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MONTAG, 22. April 2013 - Bestimmung, welche Behandlung bestimmten Herzkrankheit Patienten am meisten profitieren könnte, wurde ein wenig leichter, nach einem neuen Stanford University School of Medicine Studie in den Annals of Internal Medicine veröffentlicht, und die Ergebnisse ihrer Studie können positive Auswirkungen auf individualisierte Behandlung auch unter anderen Bedingungen haben.
Die Stanford Forscher entwickelten eine neue Methode zur Beurteilung, welche Herzkrankheit Patienten würden profitieren Sie mehr von Angioplastie und was von der Chirurgie, und es ist ihr datengetriebener, "medizinischer Zwilling" Ansatz, der auf Bedingungen außer der Herzkrankheit angewendet werden könnte - ein anderer ste p Die Straße in Richtung personalisierte Medizin
Die Forscher verwendeten Medicare-Daten zu mehr als 100.000 Herzkrankheitspatienten, um herauszufinden, welche Verfahren den Patienten erlauben würden, länger zu leben, basierend auf Merkmalen wie Geschlecht, Alter, Diabetes, Tabakkonsum und anderem Herz Bedingungen. Anhand von Daten über Menschen mit ähnlichen Krankengeschichten, die unterschiedliche Behandlungen hatten, konnten die Forscher eine Formel finden, bei der die Behandlung für die spezifische Kombination von Merkmalen am besten geeignet war.
"Wir haben versucht, Zwillinge zu finden von denen eine koronare Bypass-Operation bekam und von denen einer eine Angioplastie bekam - zwei Menschen, die medizinisch ähnlich aussahen, aber unterschiedlich behandelt wurden ", sagte Mark Hlatky, MD, Studienautor und Professor für Medizin an der Stanford University, in einer Erklärung. "Unterschiede in den Ergebnissen dieser gut aufeinander abgestimmten Patienten waren vermutlich eher auf die Behandlung als auf andere Faktoren zurückzuführen."
Die Forscher erstellten ein Online-Behandlungsinstrument für Herzbehandlungen, bei dem Ärzte die Informationen eines Patienten eingeben und sehen können Koronarbypass oder Angioplastie würde mehr helfen, etwas, Ralph Horwitz, MD, Senior Vice President für klinische Evaluationswissenschaften am National Institute of Medicine, die Gastgeber der Experimental Biology 2013 Konferenz, wo die Forschung vorgestellt wird, sagte, wird "viel raffinierter Beratung für Kliniker. "
" Ich denke, dass die Menschen nach effizienten Wegen suchen, um zu verstehen, wie Unterschiede bei Patienten verschiedene Behandlungen und Verfahren verändern oder beeinflussen ", sagte Dr. Horwitz in einer Stellungnahme. "Ich denke, dass diese Arbeit sehr schön illustriert, wie man das macht."
Ein Big-Data-Ansatz für personalisierte Medizin
Diese Art der personalisierten Annäherung an die Medizin ist der heilige Gral der Behandlung, sagte Maurie Markman, MD, Senior Vice Präsident Clinical Affairs bei den Cancer Treatment Centers of America, der hinzufügte, dass, obwohl die Forschung in der Herzkrankheit durchgeführt wurde, es Auswirkungen in mehreren anderen Zweigen der Medizin hat.
"Wenn wir über personalisierte Medizin sprechen, sprechen wir über die Betreuung eines Einzelnen, aber wir sehen uns eine riesige Menge an Daten an ", sagte Dr. Markman. "Es ist wirklich konsistent, weil Sie nicht diese großen Daten verwenden, um Ihnen zu sagen, was zu tun ist. Sie verwenden es nur, um Ihre Entscheidung auf einer individuellen Ebene zu informieren. "
Patienten, die an klinischen Studien teilnehmen, die helfen, viele Behandlungsprotokolle zu bestimmen, dürfen keine repräsentative Stichprobe von Menschen mit der Bedingung enthalten, die die Studie untersucht, so Forscher in der Studie, und daher möglicherweise nicht die beste Population, von denen Rückschlüsse auf individuelle therapeutische Entscheidungen zu ziehen.
"Während die qualitativ hochwertigen Daten aus randomisierten Studien in Behandlungsempfehlungen eingesetzt werden können, wurde zunehmend erkannt, dass Patienten in klinische Studien sind in der Regel jünger und gesünder als Patienten in der täglichen Praxis ", schrieben die Forscher. "Darüber hinaus sind klinische Studien in der Regel zu wenig leistungsfähig, um Unterschiede im Behandlungseffekt in Abhängigkeit von den klinischen Eigenschaften des Patienten zu untersuchen."
Darüber hinaus können klinische Studien Personen ausschließen, die auch andere Erkrankungen haben. Zum Beispiel sagte Markman, Patienten mit Diabetes oder Adipositas sind in der Regel von klinischen Studien ausgeschlossen, obwohl es wichtig ist, herauszufinden, welche Behandlungen für sie arbeiten könnten.
"Fettleibigkeit und Diabetes werden immer wichtiger, da die Epidemie fortfährt, " er sagte. "Wenn man sich eine große Datenmenge anschaut anstatt einer klinischen Studie, kann man sehen, ob ein Diabetiker besonders gut mit einem Ansatz besser umgehen kann, etwas, das man normalerweise nicht sieht."
Und nicht nur die Behandlung nimmt zu "Wenn wir die Personen in der Bevölkerung identifizieren könnten, die am meisten profitieren würden, und gezielter auf die Behandlung eingehen", sagte Hlatky in der Erklärung, " Wir könnten wirklich gute Ergebnisse zu viel niedrigeren Kosten haben. "
