогает персонализировать лечение

Давайте попробуем простыми словами объяснить, что же такое персонализированная медицина. Для этого ответим на вопрос:

«Как раньше происходило назначение лечения?»

Врач осматривал пациента, задавал несколько уточняющих вопросов и затем назначал программу лечения. В большинстве случаев она была достаточно стандартной: в такое-то время принимать таблетки, столько-то раз сходить на процедуры и т. д. И вы точно могли быть уверены, что другой пациент с похожими симптомами получил примерно такой же список предписаний.

С появлением персонализированной медицины единый стандартизированный подход к лечению примерно одинаковых симптомов у разных пациентов начал уходить в прошлое.

Что такое персонализированная медицина

Если врач является последователем персонализированного подхода к лечению, то он понимает, что среди нас нет абсолютно одинаковых людей.

Все люди отличаются друг от друга по вероятности возникновения того или иного заболевания и по реакции на те или иные виды предлагаемого лечения.

Поэтому перед тем, как назначить наиболее эффективное именно для этого конкретного человека лечение, пациенту назначают серию тестов и встреч для выяснения всех необходимых деталей.

Конечно, персонализированная медицина учитывает и все привычные клинические признаки. В частности, полный анамнез больного, его возраст, пол, телосложение, историю похожих диагнозов в семье и т.д. Однако еще более важное для персонализированной медицины значение имеют молекулярные характеристики организма пациента.

Молекулярная характеристика организма

Для их получения врачи проводят серию генетических тестов, во время которых они изучают особенности каждого конкретного человека, выявляют изменения в генах и те особенности их связи, которые свойственны только этому конкретному человеку.

Преимущества персонализированной медицины

Для чего все это нужно?

Как получить персонализированную медицину?

По всему миру персонализированный подход к диагностике и лечению становится все более популярным. Пациенты компании «Русский Доктор» уже сегодня могут воспользоваться специализированными программами лечения и профилактики, оценить все преимущества персонализированной медицины в частных клиниках Москвы.

Персонализированная онкология: как в России лечат рак

Каждая шестая смерть в мире вызвана онкологическим заболеванием. В России, по данным Федеральной службы государственной статистики, в 2019 году от злокачественных новообразований умерло 56,7 тыс. мужчин и женщин трудоспособного возраста.

Читайте также:  Корень лопуха при онкологии: полезные свойства и противопоказания

При этом в нашей стране с 1985 по 2018 год стандартизованный коэффициент смертности¹ (СКС) от злокачественных новообразований среди населения в возрасте от 0 до 64 лет снизился на 30% и находился на уровне «новых» стран ЕС, но в 1,3 раза превышал показатели «старых» стран ЕС².

Накопленные знания и опыт борьбы с онкологией позволили совершить революцию пути пациента и изменить парадигму лечения рака.

От метода проб и ошибок в России переходят к прецизионной (персонализированной) селективной рациональной терапии, рассказывает заместитель генерального директора ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России, врач-онколог Андрей Костин. Публикуем его выступление на конгрессе «Оргздрав-2020». Материал подготовлен при поддержке ВШОУЗ.

Персонализированный подход в онкологии. Барьеры и возможности

Диагностика и лечение всех видов злокачественных опухолей исторически основаны на их клинических и патологоанатомических характеристиках. Улучшение понимания биологии злокачественных опухолей привело к выявлению новых биомаркеров, связанных с заболеваниями и с риском неэффективности терапии у отдельных пациентов.

Ранее для лечения всех онкологических больных применялся один препарат. В современной медицине назрела необходимость адаптировать терапию под каждого пациента. Так появился персонализированный подход, который основан на понимании молекулярно-генетических особенностей опухоли. Распознать их помогают гистологические исследования.

Цели до 2024 года

Проблеме онкологии в нашей стране уделяется огромное внимание на государственном уровне. Это отражено в Указах Президента РФ № 642 от 1.12.2016 года о «Стратегии научно-технологического развития РФ» и № 204 от 7.05 2018 года «О национальных целях и стратегических задачах развития РФ до 2024 года».

Так, согласно второму документу перед Правительством РФ поставлены задачи снизить показатель смертности от новообразований, в том числе от злокачественных (до 185 случаев на 100 тысяч населения); снизить показатель одногодичной летальности больных со злокачественными новообразованиями (далее — ЗНО); а также повысить долю пациентов со ЗНО, стоящих на учете 5 лет и более.

С 2019 года в России реализуется федеральный проект «Борьба с онкологическими заболеваниями». Программа
является частью национального проекта «Здравоохранение». Согласно документу, на борьбу с эпидемией злокачественных новообразований до 2024 года планируется направить около 63% бюджета всего нацпроекта. Это почти 1 трлн рублей.

Медицинская тактика

Для решения поставленных задач в здравоохранении требуется обеспечить более эффективное объединение, использование и взаимную передачу данных клинических исследований, геномных данных, данных повседневной клинической практики и других форм медицинской информации. Это основа эффективности охраны здоровья, в противном случае непродуктивность системы приведет к росту затрат.

Причины неэффективности здравоохранения и увеличения расходов кроются в отсутствии принципиально новых методов лечения, отложенной диагностике, постановке ошибочных диагнозов и врачебных ошибках. Существенно влияют на ситуацию старение населения, рост распространенности хронических и онкологических заболеваний.

Повысить результативность лечения раковых больных может персонализированный подход. Он сочетает в себе диагностику на основе аналитики разнообразных факторов, исследуемых в опухоли, с подключением нормативных регуляторных аспектов, а также применение прецизионной терапии (таргетной и иммунотерапии), своевременную регистрацию препаратов на рынке и поддержку принятия клинических решений.

Внедрение нового подхода — многофакторная задача. В ней рассматривается вопрос участия пациента в диагностическом, лечебном прессе и взаимодействие между игроками рынка: производителями диагностических систем, молекул, лекарственной терапии и, конечно же, все это объединяет лечащий врач.

Особенное значение в данном процессе приобретает обмен информацией.

Он рассматривается в мире и как система накопления и передачи данных, и как часть системы управления здравоохранением, и как взаимодействие лечебных учреждений со страховыми компаниями, которые финансируют разнообразные системы охраны здоровья, и как обмен личными данными радиологических и лабораторных исследований, которые хранятся в специальных библиотеках.

Предполагается, что экосистема персонализированной медицины (далее — ПМ) с принятием решения на основании вышеперечисленных сведений станет важнейшим фактором повышения устойчивости системы здравоохранения и улучшения результатов лечения.

Как лечат онкологию в мире

Системы персонализированной медицины уже есть в США, странах Евросоюза, Японии и Китае. В них принятые первичные меры по организации и обеспечению доступа к решениям ПМ привели к улучшению исходов лечения и повышению эффективности системы здравоохранения.

Пациенты и лечащие их медицинские работники уже отмечают улучшение клинических результатов благодаря таким мерам, как:

  • Оптимизация тактики ведения пациентов посредством использования персональных цифровых технологий, например, портативных электронных устройств и мобильных приложений.
  • Оптимизация процесса принятия клинических решений и оказания медицинской помощи посредством объединения электронной медицинской документации, геномных и медицинских данных.

Помимо этого, системы здравоохранения отмечают сокращение затрат и повышение качества и эффективности оказываемой медицинской помощи после следующих введенных мер:

  • Применение методики секвенирования полного генома для улучшения качества диагностики и предупреждения случаев назначения неэффективной терапии;
  • Объединение и анализ различных данных для формирования аналитического заключения и обеспечения экономической эффективности, оказываемой медицинской помощи (несмотря на то, что расходы на лекарственную составляющую постоянно растут).

Старение населения и другие факторы риска

Персонификация в российском здравоохранении уже началась. Ее внедрение осложнено такими проблемами отрасли, как: неустойчивые расходы, стабильно низкая эффективность, неравномерный прогресс по вопросу улучшения исходов у пациентов. Чтобы обеспечить положительные изменения, необходимо по максимуму использовать возможности для обработки данных.

Усугублять нехватку ресурсов у систем здравоохранения для оказания необходимой медицинской помощи пациентам будут старение населения и рост распространенности хронических заболеваний.

По прогнозам до 2030 года численность населения в возрасте 60 лет и старше в мире увеличится на 56% — с 901 млн до 1,4 млрд человек.

К 2050 году 2 млрд человек будут старше 60 лет — это создаст существенную нагрузку на систему здравоохранения. Известно, чем старше человек, тем выше у него риск развития как минимум одного хронического заболевания, в частности, артериальной гипертензии, сахарного диабета или ревматоидного артрита.

Наличие нескольких хронических заболеваний сопряжено с увеличением частоты обращений за медицинской помощью. К примеру, обращение в отделение неотложной помощи регистрируется почти у 70% населения пожилого возраста с шестью и более хроническими заболеваниями и только у 14% населения — с одним хроническим заболеванием или без них.

Хронические заболевания требуют дорогостоящего лечения. Так, в Европе на это расходуют 80% средств от выделяемого на здравоохранение бюджета в размере 700 млрд евро.

  • Кроме того, ожидается, что до 2030 года число случаев смерти от злокачественных новообразований в мире увеличится на 45%.
  • Для решения серьезных проблем в сфере здравоохранения потребуется более эффективная интеграция, использование данных и обмен ими.
  • С учетом трансформации наших возможностей по сбору, объединению и анализу данных клинических и геномных исследований, реальной клинической практики и других форм медицинских данных, можно сказать, что мы наконец достигли того уровня, при котором можем устранить ограничения, связанные с оказанием медицинской помощи и улучшением исходов, с помощью системы по-настоящему персонализированной медицины.

Общественность показала готовность к участию в организации системы здравоохранения, основанной на персональных данных и направленной на оказание ориентированной на пациента медицинской помощи, а также улучшение исходов с соблюдением конфиденциальности и безопасности. 60% пользователей портативных электронных устройств готовы предоставлять свои персональные медицинские данные врачу в целях улучшения своего здоровья.

Нормативная база ПМ: опыт США и Китая

В некоторых странах планируется или уже ведется работа по принятию законов и нормативных требований, способствующих сбору, обмену и использованию различных медицинских сведений.

Например, в США принят Закон о методах лечения XXI века. Его цель — ускорить развитие новых медицинских разработок и обеспечить их доступность для пациентов.

На реализацию инициативы по развитию прецизионной медицины Национальным институтом здравоохранения США выделено 1,45 млрд долларов. А в Китае инициирован проект по развитию персонализированной медицины.

На разработку и проведение геномных исследований в течение ближайших 15 лет там выделено 9,2 млрд долларов.

  1. Совершенствование процесса принятия клинических решений и оказания медицинской помощи посредством объединения электронной медицинской документации, геномных и медицинских данных положительным образом повлияет на качество лечения, получаемого пациентами.
  2. Установлено, что применение технологии секвенирования генома может способствовать повышению точности диагностики и сокращению затрат на оказание медпомощи.
  3. Создание национальной системы ПМ сделает возможным:
  • Повышение точности диагностики и персонификации лечения в онкологии;
  • Обеспечение мониторинга клинических процессов в профильных учреждениях благодаря созданию единой системы отчетов;
  • Автоматизацию маршрутизации пациентов в регионах согласно оснащенности центров;
  • Обеспечение безопасности персональных данных граждан РФ;
  • Повышение экономической эффективности в здравоохранении за счет:

1. Системного мониторинга эффективности проводимых реформ и возможности корректировок точечных мероприятий;

2. Регион-специфичного подхода к алгоритмам ранней диагностики и профилактики онкологических заболеваний;

3. Контроля обоснованности назначения и расхода дорогостоящих лекарственных препаратов;

4. Планирования оснащения онкологических центров высокотехнологичным оборудованием в зависимости от структуры заболеваемости в регионе.

Для воплощения концепции ПМ в нашей стране потребуется комплексное обновление всей системы здравоохранения.

Так, органам государственной власти, плательщикам, регуляторам, поставщикам услуг и представителям отрасли следует пересмотреть: политику, процесс диагностики и стратификации пациентов, порядок обоснования клинических решений, инфраструктуру, варианты терапии и порядок сбора данных об исходах лечения.

¹Стандартизированный коэффициент смертности (standardized mortality rate) — способ вычисления коэффициентов смертности с точки зрения среднего числа для группы или населения, а затем определение степени, в которой местные населения отличаются от стандарта.

Например, 100 — число, данное среднему коэффициенту смертности для Великобритании, и области с СКС менее, чем 100, имеют лучшие жизненные возможности, чем те, где СКС — выше 100. Большой толковый социологический словарь. — М.: АСТ, Вече. Дэвид Джери, Джулия Джери.

 1999


²Данные доклада «Онкологическая служба РФ:результаты и финансирование». Подготовлено: Проф. А.Н. Махсон, 24 апреля 2020 г. В подготовке доклада приняли участие специалисты ВШОУЗ: д.м.н. Г.Э. Улумбекова, к.э.н. Н.В. Альвианская, к.э.н. А.Б. Гиноян, к.м.н. И.Ю. Худова

Как новая стратегия персонализированной медицины изменит общество и здравоохранение в Центре новых медицинских технологий Новосибирск

Валентин Викторович Власов, Доктор наук, профессор, Академик РАН, научный руководитель Института химической биологии и фундаментальной СО РАН, заведующий кафедрой молекулярной биологии Новосибирского государственного университета, основатель ЦНМТ.Елена Николаевна Воронина, кандидат биологических наук, научный сотрудник лаборатории фармакогеномики ИХБФМ СО РАН, доцент СУНЦ НГУ

На всём протяжении истории, если человек заболевает — пытается найти ответы на важные для себя вопросы: «Что случилось?» (диагноз), «Какие могут быть последствия болезни?» (прогноз), «Как вылечиться?» (лекарство), «Какие принять меры, чтобы вновь не заболеть?» (профилактика).

В XXI веке, в эпоху информационной революции, ответить на эти вопросы помогают самые современные достижения цивилизации.

В этой статье мы поговорим о здравоохранении будущего. Узнаем, что такое персонализированная медицина, какие ключевые понятия заложены в аббревиатуре 4П и как применяются в медицине цифровые технологии.

Персонализированная медицина в России и в мире

Персонализированный подход к профилактике и лечению — мировой тренд здравоохранения.

Сегодня на смену общим, «средним по больнице» методам приходит индивидуальная терапия, которая учитывает особенности организма каждого пациента.

В 2015 году США запустили программу по развитию в стране точной медицины (Precision Medicine Initiative) — это промежуточный этап между традиционным подходом и персонализированным. В программе Precision Medicine Initiative ещё нет таргетированного лечения для конкретного человека, но уже заложено деление пациентов с одинаковыми генотипами на группы.

Национальные институты здравоохранения США получили финансирование, чтобы создать когорту из 1 миллиона добровольцев. Учёные будут наблюдать за их здоровьем и самочувствием и создадут внушительную информационную базу.

Во Франции акцент сделали на образовательном компоненте — ввели в программу обучения врачей генетику и информационные технологии: сбор и анализ массивов генетических данных.

Читайте также:  Овариоэктомия у женщин: что это такое? Удаление яичников при раке молочной железы

Кроме того, правительство Франции приняло программу развития геномики и точной медицины до 2025 года.

Цели весьма амбициозные: исследовать более 230 тысяч геномов, найти лекарства от рака и сахарного диабета, интегрировать геномную медицину во французскую систему здравоохранения.

Министерство здравоохранения Великобритании стартовало похожий проект «100000 геномов» — он сосредоточен на редких и онкологических заболеваниях. Уже есть результаты: диагностирована редкая болезнь, вызываемая мутацией в гене KDM5b.

Частный бизнес тоже вносит свой вклад в развитие персонализированной медицины. В 2002 году Лерой Худ, руководитель американского института системной биологии, сформулировал концепцию «медицины будущего» — 4П: предиктивность, превентивность, персонализация, партисипативность. Об этом мы подробнее расскажем ниже.

От теории Худ перешёл к практике — стал сооснователем компании Arivale, которая на основе генетической информации разрабатывает индивидуальные программы для сохранения здоровья.

В России о персонализированной медицине заговорили в 2012 году, когда определяли ключевые задачи развития здравоохранения (Указ Президента Российской Федерации от 7 мая 2012 г.).

Спустя 2 года, в 2014 утвердили государственную программу «Развитие здравоохранения», которая содержит в том числе и применение инновационных технологий.

А в 2016 году стартовал проект Healthnet в рамках «Национальной технологической инициативы», рассчитанный до 2035 года.

Ключевой компонент Healthnet — персонализация медицины, то есть, сбор, анализ и использование информации по каждому пациенту с учётом его анамнеза, генетического кода и других особенностей.

Российские частные компании не отстают — проводят генетические исследования, внедряют технологии геномики, протеомики (направление молекулярной биологии, которое изучает белки и их взаимодействие в живых организмах), нанотехнологий, предоставляют пациентам доступ к инновационным решениям и методикам.

4П — новая медицинская парадигма

Современная система здравоохранения активно борется с заболеваниями через хирургические вмешательства и фармакологию. Но лечить заболевание начинают тогда, когда оно уже выявлено у пациента.

Причём, и диагностика, и само лечение базируются на усреднённых показателях населения, а выбор тактики ограничен теми вариантами, которые предлагает врач. В концепции новой медицины ситуация иная.

Цель: выявить и вылечить нарушения у здоровых людей задолго до того, как появились симптомы болезни, то есть, доклинически.

Посмотрите на схему:

Сейчас система здравоохранения работает на стадиях С и D. В парадигме новой медицины она подключится уже на стадии B — это поможет предотвратить или значительно отодвинуть по времени переход на стадию D. То есть, медицина превращается в проактивную систему, которая действует по принципам прогноза, профилактики, персонализации и партисипативности — 4П.

В основе 4П медицины «три кита», три направления, которые лавинообразно развиваются в последнее десятилетие: системная биология, Big Data (технология больших данных) и виртуальная социализация.

Системная биология

В последние годы биология и медицина из наук, которые изучают отдельные молекулы, превращаются в дисциплины, которые практикуют интегральный подход.

Например, исследуется весь массив белков, которые вырабатываются одной клеткой на определённое воздействие. Кроме известного термина «геном» — совокупность всех генов организма, возникают понятия протеома (совокупности белков), метаболома (совокупности метаболитов), транскриптома (совокупности РНК) и так далее.

Знание всех элементов и даёт то объёмное представление о состоянии клетки, которого невозможно достичь, если исследовать всего пару параметров.

Представьте себе, что знания студента за 5 лет обучения оцениваются по 2-3 тестам. А современные методики полностью сканируют все полученные знания. Конечно, итоговая оценка получится другой. И она будет более точной.

Собственно, системная медицина выполняет обширный скрининг состояния здоровья и разделяет пациентов и болезни по разным подгруппам. Так, генетические данные помогают сегментировать людей с разными реакциями на одно и то же лекарство, с разными рисками заболеваний и другими клинически значимыми факторами.

А такие болезни, как рак молочной железы и болезнь Крона, которые когда-то классифицировались как единообразные, сейчас стратифицируются по разным клиническим подгруппам на основе генетических, молекулярных и клеточных отличий.

Такое деление помогает ставить точные диагнозы и подбирать максимально эффективное, таргетное лечение.

Big Data (Большие данные)

Из предыдущего примера видна одна из проблем современной науки: мы можем скринировать тысячи параметров, но как их проанализировать? Как раз здесь и подключаются технологии больших данных.

Они обрабатывают сотни тысяч показателей и дают объёмную картинку, в которой можно увидеть, какие конкретно белки появились в клетке в ответ на воздействие или как изменилось количество каких-то молекул в организме при разных заболеваниях.

Идентификация этих биомаркеров позволяет диагностировать и лечить болезни гораздо раньше, чем это возможно сегодня.

Виртуальная социализация

Продвигать здоровый образ жизни, информировать людей о рисках — всё это делают соцсети. В результате люди активнее задумываются о своём здоровье, находят мотивацию для профилактики и лечения, делают осознанный выбор и принимают на себя ответственность за своё здоровье.

А теперь пройдем по ключевым понятиям медицины 4П.

Предикция (Predictive)

Предикция — предсказуемость болезни. Врач проводит генетические исследования, изучает геномные и метаболомные маркеры пациента и на их основе говорит о факторах риска и вероятности того или иного заболевания. Причём, не только у взрослого или ребёнка, но и у ещё не сформировавшегося эмбриона.

Приведём пример. Уже на 10 неделе беременности можно обнаружить ДНК плода в крови матери. Процедура неинвазивна и позволяет с высокой точностью диагностировать хромосомные заболевания плода. И ещё один пример: в зависимости от генотипа пациента с гепатитом С, врач предсказывает эффективность стандартного лечения «пегилированный интерферон + рибавирин».

Предикция имеет большое значение для профилактики: если обнаружен фактор риска, можно оперативно принять меры, чтобы устранить этот фактор и вернуть человеку здоровое состояние (возвращение к этапу А).

Превентивность (Precautionary)

Превентивная (профилактическая) медицина означает, что усилия врача сконцентрированы не на лечении заболевания, а на его предотвращении.

Врач составляет прогнозы и риски на основе генетического анализа и подбирает персональный комплекс мер для пациента. Популярный пример на Западе — профилактическая мастэктомия у женщин с высоким риском рака молочной железы.

Эту меру профилактики выбрала для себя известная актриса Анджелина Джоли.

Персонализация (Personification)

И вот мы снова вернулись к понятию персонализации. В контексте 4П персонализированный подход означает, что врачи выявляют у пациента индивидуальные биомаркеры, которые отвечают за развитие болезни, и подбирают лекарства, нацеленные именно на его «поломку».

Так, маркером рака молочной железы является определённый вариант рецептора HER2 на поверхности клетки. Если рецептор обнаружен, применяют специфическое лекарство, которое его блокирует.

Исходя из принципов персонализации, фармакогенетика стремится выявить гены и их варианты, которые определяют адекватность фармакотерапии и уменьшают риск побочных эффектов.

Партисипативность (Participatory)

Партисипативность (вовлечённость) означает, что пациент активно участвует в профилактике и лечении заболеваний, в мониторинге состояния своего здоровья. Делает осознанный выбор, информирован о рисках и старается вести здоровый образ жизни.

По прогнозам доктора Лероя Худа, учёные в ближайшем будущем идентифицируют на генном уровне большинство болезней, и это поможет увеличить продолжительность жизни каждого человека на 10-20 лет. Появятся гаджеты, которые по капле крови из пальца смогут проводить десятки тысяч тестов. Результаты будут отправляться пациенту на смартфон.

Цифровые технологии в персонализированной медицине

Цифровые технологии — ещё один аспект персонализированной медицины. Во многих лечебных заведениях России уже используются ЭМК — электронные медицинские карты. Они существенно упрощают сбор и анализ данных пациентов.

Ещё примеры: портативные гаджеты, фитнес-трекеры, которые отслеживают основные показатели здоровья, телемедицинские системы для дистанционных консультаций пациента. Кстати, телемедицина снизила частоту госпитализаций и амбулаторных приёмов в США на 58%. В Нидерландах телемониторинг на 64% уменьшил госпитализации пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями.

Но ЭМК и трекеры — лишь капля в море. В обозримом будущем в медицину интегрируются самые продвинутые разработки IT индустрии. Одна из них — искусственный интеллект (ИИ). Уже сейчас он помогает проанализировать множество медицинских параметров, включая технические показатели и визуальные образы.

Приведём пример. В Германии на выборке из МРТ 220 пациентов искусственный интеллект научили распознавать опухоли головного мозга. Затем ему дали изображения менингиомы 56 пациентов и глиобластомы 64 пациентов. Искусственный интеллект описал эти патологии, и результат более чем на 80% совпал с заключениями радиологов.

В России хорошо представлены технологии 3D-биопринтинга. Российские специалисты одни из первых напечатали органный конструкт щитовидной железы мыши с помощью отечественного биопринтера. Другие разработки в области биотехнологий касаются стволовых клеток, нейроинтерфейсов, наночипов.

Можно с уверенностью сказать, что медицина будущего — цифровая, ориентированная на раннюю профилактику и высокотехнологичное лечение.

Заключение

Мы рассмотрели концепцию персонализированной медицины, принцип 4П и цифровые технологии в здравоохранении.

Преимущества персонализированного подхода очевидны и уже применяются в онкологической практике — в таргетной терапии лекарства назначаются пациенту после молекулярно-генетического исследования опухоли.

Следующий шаг персонализации — молекулярно-генетический анализ организма, выполнять который нужно, когда пациент достаточно здоров.

И, наконец, на финишной прямой персонализация будет интегрирована на всех уровнях обследования и лечения.

В новом ключе здравоохранения мы сможем выявить заболевания на самой ранней стадии и повернуть их вспять прежде, чем они начнут развиваться. Если знание — сила, стоит направить его на контроль над своим здоровьем, благополучием, жизнью.

Оставьте комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Adblock
detector