Журнал Compass #14

ТОЧНАЯ МЕДИЦИНА Генетическое секвенирование прокладывает путь к персонализированному лечению

Индустрия медицины привлекает большие данные и аналитические инструменты для создания нового подхода к лечению, которое будет подстраиваться под индивидуальные потребности конкретных пациентов, опираясь на знание генетических особенностей, окружающих условий и образа жизни. Осталось отсеять лишние данные и превратить это направление в науку чистой воды.

13 лет и $3 млрд (€2,6 млрд) потребовалось ученым для секвенирования 3 миллиардов пар оснований ДНК в одном геноме человека в ходе проекта «Геном человека». Теперь, спустя 15 лет, секвенировать геном любого жителя Земли можно в течение суток всего за $1 000 (€878). Операция по секвенированию геномов стала не просто дешевле и быстрее, что упрощает диагностирование редких заболеваний, исследователи сейчас приступили к подбору лечебной терапии с учетом конкретных особенностей пациента.

Например, четырехлетняя Джессика Райт из Англии с рождения страдала от частых приступов эпилепсии в сочетании с задержкой развития. Никто не знал, в чем причина, пока не была секвенирована ДНК ребенка и родителей, с последующим анализом и сравнением с ДНК других людей в рамках британского проекта 100 000 Genomes Project.

В январе 2016 года у Джессики диагностировали синдром дефицита GLUT1, ненаследственное заболевание, из-за которого клеткам ее мозга не хватало энергии для полноценного функционирования. Врачи прописали ей диету с высоким содержанием жиров для снабжения мозга энергией, что в дальнейшем позволит снизить дозировку препаратов от эпилепсии. Джессика стала одной из многих во всем мире, кто ощутил на себе преимущества точной медицины, поэтому сейчас развитие этой технологии стремительно набирает обороты.

МИРОВЫЕ ИНВЕСТИЦИИ

По оценкам благотворительного фонда Global Genes из Калифорнии, во всем мире 350 миллионов человек страдают от одного из примерно 7 000 редких заболеваний, 80% из которых являются генетически обусловленными. В связи с этим технологические компании, научно-исследовательские институты и правительственные учреждения по всему миру развили масштабную деятельность по анализу гигантских объемов информации о состоянии здоровья пациентов и их генетике в надежде понять, как и почему у людей проявляются определенные заболевания, и отчего они по-разному реагируют на лечение. Их цель – разработать варианты точного лечения, ориентированного на небольшуюгруппуили,принеобходимости, одного конкретного пациента, и сделать такое лечение доступным.

Работы ведутся по всему миру:
• Компания Google объединила усилия с организацией Autism Speaks из Нью-Йорка, изучающей проблемы аутизма, с целью ускоренной диагностики аутизма, выделения подтипа и назначения лечения путем секвенирования ДНК 10 000 семей.
• В Австралии ученые Медицинского научно-исследовательского института QIMR Berghofer Medical Research Institute, Брисбен, и Технологического университета Квинсленда изучают, каким образом геномика позволит персонализировать лечение рака и болезни Альцгеймера.
• Президент США Барак Обама заложил в бюджет 2016 года $215 миллионов (€189 млн) для реализации Инициативы по созданию точной медицины.
• Правительство Китая к 2030 году планирует инвестировать $3,09 млрд (около €2,7 млрд) в изучение точной медицины.

Компания BGI Genomics из Шэньчжэнь, крупнейшая в мире организация, занимающаяся геномикой, уже секвенировала 1 миллион геномов жителей разных регионов Китая. Кроме того, она создала BGI Online, первую в азиатско-тихоокеанском регионе платформу облачного типа для приложений в сфере точной медицины, заручившись поддержкой корпорации Intel и китайской Alibaba Group.

“PRECISION HEALTH APPLIES GENOMICS AND BIG DATA PROACTIVELY AND PREEMPTIVELY TO PREVENT DISEASE, OR AT LEAST DIAGNOSE IT BEFORE IT BECOMES CRITICAL.”

LLOYD B. MINOR CARL AND ELIZABETH NAUMANN DEAN, STANFORD UNIVERSITY SCHOOL OF MEDICINE

«Прежде медицинским учреждениям, фармацевтическим компаниям и клиническим лабораториям приходилось приобретать дорогостоящее программное обеспечение и нанимать специалистов для анализа данных, теперь же они могут воспользоваться алгоритмами Intel для комплексного секвенирования генома в публичном облаке Alibaba Ali Cloud с подключением через BGI Online», - сказал Синь Цзинь, руководитель отдела обработки больших данных в BGI Online, добавив, что сервис уже тестируют несколько больниц.

ПРОЧНАЯ ОСНОВА

Все подобные инновации сопряжены с большими данными, в объемах от терабайта и выше, и их анализом.

«Платформы для работы с большими данными позволяют нам сопоставлять огромные массивы структурированных и неструктурированных блоков, включая омики, относящиеся к индивидуальным пациентам, которые поступают из различных источников, с социоэкономическими, поведенческими, географическими и экологическими сведениями, а затем компоновать собранный контент для понимания того, как известные и неизвестные факторы влияют на здоровье человека», - говорит Наем Хашми, директор по исследова- тельской работе в компании Information Frameworks, проводящей исследования в области здравоохранения.

Ив Леви,генеральный директор Националь- ного института исследований в области здравоохранения и медицины Франции, говорит, что, в его представлении большие данные сыграют решающую роль в попытках организации использовать данные о секвенировании генома 3 000 раковых больных для оценки эффективности схем лечения. «Мы планируем использовать платформу 3DEXPERIENCE компании Dassault Systèmes для интеграции больших данных в наши процессы и построения виртуальных биологических и химических моделей для повторного анализа патофизиологических путей, совершенствования своих аналитических механизмов и выработки новых гипотез», - говорит он. «Мы надеемся, что эта платформа даст возможность преобразовать подходы к биомедицинским работам и добиться колоссального позитивного влияния на здоровье людей».

Школа медицины Стэнфордского университета в Калифорнии уже продвинулась в изучении точной медицины, анализируя большие данные из базы данных пациентов и с носимых пациентами устройств для прогнозирования и, по возможности, предотвращения заболеваний.

«Точное здравоохранение использует геномику и большие данные для упреждающих действий по предотвра- щению заболеваний или, по крайней мере, их диагностики прежде, чем болезнь достигнет критической стадии», - говорит Ллойд Майнор, декан, профессор микробиологии и иммунологии Школы. «Например, вместе с Университетом Дьюка из Северной Каролины и компанией Verily (бывшая Google Life Sciences) мы фиксируем данные о состоянии здоровья, поступающие от устройств, которые носят 10 000 человек в разных частях северной Калифорнии и Северной Каролины, чтобы отслеживать изменение их параметров за длительный период времени. Если у пациента к 2021 году возникнет диабет, мы сможем обратиться к данным за прошедший период и выявить возникшие на ранней стадии показатели, которые помогут выявить аналогичных людей в зоне риска». Частью работ в области точной медицины в Стэнфорде стали передовые методики диагностики, и среди них тестирование бесклеточного ДНК (cfDNA).

«Мы можем протестировать мизерный объем ДНК, взятой из крови беременной женщины, по методике cfDNA, и определить, имеется ли у плода синдром Дауна (трисомия 21), вместо исполь- зования принятого сейчас дорогостоящего и сопряженного с риском амниоцентеза», - говорит Майнор. «Современные методики определения рака также слишком дороги и сложны для повседневного использования. Но в будущем тесты cfDNA могут быть использованы для непрерывного скрининга с целью определения рака на более ранней стадии. Это особенно полезно в случае с раком яичников и поджелудочной железы, симптомы которых обычно проявляются только на поздних стадиях».

ИССЛЕДОВАНИЯ И КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТЬ

Для того чтобы использовать точную медицину для разработки персонализированных схем лечения, ученым сначала необходимо обследовать тысячи, если не миллионы людей.

«Индивидуальная подстройка лечения под конкретного человека возможна, но чтобы иметь полное представление о том, как болезнь будет проявлять себя и реагировать на препараты, нам нужно сравнить геномные и фенотипи- ческие данные как можно большего количества людей, причем как страдающих от аналогичного заболевания, так и здоровых», - говорит Мартин Лендрей, профессор медицины и эпидемиологии в Оксфордском университете, Великобритания.

И все же, пусть даже электронные медицинские карты (EMR), карты МРТ и носимые устройства позволяют накопить намного больше данных о здоровье пациентов, чем раньше, вопрос сохранения конфиденциальности пациента усложняет обмен и анализ данных в том масштабе, который требуется для продвижения точной медицины.

По этой причине Государственная служба здравоохранения в Англии создала 13 Центров генной медицины по всей стране для привлечения пациентов, которые согласны принять участие в проводимом Genomics England проекте 100 000 Genomes Project, запущенном в декабре 2014 года с целью секвенирования 100 000 геномов человека к 2017 году. Согласие пациентов уже позволило Genomics England секвенировать свыше 7 000 геномов и приблизить ученых к достижению основной цели по улучшению диагностики и лечения редких и наследственных заболеваний, а также рака.

«До сих пор данные собирались с целью лечения отдельно взятого человека или обезличивались и распространялись для проведения масштабных исследований», - говорит Тим Хаббард, руководитель отдела биоинформатики в Genomics England. «Мы же создали интегрированную инфраструктуру, где данные сначала анализируются в индивидуальном порядке для каждого пациента, а затем совокупно, что позволяет нам собрать огромную базу образцов для сравнения. Ежедневно мы будем секвенировать около 100 геномов, поэтому мы привлекли три сторонних партнерских компании, у которых имеются вычисли- тельные мощности для анализа больших объемов данных. И, тем не менее, для сохранения врачебной тайны, исследователи коммерческих и научных структур обязаны проводить анализ данных внутри нашей базы с использованием частного защищенного облачного сервиса правительства Великобритании G Cloud».

Хотя проект 100 000 Genomes Project финансировался в разовом порядке, Хаббард полагает, что в определенный момент секвенирование генома станет экономически выгодным и будет широко использоваться в системе здравоохранения в Англии. «Мы разработали модель клинических исследований и критерии отбора для каждого изучаемого заболевания, то есть, по большому счету, создали механизм, возможности которого можно расширить для применения точной медицины в иных условиях, помимо лечения рака и редких болезней в будущем», - говорит Хаббард.

ИЗВЛЕЧЕНИЕ СМЫСЛА

Для получения значимого результата массивы необработанных данных должны быть в таком формате, который может быть легко проанализирован исследователями и по которому удобно проводить поиск при клинических работах.

«После того, как UK Biobank секвенирует генетический код 500 000 пациентов, мы сможем воспользоваться статистическими алгоритмами для расчета около 70 миллионов геномных переменных для каждого пациента», - говорит Лендрей.

«Основная сложность в том, чтобы отыскать способ их истолкования. Нам нужны мощные аналитические инструменты и алгоритмы для обработки 70 миллионов блоков информации, которые, возможно, и не связаны с конкретными болезнями. Большие данные также помогут определять неожиданные показатели в результатах МРТ или в данных, собранных аппаратами отслеживания состояния, которые могут оказаться не столь очевидными для клиницистов».

И все же многие поставщики медицинских услуг попросту не готовы к задачам, связанным с надлежащим сбором, управлением и анализом больших данных.

«Системы здравоохранения в мире, особенно в США, все еще сильно фрагментированы, поскольку у каждого поставщика услуг собственная ИТ-система», - говорит Хашми.

«Зачастую разные отделения внутри одной организации, например, рентгенология и кардиология, пользуются непересекающимися системами электронных медицинских карт (EMR). Платформы по работе с большими данными обладают потрясаю щим потенциалом для точной медицины, однако если мы не сможем отыскать варианты интеграции разро- зненных ИТ-систем, со свободным обменом данными и одновременно защитой личной информации пациентов, пока не обеспечим удобство доступа к проанализированным данным, чтобы учитывать их на практике, они так и останутся еще одним информационным массивом, не имеющим реальной ценности».

АНАЛИЗИРУЯ ВСЕ ФАКТОРЫ

В любом случае, не все научные работники в восторге от точной медицины. Майкл Джойнер, физиолог и анестезиолог из Mayo Clinic, Рочестер, Миннесота, опасается, что сам по себе сбор геномных данных для соотнесения генетических вариаций с заболеваниями может привести к ложным заключениям. На самом деле, говорит он, более информативным может оказаться изучение социоэкономических факторов и параметров окружающей среды.

«У многих абсолютно здоровых людей имеются варианты генов, которые признаны виновными в проявлении заболеваний», - говорит Джойнер. «Но поскольку зачастую они всего лишь увеличивают риск заболевания, существует вероятность, что тотальный геномный анализ большого количества образцов приведет к ложным положи- тельным заключениям. Испытания точной медицины при лечении рака не дали ожидаемых результатов, тогда как введение запрета на курение в общественных местах и вакцинация против вируса папилломы человека оказались куда эффективнее. Плюс исследования показывают, что лечение по генетическим признакам не всегда оказывается более эффективным, то есть данные о восприятии организмом пациента варфарина [антикоагулянт, который предотвращает образование тромбов] при подборе дозировки ничуть не лучше сведений о возрасте и весе».

ЗДОРОВОЕ БУДУЩЕЕ

Несмотря на подобные сомнения и очевидный долгий путь к результату, который позволит ученым и клиницистам регулярно использовать геномные и большие данные для массовой диагностики и лечения пациентов в рамках общепринятой практики, отчет от ноября 2015 года «Глобальный рынок точной медицины – оценка и прогноз (2015-2022)» прогнозирует увеличение рынка точной медицины к 2022 году до $88 млрд (€76,5 млрд).

«НАМ НУЖНЫ МОЩНЫЕ АНАЛИТИЧЕСКИЕ ИНСТРУМЕНТЫ И АЛГОРИТМЫ ДЛЯ ОБРАБОТКИ 70 МИЛЛИОНОВ БЛОКОВ ИНФОРМАЦИИ, КОТОРЫЕ, ВОЗМОЖНО, И НЕ СВЯЗАНЫ С КОНКРЕТНЫМИ БОЛЕЗНЯМИ».

МАРТИН ЛЕНДРЕЙ ПРОФЕССОР МЕДИЦИНЫ И ЭПИДЕМИОЛОГИИ, ОКСФОРДСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ, О UK BIOBANK

«Прошли те дни, когда пациенты существовали отдельно от своих медицинских данных и выпадали из процесса здравоохранения», - говорит Ллойд Майнор из Школы медицины Стэнфордского университета. «Точная медицина и точное здравоохранение потребуют начальных инвестиций, однако, в конечном счете, как только мы научимся предсказывать и предотвращать или диагностировать и лечить заболевания на ранней стадии, мы снизим затраты ресурсов и денег на высокоспециализированную медицинскую помощь и, что гораздо важнее, поможем людям жить дольше, лучше, радостнее».

автор статьи Ребекка Гибсон Вернуться к началу страницы
автор статьи Ребекка Гибсон

Дополнительная информация:
http://bit.ly/DesignedToCure

Проблемы и перспективы точной медицины
http://bit.ly/PrecisionMedbyTIME