Bunăstarea documentată științific

 

 Căutarea biomarkerilor și a semnăturilor diagnostice fiabile a fost fundamentală pentru progresul medical. Abordările tradiționale bazate pe un singur biomarker nu reușesc să surprindă natura complexă și interconectată a biologiei umane deoarece nu au contextul necesar pentru a distinge fluctuațiile normale de modificările patologice, nu reușesc să ofere sensibilitate, specificitate și reproductibilitate adecvate în diverse populații și nu reușesc să atingă gradul de personalizare și optimizare semnal-zgomot necesar pentru a ghida eficient medicina de precizie și sănătatea de precizie.

Limite A.I.

Deși învățarea automată a avansat analiza datelor medicale, acești algoritmi rămân limitați de constrângerile inerente ale calității datelor de intrare, precum și de prejudecată și dimensionalitate și adesea ating platouri de performanță atunci când lucrează cu abordări convenționale bazate pe biomarkeri și semnături moleculare.

Această limitare devine deosebit de semnificativă în programele de screening precoce ale bolilor. Provocările statistice constau în compromisul precizie-reamintire și valoarea predictivă pozitivă. Pentru un test de screening aplicat unei populații în care prevalența bolii este scăzută chiar și un test cu specificitate de 99% va genera numeroase rezultate fals pozitive, ceea ce poate duce la proceduri inutile, suferință psihologică, efecte secundare complexe și creșterea costurilor asistenței medicale.

BUNĂSTARE ȘTIINȚIFICĂ ȘI MONITORIZARE LONGITUDINALĂ

Conceptul de bunăstare științifică reprezintă o analiză cantitativă, bazată pe date și descoperiri a biologiei individuale, care permite crearea de

• traiectorii de sănătate multidimensionale,

• perspective asupra mecanismelor cauzale ale bunăstării și bolilor și

• planuri de sănătate personalizate care includ terapii adecvate.

Cum s-a dezvoltat?

Conceptul de bunăstare științifică reprezintă o analiză cantitativă, bazată pe date și descoperiri a biologiei individuale, care permite crearea de traiectorii de sănătate multidimensionale, perspective asupra mecanismelor cauzale ale bunăstării și bolilor și planuri de sănătate personalizate care includ terapii adecvate.

Studiile Pioneer și Programul Arivale

Studiul Pioneer 100 a demonstrat puterea abordării științifice a stării de bine prin colectarea de date genetice împreună cu date moleculare longitudinale și digitale despre sănătate de la 108 persoane pe o perioadă de 9 luni.

Analiza a relevat mii de corelații statistice semnificative între diverse tipuri de date, creând o rețea multidimensională de parametri de sănătate.

Studiul a constatat că multe persoane au avut descoperiri concrete în materie de sănătate care ar putea fi abordate prin intervenții specifice, demonstrând modul în care abordările sistemice pot identifica oportunități personalizate pentru optimizarea sănătății și prevenirea afecțiunilor.

VIITORUL SĂNĂTĂȚII: DE LA ABORDAREA ACTUALĂ A TRATAMENTULUI REACTIV LA BOLI LA O STAREA DE BUNĂSTARE ȘI PREVENIRE A BOLILOR BAZATĂ PE DATE ȘI PROACTIVĂ

Viitorul detectării tranzițiilor către boli este remodelat de

• metodologii și

• tehnologii bazate pe inteligență artificială, aflate în rapidă evoluție, care pun accent pe

trecerea de la un model tradițional de îngrijire a bolilor către o îngrijire medicală proactivă și individualizată, care optimizează starea de bine, facilitează îmbătrânirea sănătoasă și promovează detectarea precoce a tranzițiilor individuale către boală, cu oportunitatea unor inversări semnificativ mai simple înainte ca boala să fie diagnosticată clinic.

Care va fi contributia A.I.?

Modelele de inteligență artificială de generație următoare - ancorate în baze de date privind

• căile genetice, 
• rețele de reglare genetică,
• relații statistice comunitare între caracteristicile datelor multiomice și depozite de interacțiuni 

proteină-proteină și antrenate pe cohorte multiomice longitudinale mari - deschid noi posibilități pentru analiza datelor specifice pacienților.

Factorii determinanți comportamentali și sociali ai sănătății adaugă un context valoros, făcând predicțiile mai robuste din punct de vedere clinic.

În concluzie, interventiile individualizate în care mulți factori sunt implicați din multe domenii prind contur în viitor.  

Reconceptualizarea afecțiunilor si tratarea multimodală va fi necesară fără a se uita raportarea indiviuală.

Referințe:

Kern SE. 2012. Why your new cancer biomarker may never work: recurrent patterns and remarkable diversity in biomarker failures. Cancer Res. 72(23):6097–10110.1158/0008-5472.CAN-12-3232.

Lumbreras B, Parker LA, Caballero-Romeu JP, Gómez-Pérez L, Puig-García M, et al. 2022. Variables associated with false-positive PSA results: a cohort study with real-world data. Cancers 15(1):26110.3390/cancers15010261

The Age of Scientific Wellness: Why the Future of Medicine Is Personalized, Predictive, Data-Rich, and in Your Hands. Harvard University Press.

Price ND, Magis AT, Earls JC, Glusman G, Levy R, et al. 2017. A wellness study of 108 individuals using personal, dense, dynamic data clouds. Nat. Biotechnol. 35(8):747–5610.1038/nbt.3870