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大咖视界 CEO新书 | 患者方程式推动精准医疗革命

2020-09-28 - < 1 min read
大咖视界  CEO新书 | 患者方程式推动精准医疗革命
*新书已于本月16日发布,很快将与中国读者见面,敬请期待!

随着医学界对人体系统和人类疾病复杂性认识的不断提升,我们需要超越常规药物和常规诊断的个性化医疗,以恰如其分地应对人与人之间悬殊的个体差异对治疗效果造成的影响。这种疾病预防与处置的新兴方法将基因、环境与生活习惯差异等纳入考量,基于庞大的临床历史数据库,综合比对患者自身的多重因素,从诊断、药物、手术、康复等各个环节为其制定因人而异、对症下药的精准化治疗方案。

患者方程式——“精准医疗”可否“精准实施”?

精准医疗作为概念,已为业界所广泛接受。数据随之成为聚焦点,我们是否能够获取一组强有力的数据,真正按照精准医疗的设想去制定执行解决方案,在最合适的时间,为最合适患者,提供最合适的治疗?Medidata联合创始人和联合CEO Glen de Vries将他在这一领域的丰富实践和洞察结晶凝聚在《患者方程式:后疫情时代的精准医疗革命》一书中。

多年以前,de Vries先生的朋友Jack Whalen,一名癌症“斗士”,凭借自己作为工程师的职业兴趣,富有前瞻性地使用Excel记录了自己的病情进展,研究接受不同药物治疗时的癌症指标变化情况。

虽然Jack现已不在人世,但de Vries先生确信,积极主动的病情追踪延长了他的生存期,而他的电子表格也成为de Vries先生提出的 “患者方程式” 的灵感来源:将Excel表格中相对简单的变量转化为方程、软件等更加系统化的工具,让原本属于Jack的“私人定制”成为每个患者、医疗从业者、药企都能大规模使用的“利器”

试想一下,曾经患者方程式输入端的数据仅仅只是某位患者个人的简单纪录,而今则是运动手环、医疗纪录等一切有效数据所描绘的立体画卷。于每一位像你我一样的生命个体而言,患者方程式意味着更精准的医疗和健康长寿的生活。于社会整体而言,这意味着更高的资源利用率和整合经济价值。

 “患者方程式”宏大而全面的数学模型,以及数据驱动的治疗解决方案,将重塑我们对于疾病的理解。该模型既采集“传统数据”——如观测个体细胞和肿瘤中的突变,又考虑“非传统数据”——个体与周遭世界的日常互动,如认知、行为方式、生活质量等。

年轻健康是COVID-19的“护身符”吗?

De Vries先生提出的患者方程式这一概念,其实与当下的新冠大流行也息息相关。今年早先关于COVID-19高危因素的公共讨论大都基于两个变量——年龄和免疫状态,疫情早期我们普遍认为:

  • 年纪越轻的人群面临的感染风险越小
  • 拥有健全免疫功能的人群不用过于担心感染新冠病毒

如果以这两大变量建立一个二维模型,越靠近原点代表风险越低,反之,距离原点越远则隐患越大。 

然而,de Vries先生指出,仅仅包含年龄与免疫力二维因素的模型对于揭开COVID-19的真正发病机制而言还是过于简单。他在书中提及一位因新冠去世的朋友,年纪尚轻且身体健康,正是这一模型所不能涵盖的情况。而这正是患者方程式致力于解决的难题,即如何在最恰当的时间为患者提供最合适的诊疗?

人类社会正站在生物技术革命的十字路口,医疗行业的数字化正在日益成为现实。我们获得了前所未有的实时收集和整理海量数据的能力,用以生产新的证据、洞见以研发为更多人造福的新疗法。例如,Medidata可穿戴设备可在患者或临床试验受试者的日常生活中随时记录和采集数据,帮助研究者全面跟踪他们的整体健康状况。当我们获取的数据种类和数量越多,越能避免被个别因素“一叶障目”,发现深埋在数据之中潜在的变量和可能性并判断趋势。

在获得海量数据的同时,我们利用统一平台(例如Medidata Rave Clinical Cloud)在不同应用程序、用户界面和系统之间实现有效且一致的数据交换。在此基础上,利用人工智能探索不同的领域或疾病的疗法之间“触类旁通”的可能性,将来源多样化的数据整合为“结构化数据“(data fabric),生成预测模型。这些将是解开“患者方程式”的技术支撑。

“患者方程式”所描绘的医疗蓝图

新冠肺炎从爆发到全球大流行,充分暴露出人类对于病毒的掌握还极为有限,我们更多情况下都在被动应对病毒带来的层出不穷的难题。 “患者方程式”代表de Vries先生对于生命科学行业的愿景——预测群体和个体未来可能面临的问题,更主动、精准地采取行动。

大流行也暴露出临床试验与诊疗在多样化方面存在的欠缺。对此,“患者方程式”的实现要求 “以患者为中心”不仅仅是一句口号,它需要对更大范围的患者人群平等地进行追踪、诊断和治疗,为每一个人绘出定制化、全面的健康状况图谱,有针对性地减缓甚至预防疾病的后续发展。

COVID-19正在推动医学界走向拐点——加速以患者为中心的数字技术的发展,加速数据整合与共享,加速虚拟/远程、自适应并融合新证据模型的试验设计。在此背景下,“患者方程式”将从书中的理论走向现实。凭借统一智能的数字化平台和深厚的患者医学数据信息积累,Medidata致力于推动个性化精准医疗的发展和以患者为中心的临床试验,一步步书写出de Vries先生的理想方程的论证结果。

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