Big data vytvoria presný obraz každého pacienta
Personalizovaná medicína, big data a úzke prepojenie rôznych medicínskych disciplín poskytnú hlbší a komplexnejší obraz o každom pacientovi. Zásadným spôsobom to ovplyvní klinickú prax, hovorí profesorka Rossa Chiu, expertka na diagnostický výskum krvnej plazmy.
Ako klinická chemička vyvíjate nové diagnostické postupy, ktoré pomôžu odhaliť rôzne ochorenia ešte predtým, ako sa rozvinú do akútneho štádia. Prepájate pritom viacero nových trendov, ktoré v budúcnosti ovplyvnia klinickú prax.
Diagnostická medicína ma odjakživa fascinovala. Už na lekárskej fakulte som sa zaujímala o analýzu údajov – o postupy, ktorými sa lekár snaží získať fakty a na ich základe stanoviť diagnózu pacienta. Biochémia, fyziológia a patológia sú dôležité, ale mňa zaujímala predovšetkým kombinácia poznatkov. V bežnom živote sa málokedy objavia klasické príklady chorôb. Pacient, ktorý potrebuje prvú diagnózu, nepríde a nepovie: „Dobrý deň, mám učebnicový prípad cukrovky.“ Zaujímam sa o proces, ktorým v diagnostike spätne odvodzujeme, čo sa deje s pacientom. Hľadáme stopy a záchytné body.
Využitie obrovského množstva dát je jedným z budúcich trendov v medicíne. Ako to pomáha v diagnostike?
Ukážem to na príklade rakoviny. Vieme, že keď sa nádor vyvinie, časť jeho buniek odumrie a uvoľní materiál DNA do krvného obehu. Fragmenty takejto DNA sú signálom ochorenia a dokážeme ich objaviť analytickými a štatistickými metódami. Moja výskumná skupina ide ďalej. Chceme hľadať DNA rakoviny v štúdiu, keď ešte presne nevieme, či už je malým nádorom, ktorý začína rásť. Naším cieľom je vyvinúť krvné testy, ktoré pomôžu zisťovať a lokalizovať rakovinu vo veľmi skorých štádiách. Vtedy sa však v krvi nachádza len menej ako jedno percento „rakovinovej“ DNA. Snažíme sa teda nájsť ihlu v kope sena – a tá ihla sa navyše často podobá na steblá sena. Pomáha nám pritom analýza big data.
Akým spôsobom?
Laboratórne výsledky analyzujeme sofistikovanými počítačovými algoritmami, schopnými identifikovať aj malé stopy ochorenia. Hľadanie drobných abnormalít v genóme pritom vyžaduje analyzovať v jednej vzorke krvi miliardy molekúl DNA. Aj keď abnormalitu nájdeme, ešte sme nevyhrali – nemáme istotu, či sme sa nezmýlili a či nedošlo k analytickej chybe. Do laboratórnym výsledkov preto „primiešame“ údaje od lekárov iných špecializácií a informácie o životnom štýle pacienta, ktoré sú relevantné pre diagnostiku.
Vznikne tak presný obraz o každom pacientovi?
Áno, v diagnostike kombinujeme genetické dáta z laboratórnych vyšetrení s ďalšími údajmi, ako je demografický profil pacienta a jeho životný štýl. Čím viac sa tieto ukazovatele prekrývajú, tým vyššia je pravdepodobnosť, že človek, ktorého sme pozitívne testovali v laboratóriu, je naozaj chorý. Alebo ďalší príklad – ak chceme monitorovať účinnosť liečby cukrovky u konkrétneho pacienta, užitočné bude vedieť, čo zjedol, aké bolo zloženie živín alebo ako cvičil. Bolo by dobré mať takéto informácie z čo najdlhšieho obdobia a najlepšie by bolo, keby sme poznali celú jeho rodinnú anamnézu.
Pri niektorých ochoreniach by bolo užitočné ísť ďaleko do minulosti pacienta.
Presne tak. A predstavte si, že by sme mali všetky tieto dáta zhromaždené a mohli ich kombinovať s aktuálnymi meraniami hladiny glukózy v krvi. Určite by sme boli schopní zvoliť lepší liečebný režim. Dnes sa riadime postupom, podľa ktorého každý, kto má hodnotu glykémie osem, teda úroveň HBA1c nad 8 percent, dostane v podstate rovnakú starostlivosť. Big data sú krokom k personalizácii. Nebudeme používať univerzálny prístup, namiesto toho budeme kombinovať klinické informácie s osobnými dátami a hľadať najlepšiu liečbu, ktorá bude vyhovovať profilu jednotlivca. Taká je budúcnosť.
Zdá sa, že nemocnice sa začnú vracať k tradícii rodinného lekára v malom meste – lekára, ktorý pozná históriu svojich pacientov a ich príbuzných.
Áno, možno to tak povedať. Do nemocnice dnes často prichádzajú pacienti, o ktorých lekár nič nevie, navyše môžu byť v bezvedomí. Zhromažďovanie a kombinovanie dát spôsobom, ktorý som opísala, ukáže lekárom väčší a presnejší obraz pacienta.
Analýza a kombinácia rôznych dát si však vyžiada zmeny v nemocničných procesoch, aby viac podporili kooperáciu rôznych medicínskych odborov.
Určite, infraštruktúra bude dôležitá. Nemocnice a laboratóriá sa musia naučiť lepšie spracovávať, uchovávať a sprístupňovať dáta klinickým lekárom, aby s nimi mohli ďalej pracovať. Veľa sa v tejto súvislosti diskutuje aj o ochrane osobných údajov. Väčšina nemocníc je stále opatrná pri využívaní cloudov na ukladanie dát, obávajú sa, že virtuálne úložisko je menej bezpečne ako fyzické, hoci to nemusí byť pravda. Pomôcť môžu výrobcovia diagnostických prístrojov, očakávam, že ponúknu analyzátory s vyššou úložnou kapacitou dát a lepšou konektivitou. Veľmi dôležitým aspektom je aj vzájomná komunikácia rôznych systémov. Aby bolo možné bez problémov kombinovať napríklad údaje z MRi a CT s dátami z biochemického analyzátora. Ich jazyk, algoritmy a architektúra si budú rozumieť. Na sledovanie životného štýlu pacientov budú zasa potrebné šikovné pomôcky, ktoré ich nebudú obmedzovať v bežnom živote.
Takže s big data a personalizovanou medicínou prichádzajú aj zmeny v zdravotnej starostlivosti.
Určite. Ak vďaka big data posilníme preventívnu medicínu, môže sa podstatná časť zdravotnej starostlivosti odohrávať mimo nemocníc. Pacienti budú mať v zdravotnej starostlivosti oveľa aktívnejšiu rolu. Predtým si však musíme vyjasniť dôležitú otázku: budú ľudia súhlasiť so zhromažďovaním informácií o ich životnom štýle? Verím, že áno, pretože im to dá lepší pocit kontroly nad vlastným zdravím. Napríklad pri cukrovke sa dnes pacient môže riadiť len radami lekára a musí dodržiavať stabilný zdravotný režim – brať lieky, cvičiť, dbať na stravovanie. V budúcnosti bude využívať pomôcky, ktoré budú monitorovať jeho zdravotné indexy a inteligentný systém môže manažovať jeho starostlivosť. Povie mu: „Naozaj si poctivo cvičil, máš veľmi dobrú hladinu cukru. Teraz si môžeš dopriať dobré jedlo a odmeniť sa.“ Niektorí pacienti to budú považovať za oslobodzujúce, ale pre iných to môže byť nepríjemné – budú to chápať ako priveľkú kontrolu a sledovanie. Dočkáme sa zrejme rozličných reakcií, ale to je prirodzené, veď aj ľudia sú rozliční.
![]()
Profesorka Rossa Chiu sa venuje chemickej patológii na Lekárskej fakulte Čínskej univerzity v Hongkongu. Skúma krvnú plazmu s cieľom vytvoriť cenovo prístupné a efektívne testy na detekciu rakoviny. Zdôrazňuje význam včasnej diagnostiky, ktorá môže priniesť významný pokrok do liečby tohto vážneho ochorenia. Je držiteľkou 150 patentov a mnohých medzinárodných ocenení. Vyštudovala Lekársku fakultu Queenslandskej univerzity v Austrálii a doktorát z filozofie získala na Čínskej univerzite v Hongkongu.
|
O autorovi
Nezávislý novinár Justus Krueger pôsobí v Hongkongu. Prispieva do časopisov Stern, Berliner Zeitung, Spiegel, Neue Zürcher Zeitung a ďalších periodík.
Foto: Hans Sautter
Zobrazit Galériu
Žiadne komentáre