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
2023-04-24
SCID: 54.1/gy6cx9wj
Discuss with AI
сложные заболеваниямолекулярная стратификацияполигенные оценки рискапрецизионная медицинастратификация лечения
Figures from the paper
Abstract (AI)
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.
Key Findings
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.
Research Object
Сложные заболевания, включая аллергические, сердечно-сосудистые, психические и метаболические расстройства
Research Subject
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
Open access PDF
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest