„World Wide Web” raka

Od kilku lat klinicyści i informatycy w Stanach Zjednoczonych i za granicą próbują ulepszyć opiekę onkologiczną – od diagnozy po leczenie – poprzez budowanie ogromnych, połączonych baz danych pełnych informacji o pacjentach. Nazywają te repozytoria siatkami medycznymi i wyobrażają sobie dzień, w którym lekarz w Strasburgu lub New Delhi może zobaczyć, na przykład, że nieczytelny obraz płuc pacjenta jest bardzo podobny do obrazu pacjenta z San Francisco, którego historia przypadku może wpłynąć na decyzję. wykonać biopsję.

Te powstające bazy danych obejmują nie tylko historię medyczną pacjentów, w tym takie dane, jak rezonans magnetyczny i tomografię komputerową, ale także informacje o tym, jak zareagowali na leki. Jednak korzyści płynące z tych siatek w budowie nadchodzą powoli, częściowo z powodu problemów technicznych, a częściowo dlatego, że federalne przepisy dotyczące prywatności utrudniają udostępnianie danych. Teraz projekt National Cancer Institute mógłby przetestować system wieloszpitalny do porównywania obrazów raka płuc już w tym roku – wyraźny krok w kierunku wykorzystania siatek.

Ta historia była częścią naszego wydania z marca 2006 r.

• Zobacz resztę numeru
• Subskrybuj

Kenneth H. Buetow, dyrektor Centrum Bioinformatyki instytutu w Bethesda, MD, nazywa to kluczowym pierwszym krokiem w kierunku światowej sieci badań nad rakiem.

W ciągu ostatniego roku Buetow i jego zespół zebrali ponad 50 000 obrazów raka płuc uzyskanych z prób medycznych i zarchiwizowali je w bezpiecznym elektronicznym repozytorium w NCI. Ich wysiłek jest częścią trzyletniego projektu pilotażowego o wartości 60 milionów dolarów, rozpoczętego w 2004 roku, w którym bierze udział 50 ośrodków onkologicznych i ponad 600 naukowców. Archiwum jest już dostępne w Internecie pod adresem http://ncia.nci.nih.gov . Oprócz innych projektów obrazowania zawiera duży zbiór przypadków raka płuc śledzonych podczas ich terapii.

Ponieważ baza danych jest już w dużej mierze gotowa, testy są nieuchronne. Zbiór obrazów ma na celu zachęcenie i ułatwienie badań nad nowym oprogramowaniem, które może automatycznie porównywać obrazy płuc z obrazami już znajdującymi się w bazie danych. W takim oprogramowaniu algorytmy będą szukać podobieństw i budować katalog najbardziej prawdopodobnych dopasowań. Klinicyści w gabinetach i szpitalach będą mogli porównać uzyskane obrazy płuc ze skanami, które muszą ocenić.

Porównanie obrazów to dopiero pierwszy krok. Jeśli wszystko pójdzie dobrze, w ciągu trzech lat National Cancer Institute ma nadzieję przeprowadzić jedno lub więcej badań klinicznych, w których ogromna ilość danych medycznych na temat raka płuc – w tym obrazy, rodzaje guzów, kursy leków, wyniki pacjentów, a nawet profile molekularne choroba – byłyby stosowane przez lekarzy badających konkretne przypadki. Wyniki tych przypadków byłyby porównywane z wynikami przypadków leczonych za pomocą konwencjonalnych metod diagnozowania raka. Porównanie to powinno dostarczyć informacji nie tylko o reakcjach medycznych pacjentów, ale także o dokładności, z jaką lekarze stawiali diagnozy, a nawet o stopniu, w jakim przestrzegali standardów prywatności medycznej.

Badaczom zajmującym się medyczną siecią nie brakuje wzroku. Porównanie obrazów to dopiero pierwszy krok. W przypadkach, w których skany pasują do siebie, lekarze mają nadzieję, że będą mogli głębiej zagłębić się w historię podobnych przypadków i dowiedzieć się, które leki lub operacje działały najlepiej. Buetow mówi, że jego badania mogą przyspieszyć dzień, w którym niektóre diagnozy raka zostaną zautomatyzowane. Lekarz może wprowadzać obrazy (a w miarę rozszerzania siatki wyniki badań krwi, opisy markerów genetycznych i inne dane pacjentów) i dowiedzieć się, jak często niemal identyczne wyniki badań pacjentów z całego świata korelują z określonymi nowotworami złośliwymi, takimi jak chłoniaki, czerniaki, lub mięsaki.

A w przyszłości, gdy koszty sekwencjonowania genów spadną, siatka NCI może nawet zawierać informacje genomowe pacjentów. Moc sieci jest w stanie agregować i korelować coraz więcej danych dotyczących zdrowia publicznego z całego świata, powiedziała Mary Kratz z University of Michigan Medical School, doradca techniczny społeczności badawczej sieci. Im więcej masz danych, tym więcej wiedzy generujesz.

Tymczasem przyziemne problemy techniczne wymagają rozwiązania.

Ponieważ dane towarzyszące obrazom różnią się pod względem typu i formatu w różnych szpitalach, naukowcy opracowują standardowe formaty, które mogą je wszystkie zharmonizować. Prosimy naukowców z wielu konkurencyjnych instytucji o zniesienie barier w udostępnianiu ogromnych ilości danych, mówi Howard Bilofsky, starszy pracownik Centrum Bioinformatyki na Uniwersytecie Pensylwanii, który uczestniczy w projekcie NCI. Możliwość dzielenia się informacjami w sieciach na całym świecie na arenie badań nauk przyrodniczych nie jest czymś łatwym do zrobienia.

ukryć