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La medicina "Big Data" determina la chemioterapia adatta per il cancro


I programmi per computer collegano i dati e possono quindi determinare la migliore terapia possibile per i pazienti
La medicina potrebbe trarre enormi benefici in futuro da programmi per computer che collegano informazioni su pazienti con ingredienti attivi. In questo modo, dovrebbe essere determinata la migliore terapia possibile. Perché il successo di un trattamento dipende da molti fattori individuali. Alcuni chemioterapici funzionano molto bene per un paziente, ma non per un altro. La soluzione dovrebbe fornire "Big Data".

Trova il principio attivo ottimale con "Big Data"
La frase "Big Data" innesca la paura in molte persone. Perché la possibilità di raccogliere, archiviare e collegare enormi quantità di dati comporta una serie di rischi dal punto di vista della protezione dei dati. In campo medico, tuttavia, speciali programmi informatici che collegano i dati dei pazienti con i risultati attuali della ricerca, terapie e storie mediche simili possono offrire un grande valore aggiunto determinando il trattamento ottimale per il paziente. Tuttavia, gli esperti in protezione dei dati avvertono che tali dati potrebbero essere utilizzati dai datori di lavoro e dalle compagnie assicurative a svantaggio delle persone colpite. In vista dei rapidi progressi nel campo dei "Big Data", il Consiglio Etico ha convocato una conferenza annuale sotto il motto "Big Data in Medicine" presso l'Hasso Plattner Institute (HPI) per la tecnologia dei sistemi software a Potsdam. Negli ultimi due giorni, esperti medici e informatici hanno discusso dei progressi e degli svantaggi delle nuove opportunità.

È stato anche presentato il "Drug Response Analyser", che è già in uso presso la Clinica medica Charité per ematologia, oncologia e immunologia tumorale. Il programma è progettato per aiutare i medici a selezionare la chemioterapia più appropriata per i pazienti con patologie tumorali nella cavità orale, faringe, laringe, naso e gola in pochi minuti. Il sistema è stato sviluppato dal matematico, scienziato informatico e direttore HPI Christoph Meinel e dal capo del programma HPI "E-Health", Matthieu Schapranow. Il programma prende in considerazione sostanze, combinazioni di tossine cellulari e terapie anticorpali che intervengono specificamente nelle vie di segnalazione cellulare.

I big data possono supportare significativamente il medico nella ricerca della terapia ottimale
Finora, gli oncologi hanno dovuto svolgere alcuni lavori dei Sisifi, tra l'altro, in base all'anamnesi del paziente e alle caratteristiche genetiche del tumore, nonché prendendo in considerazione i risultati degli studi internazionali e i piani terapeutici dalle linee guida, al fine di trovare il trattamento ottimale. Con "Drug Response Analyzer", i ricercatori HPI vogliono accelerare notevolmente questo processo. Il "database ad alta velocità" collega, tra le altre cose, i dati sui geni e sulle proteine ​​del tumore, i percorsi di segnalazione delle cellule e la sua risposta ai vari principi attivi. Inoltre, tutte le pubblicazioni scientifiche disponibili sull'argomento vengono continuamente aggiunte al database.

"Consentiamo anche ai ricercatori oncologici di determinare le relazioni tra le varianti nella composizione genetica dei pazienti e gli effetti dei farmaci su di essi", ha spiegato Meinel. "Uniamo i dati di casi storici per aiutare a scegliere il trattamento giusto per i pazienti acuti", ha aggiunto Schapranow. "Un modello matematico valuta i dati di diversi pazienti e consente quindi una previsione della risposta individuale di un singolo paziente a un farmaco specifico in tempo reale."

Finora, nel sistema sono stati archiviati solo i dati di circa 40 pazienti con tumori della testa e del collo, ma questo è completo. Finora, solo gli studi basati sulla popolazione hanno fornito ampie raccolte di dati. "L'epidemiologia fornisce sempre grandi quantità di dati", spiega Reinhard Busse, medico ed esperto di sanità pubblica dell'Università tecnica di Berlino, al "Tagesspiegel". Considera le nuove tecnologie come un'opportunità per creare reti e utilizzarle in modo ancora più efficace. (Ag)

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