Прецизионная медицина при сложных заболеваниях — молекулярная стратификация подгрупп для улучшения прогнозирования и выбора лечения

Precision medicine in complex diseases—Molecular subgrouping for improved prediction and treatment stratification
Åsa Johansson, Ole A. Andreassen, Søren Brunak, Paul W. Franks, Harald Hedman, Ruth J. F. Loos, Benjamin Meder, Erik Melén, Craig E. Wheelock, Bo Jacobsson
2023-04-24

сложные заболеваниямолекулярная стратификацияполигенные оценки рискапрецизионная медицинастратификация лечения
Сложные заболевания обусловлены сочетанием генетических факторов, образа жизни и факторов окружающей среды и включают распространённые неинфекционные заболевания, в том числе аллергии, сердечно-сосудистые, психические и метаболические расстройства. Более 25% европейцев страдают сложными заболеваниями, которые в совокупности обусловливают 70% всех случаев смерти. Использование геномных, молекулярных или визуализационных данных для разработки точных диагностических инструментов, рекомендаций по лечению и профилактических стратегий, а также для прогнозирования течения и исходов заболеваний является важным шагом на пути к прецизионной медицине. Однако применение прецизионной медицины при сложных заболеваниях связано с рядом проблем. Среди пациентов с одним и тем же заболеванием наблюдается значительная неоднородность как симптомов, так и лежащих в их основе причинных механизмов, а число генетических и негенетических факторов риска часто велико. В настоящей работе обобщены подходы прецизионной медицины к сложным заболеваниям и освещены современные достижения и проблемы. Мы заключаем, что геномная прецизионная медицина преимущественно применялась у пациентов с высокопенетрантными моногенными формами заболеваний, такими как кардиомиопатии. Однако при большинстве сложных заболеваний, включая психические расстройства и аллергии, доступные полигенные оценки риска носят скорее вероятностный, чем детерминированный характер и ещё не валидированы с точки зрения клинической полезности. Разделение пациентов с одним и тем же заболеванием на дискретные однородные подтипы на основе молекулярных или фенотипических данных является перспективной стратегией улучшения диагностики, прогнозирования, лечения, профилактики и оценки прогноза. Доступность высокопроизводительных молекулярных технологий, крупных массивов медицинских данных и новых методов, основанных на анализе данных, создаёт возможности для улучшения индивидуального здоровья посредством прецизионной медицины.
1
Сложные заболевания характеризуются значительной неоднородностью пациентов по симптомам и причинным механизмам, что затрудняет применение прецизионной медицины.
2
Для большинства сложных заболеваний, включая психические расстройства и аллергии, полигенные показатели риска остаются вероятностными и не имеют подтвержденной клинической полезности.
3
Геномная прецизионная медицина в основном применяется при высокопенетрантных моногенных заболеваниях, включая кардиомиопатии.
4
Высокопроизводительные молекулярные технологии, крупные массивы медицинских данных и методы анализа данных создают возможности для развития прецизионной медицины.
5
Молекулярная или фенотипическая классификация пациентов на дискретные однородные подтипы может улучшить диагностику, прогнозирование, лечение, профилактику и оценку прогноза.

Сложные заболевания, включая аллергические, сердечно-сосудистые, психические и метаболические расстройства

Молекулярная и фенотипическая стратификация пациентов для улучшения диагностики, прогнозирования, распределения лечения, профилактики и прогноза в рамках прецизионной медицины

Publication Details
Publication Date
2023-04-24
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
92
Access Type
Author Information
Authors
Åsa Johansson
Ole A. Andreassen
Søren Brunak
Paul W. Franks
Harald Hedman
Ruth J. F. Loos
Benjamin Meder
Erik Melén
Craig E. Wheelock
Bo Jacobsson
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%