Индивидуальный подход к лечению – лечить «не болезнь, а больного» – был одним из основополагающих принципов отечественной медицины XIX века. Эту идею развивали ведущие представители терапевтической школы – М.Я. Мудров, Г.А. Захарьин, Н.И. Пирогов, С.П. Боткин и другие.

Сегодня термин «персонализированная медицина» у всех на слуху. Как следует из названия, это направление основано на использовании индивидуальных (генетических и фенотипических) профилей пациентов для планирования, разработки и выбора стратегий своевременной профилактики, диагностики и лечения, подбора оптимальных дозировок препаратов и стратификации риска, а также прогнозирования терапевтического ответа и исхода больных.

Согласно положениям Международного консорциума персонализированной медицины, вектор развития персонализированного здравоохранения опирается на 5 основных принципов:

✦ информированность и заинтересованность граждан;
✦ информированность, заинтересованность и ответственность медицинского персонала;
✦ активное участие систем здравоохранения в продвижении принципов здорового образа жизни и информировании граждан о профилактике, диагностике и лечении заболеваний;
✦ увеличение доступности информации о здоровье для оптимизации профилактики, лечения и ухода, а также проведения клинических и молекулярных исследований;
✦ улучшение экономической выгоды от развития и совершенствования персонализированной медицины и медицины будущего.

О том, как персонализированная медицина меняет здравоохранение уже сегодня – в материале проекта «Медицина в точке бифуркации».

Немаловажную роль в развитии персонализированной медицины также играет и искусственный интеллект (ИИ). В частности, сервисы ИИ используют для анализа цифровых данных пациентов с целью автоматического оппортунистического скрининга при поиске случайных находок, имеющих клиническое значение. Такой подход позволяет снижать врачебные ошибки, экономить время и снижать нагрузку на врача, автоматически обсчитывать трудоемкие биомаркеры, оценивая их по современным клиническим рекомендациям, и предоставлять врачу расчеты для решений когнитивно сложных задач. О текущем состоянии таких технологий и их возможностях в применении в реальной клинической практике

мы поговорили с экспертом – Виктором Гомболевским, к.м.н., ведущим научным сотрудником Института искусственного интеллекта AIRI.

Удачным примером применения такого подхода в практике являются результаты публикации в журнале BMJ Open Ophthalmology. Согласно полученным данным, авторам удалось продемонстрировать связь между высоким сердечно-сосудистым риском и наличием субретинальных друзоидных депозитов – аморфного материала желтого цвета, который может накапливать холестерин, и определяется с помощью широко распространенного и неинвазивного офтальмологического метода диагностики – оптической когерентной томографии. Таким образом, в рамках офтальмологического осмотра могут быть выявлены факторы риска системных заболеваний, что особенно важно у пациентов с бессимптомными проявлениями сердечно-сосудистой патологии. Такие пациенты должны быть проконсультированы у врачей общего терапевтического или кардиологического профиля для оценки состояния кардиоваскулярной системы и обсуждения рекомендаций по профилактике сердечно-сосудистых катастроф.

В рамках стратегий персонализированной медицины для повышения выявляемости колоректального рака предлагается использовать оценку и суммирование имеющихся факторов риска и биомаркеров рака для создания общей «модели» или шкалы риска. Этот тип скрининга включает перекрестный (кросс-секционный) и продольный (лонгитюдный) скрининг. При кросс-секционном скрининге факторы риска и/или биомаркеры объединяют для определения вероятности развития прогрессирующих неоплазий на момент проведения теста и отбора пациентов для дальнейшей колоноскопии. При лонгитюдном скрининге модель суммарного риска используется для оценки вероятности развития неоплазий в будущем, например, в течение ближайших 10 лет, и выбора оптимальных стратегий для дальнейших обследований. Персонализированные подходы

могут повысить выявляемость и снизить смертность от колоректального рака. Однако для внедрения новых тестовых систем и моделей в широкую клиническую практику необходимы дальнейшие разработки в этой области, поскольку все еще остается много препятствий для внедрения новых моделей в программы массового скрининга.