Эра персональной медицины и диагностика рака по анализу крови: передовые технологии работы с big data обсудили в SAP

Сегодняшний уровень развития технологий работы с большими данными (англ. big data) позволяет говорить об эволюции мировой медицины и начале её широкого перехода к уровню научно-доказательной, а впоследствии, с дальнейшим распространением услуги расшифровки генома человека, к персональной. Уже сегодня благодаря технологиям big data в Германии рак либо предрасположенность к нему выявляется по анализу крови пациента, донора, соответственно, в разы повышается эффективность лечения и существенно снижаются затраты государства и самих людей. Об этом рассказал Тим Конрад, эксперт по биоинформатике Свободного университета Берлина (Freie universitaet Berlin) в ходе круглого стола в офисе одного из мировых IT-лидеров компании "SAP"

 Сегодня порядка 30% всех накопленных человечеством данных это информация медицинского характера либо смежная. Сюда входят в т.ч. результаты многолетних и ежедневных исследований фармацевтических компаний и медицинских учреждений, электронные карты пациентов, активность пользователей социальных сетей и многое др. С недавних пор это и библиотеки расшифрованных геномов людей

 "Один из главных смыслов работы с big data это переход к персонифицированной медицине, т.е. конкретная помощь (диагноз/стратегия, тактика, методика лечения) определённому пациенту на основе почти моментального анализа миллионов факторов и подобных случаев, к которым у врача появляется доступ. Рассмотрим простой пример. У пациента диагностируется рак молочной железы. Доктор знает 3 разных вида лекарств для его лечения. Но какой из них более эффективный? С помощью технологий работы с big data мы определяем, что, согласно проведённому анализу совокупности данных, то или иное лекарство/тактика лечения более оптимальны в данном случае. Это, например, облегчит болезненное состояние пациента и позволит в значительной мере уйти от метода проб и ошибок, что также позволит ощутимо снизить возникающие здесь затраты государства и пациентов на лечение. Мы сразу назначаем препарат, который подходит больному больше всего. К сожалению, сегодня по большей части используется как раз метод проб и ошибок, когда нет уверенности, что именно данный  путь лечения оптимален для данного больного", - сказал Тим Конрад

 По его словам, сегодня у медиков на вооружении появляется мощный инструмент медицины будущего: "Преимущество работы с большими данными также в том, что вы не ждёте несколько дней первичного либо повторного анализа. Если у врача появляется новый параметр заболевания пациента, он просто вводит его в систему и практически мгновенно получает результат. Таким образом, с одной стороны, на порядок уменьшается время на постановку диагноза/определение стратегии и тактики лечения, с другой стороны, мы делаем это на качественно новом уровне, имея за плечами мощную фактологическую базу"

 Однако данный пример, по мнению Дмитрия Лисогора, заместителя генерального директора SAP СНГ, относится к развивающейся сегодня научно-доказательной медицине: "В будущем она станет персональной, и в этом направлении сделаны серьёзные шаги. Например, ряд японских компаний, включая "Юкиай", "Ханука" и ряд др., уже сегодня предлагают услуги анализа генома человека, что в конечном итоге позволяет выявлять и лечить повреждённый ген, устраняя тем самым первопричину заболевания. Впервые геном человека был расшифрован за 10 лет. Сегодня с помощью передовых технологий он расшифровывается за 1-2 дня. С помощью технологии "Hana" нам удалось сократить время на расшифровку генома до 20 мин. Это драматически повышает скорость реакции врача на то, что происходит. Теперь с помощью подобных IT-решений доктор может за мгновения назначать/ корректировать стратегию и тактику лечения/ сравнивать геном конкретного человека с генной библиотекой огромного количества пациентов, выявляя аналогии и аномалии. Такие огромные библиотеки уже существуют"

 По словам д-ра Конрада, масштаб подобного хранилища трудно представить, ведь в теле человека сто триллионов клеток, миллиарды различных ДНК, десять миллионов белков. Со всеми этими белками и клетками происходит огромное количество реакций. Для начала можно просто сказать, что обыкновенный анализ крови одного человека при переводе на бумагу займёт примерно 2 фургона VolksWagen. Но именно за моментальным анализом всех этих массивом данных будущее медицины, в котором она реализуется на качественно новом уровне при более низких затратах государства и пациентов

 "Но вернёмся к сегодняшнему дню. 3-4 года назад совместно с клиникой в Ландсберге мы разработали уникальный механизм диагностики предрасположенности к онкологии /ранних стадий форм рака, в т.ч. лёгкого, молочной железы, мочевого пузыря и ряда др. С помощью анализа крови мы можем определять наличие онкологии раньше, чем, например, рентгеновское исследование. Вместе со специалистами клиники мы анализировали все белки, содержащиеся в крови человека, и сравнивали анализы крови здорового человека и пациента, страдающей какой-либо формой рака. Мы определили различия в составе белков в крови этих людей. И здесь нам, конечно, помогли технологии работы с big data, поскольку мы анализировали тысячи и тысячи образцов белков. Сейчас созданная нами модель используется для диагностики новых доноров, которые сдают свою кровь за деньги или по другим причинам. Регистрируясь в первый раз, донор делает анализ крови с помощью этой методики. Таким образом, доноры, в крови которых есть раковые клетки, либо люди, предрасположенные к раку, выявляются сразу. Это уже помогло, с одной стороны, обезопасить население от крови с онкологией и, с другой стороны, назначить курс лечения этим донорам", - отметил Тим Конрад

 "Стоимость внедрения таких решений для медучреждений сегодня относительно невысока. В целом, достаточно 1-2 стационарных компьютеров, оснащённых технологией работы с big data. Несколько лет назад мы в нашем университете и вовсе начинали с приставки "Sony Playstation", нам был интересен её мощный процессор, сопоставимый на тот момент с 3-4 компьютерами. Но у нас был вопрос: как доставить получаемые в ходе исследований данные на обработку в Playstation? Дело в том, что анализ одного спектра занимал час, из них 45 мин. съедала передача данных в процессор приставки. Именно тогда мы и познакомились с представителями SAP, которые с помощью технологии "HANA" решили нашу проблему затрат времени. Сегодня мы совместно с SAP создаём систему трекинга здоровья "Life system", новое поколение медицины, основанное на фактологической базе, включающее в т.ч. данные массовой спектрометрии, исследований клеток, магнитно-резонансной томографии и компьютерной томографии", - сказал г-н Конрад

 По словам Дмитрия Лисогора, сегодня мировой массив медицинских данных складывается из ряда составляющих и своим объёмом во многом обязан вопросу, корни которого уходят глубоко в историю человечества, - "а что, если?". Это и результаты многолетних и ежедневных исследований учреждений здравоохранения и фармкомпаний, и электронные карты пациентов, и упомянутые данные с расшифрованными геномами людей. Также сюда относится новый сегмент медицинской информации "mobile health": "Да, кому-то нравится лечиться, но большинство из нас идёт к врачу, когда проблема уже обострилась. С развитием мобильных технологий мониторинг состояния здоровья происходит в режиме “on-line” (кардиомониторинг, уровень сахара в крови и многие др. параметры). Такие технологии позволяют диагностировать проблемы на более ранних этапах и, соответственно, заблаговременно принимать меры. Сегодня данная область информации стремительно разрастается"

 Ещё один пласт медицинской информации это, как ни странно, активность пользователей в социальных сетях. В частности, данные о распространении последних потенциальных эпидемий, инспирированных азиатскими вирусами, компания “Google” собирала быстрее, чем Всемирная организация здравоохранения. Активность в социальных сетях с географической привязкой дают понимание, где начинается эпидемия, соответственно, где необходима помощь

 Все эти данные не должны складироваться, они должны работать, позволяя пользователям извлекать из них новые знания, подчеркнул г-н Лисогор

 Для защиты big data в области здравоохранения, по мнению д-ра Конрада, могут быть использованы передовые технологии шифрования, а также проверенный метод хранения такой информации в безопасном хранилище