Персонализированная медицина

Персонализированная медицина , также называемая точной медициной , представляет собой медицинскую модель , которая разделяет людей на различные группы , при этом медицинские решения , методы , вмешательства и/или продукты адаптируются к индивидуальному пациенту на основе его прогнозируемой реакции или риска заболевания . ^{[ 1 ]} Термины персонализированная медицина, прецизионная медицина, стратифицированная медицина и медицина P4 используются как взаимозаменяемые для описания этой концепции. ^{[ 1 ]}^{[ 2 ]} хотя некоторые авторы и организации различают эти выражения на основе определенных нюансов. ^{[ 2 ]} P4 — это сокращение от «прогнозирующий, превентивный, персонализированный и совместный». ^{[ 2 ]}

Хотя адаптация лечения к пациентам восходит, по крайней мере, ко временам Гиппократа , ^{[ 3 ]} Использование этого термина в последние годы возросло благодаря развитию новых диагностических и информационных подходов, которые обеспечивают понимание молекулярной основы заболеваний , особенно геномики . Это обеспечивает четкий биомаркер , по которому можно стратифицировать связанных пациентов. ^{[ 1 ]}^{[ 4 ]}^{[ 5 ]}

Среди 14 «Больших задач инженерии» , инициативы, спонсируемой Национальной инженерной академией (NAE), персонализированная медицина была определена как ключевой и перспективный подход к «достижению оптимальных индивидуальных решений в области здравоохранения», тем самым преодолевая проблему « разработки лучших лекарств ». . ^{[ 6 ]}^{[ 7 ]}

Разработка концепции

В персонализированной медицине диагностическое тестирование пациента часто используется для выбора подходящего и оптимального лечения на основе генетики или его других молекулярных или клеточных характеристик. ^{[ нужна ссылка ]} Использование генетической информации сыграло важную роль в некоторых аспектах персонализированной медицины (например, в фармакогеномике ), и этот термин впервые был придуман в контексте генетики, хотя с тех пор он расширился и стал охватывать все виды мер персонализации . ^{[ 8 ]} включая использование протеомики , ^{[ 9 ]} анализ изображений, наночастиц , тераностика на основе ^{[ 10 ]} среди других.

Разница между точной медициной и персонализированной медициной

Точная медицина — это медицинская модель, которая предлагает индивидуализацию здравоохранения , при этом медицинские решения, методы лечения, методы или продукты адаптируются к подгруппе пациентов вместо модели «один препарат подходит всем». ^{[ 11 ]}^{[ 12 ]} В точной медицине диагностическое тестирование часто используется для выбора подходящего и оптимального лечения на основе генетического содержимого пациента или другого молекулярного или клеточного анализа. ^{[ 13 ]} Инструменты, используемые в точной медицине, могут включать молекулярную диагностику , визуализацию и аналитику. ^{[ 12 ]}^{[ 14 ]}

Точная медицина и персонализированная медицина (также индивидуализированная медицина) аналогичны: они применяют генетический профиль человека для принятия клинических решений о профилактике, диагностике и лечении заболевания. ^{[ 15 ]} Персонализированная медицина основана на открытиях проекта «Геном человека» . ^{[ 15 ]}

Объясняя отличие от аналогичного термина персонализированной медицины США , Совет консультантов по науке и технологиям при президенте пишет: ^{[ 16 ]}

Прецизионная медицина предполагает адаптацию медицинского лечения к индивидуальным особенностям каждого пациента. Это не буквально означает создание лекарств или медицинских устройств, уникальных для пациента, а, скорее, способность классифицировать людей на субпопуляции, которые различаются по восприимчивости к тому или иному заболеванию, по биологии или прогнозу тех заболеваний, которые у них могут развиться, или в ответ на конкретное лечение. Профилактические или терапевтические вмешательства затем можно сконцентрировать на тех, кому это принесет пользу, сэкономив расходы и побочные эффекты для тех, кто этого не сделает. ^{[ 16 ]}

Использование термина «точная медицина» может выходить за рамки выбора лечения и охватывать создание уникальных медицинских продуктов для конкретных людей - например, «...ткани или органы, специфичные для пациента, для адаптации лечения для разных людей». ^{[ 17 ]} Следовательно, на практике этот термин настолько пересекается с «персонализированной медициной», что их часто используют как синонимы, хотя последний иногда ошибочно интерпретируется как предполагающий уникальное лечение для каждого человека. ^{[ 18 ]}

Фон

Основы

У каждого человека есть уникальная вариация человеческого генома . ^{[ 19 ]} Хотя большая часть различий между людьми не влияет на здоровье, здоровье человека обусловлено генетическими различиями в поведении и влиянием окружающей среды. ^{[ 20 ]}^{[ 21 ]}

Современные достижения в области персонализированной медицины основаны на технологии, которая подтверждает фундаментальную биологию пациента, ДНК , РНК или белок , что в конечном итоге приводит к подтверждению заболевания. Например, персонализированные методы, такие как секвенирование генома, могут выявить мутации в ДНК, которые влияют на самые разные заболевания — от муковисцидоза до рака. Другой метод, называемый RNA-seq , может показать, какие молекулы РНК связаны с конкретными заболеваниями. В отличие от ДНК, уровни РНК могут меняться в зависимости от окружающей среды. Таким образом, секвенирование РНК может обеспечить более широкое понимание состояния здоровья человека. Недавние исследования связали генетические различия между людьми с экспрессией РНК . ^{[ 22 ]} перевод, ^{[ 23 ]} и уровень белка. ^{[ 24 ]}

Концепции персонализированной медицины могут быть применены к новым и преобразующим подходам к здравоохранению. Персонализированное здравоохранение основано на динамике системной биологии и использует прогностические инструменты для оценки рисков для здоровья и разработки персонализированных планов здравоохранения, чтобы помочь пациентам снизить риски, предотвратить заболевание и точно лечить его, когда оно возникает. Концепции персонализированного медицинского обслуживания получают все большее признание, поскольку Администрация по делам ветеранов обязуется предоставлять всем ветеранам персонализированную и активную помощь, ориентированную на пациентов. ^{[ 25 ]} В некоторых случаях персонализированная медицинская помощь может быть адаптирована к особенностям возбудителя заболевания, а не к генетическим особенностям пациента; примерами являются устойчивые к лекарствам бактерии или вирусы. ^{[ 26 ]}

Прецизионная медицина часто предполагает применение паномного анализа и системной биологии для анализа причины заболевания отдельного пациента на молекулярном уровне, а затем использования целевого лечения (возможно, в комбинации) для воздействия на процесс заболевания у этого отдельного пациента. Затем реакцию пациента отслеживают настолько тщательно, насколько это возможно, часто используя суррогатные показатели, такие как опухолевая нагрузка (по сравнению с истинными результатами, такими как пятилетняя выживаемость), и лечение точно адаптируется к реакции пациента. ^{[ 27 ]}^{[ 28 ]} Раздел точной медицины, занимающийся лечением рака, называется «прецизионной онкологией». ^{[ 29 ]}^{[ 30 ]} Область точной медицины, связанная с психическими расстройствами и психическим здоровьем, называется «прецизионной психиатрией». ^{[ 31 ]}^{[ 32 ]}

Межличностные различия молекулярной патологии разнообразны, так как межличностные различия в экспосомах , влияющих на болезненные процессы через интерактом внутри тканевой микросреды , различны от человека к человеку. В качестве теоретической основы точной медицины используется «принцип уникального заболевания». ^{[ 33 ]} чтобы охватить повсеместное явление гетерогенности , этиологии заболеваний появился и патогенеза . Принцип уникального заболевания был впервые описан при неопластических заболеваниях как уникальный принцип опухоли. ^{[ 34 ]} Поскольку экспосома является общей концепцией эпидемиологии , точная медицина переплетается с молекулярной патологической эпидемиологией , которая способна идентифицировать потенциальные биомаркеры для точной медицины. ^{[ 35 ]}

Метод

Чтобы врачи знали, связана ли мутация с определенным заболеванием, исследователи часто проводят исследование, называемое « полногеномным ассоциативным исследованием » (GWAS). Исследование GWAS будет изучать одно заболевание, а затем секвенировать геном многих пациентов с этим конкретным заболеванием для поиска общих мутаций в геноме. Мутации, которые в ходе исследования GWAS определены как связанные с заболеванием, могут затем использоваться для диагностики этого заболевания у будущих пациентов путем изучения последовательности их генома, чтобы найти ту же самую мутацию. Первое исследование GWAS, проведенное в 2005 году, изучало пациентов с возрастной дегенерацией желтого пятна (ВМД). ^{[ 36 ]} Было обнаружено две разные мутации, каждая из которых содержит вариацию только одного нуклеотида (так называемые однонуклеотидные полиморфизмы или SNP), которые были связаны с ВМД. Подобные исследования GWAS оказались очень успешными в выявлении общих генетических вариаций, связанных с заболеваниями. По состоянию на начало 2014 года было завершено более 1300 исследований GWAS. ^{[ 37 ]}

Оценка риска заболеваний

Множество генов в совокупности влияют на вероятность развития многих распространенных и сложных заболеваний. ^{[ 20 ]} Персонализированную медицину также можно использовать для прогнозирования риска развития у человека того или иного заболевания на основе одного или даже нескольких генов. В этом подходе используется та же технология секвенирования, чтобы сосредоточиться на оценке риска заболевания, что позволяет врачу начать профилактическое лечение до того, как заболевание проявится у пациента. у человека Например, если будет обнаружено, что мутация ДНК увеличивает риск развития диабета 2 типа , этот человек может начать изменения образа жизни, которые снизят его шансы на развитие диабета 2 типа в более позднем возрасте. ^{[ нужна ссылка ]}

Упражняться

Возможность предоставления точной медицинской помощи пациентам в обычных клинических условиях зависит от доступности тестов молекулярного профиля, например, индивидуального зародышевой линии секвенирования ДНК . ^{[ 38 ]} В то время как точная медицина в настоящее время индивидуализирует лечение главным образом на основе геномных тестов (например, Oncotype DX ^{[ 39 ]}), разрабатываются несколько многообещающих технологических модальностей: от методов, сочетающих спектрометрию и вычислительную мощность, до визуализации воздействия лекарств на организм в режиме реального времени. ^{[ 40 ]} В исследовательских условиях тестируются многие различные аспекты точной медицины (например, протеом, микробиом), но в повседневной практике используются не все доступные исходные данные. Способность практиковать прецизионную медицину также зависит от имеющихся баз знаний, которые помогают врачам принимать меры на основе результатов тестов. ^{[ 41 ]}^{[ 42 ]}^{[ 43 ]} Ранние исследования, в которых применялась прецизионная медицина на основе омики к когортам людей с невыявленным заболеванием, показали уровень диагноза ~ 35%, при этом ~ 1 из 5 впервые диагностированных случаев получал рекомендации относительно изменений в терапии. ^{[ 44 ]} Было высказано предположение, что до тех пор, пока фармакогенетика не получит дальнейшего развития и не сможет предсказывать индивидуальный ответ на лечение, исследования N из 1 будут лучшим методом выявления пациентов, реагирующих на лечение. ^{[ 45 ]}^{[ 46 ]}

Что касается лечения, ПМ может включать использование индивидуальных медицинских продуктов, таких как лекарственные коктейли, производимые аптечными рецептурами. ^{[ 47 ]} или индивидуальные устройства. ^{[ 48 ]} Это также может предотвратить вредное взаимодействие лекарств, повысить общую эффективность при назначении лекарств и снизить затраты, связанные со здравоохранением. ^{[ 49 ]}

Вопрос о том, кому выгодна финансируемая государством геномика, является важным вопросом общественного здравоохранения, и необходимо уделять внимание тому, чтобы внедрение геномной медицины не усугубляло проблемы социальной справедливости. ^{[ 50 ]}

Искусственный интеллект в точной медицине

Искусственный интеллект обеспечивает сдвиг парадигмы в сторону точной медицины. ^{[ 51 ]} машинного обучения Алгоритмы используются для секвенирования генома, а также для анализа и получения выводов из огромных объемов данных о пациентах и медицинских учреждениях, записываемых в любой момент. ^{[ 52 ]} Методы искусственного интеллекта используются в точной сердечно-сосудистой медицине для понимания генотипов и фенотипов существующих заболеваний, улучшения качества ухода за пациентами, обеспечения экономической эффективности и снижения показателей повторной госпитализации и смертности. ^{[ 53 ]} В документе 2021 года сообщалось, что машинное обучение позволило предсказать результаты клинических исследований фазы III (для лечения рака простаты) с точностью 76%. ^{[ 54 ]} Это говорит о том, что данные клинических испытаний могут стать практическим источником инструментов машинного обучения для точной медицины.

Точная медицина может быть подвержена тонким формам алгоритмической предвзятости . Например, наличие нескольких полей ввода со значениями, введенными несколькими наблюдателями, может привести к искажениям в способах понимания и интерпретации данных. ^{[ 55 ]} В документе 2020 года было показано, что модели обучения машинного обучения с учетом конкретной популяции (т. е. модели обучения специально для больных черным раком) могут дать значительно более высокую производительность, чем модели, не зависящие от популяции. ^{[ 56 ]}

Инициатива точной медицины

В своем обращении к нации в 2015 году тогдашний президент США Барак Обама заявил о своем намерении выделить 215 миллионов долларов. ^{[ 57 ]} финансирования « Инициативы точной медицины » Национальных институтов здравоохранения США . ^{[ 58 ]} Краткосрочной целью этой инициативы было расширение геномики рака для разработки более эффективных методов профилактики и лечения. ^{[ 59 ]} В долгосрочной перспективе Инициатива точной медицины была направлена на создание всеобъемлющей базы научных знаний путем создания национальной сети ученых и начала национального когортного исследования одного миллиона американцев, чтобы расширить наше понимание здоровья и болезней. ^{[ 60 ]} В заявлении о миссии Инициативы точной медицины говорилось: «Открыть новую эру медицины посредством исследований, технологий и политики, которые дадут возможность пациентам, исследователям и поставщикам медицинских услуг работать вместе над разработкой индивидуального лечения». ^{[ 61 ]} В 2016 году эта инициатива была переименована в «Все мы», и к январю 2018 года в ее пилотном этапе приняли участие 10 000 человек . ^{[ 62 ]}

Преимущества точной медицины

Точная медицина помогает поставщикам медицинских услуг лучше понять многие вещи, включая окружающую среду, образ жизни и наследственность, которые играют роль в здоровье, заболевании или состоянии пациента. Эта информация позволяет им более точно предсказать, какие методы лечения будут наиболее эффективными и безопасными или, возможно, как вообще предотвратить заболевание. Кроме того, преимущества заключаются в следующем: ^{[ нужна ссылка ]}

сместить акцент в медицине с реагирования на профилактику
предсказать предрасположенность к заболеванию
улучшить выявление заболеваний
предотвратить прогрессирование заболевания
настроить стратегии профилактики заболеваний
прописать более эффективные препараты
избегать назначения препаратов с предсказуемыми негативными побочными эффектами
сократить время, стоимость и частоту неудач фармацевтических клинических испытаний
устранить неэффективность метода проб и ошибок, которая приводит к увеличению затрат на здравоохранение и подрывает уход за пациентами

Приложения

Достижения в области персонализированной медицины создадут более унифицированный подход к лечению, специфичный для человека и его генома. Персонализированная медицина может обеспечить более качественную диагностику при более раннем вмешательстве, а также более эффективную разработку лекарств и более таргетную терапию. ^{[ 63 ]}

Диагностика и вмешательство

Возможность индивидуального осмотра пациента позволит поставить более точный диагноз и подобрать конкретный план лечения. Генотипирование — это процесс получения последовательности ДНК человека с помощью биологических анализов . ^{[ 64 ]} Имея подробный отчет о последовательности ДНК человека, его геном можно затем сравнить с эталонным геномом, например, геномом проекта «Геном человека» , чтобы оценить существующие генетические вариации, которые могут объяснить возможные заболевания. Ряд частных компаний, таких как 23andMe , Navigenics и Illumina , создали доступное для общественности секвенирование генома, предназначенное для потребителя. ^{[ 19 ]} Получение этой информации от отдельных лиц можно затем использовать для эффективного лечения. Генетический состав человека также играет большую роль в том, насколько хорошо он реагирует на определенное лечение, и, следовательно, знание его генетического содержания может изменить тип лечения, которое он получает.

Одним из аспектов этого подхода является фармакогеномика , которая использует геном человека для более информированного и индивидуального назначения лекарств. ^{[ 65 ]} Часто лекарства назначают с мыслью, что они будут действовать примерно одинаково для всех, но при применении лекарств необходимо учитывать ряд факторов. Подробный учет генетической информации от человека поможет предотвратить нежелательные явления, позволит подобрать соответствующие дозировки и обеспечить максимальную эффективность назначений лекарств. ^{[ 19 ]} Например, варфарин — одобренный FDA пероральный антикоагулянт, обычно назначаемый пациентам с тромбами. Из-за варфарина значительной межиндивидуальной вариабельности фармакокинетики и фармакодинамики частота побочных эффектов является одной из самых высоких среди всех обычно назначаемых препаратов. ^{[ 6 ]} Однако с открытием полиморфных вариантов генотипов CYP2C9 и VKORC1, двух генов, кодирующих индивидуальный антикоагулянтный ответ, ^{[ 66 ]}^{[ 67 ]} врачи могут использовать генный профиль пациентов для назначения оптимальных доз варфарина, чтобы предотвратить побочные эффекты, такие как сильное кровотечение, и обеспечить более раннее и лучшее терапевтическое действие. ^{[ 6 ]} Фармакогеномный процесс открытия генетических вариантов, которые предсказывают побочные эффекты конкретного лекарства, получил название токсигностики . ^{[ 68 ]}

Одним из аспектов тераностической платформы, применяемой в персонализированной медицине, может быть использование диагностических тестов для направления терапии. Тесты могут включать в себя медицинскую визуализацию, такую как для МРТ контрастные вещества (агенты Т1 и Т2), флуоресцентные маркеры ( органические красители и неорганические квантовые точки ) и агенты ядерной визуализации ( радиотрассеры для ПЭТ или агенты ОФЭКТ ). ^{[ 10 ]}^{[ 69 ]} или лабораторный тест in vitro ^{[ 70 ]} включая секвенирование ДНК ^{[ 71 ]} и часто включают в себя алгоритмы глубокого обучения , которые взвешивают результаты тестирования по нескольким биомаркерам . ^{[ 72 ]}

Помимо специфического лечения, персонализированная медицина может существенно способствовать развитию профилактической помощи. Например, многим женщинам уже проводят генотипирование по определенным мутациям в генах BRCA1 и BRCA2, если они предрасположены к этому заболеванию из-за семейного анамнеза рака молочной железы или рака яичников. ^{[ 73 ]} Чем больше причин заболеваний выявляется в соответствии с мутациями, существующими в геноме, тем легче их можно идентифицировать у человека. Затем можно принять меры для предотвращения развития заболевания. Даже если в геноме были обнаружены мутации, знание деталей их ДНК может уменьшить воздействие или отсрочить возникновение определенных заболеваний. ^{[ 63 ]} Наличие генетического содержимого человека позволит принимать более обоснованные решения при определении источника заболевания и, таким образом, его лечении или предотвращении его прогрессирования. Это будет чрезвычайно полезно при таких заболеваниях, как болезнь Альцгеймера или рак, которые, как считается, связаны с определенными мутациями в нашей ДНК. ^{[ 63 ]}

Инструментом, который сейчас используется для проверки эффективности и безопасности препарата, специфичного для целевой группы/подгруппы пациентов, является сопутствующая диагностика . Эта технология представляет собой анализ, который разрабатывается во время или после того, как лекарство появляется на рынке, и помогает улучшить терапевтическое лечение, доступное для каждого конкретного человека. ^{[ 74 ]} Эти сопутствующие диагностические средства включили фармакогеномную информацию, относящуюся к препарату, в этикетку с рецептом, чтобы помочь пациенту принять наиболее оптимальное решение о лечении. ^{[ 74 ]}

Разработка и использование лекарств

Наличие геномной информации человека может иметь важное значение в процессе разработки лекарств, поскольку они ожидают одобрения FDA для публичного использования. Наличие подробного описания генетической структуры человека может оказаться важным фактором при принятии решения о том, может ли пациент быть выбран для включения или исключения на заключительных стадиях клинического исследования. ^{[ 63 ]} Возможность выявить пациентов, которые получат наибольшую пользу от клинических испытаний, повысит безопасность пациентов от неблагоприятных последствий, вызванных тестируемым продуктом, и позволит проводить более мелкие и быстрые исследования, что приведет к снижению общих затрат. ^{[ 75 ]} Кроме того, лекарства, которые считаются неэффективными для большей части населения, могут получить одобрение FDA, используя персональные геномы для определения эффективности и необходимости этого конкретного лекарства или терапии, даже если они могут быть необходимы лишь небольшому проценту населения. ^{[ 63 ]}^{[ 76 ]}

Врачи обычно используют стратегию проб и ошибок, пока не найдут лечебную терапию, которая наиболее эффективна для их пациента. ^{[ 63 ]} С помощью персонализированной медицины эти методы лечения можно более точно адаптировать, предсказав, как отреагирует организм человека и будет ли лечение работать, основываясь на его геноме. ^{[ 19 ]} Это можно охарактеризовать как «терапию правильным препаратом в правильной дозе для правильного пациента». ^{[ 77 ]} Такой подход также был бы более экономичным и точным. ^{[ 63 ]} Например, тамоксифен раньше был препаратом, который обычно назначали женщинам с раком молочной железы ER+, но у 65% женщин, первоначально принимавших его, развилась резистентность. После исследований таких людей, как Дэвид Флокхарт , было обнаружено, что женщины с определенной мутацией в гене CYP2D6 , кодирующем метаболизирующий фермент, не способны эффективно расщеплять тамоксифен, что делает его для них неэффективным лечением. ^{[ 78 ]} Сейчас женщинам проводят генотипирование по этим конкретным мутациям, чтобы выбрать наиболее эффективное лечение.

Скрининг этих мутаций проводится посредством высокопроизводительного скрининга или фенотипического скрининга . Несколько компаний , занимающихся разработкой лекарств , и фармацевтических компаний в настоящее время используют эти технологии не только для продвижения исследований в области персонализированной медицины, но и для расширения генетических исследований . Альтернативные многоцелевые подходы к традиционному подходу «прямого» скрининга библиотеки трансфекции могут повлечь за собой обратную трансфекцию или хемогеномику . ^{[ нужна ссылка ]}

Аптечные рецептуры — еще одно применение персонализированной медицины. Хотя и не обязательно с использованием генетической информации, индивидуальное производство лекарства, различные свойства которого (например, уровень дозы, выбор ингредиентов, путь введения и т. д.) выбираются и разрабатываются для отдельного пациента, считается областью персонализированной медицины (в отличие от до серийно выпускаемых единичных доз или комбинаций с фиксированными дозами) . вычислительные и математические подходы для прогнозирования взаимодействия лекарств Также разрабатываются . Например, поверхности фенотипического ответа моделируют взаимосвязь между лекарствами, их взаимодействием и биомаркерами человека. ^{[ нужна ссылка ]}

Одной из активных областей исследований является эффективная доставка персонализированных лекарств, полученных на основе аптечных рецептур, к болезненным участкам тела. ^{[ 7 ]} Например, исследователи пытаются создать наноносители, которые могут точно воздействовать на конкретный участок, используя визуализацию в реальном времени и анализируя фармакодинамику доставки лекарства . ^{[ 79 ]} В настоящее время исследуются несколько кандидатов на наноносители, такие как наночастицы оксида железа , квантовые точки , углеродные нанотрубки , наночастицы золота и наночастицы кремнезема. ^{[ 10 ]} Изменение химии поверхности позволяет наполнять эти наночастицы лекарствами, а также избегать иммунного ответа организма, что делает возможной тераностику на основе наночастиц. ^{[ 7 ]}^{[ 10 ]} Стратегии нацеливания наноносителей различаются в зависимости от заболевания. Например, если заболеванием является рак, общий подход состоит в том, чтобы идентифицировать биомаркер, экспрессируемый на поверхности раковых клеток, и загрузить связанный с ним нацеливающий вектор на наноноситель для достижения распознавания и связывания; Размер наноносителей также будет изменен для достижения эффекта повышенной проницаемости и удержания (EPR) при нацеливании на опухоль. ^{[ 10 ]} Если заболевание локализовано в конкретном органе, например почке, поверхность наноносителей может быть покрыта определенным лигандом , который связывается с рецепторами внутри этого органа, чтобы обеспечить доставку лекарства в орган и избежать неспецифического поглощения. ^{[ 80 ]} Несмотря на большой потенциал этой системы доставки лекарств на основе наночастиц, значительный прогресс в этой области еще не достигнут, а наноносители все еще исследуются и модифицируются для соответствия клиническим стандартам. ^{[ 10 ]}^{[ 79 ]}

Тераностика

Тераностика — это персонализированный подход в ядерной медицине , в котором используются одинаковые молекулы как для визуализации (диагностики), так и для терапии. ^{[ 81 ]}^{[ 82 ]}^{[ 83 ]} Этот термин представляет собой смесь слов « терапия » и « диагностика ». Его наиболее распространенное применение — прикрепление радионуклидов (гамма- или позитронных излучателей) к молекулам для ОФЭКТ или ПЭТ- визуализации или к эмиттерам электронов для лучевой терапии . ^{[ нужна ссылка ]} Одним из самых ранних примеров является использование радиоактивного йода для лечения людей с раком щитовидной железы . ^{[ 81 ]} Другие примеры включают меченные радиоактивным изотопом против CD20 антитела (например, Bexxar ) для лечения лимфомы , радий-223 для лечения костных метастазов , лютеций-177 DOTATATE для лечения нейроэндокринных опухолей и лютеций-177 PSMA для лечения рака простаты . ^{[ 81 ]} Обычно используемый реагент — фтордезоксиглюкоза , в котором используется изотоп фтор-18 . ^{[ 84 ]}

Респираторная протеомика

Респираторные заболевания поражают человечество во всем мире: хронические заболевания легких (например, астма, хроническая обструктивная болезнь легких, идиопатический фиброз легких и другие) и рак легких вызывают широкую заболеваемость и смертность. Эти условия очень неоднородны и требуют ранней диагностики. Однако начальные симптомы неспецифичны, а клинический диагноз часто ставится поздно. За последние несколько лет персонализированная медицина превратилась в подход к оказанию медицинской помощи, использующий новые технологии. ^{[ 85 ]} с целью персонализации лечения в соответствии с медицинскими потребностями конкретного пациента. В частности, протеомика используется для анализа серии экспрессий белка, а не одного биомаркера . ^{[ 86 ]} Белки контролируют биологическую активность организма, включая здоровье и болезни, поэтому протеомика полезна в ранней диагностике. В случае респираторных заболеваний протеомика анализирует несколько биологических образцов, включая сыворотку, клетки крови, жидкости бронхоальвеолярного лаважа (БАЛ), жидкости носового лаважа (НЛФ), мокроту и другие. ^{[ 86 ]} Идентификация и количественная оценка полной экспрессии белка в этих биологических образцах проводится с помощью масс-спектрометрии и передовых аналитических методов. ^{[ 87 ]} За последние годы респираторная протеомика добилась значительного прогресса в развитии персонализированной медицины для поддержки здравоохранения. Например, в исследовании, проведенном Lazzari et al. В 2012 году подход, основанный на протеомике, позволил существенно улучшить идентификацию многочисленных биомаркеров рака легких, которые можно использовать при подборе персонализированного лечения для отдельных пациентов. ^{[ 88 ]} Все больше и больше исследований демонстрируют полезность протеомики для обеспечения таргетной терапии респираторных заболеваний. ^{[ 86 ]}

Геномика рака

За последние десятилетия исследования рака позволили многое узнать о генетическом разнообразии типов рака, которые при традиционной патологии выглядят одинаково . Также растет осознание гетерогенности опухолей или генетического разнообразия внутри одной опухоли. Помимо других перспектив, эти открытия открывают возможность обнаружения того, что лекарства, которые не дали хороших результатов при применении к общей популяции случаев, все же могут быть успешными для части случаев с определенным генетическим профилем.

Персонализированная онкогеномика — это применение персонализированной медицины к геномике рака. Методы высокопроизводительного секвенирования используются для характеристики генов, связанных с раком, чтобы лучше понять патологию заболевания и улучшить разработку лекарств . Онкогеномика является одной из наиболее перспективных отраслей геномики , особенно из-за ее применения в лекарственной терапии. Примеры этого включают:

Трастузумаб (торговые названия Герклон, Герцептин) представляет собой препарат моноклональных антител , который взаимодействует с HER2/neu рецептором . Его основное применение — лечение некоторых видов рака молочной железы. Этот препарат используется только в том случае, если рак пациента проверяется на сверхэкспрессию рецептора HER2/neu. Для проверки пациентов на предмет возможной пользы от лечения Герцептином используются два теста на типирование тканей. Тканевые тесты — иммуногистохимия (ИГХ) и флуоресцентная гибридизация in situ (FISH). ^{[ 89 ]} Только пациенты с Her2+ будут получать терапию Герцептином (трастузумаб). ^{[ 90 ]}
Ингибиторы тирозинкиназы, такие как иматиниб (продаваемый под торговой маркой Gleevec), были разработаны для лечения хронического миелолейкоза (ХМЛ), при котором BCR-ABL слитый ген (продукт реципрокной транслокации между хромосомой 9 и хромосомой 22) присутствует в >95 % случаев и производит гиперактивированную передачу сигналов белка, управляемую abl. Эти лекарства специфически ингибируют белок тирозинкиназы Ableson (ABL) и, таким образом, являются ярким примером « рационального дизайна лекарств », основанного на знании патофизиологии заболеваний. ^{[ 91 ]}
Отчет FoundationOne CDx, подготовленный Foundation Medicine , в котором изучаются гены в биоптатах опухолей отдельных пациентов и рекомендуются конкретные лекарства.
Высокая мутационная нагрузка свидетельствует об ответе на иммунотерапию, а также специфические закономерности мутаций связаны с предыдущим воздействием цитотоксических противораковых препаратов. ^{[ 92 ]}

Скрининг населения

Благодаря использованию технологий геномики ( микроматрицы ), протеомики (матрицы тканей) и технологий визуализации ( фМРТ , микроКТ ) можно легко получить информацию о пациентах на молекулярном уровне. Эти так называемые молекулярные биомаркеры доказали свою эффективность в прогнозировании заболеваний, например, рака. ^{[ 93 ]}^{[ 94 ]}^{[ 95 ]} К трем основным областям прогнозирования рака относятся рецидив рака, восприимчивость к раку и выживаемость при раке. ^{[ 96 ]} Объединение информации молекулярного масштаба с клиническими данными макромасштаба, такими как тип опухоли пациента и другие факторы риска, значительно улучшает прогноз. ^{[ 96 ]} Следовательно, благодаря использованию молекулярных биомаркеров, особенно геномики, прогноз или прогноз рака стал очень эффективным, особенно при скрининге большой популяции. ^{[ 97 ]} По сути, популяционный геномный скрининг можно использовать для выявления людей, подверженных риску заболевания, что может помочь в профилактических усилиях. ^{[ 97 ]}

Генетические данные можно использовать для построения полигенных показателей , которые оценивают такие характеристики, как риск заболевания, путем суммирования предполагаемых эффектов отдельных вариантов, обнаруженных с помощью GWAS. Их использовали при самых разных заболеваниях, таких как рак, диабет и ишемическая болезнь сердца. ^{[ 98 ]}^{[ 99 ]} Многие генетические варианты связаны с происхождением, и остается сложной задачей как получение точных оценок, так и отделение биологически значимых вариантов от тех, которые связаны случайно. Оценки, полученные на основе одной совокупности, обычно плохо передаются другим, что требует сложных методов и более разнообразных и глобальных данных. ^{[ 100 ]}^{[ 101 ]} В большинстве исследований использовались данные людей европейского происхождения, что привело к призывам к более справедливым практикам геномики для уменьшения различий в состоянии здоровья. ^{[ 102 ]} Кроме того, хотя полигенные показатели обладают некоторой прогностической точностью, их интерпретация ограничивается оценкой процентиля человека , и трансляционные исследования . для клинического использования необходимы ^{[ 103 ]}

Проблемы

Поскольку персонализированная медицина практикуется более широко, возникает ряд проблем. Нынешние подходы к правам интеллектуальной собственности, политике возмещения расходов, конфиденциальности пациентов, предвзятости и конфиденциальности данных, а также нормативному надзору должны быть переопределены и реструктурированы, чтобы учесть изменения, которые персонализированная медицина принесет в здравоохранение. ^{[ 104 ]} Например, опрос, проведенный в Великобритании, показал, что 63% взрослого населения Великобритании недовольны тем, что их личные данные используются ради использования ИИ в медицинской сфере. ^{[ 105 ]} Кроме того, анализ полученных диагностических данных является недавней задачей персонализированной медицины и ее внедрения. ^{[ 41 ]} Например, генетические данные, полученные в результате секвенирования следующего поколения, требуют интенсивной компьютерной обработки данных перед их анализом. ^{[ 106 ]} В будущем потребуются адекватные инструменты для ускорения внедрения персонализированной медицины в другие области медицины, что требует междисциплинарного сотрудничества экспертов из конкретных областей исследований, таких как медицина , клиническая онкология , биология и искусственный интеллект .

Нормативный надзор

Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) начало предпринимать инициативы по интеграции персонализированной медицины в свою политику регулирования . В октябре 2013 года агентство опубликовало отчет под названием « Прокладывая путь к персонализированной медицине: роль FDA в новую эру разработки медицинских продуктов », в котором они изложили шаги, которые им придется предпринять для интеграции генетической и биомаркерной информации для клинического использования и разработка лекарств. ^{[ 75 ]} Они включали разработку конкретных нормативных стандартов , методов исследования и справочных материалов . ^{[ 75 ]} Примером последней категории, над которой они работали, является «геномная справочная библиотека», направленная на повышение качества и надежности различных платформ секвенирования . ^{[ 75 ]} Основной проблемой для тех, кто регулирует персонализированную медицину, является способ продемонстрировать ее эффективность по сравнению с текущими стандартами медицинской помощи . ^{[ 107 ]} Новая технология должна быть оценена как с точки зрения клинической, так и экономической эффективности, и по состоянию на 2013 г. ^[update], регулирующие органы не имели стандартизированного метода. ^{[ 107 ]}

Права интеллектуальной собственности

Как и в случае с любыми инновациями в медицине, инвестиции и интерес к персонализированной медицине зависят от прав интеллектуальной собственности. ^{[ 104 ]} Было много споров относительно патентной защиты диагностических инструментов, генов и биомаркеров. ^{[ 108 ]} В июне 2013 года Верховный суд США постановил, что естественные гены не могут быть запатентованы, в то время как «синтетическая ДНК», отредактированная или созданная искусственно, все еще может быть запатентована. Патентное ведомство в настоящее время рассматривает ряд вопросов, связанных с патентным законодательством для персонализированной медицины, например, могут ли «подтверждающие» вторичные генетические тесты после первоначального диагноза иметь полный иммунитет от патентного законодательства. Те, кто выступает против патентов, утверждают, что патенты на последовательности ДНК являются препятствием для текущих исследований, в то время как их сторонники указывают на освобождение от исследований и подчеркивают, что патенты необходимы для привлечения и защиты финансовых инвестиций, необходимых для коммерческих исследований, а также разработки и продвижения предлагаемых услуг. ^{[ 108 ]}

Политика возмещения

Политику возмещения расходов придется пересмотреть, чтобы она соответствовала изменениям, которые персонализированная медицина принесет в систему здравоохранения. Некоторые из факторов, которые следует учитывать, - это уровень эффективности различных генетических тестов среди населения в целом, экономическая эффективность по сравнению с льготами, как поступить с системами оплаты чрезвычайно редких заболеваний и как переопределить концепцию страхования «совместного использования». риск», чтобы включить эффект новой концепции «индивидуальных факторов риска». ^{[ 104 ]} В исследовании « Барьеры к использованию персонализированной медицины при раке молочной железы » использовались два разных диагностических теста: BRACAnaанализ и Oncotype DX. Срок выполнения этих тестов составляет более десяти дней, что приводит к их сбоям и задержкам в лечении. Пациентам не возмещают эти задержки, в результате чего анализы не назначаются. В конечном итоге это приводит к тому, что пациентам приходится платить за лечение из своего кармана, поскольку страховые компании не хотят принимать на себя связанные с этим риски. ^{[ 109 ]}

Конфиденциальность и конфиденциальность пациентов

Возможно, наиболее важной проблемой коммерциализации персонализированной медицины является защита пациентов. Одной из крупнейших проблем является страх и потенциальные последствия для пациентов, предрасположенных к заболеванию после генетического тестирования или не реагирующих на определенные виды лечения. Сюда входит психологическое воздействие на пациентов результатов генетического тестирования. Права членов семьи, которые не дали прямого согласия, являются еще одним вопросом, учитывая, что генетическая предрасположенность и риски передаются по наследству. Также необходимо учитывать последствия для определенных этнических групп и наличие общего аллеля. ^{[ 104 ]}

Более того, мы могли бы обратиться к проблеме конфиденциальности на всех уровнях персонализированной медицины, от открытия до лечения. Одним из главных вопросов является согласие пациентов на использование их информации в алгоритмах генетического тестирования, прежде всего в алгоритмах искусственного интеллекта. Согласие учреждения, предоставляющего данные для использования, также вызывает серьезную озабоченность. ^{[ 105 ]} В 2008 году был принят Закон о недискриминации генетической информации (GINA) с целью минимизировать страх пациентов, участвующих в генетических исследованиях, гарантируя, что их генетическая информация не будет использоваться не по назначению работодателями или страховщиками. ^{[ 104 ]} 19 февраля 2015 года FDA выпустило пресс-релиз под названием: «FDA разрешает продажу первого непосредственно потребителю генетического теста на носительство синдрома Блума. ^{[ 8 ]}

Предвзятость данных

Предвзятость данных также играет важную роль в персонализированной медицине. Важно гарантировать, что образцы тестируемых генов происходят из разных популяций. Это делается для того, чтобы образцы не демонстрировали тех же человеческих предубеждений, которые мы используем при принятии решений. ^{[ 110 ]}

Следовательно, если разработанные алгоритмы персонализированной медицины предвзяты, то и результат алгоритма также будет предвзятым из-за отсутствия генетического тестирования в определенных группах населения. ^{[ 111 ]} Например, результаты Фрамингемского исследования сердца привели к необъективным результатам прогнозирования риска сердечно-сосудистых заболеваний. Это связано с тем, что выборка тестировалась только на белых людях, а применительно к небелому населению результаты были искажены из-за завышения и недооценки рисков сердечно-сосудистых заболеваний. ^{[ 112 ]}

Выполнение

Прежде чем можно будет внедрить персонализированную медицину, необходимо решить несколько проблем. Очень малая часть человеческого генома была проанализирована, и даже если бы медицинские работники имели доступ к полной генетической информации пациента, очень малая часть ее могла бы быть эффективно использована в лечении. ^{[ 113 ]} Проблемы также возникают при обработке таких больших объемов генетических данных. Даже при уровне ошибок всего 1 на 100 килобаз обработка человеческого генома может привести к примерно 30 000 ошибок. ^{[ 114 ]} Такое большое количество ошибок, особенно при попытке идентифицировать конкретные маркеры, может затруднить открытия и проверку. Существуют методы решения этой проблемы, но они требуют больших вычислительных затрат и являются дорогостоящими. Существуют также проблемы с точки зрения эффективности, поскольку после обработки генома необходимо анализировать функции вариаций между геномами с использованием полногеномных исследований. Хотя влияние SNP, обнаруженных в таких исследованиях, можно предсказать, необходимо провести дополнительную работу, чтобы контролировать огромное количество вариаций, которые могут возникнуть из-за размера изучаемого генома. ^{[ 114 ]} Чтобы эффективно двигаться вперед в этой области, необходимо предпринять шаги, чтобы гарантировать, что анализируемые данные хорошие, и необходимо принять более широкий подход с точки зрения анализа нескольких SNP для фенотипа. Наиболее актуальным вопросом внедрения персонализированной медицины является применение результатов генетического картирования для совершенствования системы здравоохранения. Это связано не только с инфраструктурой и технологиями, необходимыми для централизованной базы данных геномных данных, но и с тем, что врачи, которые будут иметь доступ к этим инструментам, вероятно, не смогут в полной мере воспользоваться ими. ^{[ 114 ]} Чтобы по-настоящему внедрить систему здравоохранения с персонализированной медициной, необходимы сквозные изменения.

Копенгагенский институт исследований будущего и компания Roche создали компанию FutureProofing Healthcare ^{[ 115 ]} которая составляет персонализированный индекс здоровья, оценивающий показатели различных стран по 27 различным индикаторам персонализированного здоровья по четырем категориям, называемым «жизненно важные показатели». Они провели конференции во многих странах для изучения своих выводов. ^{[ 116 ]}^{[ 117 ]}

См. также

Ссылки

^ Jump up to: ^а ^б ^с Стратифицированная, персонализированная медицина или медицина Р4: новое направление размещения пациента в центре здравоохранения и санитарного просвещения (Технический отчет). Академия медицинских наук. Май 2015. Архивировано из оригинала 27 октября 2016 года . Проверено 6 января 2016 г.
^ Jump up to: ^а ^б ^с «Много названий для одного понятия или много понятий в одном названии?» . Фонд ПХГ. Архивировано из оригинала 9 ноября 2016 года . Проверено 6 января 2015 г.
^ Эгнью Т.Р. (1 марта 2009 г.). «Страдание, смысл и исцеление: проблемы современной медицины» . Анналы семейной медицины . 7 (2): 170–5. дои : 10.1370/afm.943 . ПМЦ 2653974 . ПМИД 19273873 .
^ «Дело в пользу персонализированной медицины» (PDF) . Коалиция персонализированной медицины. 2014 . Проверено 6 января 2016 г.
^ Смит Р. (15 октября 2012 г.). «Стратифицированная, персонализированная или точная медицина» . Британский медицинский журнал . Проверено 6 января 2016 г.
^ Jump up to: ^а ^б ^с Леско ЖЖ (июнь 2007 г.). «Персонализированная медицина: несбыточная мечта или неминуемая реальность?». Клиническая фармакология и терапия . 81 (6): 807–16. дои : 10.1038/sj.clpt.6100204 . ПМИД 17505496 . S2CID 17860973 .
^ Jump up to: ^а ^б ^с «Грандиозные задачи – создавать лучшие лекарства» . www.engineeringchallenges.org . Проверено 3 августа 2020 г.
^ Jump up to: ^а ^б «Персонализированная медицина 101» . Коалиция персонализированной медицины. Архивировано из оригинала 10 мая 2019 года . Проверено 26 апреля 2014 г.
^ Приядхаршини В.С., Теран Л.М. (2016). «Персонализированная медицина при респираторных заболеваниях». Глава пятая – Персонализированная медицина при респираторных заболеваниях: роль протеомики . Достижения в области химии белков и структурной биологии. Том. 102. С. 115–146. дои : 10.1016/bs.apcsb.2015.11.008 . ISBN 978-0-12-804795-8 . ПМИД 26827604 .
^ Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж Се Дж, Ли С, Чен Икс (август 2010 г.). Донев Р. (ред.). «Тераностические агенты на основе наночастиц» . Обзоры расширенной доставки лекарств . Персонализированная медицина. 62 (11). Академическая пресса: 1064–79. дои : 10.1016/j.addr.2010.07.009 . ПМК 2988080 . ПМИД 20691229 .
^ «В чем разница между точной медициной и персонализированной медициной? А как насчет фармакогеномики?» . MedlinePlus, Национальная медицинская библиотека, Национальные институты здравоохранения США. 17 мая 2022 г. Проверено 24 апреля 2024 г.
^ Jump up to: ^а ^б «Точная медицина» . Национальный институт исследования генома человека, Национальные институты здравоохранения США. 24 апреля 2024 г. Проверено 24 апреля 2024 г.
^ Лу Ю.Ф., Гольдштейн Д.Б., Ангрист М. и др. (июль 2014 г.). «Персонализированная медицина и генетическое разнообразие человека» . Перспективы Колд-Спринг-Харбор в медицине (эссе). 4 (9): а008581. doi : 10.1101/cshperspect.a008581 . ПМК 4143101 . ПМИД 25059740 .
^ Джонс Д.Т., Банито А., Грюневальд Т.Г. и др. (август 2019 г.). «Молекулярные характеристики и терапевтические уязвимости педиатрических солидных опухолей» . Nature Reviews Рак (обзор). 19 (8): 420–438. дои : 10.1038/s41568-019-0169-x . ПМИД 31300807 . S2CID 196350118 .
^ Jump up to: ^а ^б «Персонализированная медицина» . Национальный институт исследования генома человека, Национальные институты здравоохранения США. 24 апреля 2024 г. Проверено 24 апреля 2024 г.
^ Jump up to: ^а ^б Президентский консультативный совет по науке и технологиям (сентябрь 2008 г.). «Приоритеты персонализированной медицины» (PDF) . Белый дом . п. 19. Архивировано из оригинала (PDF) 10 июня 2016 года . Проверено 24 апреля 2024 г.
^ Клерк Дж. (23 февраля 2015 г.). «Меняющая медицина с помощью 3D-биопечати, где органы могут быть синтезированы с помощью технологий» . Лос-Анджелес Таймс .
^ Национальный исследовательский совет (2011), «Глоссарий» , «На пути к точной медицине: создание сети знаний для биомедицинских исследований и новой таксономии болезней» , National Academies Press (США) , получено 25 апреля 2024 г.
^ Jump up to: ^а ^б ^с ^д Дадли Дж., Карчевски К. (2014). Изучение личной геномики . Оксфорд: Издательство Оксфордского университета.
^ Jump up to: ^а ^б «Персонализированная медицина 101: Наука» . Коалиция персонализированной медицины. Архивировано из оригинала 19 февраля 2019 года . Проверено 26 апреля 2014 г.
^ Лу Ю.Ф., Гольдштейн Д.Б., Ангрист М. и др. (июль 2014 г.). «Персонализированная медицина и генетическое разнообразие человека» . Перспективы Колд-Спринг-Харбора в медицине . 4 (9): а008581. doi : 10.1101/cshperspect.a008581 . ПМК 4143101 . ПМИД 25059740 .
^ Баттл А, Мостафави С, Чжу Х и др. (январь 2014 г.). «Описание генетической основы разнообразия транскриптомов посредством секвенирования РНК 922 человек» . Геномные исследования . 24 (1): 14–24. дои : 10.1101/гр.155192.113 . ПМЦ 3875855 . ПМИД 24092820 .
^ Сеник С., Ченик Е.С., Бён Г.В. и др. (ноябрь 2015 г.). «Интегративный анализ уровней РНК, трансляции и белка выявляет явные регуляторные различия у людей» . Геномные исследования . 25 (11): 1610–21. дои : 10.1101/гр.193342.115 . ПМЦ 4617958 . ПМИД 26297486 .
^ Ву Л., Кандилль С.И., Чой Ю. и др. (июль 2013 г.). «Изменение и генетический контроль содержания белка у человека» . Природа . 499 (7456): 79–82. Бибкод : 2013Natur.499...79W . дои : 10.1038/nature12223 . ПМЦ 3789121 . ПМИД 23676674 .
^ Снайдерман Р. (август 2012 г.). «Персонализированное здравоохранение: от теории к практике». Биотехнологический журнал . 7 (8): 973–9. дои : 10.1002/biot.201100297 . ПМИД 22180345 . S2CID 31447416 .
^ Альтманн А., Беренвинкель Н., Синг Т. и др. (2007). «Улучшенное прогнозирование ответа на комбинированную антиретровирусную терапию с использованием генетического барьера устойчивости к лекарствам» . Противовирусная терапия . 12 (2): 169–78. дои : 10.1177/135965350701200202 . ПМИД 17503659 . S2CID 26286925 . ИНИСТ 18647009 .
^ Блау Калифорния, Лиакопулу Э (24 октября 2012 г.). «Можем ли мы деконструировать рак, по одному пациенту за раз?» . Мнение. Тенденции в генетике . 29 (1). СеллПресс: 6–10. дои : 10.1016/j.tig.2012.09.004 . ПМЦ 4221262 . ПМИД 23102584 .
^ Тавассоли И., Ху Ю., Чжао С. и др. (август 2019 г.). «Геномные признаки, определяющие чувствительность к аллопуринолу и комбинированной терапии рака легких, выявленные с помощью системного терапевтического анализа» . Молекулярная онкология . 13 (8): 1725–1743. дои : 10.1002/1878-0261.12521 . ПМК 6670022 . ПМИД 31116490 .
^ Гарравэй Л.А., Вервей Дж., Боллман К.В. (май 2013 г.). «Прецизионная онкология: обзор» . Журнал клинической онкологии . 31 (15): 1803–5. дои : 10.1200/jco.2013.49.4799 . ПМИД 23589545 . S2CID 42163820 .
^ Шрагер Дж., Тененбаум Дж. М. (февраль 2014 г.). «Быстрое обучение для точной онкологии». Обзоры природы. Клиническая онкология . 11 (2): 109–18. дои : 10.1038/nrclinonc.2013.244 . ПМИД 24445514 . S2CID 11225698 .
^ Фернандес Б.С., Уильямс Л.М., Штайнер Дж. и др. (апрель 2017 г.). «Новая область «прецизионной психиатрии» » . БМК Медицина . 15 (1): 80. дои : 10.1186/s12916-017-0849-x . ПМК 5390384 . ПМИД 28403846 .
^ Фернандес Б.С., Берк М. (июнь 2017 г.). «Стадирование биполярного расстройства: на шаг ближе к точной психиатрии» . Revista Brasileira de Psiquiatria . 39 (2): 88–89. дои : 10.1590/1516-4446-2017-3902 . ПМК 7111440 . ПМИД 28591270 .
^ Огино С., Локхед П., Чан А.Т. и др. (апрель 2013 г.). «Молекулярно-патологическая эпидемиология эпигенетики: новая интегративная наука для анализа окружающей среды, хозяина и болезней» . Современная патология . 26 (4): 465–84. дои : 10.1038/modpathol.2012.214 . ПМЦ 3637979 . ПМИД 23307060 .
^ Огино С., Фукс К.С., Джованнуччи Э. (июль 2012 г.). «Сколько молекулярных подтипов? Значение уникального принципа опухоли в персонализированной медицине» . Экспертный обзор молекулярной диагностики . 12 (6): 621–628. дои : 10.1586/эр.12.46 . ПМЦ 3492839 . ПМИД 22845482 .
^ Огино С., Локхед П., Джованнуччи Э. и др. (июнь 2014 г.). «Открытие мутации PIK3CA колоректального рака как потенциального прогностического биомаркера: сила и перспективы молекулярной патологической эпидемиологии» . Онкоген . 33 (23): 2949–55. дои : 10.1038/onc.2013.244 . ПМЦ 3818472 . ПМИД 23792451 .
^ Хейнс Дж.Л., Хаузер М.А., Шмидт С. и др. (апрель 2005 г.). «Вариант фактора комплемента H увеличивает риск возрастной дегенерации желтого пятна» . Наука . 308 (5720): 419–21. Бибкод : 2005Sci...308..419H . дои : 10.1126/science.1110359 . ПМИД 15761120 . S2CID 32716116 .
^ «Каталог опубликованных исследований общегеномных ассоциаций» . Проверено 28 июня 2015 г.
^ Эшли Э.А., Бьютт А.Дж., Уилер М.Т. и др. (май 2010 г.). «Клиническая оценка с учетом личного генома» . Ланцет . 375 (9725): 1525–35. дои : 10.1016/s0140-6736(10)60452-7 . ПМЦ 2937184 . ПМИД 20435227 .
^ «Онкотип DX: геномный тест для лечения рака молочной железы» . 13 июня 2019 г.
^ Точная медицина: использование необычайного роста медицинских данных для персонализированной диагностики и лечения http://claudiacopeland.com/uploads/3/6/1/4/3614974/hjno_novdec_2016_precision_medicine.pdf. Архивировано 13 ноября 2022 г. в Wayback Machine.
^ Jump up to: ^а ^б Хузер В., Синкан М., Чимино Дж.Дж. (2014). «Разработка баз и баз данных геномных знаний для поддержки клинического ведения: текущие перспективы» . Фармакогеномика и персонализированная медицина . 7 : 275–83. дои : 10.2147/PGPM.S49904 . ПМК 4175027 . ПМИД 25276091 .
^ Эшли Э.А. (июнь 2015 г.). «Инициатива точной медицины: новые национальные усилия». ДЖАМА . 313 (21): 2119–20. дои : 10.1001/jama.2015.3595 . ПМИД 25928209 .
^ Эшли Э.А. (август 2016 г.). «На пути к точной медицине». Обзоры природы. Генетика . 17 (9): 507–22. дои : 10.1038/nrg.2016.86 . ПМИД 27528417 . S2CID 2609065 .
^ Сплинтер К., Адамс Д.Р., Бачино К.А. и др. (29 ноября 2018 г.). «Влияние генетической диагностики на пациентов с ранее недиагностированным заболеванием» . Медицинский журнал Новой Англии . 379 (22): 2131–2139. дои : 10.1056/NEJMoa1714458 . ПМК 6481166 . ПМИД 30304647 .
^ Серпико Д., Мазиарж М. (14 декабря 2023 г.). «Усредненный против индивидуализированного: прагматичный дизайн N-of-1 как метод исследования индивидуальной реакции на лечение» . Европейский журнал философии науки . 13 (4): 59. дои : 10.1007/s13194-023-00559-0 . ISSN 1879-4920 .
^ Никлс Дж. и Митчелл Г. (2015). Никлс Дж., Митчелл Дж. (ред.). «Основное руководство по исследованиям N из 1 в здравоохранении» (PDF) . СпрингерЛинк . дои : 10.1007/978-94-017-7200-6 . ISBN 978-94-017-7199-3 . S2CID 33597874 . {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
^ «Угадай свое будущее в здравоохранении» . pmlive.com . 18 октября 2013 г.
^ «Медицинские устройства, напечатанные на 3D-принтере, вызывают оценку FDA» . LiveScience.com . 30 августа 2013 г.
^ «Преимущества персонализированной медицины — Лаборатория Джексона» . jax.org . Архивировано из оригинала 10 мая 2015 года . Проверено 23 сентября 2022 г.
^ Белчер А., Мангельсдорф М., Макдональд Ф. и др. (июнь 2019 г.). «Что означают инвестиции Австралии в геномику для общественного здравоохранения?» . Австралийский и новозеландский журнал общественного здравоохранения . 43 (3): 204–206. дои : 10.1111/1753-6405.12887 . ПМИД 30830712 .
^ Меско Б (2017). «Экспертное обозрение точной медицины и разработки лекарств» . Журнал «Экспертное обозрение точной медицины и разработки лекарств» . 2 (5): 239–241. дои : 10.1080/23808993.2017.1380516 .
^ Рэй А. (20 мая 2018 г.). «Искусственный интеллект и блокчейн для точной медицины» . Издательство «Внутренний свет» . Проверено 21 мая 2018 г.
^ Криттанавонг С., Чжан Х., Ван З. и др. (май 2017 г.). «Искусственный интеллект в прецизионной сердечно-сосудистой медицине» . Журнал Американского колледжа кардиологов . 69 (21): 2657–2664. дои : 10.1016/j.jacc.2017.03.571 . ПМИД 28545640 .
^ Бичер Ф.Д., Мухика-Пароди Л.Р., Гупта С. и др. (5 мая 2021 г.). «Машинное обучение прогнозирует результаты клинических исследований III фазы рака простаты» . Алгоритмы . 14 (5): 147. дои : 10.3390/a14050147 .
^ Паромщик К., Питкан М. (26 февраля 2018 г.). «Справедливость в точной медицине» . Данные и общество . Проверено 27 октября 2021 г.
^ Бхаргава Х.К., Лео П., Эллиотт Р. и др. (15 апреля 2020 г.). «Вычисленные с помощью вычислений признаки морфологии стромы являются прогностическим фактором рецидива рака простаты после простатэктомии у афроамериканских пациентов» . Клинические исследования рака . 26 (8): 1915–1923. дои : 10.1158/1078-0432.CCR-19-2659 . ISSN 1557-3265 . ПМК 7165025 . ПМИД 32139401 .
^ «Влияние точной медицины на рак» . weillcornell.org .
^ «Обама предлагает «точную медицину», чтобы положить конец универсальному подходу» . АП Новости . 30 января 2015 года . Проверено 20 апреля 2024 г.
^ «Ближайшие цели» . nih.gov .
^ «Долгосрочные цели» . nih.gov .
^ «Инициатива Белого дома по точной медицине» . whitehouse.gov – через Национальный архив .
^ Каннингем PW (16 января 2018 г.). «Здоровье 202: НИЗ хочет, чтобы 1 миллион американцев внес свой вклад в новый пул данных о генах» . Вашингтон Пост . ISSN 0190-8286 . Проверено 20 января 2018 г.
^ Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г «Персонализированная медицина 101: Обещание» . Коалиция персонализированной медицины. Архивировано из оригинала 19 декабря 2017 года . Проверено 26 апреля 2014 г.
^ «Инструменты онлайн-отчетности портфолио исследований: проект генома человека» . Национальные институты здравоохранения (NIH). Архивировано из оригинала 25 сентября 2019 года . Проверено 28 апреля 2014 г.
^ «Домашний справочник по генетике: что такое фармакогеномика?» . Национальные институты здравоохранения (NIH) . Проверено 28 апреля 2014 г.
^ Брекенридж А., Орм М., Весселинг Х. и др. (апрель 1974 г.). «Фармакокинетика и фармакодинамика энантиомеров варфарина у человека». Клиническая фармакология и терапия . 15 (4): 424–30. дои : 10.1002/cpt1974154424 . ПМИД 4821443 . S2CID 11777099 .
^ Ридер М.Дж., Райнер А.П., Гейдж Б.Ф. и др. (июнь 2005 г.). «Влияние гаплотипов VKORC1 на регуляцию транскрипции и дозу варфарина» . Медицинский журнал Новой Англии . 352 (22): 2285–93. doi : 10.1056/NEJMoa044503 . ПМИД 15930419 .
^ Черч Д., Керр Р., Доминго Э. и др. (июнь 2014 г.). « Токсгностика: неудовлетворенная потребность в медицине рака». Обзоры природы. Рак . 14 (6): 440–5. дои : 10.1038/nrc3729 . ПМИД 24827503 . S2CID 21601547 .
^ Келкар СС, Рейнеке ТМ (октябрь 2011 г.). «Тераностика: сочетание визуализации и терапии». Биоконъюгатная химия . 22 (10): 1879–903. дои : 10.1021/bc200151q . ПМИД 21830812 .
^ Перкович М.Н., Эрьявец Г.Н., Страк Д.С. и др. (март 2017 г.). «Тераностические биомаркеры шизофрении» . Международный журнал молекулярных наук . 18 (4): 733. doi : 10.3390/ijms18040733 . ПМЦ 5412319 . ПМИД 28358316 .
^ Кампс Р., Брандао Р.Д., Бош Б.Дж. и др. (январь 2017 г.). «Секвенирование нового поколения в онкологии: генетическая диагностика, прогнозирование риска и классификация рака» . Международный журнал молекулярных наук . 18 (2): 308. doi : 10.3390/ijms18020308 . ПМЦ 5343844 . ПМИД 28146134 .
^ Яхата Н., Касаи К., Кавато М. (апрель 2017 г.). «Вычислительный нейробиологический подход к биомаркерам и лечению психических расстройств» . Психиатрия и клинические нейронауки . 71 (4): 215–237. дои : 10.1111/pcn.12502 . ПМИД 28032396 .
^ «Информационный бюллетень: BRCA1 и BRCA2: рак и генетическое тестирование» . Национальный институт рака (NCI) . Проверено 28 апреля 2014 г.
^ Jump up to: ^а ^б «ИНСТРУМЕНТ БИОМАРКЕРА: Сопутствующая диагностика» (PDF) . Амген. Архивировано из оригинала (PDF) 1 августа 2014 года . Проверено 2 мая 2014 г.
^ Jump up to: ^а ^б ^с ^д «Прокладывая путь к персонализированной медицине: роль FDA в новую эру разработки медицинской продукции» (PDF) . Управление по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA). Октябрь 2013 г. Архивировано из оригинала (PDF) 23 января 2014 г. . Проверено 28 апреля 2014 г.
^ Гамбург, Массачусетс, Коллинз Ф.С. (июль 2010 г.). «Путь к персонализированной медицине» . Медицинский журнал Новой Англии . 363 (4): 301–4. дои : 10.1056/nejmp1006304 . ПМИД 20551152 . S2CID 205106671 .
^ Манчинелли Л., Кронин М., Сади В. (2000). «Фармакогеномика: перспективы персонализированной медицины» . AAPS PharmSci . 2 (1): 29–41. дои : 10.1208/ps020104 . ПМК 2750999 . ПМИД 11741220 .
^ Эллсворт Р.Э., Децевич Д.Д., Шрайвер К.Д. и др. (май 2010 г.). «Рак молочной железы в эпоху личной геномики» . Современная геномика . 11 (3): 146–61. дои : 10.2174/138920210791110951 . ПМЦ 2878980 . ПМИД 21037853 .
^ Jump up to: ^а ^б Сони А., Гаутамараджан К., Радхакришнан А. (март 2018 г.). «Персонализированная медицина и индивидуализированные системы доставки лекарств: новый тренд в доставке лекарств и контроле заболеваний». Международный журнал фармацевтических рецептур . 22 (2): 108–121. ПМИД 29877858 .
^ Ван Дж., Пун С., Чин Д. и др. (1 октября 2018 г.). «Разработка и характеристика in vivo мультимодальных мицелл, нацеленных на почки, для доставки лекарств в почки». Нано-исследования . 11 (10): 5584–5595. дои : 10.1007/s12274-018-2100-2 . S2CID 104241223 .
^ Jump up to: ^а ^б ^с Лангбейн Т., Вебер В.А., Эйбер М. (сентябрь 2019 г.). «Будущее тераностики: взгляд на прецизионную онкологию в ядерной медицине» . Журнал ядерной медицины . 60 (Приложение 2): 13S–19S. дои : 10.2967/jnumed.118.220566 . ПМИД 31481583 . S2CID 201830244 .
^ Херрманн К., Швайгер М., Льюис Дж.С. и др. (март 2020 г.). «Радиотераностика: дорожная карта будущего развития» . «Ланцет». Онкология . 21 (3): e146–e156. дои : 10.1016/S1470-2045(19)30821-6 . ПМЦ 7367151 . ПМИД 32135118 .
^ Джадвар Х., Чен Х., Цай В. и др. (февраль 2018 г.). «Радиотераностика в диагностике и лечении рака» . Радиология . 286 (2): 388–400. дои : 10.1148/radiol.2017170346 . ПМК 5790308 . ПМИД 29356634 .
^ Пандей С., Джовенцана ГБ, Шикра Д. и др. (2021). «Глава 11. Тераностика, управляемая позитронно-эмиссионной томографией (ПЭТ)». Ионы металлов в методах биовизуализации . Спрингер. стр. 315–346. дои : 10.1515/9783110685701-017 . S2CID 233659232 .
^ Приядхаршини В.С., Теран Л.М. (2016). «Персонализированная медицина при респираторных заболеваниях: роль протеомики». Достижения в области химии белков и структурной биологии . 102 : 115–46. дои : 10.1016/bs.apcsb.2015.11.008 . ПМИД 26827604 .
^ Jump up to: ^а ^б ^с Приядхаршини В.С., Теран Л.М. (2020). «Роль респираторной протеомики в точной медицине». В Faintuch J, Faintuch S (ред.). Точная медицина для исследователей, практикующих врачей и поставщиков медицинских услуг . Академическая пресса. стр. 255–261. дои : 10.1016/B978-0-12-819178-1.00024-1 . ISBN 978-0-12-819178-1 . S2CID 213865547 .
^ Фуджи К., Накамура Х., Нишимура Т. (апрель 2017 г.). «Новейшая протеомика на основе масс-спектрометрии для открытия биомаркеров при раке легких, ХОБЛ и астме». Экспертное обозрение по протеомике . 14 (4): 373–386. дои : 10.1080/14789450.2017.1304215 . ПМИД 28271730 . S2CID 3640863 .
^ Лаццари С., Спреафико А., Бачи А. и др. (январь 2012 г.). «Изменение масс-спектрального профиля плазмы в процессе лечения больных немелкоклеточным раком легкого ингибиторами тирозинкиназы рецептора эпидермального фактора роста» . Журнал торакальной онкологии . 7 (1): 40–8. дои : 10.1097/JTO.0b013e3182307f17 . ПМИД 21964534 . S2CID 205738875 .
^ Карни В. (2006). «Статус HER2/neu является важным биомаркером при выборе персонализированной терапии HER2/neu» (PDF) . Связь . 9 : 25–27. Архивировано из оригинала (PDF) 4 марта 2016 года . Проверено 3 января 2014 г.
^ Телли М.Л., Хант С.А., Карлсон Р.В. и др. (август 2007 г.). «Кардиотоксичность, связанная с трастузумабом: подвергая сомнению концепцию обратимости». Журнал клинической онкологии . 25 (23): 3525–33. дои : 10.1200/JCO.2007.11.0106 . ПМИД 17687157 .
^ Сальо Г., Моротти А., Маттиоли Г. и др. (декабрь 2004 г.). «Рациональные подходы к разработке терапии, нацеленной на молекулярные маркеры: случай хронического миелогенного лейкоза». Анналы Нью-Йоркской академии наук . 1028 (1): 423–31. Бибкод : 2004NYASA1028..423S . дои : 10.1196/анналы.1322.050 . ПМИД 15650267 . S2CID 19332062 .
^ Плезанс Э., Титмусс Э., Уильямсон Л. и др. (2020). «Панраковый анализ опухолей пациентов на поздних стадиях выявляет взаимодействие между терапией и геномным ландшафтом» . Природа Рак . 1 (4): 452–468. дои : 10.1038/s43018-020-0050-6 . ПМИД 35121966 .
^ Даффи MJ (июль 2001 г.). «Биохимические маркеры рака молочной железы: какие из них клинически полезны?». Клиническая биохимия . 34 (5): 347–52. дои : 10.1016/S0009-9120(00)00201-0 . ПМИД 11522269 .
^ Пиккарт М., Лориш С., Ди Лео А. и др. (2001). «Прогностическая ценность HER2 при раке молочной железы». Онкология . 61 Приложение 2 (2): 73–82. дои : 10.1159/000055405 . ПМИД 11694791 . S2CID 23123767 .
^ Бальдус С.Е., Энгельманн К., Ханиш Ф.Г. (1 января 2004 г.). «MUC1 и MUC: семейство человеческих муцинов, оказывающих влияние на биологию рака». Критические обзоры клинических лабораторных наук . 41 (2): 189–231. дои : 10.1080/10408360490452040 . ПМИД 15270554 . S2CID 46460945 .
^ Jump up to: ^а ^б Круз Дж. А., Вишарт Д. С. (февраль 2007 г.). «Применение машинного обучения в прогнозировании рака» . Раковая информатика . 2 : 59–77. CiteSeerX 10.1.1.795.3458 . дои : 10.1177/117693510600200030 . ПМЦ 2675494 . ПМИД 19458758 .
^ Jump up to: ^а ^б Уильямс М.С. (август 2019 г.). «Ранние уроки реализации программ геномной медицины» . Ежегодный обзор геномики и генетики человека . 20 (1): 389–411. doi : 10.1146/annurev-genom-083118-014924 . ПМИД 30811224 . S2CID 73460688 .
^ Томас М., Сакода Л.С., Хоффмайстер М. и др. (сентябрь 2020 г.). «Полногеномное моделирование полигенной оценки риска колоректального рака» . Ам Джей Хум Жене . 107 (3): 432–444. дои : 10.1016/j.ajhg.2020.07.006 . ПМК 7477007 . ПМИД 32758450 .
^ Кера А.В., Чаффин М., Арагам К.Г. и др. (сентябрь 2018 г.). «Полигенные оценки распространенных заболеваний по всему геному выявляют людей с риском, эквивалентным моногенным мутациям» . Нат Жене . 50 (9): 1219–1224. дои : 10.1038/s41588-018-0183-z . ПМК 6128408 . ПМИД 30104762 .
^ Марнетто Д., Пярна К., Лялль К. и др. (апрель 2020 г.). «Деконволюция предков и частичная полигенная оценка могут улучшить прогнозы восприимчивости у недавно смешанных особей» . Нат Коммун . 11 (1): 1628. Бибкод : 2020NatCo..11.1628M . дои : 10.1038/s41467-020-15464-w . ПМК 7118071 . ПМИД 32242022 .
^ Ван Ю, Го Дж, Ни Г и др. (июль 2020 г.). «Теоретическая и эмпирическая количественная оценка точности полигенных показателей в популяциях с разным происхождением» . Нат Коммун . 11 (1): 3865. Бибкод : 2020NatCo..11.3865W . дои : 10.1038/s41467-020-17719-y . ПМЦ 7395791 . ПМИД 32737319 .
^ Мартин А.Р., Канаи М., Каматани Ю. и др. (апрель 2019 г.). «Клиническое использование текущих показателей полигенного риска может усугубить неравенство в состоянии здоровья» . Нат Жене . 51 (4): 584–591. дои : 10.1038/s41588-019-0379-x . ПМК 6563838 . ПМИД 30926966 .
^ Льюис К.М., Вассос Э. (май 2020 г.). «Полигенные оценки риска: от исследовательских инструментов к клиническим инструментам» . Геном Мед . 12 (1): 44. дои : 10.1186/s13073-020-00742-5 . ПМК 7236300 . ПМИД 32423490 .
^ Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и «Персонализированная медицина 101: Проблемы» . Коалиция персонализированной медицины. Архивировано из оригинала 3 мая 2014 года . Проверено 26 апреля 2014 г.
^ Jump up to: ^а ^б Вайена Э., Блазим А., Коэн И.Г. (ноябрь 2018 г.). «Машинное обучение в медицине: решение этических проблем» . ПЛОС Медицина . 15 (11): e1002689. дои : 10.1371/journal.pmed.1002689 . ПМК 6219763 . ПМИД 30399149 .
^ Шапранов, депутат парламента (27 июня 2013 г.). «Анализ геномов: мотивация» . Институт Хассо Платтнера . Проверено 20 июля 2014 г.
^ Jump up to: ^а ^б Frueh FW (сентябрь 2013 г.). «Регулирование, возмещение расходов и долгий путь внедрения персонализированной медицины – взгляд из США» . Ценность в здоровье . 16 (6 доп.): С27-31. дои : 10.1016/j.jval.2013.06.009 . ПМИД 24034309 .
^ Jump up to: ^а ^б «Проблемы интеллектуальной собственности, влияющие на будущее персонализированной медицины» . Американская ассоциация права интеллектуальной собственности . Проверено 26 апреля 2014 г. ^{[ мертвая ссылка ]}
^ Уэлдон С.Б., Тросман Дж.Р., Градишар В.Дж. и др. (июль 2012 г.). «Барьеры к использованию персонализированной медицины при раке молочной железы» . Журнал онкологической практики . 8 (4): е24–31. дои : 10.1200/jop.2011.000448 . ПМК 3396824 . ПМИД 23180995 .
^ Чар Д.С., Шах Н.Х., Магнус Д. (март 2018 г.). «Внедрение машинного обучения в здравоохранении – решение этических проблем» . Медицинский журнал Новой Англии . 378 (11): 981–983. дои : 10.1056/NEJMp1714229 . ПМЦ 5962261 . ПМИД 29539284 .
^ Чернов М.Э., Ландрум М.Б. (март 2018 г.). «Целевой сбор дополнительных данных - решение проблемы измерения качества». Медицинский журнал Новой Англии . 378 (11): 979–981. дои : 10.1056/NEJMp1713834 . ПМИД 29539286 .
^ Гейсбертс CM, Groenewegen KA, Hoefer IE и др. (2 июля 2015 г.). «Расовые/этнические различия в связи факторов риска Фрамингема с каротидным IMT и сердечно-сосудистыми событиями» . ПЛОС ОДИН . 10 (7): e0132321. Бибкод : 2015PLoSO..1032321G . дои : 10.1371/journal.pone.0132321 . ПМЦ 4489855 . ПМИД 26134404 .
^ Ингвадоттир Б., Макартур Д.Г., Джин Х. и др. (2009). «Перспективы и реальность личной геномики» . Геномная биология . 10 (9): 237. doi : 10.1186/gb-2009-10-9-237 . ПМЦ 2768970 . ПМИД 19723346 .
^ Jump up to: ^а ^б ^с Фернальд Г.Х., Каприотти Э., Данешжу Р. и др. (июль 2011 г.). «Задачи биоинформатики для персонализированной медицины» . Биоинформатика . 27 (13): 1741–8. doi : 10.1093/биоинформатика/btr295 . ПМК 3117361 . ПМИД 21596790 .
^ «Персонализированное и точное медицинское обслуживание означает лучшее качество жизни пациентов» . будущее здравоохранение . Проверено 17 ноября 2022 г.
^ «Создание долгосрочных устойчивых и персонализированных систем здравоохранения» . Экономист. 28 января 2021 г. Проверено 17 ноября 2022 г.
^ «Ирландия имеет плохие показатели по международному индексу персонализированного здравоохранения» . Ирландские медицинские времена. 9 сентября 2021 г. Проверено 17 ноября 2022 г.

Внешние ссылки

Список наблюдения на 2023 г.: 10 лучших технологий и проблем точной медицины , Канадское агентство по лекарственным средствам , 2024 г.

[AcMedSci-1] Jump up to: ^а ^б ^с Стратифицированная, персонализированная медицина или медицина Р4: новое направление размещения пациента в центре здравоохранения и санитарного просвещения (Технический отчет). Академия медицинских наук. Май 2015. Архивировано из оригинала 27 октября 2016 года . Проверено 6 января 2016 г.

[PHGdef-2] Jump up to: ^а ^б ^с «Много названий для одного понятия или много понятий в одном названии?» . Фонд ПХГ. Архивировано из оригинала 9 ноября 2016 года . Проверено 6 января 2015 г.

[3] Эгнью Т.Р. (1 марта 2009 г.). «Страдание, смысл и исцеление: проблемы современной медицины» . Анналы семейной медицины . 7 (2): 170–5. дои : 10.1370/afm.943 . ПМЦ 2653974 . ПМИД 19273873 .

[PMC-4] «Дело в пользу персонализированной медицины» (PDF) . Коалиция персонализированной медицины. 2014 . Проверено 6 января 2016 г.

[5] Смит Р. (15 октября 2012 г.). «Стратифицированная, персонализированная или точная медицина» . Британский медицинский журнал . Проверено 6 января 2016 г.

[Lesko_2007-6] Jump up to: ^а ^б ^с Леско ЖЖ (июнь 2007 г.). «Персонализированная медицина: несбыточная мечта или неминуемая реальность?». Клиническая фармакология и терапия . 81 (6): 807–16. дои : 10.1038/sj.clpt.6100204 . ПМИД 17505496 . S2CID 17860973 .

[EC_2020-7] Jump up to: ^а ^б ^с «Грандиозные задачи – создавать лучшие лекарства» . www.engineeringchallenges.org . Проверено 3 августа 2020 г.

[PMC_101-8] Jump up to: ^а ^б «Персонализированная медицина 101» . Коалиция персонализированной медицины. Архивировано из оригинала 10 мая 2019 года . Проверено 26 апреля 2014 г.

[9] Приядхаршини В.С., Теран Л.М. (2016). «Персонализированная медицина при респираторных заболеваниях». Глава пятая – Персонализированная медицина при респираторных заболеваниях: роль протеомики . Достижения в области химии белков и структурной биологии. Том. 102. С. 115–146. дои : 10.1016/bs.apcsb.2015.11.008 . ISBN 978-0-12-804795-8 . ПМИД 26827604 .

[Xie_2010-10] Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж Се Дж, Ли С, Чен Икс (август 2010 г.). Донев Р. (ред.). «Тераностические агенты на основе наночастиц» . Обзоры расширенной доставки лекарств . Персонализированная медицина. 62 (11). Академическая пресса: 1064–79. дои : 10.1016/j.addr.2010.07.009 . ПМК 2988080 . ПМИД 20691229 .

[mlp-11] «В чем разница между точной медициной и персонализированной медициной? А как насчет фармакогеномики?» . MedlinePlus, Национальная медицинская библиотека, Национальные институты здравоохранения США. 17 мая 2022 г. Проверено 24 апреля 2024 г.

[prec-12] Jump up to: ^а ^б «Точная медицина» . Национальный институт исследования генома человека, Национальные институты здравоохранения США. 24 апреля 2024 г. Проверено 24 апреля 2024 г.

[13] Лу Ю.Ф., Гольдштейн Д.Б., Ангрист М. и др. (июль 2014 г.). «Персонализированная медицина и генетическое разнообразие человека» . Перспективы Колд-Спринг-Харбор в медицине (эссе). 4 (9): а008581. doi : 10.1101/cshperspect.a008581 . ПМК 4143101 . ПМИД 25059740 .

[14] Джонс Д.Т., Банито А., Грюневальд Т.Г. и др. (август 2019 г.). «Молекулярные характеристики и терапевтические уязвимости педиатрических солидных опухолей» . Nature Reviews Рак (обзор). 19 (8): 420–438. дои : 10.1038/s41568-019-0169-x . ПМИД 31300807 . S2CID 196350118 .

[pers-15] Jump up to: ^а ^б «Персонализированная медицина» . Национальный институт исследования генома человека, Национальные институты здравоохранения США. 24 апреля 2024 г. Проверено 24 апреля 2024 г.

[pcast-16] Jump up to: ^а ^б Президентский консультативный совет по науке и технологиям (сентябрь 2008 г.). «Приоритеты персонализированной медицины» (PDF) . Белый дом . п. 19. Архивировано из оригинала (PDF) 10 июня 2016 года . Проверено 24 апреля 2024 г.

[17] Клерк Дж. (23 февраля 2015 г.). «Меняющая медицина с помощью 3D-биопечати, где органы могут быть синтезированы с помощью технологий» . Лос-Анджелес Таймс .

[18] Национальный исследовательский совет (2011), «Глоссарий» , «На пути к точной медицине: создание сети знаний для биомедицинских исследований и новой таксономии болезней» , National Academies Press (США) , получено 25 апреля 2024 г.

[Dudley_2014-19] Jump up to: ^а ^б ^с ^д Дадли Дж., Карчевски К. (2014). Изучение личной геномики . Оксфорд: Издательство Оксфордского университета.

[PMC_S_2014-20] Jump up to: ^а ^б «Персонализированная медицина 101: Наука» . Коалиция персонализированной медицины. Архивировано из оригинала 19 февраля 2019 года . Проверено 26 апреля 2014 г.

[21] Лу Ю.Ф., Гольдштейн Д.Б., Ангрист М. и др. (июль 2014 г.). «Персонализированная медицина и генетическое разнообразие человека» . Перспективы Колд-Спринг-Харбора в медицине . 4 (9): а008581. doi : 10.1101/cshperspect.a008581 . ПМК 4143101 . ПМИД 25059740 .

[22] Баттл А, Мостафави С, Чжу Х и др. (январь 2014 г.). «Описание генетической основы разнообразия транскриптомов посредством секвенирования РНК 922 человек» . Геномные исследования . 24 (1): 14–24. дои : 10.1101/гр.155192.113 . ПМЦ 3875855 . ПМИД 24092820 .

[Cenik_2015-23] Сеник С., Ченик Е.С., Бён Г.В. и др. (ноябрь 2015 г.). «Интегративный анализ уровней РНК, трансляции и белка выявляет явные регуляторные различия у людей» . Геномные исследования . 25 (11): 1610–21. дои : 10.1101/гр.193342.115 . ПМЦ 4617958 . ПМИД 26297486 .

[24] Ву Л., Кандилль С.И., Чой Ю. и др. (июль 2013 г.). «Изменение и генетический контроль содержания белка у человека» . Природа . 499 (7456): 79–82. Бибкод : 2013Natur.499...79W . дои : 10.1038/nature12223 . ПМЦ 3789121 . ПМИД 23676674 .

[25] Снайдерман Р. (август 2012 г.). «Персонализированное здравоохранение: от теории к практике». Биотехнологический журнал . 7 (8): 973–9. дои : 10.1002/biot.201100297 . ПМИД 22180345 . S2CID 31447416 .

[26] Альтманн А., Беренвинкель Н., Синг Т. и др. (2007). «Улучшенное прогнозирование ответа на комбинированную антиретровирусную терапию с использованием генетического барьера устойчивости к лекарствам» . Противовирусная терапия . 12 (2): 169–78. дои : 10.1177/135965350701200202 . ПМИД 17503659 . S2CID 26286925 . ИНИСТ 18647009 .

[27] Блау Калифорния, Лиакопулу Э (24 октября 2012 г.). «Можем ли мы деконструировать рак, по одному пациенту за раз?» . Мнение. Тенденции в генетике . 29 (1). СеллПресс: 6–10. дои : 10.1016/j.tig.2012.09.004 . ПМЦ 4221262 . ПМИД 23102584 .

[28] Тавассоли И., Ху Ю., Чжао С. и др. (август 2019 г.). «Геномные признаки, определяющие чувствительность к аллопуринолу и комбинированной терапии рака легких, выявленные с помощью системного терапевтического анализа» . Молекулярная онкология . 13 (8): 1725–1743. дои : 10.1002/1878-0261.12521 . ПМК 6670022 . ПМИД 31116490 .

[29] Гарравэй Л.А., Вервей Дж., Боллман К.В. (май 2013 г.). «Прецизионная онкология: обзор» . Журнал клинической онкологии . 31 (15): 1803–5. дои : 10.1200/jco.2013.49.4799 . ПМИД 23589545 . S2CID 42163820 .

[30] Шрагер Дж., Тененбаум Дж. М. (февраль 2014 г.). «Быстрое обучение для точной онкологии». Обзоры природы. Клиническая онкология . 11 (2): 109–18. дои : 10.1038/nrclinonc.2013.244 . ПМИД 24445514 . S2CID 11225698 .

[31] Фернандес Б.С., Уильямс Л.М., Штайнер Дж. и др. (апрель 2017 г.). «Новая область «прецизионной психиатрии» » . БМК Медицина . 15 (1): 80. дои : 10.1186/s12916-017-0849-x . ПМК 5390384 . ПМИД 28403846 .

[32] Фернандес Б.С., Берк М. (июнь 2017 г.). «Стадирование биполярного расстройства: на шаг ближе к точной психиатрии» . Revista Brasileira de Psiquiatria . 39 (2): 88–89. дои : 10.1590/1516-4446-2017-3902 . ПМК 7111440 . ПМИД 28591270 .

[pmid23307060-33] Огино С., Локхед П., Чан А.Т. и др. (апрель 2013 г.). «Молекулярно-патологическая эпидемиология эпигенетики: новая интегративная наука для анализа окружающей среды, хозяина и болезней» . Современная патология . 26 (4): 465–84. дои : 10.1038/modpathol.2012.214 . ПМЦ 3637979 . ПМИД 23307060 .

[34] Огино С., Фукс К.С., Джованнуччи Э. (июль 2012 г.). «Сколько молекулярных подтипов? Значение уникального принципа опухоли в персонализированной медицине» . Экспертный обзор молекулярной диагностики . 12 (6): 621–628. дои : 10.1586/эр.12.46 . ПМЦ 3492839 . ПМИД 22845482 .

[pmid23792451-35] Огино С., Локхед П., Джованнуччи Э. и др. (июнь 2014 г.). «Открытие мутации PIK3CA колоректального рака как потенциального прогностического биомаркера: сила и перспективы молекулярной патологической эпидемиологии» . Онкоген . 33 (23): 2949–55. дои : 10.1038/onc.2013.244 . ПМЦ 3818472 . ПМИД 23792451 .

[Haines_2005-36] Хейнс Дж.Л., Хаузер М.А., Шмидт С. и др. (апрель 2005 г.). «Вариант фактора комплемента H увеличивает риск возрастной дегенерации желтого пятна» . Наука . 308 (5720): 419–21. Бибкод : 2005Sci...308..419H . дои : 10.1126/science.1110359 . ПМИД 15761120 . S2CID 32716116 .

[37] «Каталог опубликованных исследований общегеномных ассоциаций» . Проверено 28 июня 2015 г.

[:0-38] Эшли Э.А., Бьютт А.Дж., Уилер М.Т. и др. (май 2010 г.). «Клиническая оценка с учетом личного генома» . Ланцет . 375 (9725): 1525–35. дои : 10.1016/s0140-6736(10)60452-7 . ПМЦ 2937184 . ПМИД 20435227 .

[39] «Онкотип DX: геномный тест для лечения рака молочной железы» . 13 июня 2019 г.

[40] Точная медицина: использование необычайного роста медицинских данных для персонализированной диагностики и лечения http://claudiacopeland.com/uploads/3/6/1/4/3614974/hjno_novdec_2016_precision_medicine.pdf. Архивировано 13 ноября 2022 г. в Wayback Machine.

[pm-41] Jump up to: ^а ^б Хузер В., Синкан М., Чимино Дж.Дж. (2014). «Разработка баз и баз данных геномных знаний для поддержки клинического ведения: текущие перспективы» . Фармакогеномика и персонализированная медицина . 7 : 275–83. дои : 10.2147/PGPM.S49904 . ПМК 4175027 . ПМИД 25276091 .

[pm2-42] Эшли Э.А. (июнь 2015 г.). «Инициатива точной медицины: новые национальные усилия». ДЖАМА . 313 (21): 2119–20. дои : 10.1001/jama.2015.3595 . ПМИД 25928209 .

[pmid27528417-43] Эшли Э.А. (август 2016 г.). «На пути к точной медицине». Обзоры природы. Генетика . 17 (9): 507–22. дои : 10.1038/nrg.2016.86 . ПМИД 27528417 . S2CID 2609065 .

[pmid30304647-44] Сплинтер К., Адамс Д.Р., Бачино К.А. и др. (29 ноября 2018 г.). «Влияние генетической диагностики на пациентов с ранее недиагностированным заболеванием» . Медицинский журнал Новой Англии . 379 (22): 2131–2139. дои : 10.1056/NEJMoa1714458 . ПМК 6481166 . ПМИД 30304647 .

[45] Серпико Д., Мазиарж М. (14 декабря 2023 г.). «Усредненный против индивидуализированного: прагматичный дизайн N-of-1 как метод исследования индивидуальной реакции на лечение» . Европейский журнал философии науки . 13 (4): 59. дои : 10.1007/s13194-023-00559-0 . ISSN 1879-4920 .

[46] Никлс Дж. и Митчелл Г. (2015). Никлс Дж., Митчелл Дж. (ред.). «Основное руководство по исследованиям N из 1 в здравоохранении» (PDF) . СпрингерЛинк . дои : 10.1007/978-94-017-7200-6 . ISBN 978-94-017-7199-3 . S2CID 33597874 . {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )

[47] «Угадай свое будущее в здравоохранении» . pmlive.com . 18 октября 2013 г.

[48] «Медицинские устройства, напечатанные на 3D-принтере, вызывают оценку FDA» . LiveScience.com . 30 августа 2013 г.

[49] «Преимущества персонализированной медицины — Лаборатория Джексона» . jax.org . Архивировано из оригинала 10 мая 2015 года . Проверено 23 сентября 2022 г.

[50] Белчер А., Мангельсдорф М., Макдональд Ф. и др. (июнь 2019 г.). «Что означают инвестиции Австралии в геномику для общественного здравоохранения?» . Австралийский и новозеландский журнал общественного здравоохранения . 43 (3): 204–206. дои : 10.1111/1753-6405.12887 . ПМИД 30830712 .

[51] Меско Б (2017). «Экспертное обозрение точной медицины и разработки лекарств» . Журнал «Экспертное обозрение точной медицины и разработки лекарств» . 2 (5): 239–241. дои : 10.1080/23808993.2017.1380516 .

[52] Рэй А. (20 мая 2018 г.). «Искусственный интеллект и блокчейн для точной медицины» . Издательство «Внутренний свет» . Проверено 21 мая 2018 г.

[53] Криттанавонг С., Чжан Х., Ван З. и др. (май 2017 г.). «Искусственный интеллект в прецизионной сердечно-сосудистой медицине» . Журнал Американского колледжа кардиологов . 69 (21): 2657–2664. дои : 10.1016/j.jacc.2017.03.571 . ПМИД 28545640 .

[54] Бичер Ф.Д., Мухика-Пароди Л.Р., Гупта С. и др. (5 мая 2021 г.). «Машинное обучение прогнозирует результаты клинических исследований III фазы рака простаты» . Алгоритмы . 14 (5): 147. дои : 10.3390/a14050147 .

[55] Паромщик К., Питкан М. (26 февраля 2018 г.). «Справедливость в точной медицине» . Данные и общество . Проверено 27 октября 2021 г.

[56] Бхаргава Х.К., Лео П., Эллиотт Р. и др. (15 апреля 2020 г.). «Вычисленные с помощью вычислений признаки морфологии стромы являются прогностическим фактором рецидива рака простаты после простатэктомии у афроамериканских пациентов» . Клинические исследования рака . 26 (8): 1915–1923. дои : 10.1158/1078-0432.CCR-19-2659 . ISSN 1557-3265 . ПМК 7165025 . ПМИД 32139401 .

[57] «Влияние точной медицины на рак» . weillcornell.org .

[58] «Обама предлагает «точную медицину», чтобы положить конец универсальному подходу» . АП Новости . 30 января 2015 года . Проверено 20 апреля 2024 г.

[59] «Ближайшие цели» . nih.gov .

[60] «Долгосрочные цели» . nih.gov .

[61] «Инициатива Белого дома по точной медицине» . whitehouse.gov – через Национальный архив .

[62] Каннингем PW (16 января 2018 г.). «Здоровье 202: НИЗ хочет, чтобы 1 миллион американцев внес свой вклад в новый пул данных о генах» . Вашингтон Пост . ISSN 0190-8286 . Проверено 20 января 2018 г.

[PMC_2014-63] Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г «Персонализированная медицина 101: Обещание» . Коалиция персонализированной медицины. Архивировано из оригинала 19 декабря 2017 года . Проверено 26 апреля 2014 г.

[six-64] «Инструменты онлайн-отчетности портфолио исследований: проект генома человека» . Национальные институты здравоохранения (NIH). Архивировано из оригинала 25 сентября 2019 года . Проверено 28 апреля 2014 г.

[seven-65] «Домашний справочник по генетике: что такое фармакогеномика?» . Национальные институты здравоохранения (NIH) . Проверено 28 апреля 2014 г.

[66] Брекенридж А., Орм М., Весселинг Х. и др. (апрель 1974 г.). «Фармакокинетика и фармакодинамика энантиомеров варфарина у человека». Клиническая фармакология и терапия . 15 (4): 424–30. дои : 10.1002/cpt1974154424 . ПМИД 4821443 . S2CID 11777099 .

[67] Ридер М.Дж., Райнер А.П., Гейдж Б.Ф. и др. (июнь 2005 г.). «Влияние гаплотипов VKORC1 на регуляцию транскрипции и дозу варфарина» . Медицинский журнал Новой Англии . 352 (22): 2285–93. doi : 10.1056/NEJMoa044503 . ПМИД 15930419 .

[Church_2014-68] Черч Д., Керр Р., Доминго Э. и др. (июнь 2014 г.). « Токсгностика: неудовлетворенная потребность в медицине рака». Обзоры природы. Рак . 14 (6): 440–5. дои : 10.1038/nrc3729 . ПМИД 24827503 . S2CID 21601547 .

[Kelkar-69] Келкар СС, Рейнеке ТМ (октябрь 2011 г.). «Тераностика: сочетание визуализации и терапии». Биоконъюгатная химия . 22 (10): 1879–903. дои : 10.1021/bc200151q . ПМИД 21830812 .

[70] Перкович М.Н., Эрьявец Г.Н., Страк Д.С. и др. (март 2017 г.). «Тераностические биомаркеры шизофрении» . Международный журнал молекулярных наук . 18 (4): 733. doi : 10.3390/ijms18040733 . ПМЦ 5412319 . ПМИД 28358316 .

[71] Кампс Р., Брандао Р.Д., Бош Б.Дж. и др. (январь 2017 г.). «Секвенирование нового поколения в онкологии: генетическая диагностика, прогнозирование риска и классификация рака» . Международный журнал молекулярных наук . 18 (2): 308. doi : 10.3390/ijms18020308 . ПМЦ 5343844 . ПМИД 28146134 .

[72] Яхата Н., Касаи К., Кавато М. (апрель 2017 г.). «Вычислительный нейробиологический подход к биомаркерам и лечению психических расстройств» . Психиатрия и клинические нейронауки . 71 (4): 215–237. дои : 10.1111/pcn.12502 . ПМИД 28032396 .

[eight-73] «Информационный бюллетень: BRCA1 и BRCA2: рак и генетическое тестирование» . Национальный институт рака (NCI) . Проверено 28 апреля 2014 г.

[other-74] Jump up to: ^а ^б «ИНСТРУМЕНТ БИОМАРКЕРА: Сопутствующая диагностика» (PDF) . Амген. Архивировано из оригинала (PDF) 1 августа 2014 года . Проверено 2 мая 2014 г.

[FDA_2013-75] Jump up to: ^а ^б ^с ^д «Прокладывая путь к персонализированной медицине: роль FDA в новую эру разработки медицинской продукции» (PDF) . Управление по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA). Октябрь 2013 г. Архивировано из оригинала (PDF) 23 января 2014 г. . Проверено 28 апреля 2014 г.

[ten-76] Гамбург, Массачусетс, Коллинз Ф.С. (июль 2010 г.). «Путь к персонализированной медицине» . Медицинский журнал Новой Англии . 363 (4): 301–4. дои : 10.1056/nejmp1006304 . ПМИД 20551152 . S2CID 205106671 .

[eleven-77] Манчинелли Л., Кронин М., Сади В. (2000). «Фармакогеномика: перспективы персонализированной медицины» . AAPS PharmSci . 2 (1): 29–41. дои : 10.1208/ps020104 . ПМК 2750999 . ПМИД 11741220 .

[twelve-78] Эллсворт Р.Э., Децевич Д.Д., Шрайвер К.Д. и др. (май 2010 г.). «Рак молочной железы в эпоху личной геномики» . Современная геномика . 11 (3): 146–61. дои : 10.2174/138920210791110951 . ПМЦ 2878980 . ПМИД 21037853 .

[Soni_2018-79] Jump up to: ^а ^б Сони А., Гаутамараджан К., Радхакришнан А. (март 2018 г.). «Персонализированная медицина и индивидуализированные системы доставки лекарств: новый тренд в доставке лекарств и контроле заболеваний». Международный журнал фармацевтических рецептур . 22 (2): 108–121. ПМИД 29877858 .

[80] Ван Дж., Пун С., Чин Д. и др. (1 октября 2018 г.). «Разработка и характеристика in vivo мультимодальных мицелл, нацеленных на почки, для доставки лекарств в почки». Нано-исследования . 11 (10): 5584–5595. дои : 10.1007/s12274-018-2100-2 . S2CID 104241223 .

[lang-81] Jump up to: ^а ^б ^с Лангбейн Т., Вебер В.А., Эйбер М. (сентябрь 2019 г.). «Будущее тераностики: взгляд на прецизионную онкологию в ядерной медицине» . Журнал ядерной медицины . 60 (Приложение 2): 13S–19S. дои : 10.2967/jnumed.118.220566 . ПМИД 31481583 . S2CID 201830244 .

[82] Херрманн К., Швайгер М., Льюис Дж.С. и др. (март 2020 г.). «Радиотераностика: дорожная карта будущего развития» . «Ланцет». Онкология . 21 (3): e146–e156. дои : 10.1016/S1470-2045(19)30821-6 . ПМЦ 7367151 . ПМИД 32135118 .

[83] Джадвар Х., Чен Х., Цай В. и др. (февраль 2018 г.). «Радиотераностика в диагностике и лечении рака» . Радиология . 286 (2): 388–400. дои : 10.1148/radiol.2017170346 . ПМК 5790308 . ПМИД 29356634 .

[84] Пандей С., Джовенцана ГБ, Шикра Д. и др. (2021). «Глава 11. Тераностика, управляемая позитронно-эмиссионной томографией (ПЭТ)». Ионы металлов в методах биовизуализации . Спрингер. стр. 315–346. дои : 10.1515/9783110685701-017 . S2CID 233659232 .

[85] Приядхаршини В.С., Теран Л.М. (2016). «Персонализированная медицина при респираторных заболеваниях: роль протеомики». Достижения в области химии белков и структурной биологии . 102 : 115–46. дои : 10.1016/bs.apcsb.2015.11.008 . ПМИД 26827604 .

[Priyadharshini_2020-86] Jump up to: ^а ^б ^с Приядхаршини В.С., Теран Л.М. (2020). «Роль респираторной протеомики в точной медицине». В Faintuch J, Faintuch S (ред.). Точная медицина для исследователей, практикующих врачей и поставщиков медицинских услуг . Академическая пресса. стр. 255–261. дои : 10.1016/B978-0-12-819178-1.00024-1 . ISBN 978-0-12-819178-1 . S2CID 213865547 .

[87] Фуджи К., Накамура Х., Нишимура Т. (апрель 2017 г.). «Новейшая протеомика на основе масс-спектрометрии для открытия биомаркеров при раке легких, ХОБЛ и астме». Экспертное обозрение по протеомике . 14 (4): 373–386. дои : 10.1080/14789450.2017.1304215 . ПМИД 28271730 . S2CID 3640863 .

[88] Лаццари С., Спреафико А., Бачи А. и др. (январь 2012 г.). «Изменение масс-спектрального профиля плазмы в процессе лечения больных немелкоклеточным раком легкого ингибиторами тирозинкиназы рецептора эпидермального фактора роста» . Журнал торакальной онкологии . 7 (1): 40–8. дои : 10.1097/JTO.0b013e3182307f17 . ПМИД 21964534 . S2CID 205738875 .

[89] Карни В. (2006). «Статус HER2/neu является важным биомаркером при выборе персонализированной терапии HER2/neu» (PDF) . Связь . 9 : 25–27. Архивировано из оригинала (PDF) 4 марта 2016 года . Проверено 3 января 2014 г.

[TelliHunt2007-90] Телли М.Л., Хант С.А., Карлсон Р.В. и др. (август 2007 г.). «Кардиотоксичность, связанная с трастузумабом: подвергая сомнению концепцию обратимости». Журнал клинической онкологии . 25 (23): 3525–33. дои : 10.1200/JCO.2007.11.0106 . ПМИД 17687157 .

[91] Сальо Г., Моротти А., Маттиоли Г. и др. (декабрь 2004 г.). «Рациональные подходы к разработке терапии, нацеленной на молекулярные маркеры: случай хронического миелогенного лейкоза». Анналы Нью-Йоркской академии наук . 1028 (1): 423–31. Бибкод : 2004NYASA1028..423S . дои : 10.1196/анналы.1322.050 . ПМИД 15650267 . S2CID 19332062 .

[Pleasance_2020-92] Плезанс Э., Титмусс Э., Уильямсон Л. и др. (2020). «Панраковый анализ опухолей пациентов на поздних стадиях выявляет взаимодействие между терапией и геномным ландшафтом» . Природа Рак . 1 (4): 452–468. дои : 10.1038/s43018-020-0050-6 . ПМИД 35121966 .

[93] Даффи MJ (июль 2001 г.). «Биохимические маркеры рака молочной железы: какие из них клинически полезны?». Клиническая биохимия . 34 (5): 347–52. дои : 10.1016/S0009-9120(00)00201-0 . ПМИД 11522269 .

[94] Пиккарт М., Лориш С., Ди Лео А. и др. (2001). «Прогностическая ценность HER2 при раке молочной железы». Онкология . 61 Приложение 2 (2): 73–82. дои : 10.1159/000055405 . ПМИД 11694791 . S2CID 23123767 .

[95] Бальдус С.Е., Энгельманн К., Ханиш Ф.Г. (1 января 2004 г.). «MUC1 и MUC: семейство человеческих муцинов, оказывающих влияние на биологию рака». Критические обзоры клинических лабораторных наук . 41 (2): 189–231. дои : 10.1080/10408360490452040 . ПМИД 15270554 . S2CID 46460945 .

[Cruz_2007-96] Jump up to: ^а ^б Круз Дж. А., Вишарт Д. С. (февраль 2007 г.). «Применение машинного обучения в прогнозировании рака» . Раковая информатика . 2 : 59–77. CiteSeerX 10.1.1.795.3458 . дои : 10.1177/117693510600200030 . ПМЦ 2675494 . ПМИД 19458758 .

[Early_Lessons_from_the_Implementati-97] Jump up to: ^а ^б Уильямс М.С. (август 2019 г.). «Ранние уроки реализации программ геномной медицины» . Ежегодный обзор геномики и генетики человека . 20 (1): 389–411. doi : 10.1146/annurev-genom-083118-014924 . ПМИД 30811224 . S2CID 73460688 .

[thomas2020-98] Томас М., Сакода Л.С., Хоффмайстер М. и др. (сентябрь 2020 г.). «Полногеномное моделирование полигенной оценки риска колоректального рака» . Ам Джей Хум Жене . 107 (3): 432–444. дои : 10.1016/j.ajhg.2020.07.006 . ПМК 7477007 . ПМИД 32758450 .

[khera2018-99] Кера А.В., Чаффин М., Арагам К.Г. и др. (сентябрь 2018 г.). «Полигенные оценки распространенных заболеваний по всему геному выявляют людей с риском, эквивалентным моногенным мутациям» . Нат Жене . 50 (9): 1219–1224. дои : 10.1038/s41588-018-0183-z . ПМК 6128408 . ПМИД 30104762 .

[marnetto2020-100] Марнетто Д., Пярна К., Лялль К. и др. (апрель 2020 г.). «Деконволюция предков и частичная полигенная оценка могут улучшить прогнозы восприимчивости у недавно смешанных особей» . Нат Коммун . 11 (1): 1628. Бибкод : 2020NatCo..11.1628M . дои : 10.1038/s41467-020-15464-w . ПМК 7118071 . ПМИД 32242022 .

[wang2020-101] Ван Ю, Го Дж, Ни Г и др. (июль 2020 г.). «Теоретическая и эмпирическая количественная оценка точности полигенных показателей в популяциях с разным происхождением» . Нат Коммун . 11 (1): 3865. Бибкод : 2020NatCo..11.3865W . дои : 10.1038/s41467-020-17719-y . ПМЦ 7395791 . ПМИД 32737319 .

[martin2019-102] Мартин А.Р., Канаи М., Каматани Ю. и др. (апрель 2019 г.). «Клиническое использование текущих показателей полигенного риска может усугубить неравенство в состоянии здоровья» . Нат Жене . 51 (4): 584–591. дои : 10.1038/s41588-019-0379-x . ПМК 6563838 . ПМИД 30926966 .

[lewis2020-103] Льюис К.М., Вассос Э. (май 2020 г.). «Полигенные оценки риска: от исследовательских инструментов к клиническим инструментам» . Геном Мед . 12 (1): 44. дои : 10.1186/s13073-020-00742-5 . ПМК 7236300 . ПМИД 32423490 .

[PMC_C_2014-104] Jump up to: ^а ^б ^с ^д ^и «Персонализированная медицина 101: Проблемы» . Коалиция персонализированной медицины. Архивировано из оригинала 3 мая 2014 года . Проверено 26 апреля 2014 г.

[Machine_learning_in_medicine:_Addre-105] Jump up to: ^а ^б Вайена Э., Блазим А., Коэн И.Г. (ноябрь 2018 г.). «Машинное обучение в медицине: решение этических проблем» . ПЛОС Медицина . 15 (11): e1002689. дои : 10.1371/journal.pmed.1002689 . ПМК 6219763 . ПМИД 30399149 .

[106] Шапранов, депутат парламента (27 июня 2013 г.). «Анализ геномов: мотивация» . Институт Хассо Платтнера . Проверено 20 июля 2014 г.

[:1-107] Jump up to: ^а ^б Frueh FW (сентябрь 2013 г.). «Регулирование, возмещение расходов и долгий путь внедрения персонализированной медицины – взгляд из США» . Ценность в здоровье . 16 (6 доп.): С27-31. дои : 10.1016/j.jval.2013.06.009 . ПМИД 24034309 .

[eighteen-108] Jump up to: ^а ^б «Проблемы интеллектуальной собственности, влияющие на будущее персонализированной медицины» . Американская ассоциация права интеллектуальной собственности . Проверено 26 апреля 2014 г. ^{[ мертвая ссылка ]}

[109] Уэлдон С.Б., Тросман Дж.Р., Градишар В.Дж. и др. (июль 2012 г.). «Барьеры к использованию персонализированной медицины при раке молочной железы» . Журнал онкологической практики . 8 (4): е24–31. дои : 10.1200/jop.2011.000448 . ПМК 3396824 . ПМИД 23180995 .

[110] Чар Д.С., Шах Н.Х., Магнус Д. (март 2018 г.). «Внедрение машинного обучения в здравоохранении – решение этических проблем» . Медицинский журнал Новой Англии . 378 (11): 981–983. дои : 10.1056/NEJMp1714229 . ПМЦ 5962261 . ПМИД 29539284 .

[111] Чернов М.Э., Ландрум М.Б. (март 2018 г.). «Целевой сбор дополнительных данных - решение проблемы измерения качества». Медицинский журнал Новой Англии . 378 (11): 979–981. дои : 10.1056/NEJMp1713834 . ПМИД 29539286 .

[112] Гейсбертс CM, Groenewegen KA, Hoefer IE и др. (2 июля 2015 г.). «Расовые/этнические различия в связи факторов риска Фрамингема с каротидным IMT и сердечно-сосудистыми событиями» . ПЛОС ОДИН . 10 (7): e0132321. Бибкод : 2015PLoSO..1032321G . дои : 10.1371/journal.pone.0132321 . ПМЦ 4489855 . ПМИД 26134404 .

[113] Ингвадоттир Б., Макартур Д.Г., Джин Х. и др. (2009). «Перспективы и реальность личной геномики» . Геномная биология . 10 (9): 237. doi : 10.1186/gb-2009-10-9-237 . ПМЦ 2768970 . ПМИД 19723346 .

[Fernald_2011-114] Jump up to: ^а ^б ^с Фернальд Г.Х., Каприотти Э., Данешжу Р. и др. (июль 2011 г.). «Задачи биоинформатики для персонализированной медицины» . Биоинформатика . 27 (13): 1741–8. doi : 10.1093/биоинформатика/btr295 . ПМК 3117361 . ПМИД 21596790 .

[115] «Персонализированное и точное медицинское обслуживание означает лучшее качество жизни пациентов» . будущее здравоохранение . Проверено 17 ноября 2022 г.

[116] «Создание долгосрочных устойчивых и персонализированных систем здравоохранения» . Экономист. 28 января 2021 г. Проверено 17 ноября 2022 г.

[117] «Ирландия имеет плохие показатели по международному индексу персонализированного здравоохранения» . Ирландские медицинские времена. 9 сентября 2021 г. Проверено 17 ноября 2022 г.

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]

[ 7 ]

[ 8 ]

[ 9 ]

[ 10 ]

[ 11 ]

[ 12 ]

[ 13 ]

[ 14 ]

[ 15 ]

[ 16 ]

[ 17 ]

[ 18 ]

[ 19 ]

[ 20 ]

[ 21 ]

[ 22 ]

[ 23 ]

[ 24 ]

[ 25 ]

[ 26 ]

[ 27 ]

[ 28 ]

[ 29 ]

[ 30 ]

[ 31 ]

[ 32 ]

[ 33 ]

[ 34 ]

[ 35 ]

[ 36 ]

[ 37 ]

[ 38 ]

[ 39 ]

[ 40 ]

[ 41 ]

[ 42 ]

[ 43 ]

[ 44 ]

[ 45 ]

[ 46 ]

[ 47 ]

[ 48 ]

[ 49 ]

[ 50 ]

[ 51 ]

[ 52 ]

[ 53 ]

[ 54 ]

[ 55 ]

[ 56 ]

[ 57 ]

[ 58 ]

[ 59 ]

[ 60 ]

[ 61 ]

[ 62 ]

[ 63 ]

[ 64 ]

[ 65 ]

[ 66 ]

[ 67 ]

[ 68 ]

[ 69 ]

[ 70 ]

[ 71 ]

[ 72 ]

[ 73 ]

[ 74 ]

[ 75 ]

[ 76 ]

[ 77 ]

[ 78 ]

[ 79 ]

[ 80 ]

[ 81 ]

[ 82 ]

[ 83 ]

[ 84 ]

[ 85 ]

[ 86 ]

[ 87 ]

[ 88 ]

[ 89 ]

[ 90 ]

[ 91 ]

[ 92 ]

[ 93 ]

[ 94 ]

[ 95 ]

[ 96 ]

[ 97 ]

[ 98 ]

[ 99 ]

[ 100 ]