The post has been translated automatically. Original language: Russian
Have you ever noticed that the same medicine helps one person instantly, another one has almost no effect, and the third one has side effects?
This is not an accident or an individual intolerance. This is a fundamental problem of all modern medicine.
And it's called the "one medicine for all" approach.
How medicine works now
When a pharmaceutical company develops a drug, it tests it on a large group of patients and looks at the average result. If it works on average, the drug is approved.
But the "average patient" does not exist. The average figure hides a huge variation: some patients respond to the drug perfectly, some poorly, and some do not respond at all.
The standard treatment protocol is a recommendation for a non—existent person.
What is precision medicine?
Precision medicine is an approach in which treatment is selected not according to a diagnosis, but according to the individual profile of a particular patient. His genetics, biomarkers, lifestyle, medical history, and even the composition of the microbiome.
The idea is not new. What is new is the technological ability to implement it at scale.
Where precision medicine is already changing the results
Oncology is the most advanced example. Two lung cancer patients may have completely different tumor genetic mutations. A drug that works against one mutation is useless against another. Genetic profiling of the tumor allows you to choose a therapy that hits exactly a specific mutation instead of standard blind chemotherapy.
The result: survival in some types of lung cancer with targeted therapy has increased significantly compared to standard treatment.
Cardiology. Blood thinners such as warfarin and clopidogrel are metabolized differently depending on the patient's genetics. For some people, the standard dose is either ineffective or dangerous. Pharmacogenetic testing before prescribing allows you to choose the right dose the first time.
Psychiatry. Antidepressants are one of the most obvious examples of the "one medicine for all" problem. On average, the first prescribed antidepressant works only in 40-60% of patients. The rest spend months sorting through the drugs by trial and error. Genetic tests for the metabolism of psychiatric drugs are already available and are helping to shorten this pathway.
Where is IT here
Precision medicine generates huge amounts of data — genomic, proteomic, metabolomic, and clinical. No doctor is able to handle them manually.
This is where machine learning becomes not an auxiliary tool, but a key one.
Algorithms find patterns in the data of thousands of patients — which combinations of biomarkers predict the response to a particular drug. Decision support systems translate complex genetic data into a specific clinical recommendation for a doctor. Platforms for analyzing real clinical data make it possible to detect the effectiveness of drugs in subgroups of patients — which would be invisible in standard clinical trials.
Companies like Tempus, Flatiron Health, and Foundation Medicine have built businesses on this very thing — turning medical data into personalized clinical solutions.
The main barrier
The technology is ready. The barrier is infrastructural.
Precision medicine requires the integration of data from different sources: genetic tests, electronic medical records, test results, and wearable device data. In most health systems, these data are scattered and incompatible.
Building a single platform that aggregates this data in real time and makes it available for clinical use is an IT challenge. And her decision will determine how quickly precision medicine will become the norm of daily practice from the privilege of large cancer centers.
The medicine of the future will not treat the diagnosis. She will treat a specific person with his unique biological profile. IT is the infrastructure without which this transition is impossible.
Вы когда-нибудь замечали, что одно и то же лекарство одному человеку помогает мгновенно, другому — почти не действует, а третьему дает побочные эффекты?
Это не случайность и не индивидуальная непереносимость. Это фундаментальная проблема всей современной медицины.
И называется она — подход «одно лекарство для всех».
Как работает медицина сейчас
Когда фармкомпания разрабатывает препарат, она тестирует его на большой группе пациентов и смотрит на средний результат. Если в среднем работает — препарат одобряется.
Но «средний пациент» не существует. За средней цифрой скрывается огромный разброс: часть пациентов отвечает на препарат отлично, часть — слабо, часть — совсем не отвечает.
Стандартный протокол лечения — это рекомендация для несуществующего человека.
Что такое точная медицина
Точная медицина — это подход, при котором лечение подбирается не по диагнозу, а по индивидуальному профилю конкретного пациента. Его генетике, биомаркерам, образу жизни, истории болезни и даже составу микробиома.
Идея не новая. Новое — технологическая возможность её реализовать в масштабе.
Где точная медицина уже меняет результаты
Онкология — самый развитый пример. Два пациента с раком лёгкого могут иметь совершенно разные генетические мутации опухоли. Препарат, который работает против одной мутации, бесполезен против другой. Генетическое профилирование опухоли позволяет выбрать терапию, которая бьёт точно в конкретную мутацию — вместо стандартной химиотерапии вслепую.
Результат: выживаемость при некоторых типах рака лёгкого с таргетной терапией выросла в разы по сравнению со стандартным лечением.
Кардиология. Препараты для разжижения крови — варфарин, клопидогрел — метаболизируются по-разному в зависимости от генетики пациента. Для части людей стандартная доза либо неэффективна, либо опасна. Фармакогенетическое тестирование перед назначением позволяет подобрать правильную дозу с первого раза.
Психиатрия. Антидепрессанты — один из самых наглядных примеров проблемы «одно лекарство для всех». В среднем первый назначенный антидепрессант работает только у 40–60% пациентов. Остальные месяцами перебирают препараты методом проб и ошибок. Генетические тесты на метаболизм психиатрических препаратов уже доступны и помогают сократить этот путь.
Где здесь IT
Точная медицина генерирует огромные объёмы данных — геномные, протеомные, метаболомные, клинические. Ни один врач не способен обработать их вручную.
Именно здесь машинное обучение становится не вспомогательным инструментом, а ключевым.
Алгоритмы находят паттерны в данных тысяч пациентов — какие комбинации биомаркеров предсказывают ответ на конкретный препарат. Системы поддержки принятия решений переводят сложные генетические данные в конкретную клиническую рекомендацию для врача. Платформы для анализа реальных клинических данных позволяют обнаруживать эффективность препаратов в подгруппах пациентов — которые были бы невидимы в стандартных клинических испытаниях.
Компании вроде Tempus, Flatiron Health и Foundation Medicine построили бизнес именно на этом — на превращении медицинских данных в персонализированные клинические решения.
Главный барьер
Технологии готовы. Барьер — инфраструктурный.
Точная медицина требует интеграции данных из разных источников: генетических тестов, электронных медицинских карт, результатов анализов, данных носимых устройств. В большинстве систем здравоохранения эти данные разрозненны и несовместимы.
Выстроить единую платформу, которая агрегирует эти данные в реальном времени и делает их доступными для клинического решения — это IT-задача. И её решение определит, насколько быстро точная медицина из привилегии крупных онкологических центров станет нормой повседневной практики.
📌 Медицина будущего не будет лечить диагноз. Она будет лечить конкретного человека с его уникальным биологическим профилем. IT — это инфраструктура, без которой этот переход невозможен.
Share
