Персональный подход: какие технологии помогают развивать медицину 4П

Прецизионная, стратифицированная, точная медицина или медицина 4П — все эти термины про персонализированное лечение. Его главные преимущества: высокий уровень безопасности, максимально раннее диагностирование заболеваний, увеличение эффективности терапии, снижение общих затрат на лечение. По прогнозам аналитиков, рынок персонализированной медицины будет расти со среднегодовым темпом в 7% в ближайшие шесть лет и достигнет 800 млрд долларов к 2028 году. 

Мировые тренды

Согласно отчету Mordor Intelligence, факторы, которые способствуют развитию глобального рынка персонализированной медицины, включают увеличение распространенности различных видов рака, доступность персонализированной терапии в виде противораковых препаратов, меньшее количество побочных эффектов в результате использования персонализированной терапии, широкое распространение инновационных препаратов на развитых рынках. 

Традиционно Северная Америка является крупнейшим регионом на мировом рынке персонализированной медицины. Это доминирование объясняется растущим числом разрешений регулирующих органов на персонализированную медицину в США, а также более широким признанием медицины 4П. 

Азиатско-Тихоокеанский регион является самым быстрорастущим регионом благодаря постоянным исследованиям и разработкам в отрасли здравоохранения. Ожидается, что из-за быстрого старения населения, повышения осведомленности потребителей, модернизации инфраструктуры здравоохранения и развития медицинского туризма данный регион будет иметь самые высокие темпы развития и в прогнозируемом периоде.

Поставщики медицинских услуг могут использовать передовые технологии цифровых платформ, чтобы сделать персонализированную медицину доступной, быстрой и рентабельной. 

Виртуальные двойники

Будучи полной динамической “живой” моделью человеческого тела и составляющих его систем, виртуальный близнец позволяет по-новому понимать и подходить к диагностике заболеваний, прогнозированию и лечению состояний здоровья в будущем. В фармацевтике виртуальный двойник помогает быстро выявлять потенциальных кандидатов на лечение. Например, генная инженерия обеспечивает основу для новой клеточной и генной терапии путем выявления генетических мутаций опухоли.

Исследователи из Медицинской школы Университета Майами недавно начали исследование по созданию “цифрового двойника”, который будет заменять пациента в любых тестах или новых методах лечения, чтобы определить их эффективность.

Близнец по имени MLBox будет использовать цифровые медицинские носимые устройства и интеллектуальные устройства в домашних условиях для сбора биологических, клинических, поведенческих и экологических данных о пациенте, а затем создавать модель, которую можно будет использовать для тестирования новых методов лечения, прежде чем они будут опробованы на реальном пациенте.

Первоначально проект будет сосредоточен на лечении проблем со сном (апноэ) и изучении их связи с серьезными проблемами со здоровьем (деменция и болезни сердца).

Вместо того, чтобы назначать лечение на основе статистической модели результатов для большой популяции, новый подход предоставит каждому пациенту персонализированную рекомендацию, рассчитанную для достижения наилучшего результата конкретно для него.

Предиктивная аналитика

Предиктивную (прогнозную) аналитику можно использовать для выявления факторов и рисков, связанных с терапевтическим вмешательством, или для прогнозирования того, какой пациент лучше всего отреагирует на лечение. Это сокращает время, необходимое для разработки и оптимизации процессов и оборудования для производства высокоиндивидуализированных новых методов лечения для небольших групп пациентов.

Современные поставщики медицинских услуг стремятся сделать лечение максимально эффективным, сводя к минимуму негативные побочные эффекты. Однако это не всегда возможно, особенно в случае лечения таких заболеваний, как рак. Более того, решения прецизионной медицины в онкологии зачастую в большей степени ориентированы на сами раковые клетки, чем на общее состояние пациента. Стартапы работают над проактивными решениями, которые лечат рак до появления симптомов.

InsightRX из Калифорнии предлагает платформу, которая включает в себя принципы количественной фармакологии и машинного обучения, чтобы обеспечить индивидуальное понимание реакции пациента на лечение.

Компьютерное моделирование и симуляция

Благодаря модульному, предиктивному и цифровому подходу компании могут улучшить результаты персонализированного протезирования. 

3D-печатные модели способствуют лучшему пониманию аномалий, стимулируют возникновение новых хирургических методов и улучшают результаты операций для пациентов. 

Ирландский стартап Axial3D занимается глобальным внедрением 3D-печати в сфере здравоохранения. Axial3D предоставляет точные 3D-модели для конкретных пациентов, созданные непосредственно на основе результатов компьютерной томографии и магнитно-резонансной томографии пациента.

Искусственный интеллект

При проведении медицинских исследований крайне важно привлечь большое количество разных пациентов. Это позволяет ученым учесть все разнообразие биологических факторов внутри индивидуумов, которые могут повлиять на результаты исследований. Стартапы и крупные компании разрабатывают платформы для анализа нескольких биометрических параметров, чтобы найти наиболее подходящих кандидатов для участия в медицинском исследовании.

Канадский стартап Perceiv AI предлагает управляемую искусственным интеллектом систему для интеллектуального отбора пациентов. Его собственная платформа использует различные типы данных, включая изображения, генетические, фенотипические и клинические переменные. Данные анализируются с помощью машинного обучения, чтобы найти пациентов, чьи биомаркеры наиболее подходят для указанного клинического исследования. Некоторые области точной медицины, в которых эта платформа уже применяется, связаны с лечением болезни Альцгеймера и острого коронарного синдрома.

Новейшие технологии искусственного интеллекта и машинного обучения помогают выявлять закономерности в наборах генетических данных, чтобы компьютерные модели могли делать прогнозы о шансах человека на развитие заболевания или реакцию на вмешательства. Австрийский стартап Plaatomics создает PlatoX — цифровую инфраструктуру для врачей, лабораторий и поставщиков тестов, которая обеспечивает высокое качество анализа и высокомасштабируемые процедуры тестирования генетических заболеваний с использованием секвенирования нового поколения (NGS). Эта информация позволяет анализировать тысячи мутаций в геноме человека с помощью современных методов информационных технологий и ИИ.

Израильский стартап AceTech предоставляет медицинским работникам программные инструменты точной медицины для поддерживающей терапии. RadiaApp составляет индивидуальный план лечения и профилактики радиационного дерматита во время лечения лучевой терапией. OralApp фокусируется на оральном мукозите во время лучевой терапии и химиотерапии. Решения стартапа позволяют врачам проводить индивидуальное лечение, чтобы предотвратить побочные эффекты медицинских процедур.

Дистанционный мониторинг и “живые” лекарства

Любое решение врача принимается на основе данных. Индивидуальный подход требует исчерпывающего объема данных о конкретном пациенте. И тут на помощь приходят носимые устройства, а также имплантируемые датчики, которые благодаря нанотехнологиям в последнее время стали необычайно миниатюрными. 

Биосенсоры постоянно “наблюдают” за пациентами удаленно и адаптируют их лечение на ходу, чтобы дать раннее предупреждение человеку, у которого возникают проблемы со здоровьем, и предупредить врачей, если будут достигнуты пороговые уровни. Американская компания Encellin называет себя разработчиком лучшего способа лечения диабета I типа. Она создает устройство для инкапсуляции клеток в тонкой пленке, которое имплантируется под кожу для клеточной терапии, обеспечивая долгосрочное саморегулирующееся терапевтическое решение без подзарядки или пополнения, когда это необходимо.

Устройство инкапсуляции клеток (CED) похоже на мешочек, который может быть загружен стволовыми клетками, а затем имплантирован в тело. Он действует как мини-фабрика, выпуская лекарства, когда они необходимы. 

“Это живые клетки, они реагируют, это не лекарство, которое можно передозировать, эти клетки по своей природе саморегулируются”, — поясняет соучредитель компании доктор Грейс Вей.

Еще одним преимуществом мешочка является то, что он может избавить пациента от необходимости принимать иммунодепрессанты.

Специализированное ПО

По оценке агентства Arizton Advisory and Intelligence, программное обеспечение для персонализированной медицины — один из быстрорастущих сегментов ИТ-индустрии здравоохранения. Главным образом его успех продиктован инновациям в области геномики, открытием и разработкой новых лекарств, клиническими исследованиями и анализом больших данных.

Ожидается, что рынок программного обеспечения для точной медицины будет расти в среднем на более чем 12,03% в течение периода с 2021 по 2027 год. Лидерство сохраняет регион Северной Америки, на долю которого приходится самый высокий прирост в размере 5,1 млрд долларов. Тем не менее, Азиатско-Тихоокеанский регион будет расти с самым высоким среднегодовым темпом в 13,23% в течение прогнозируемого периода из-за роста числа случаев рака и увеличения темпов цифровой трансформации.

Ключевые игроки на мировом рынке программного обеспечения для точной медицины, такие как Fabric Genomics и Foundation Medicine, сосредоточены на предоставлении инновационных продуктов, а также разрабатывают стратегию партнерства с исследователями, государственными органами и конечными пользователями для поддержки использования геномного тестирования в клинической практике. Другие ключевые игроки, такие как Syapse, укрепляют свое глобальное присутствие за счет стратегического партнерства с ведущими организациями здравоохранения.

Заключение

Бурное развитие ПО для персонализированной медицины, и самой медицины 4П предполагает много новых вызовов. Аналитики считают, что поскольку прецизионная медицина и геномика генерируют огромные объемы разнообразных и детализированных данных, могут потребоваться, например, новые подходы к их хранению и обмену ими, а также новый дизайн электронных медицинских карт. 

Некоторые методы прецизионной медицине противоречат существующим процедурам и классификациям FDA. Например, анализ биомаркеров пациента может свидетельствовать о том, что вместо одного лекарства “коктейль” из нескольких, причем не обязательно использовавшихся ранее для этого типа рака, даст ему наилучшие шансы победить болезнь. Но FDA в настоящее время одобряет лекарства от рака в определенных дозах и в зависимости от локализации рака в организме. Обучение врачей и просвещение пациентов — две другие области, требующие особого внимания.

Корреспондент МВ и ФВ Екатерина Погонцева специально для evercare.ru