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परिचय: मधुमेह महामारी और बिग डेटा के वादा

मधुमेह मेलेटस, जिसमें टाइप 1 मधुमेह शामिल है, टाइप 2 मधुमेह और गर्भावस्था के रूप में, सबसे अधिक दबाने वाले वैश्विक स्वास्थ्य चुनौतियों में से एक है। अंतर्राष्ट्रीय मधुमेह संघ के अनुसार, लगभग 537 मिलियन वयस्क 2021 में मधुमेह के साथ रहते थे, अनुमानों के साथ अनुमान 783 मिलियन से 2045 तक बढ़ रहा था। रोग एक मजबूत आर्थिक बोझ को लागू करता है, जो स्वास्थ्य देखभाल के खर्च में सालाना अनुमानित $966 बिलियन खर्च करता है। पारंपरिक दवा खोज, एक कुख्यात धीमी और महंगी प्रक्रिया, अक्सर 10-15 वर्षों और $2.6 बिलियन से अधिक लेता है ताकि एक नए चिकित्सीय को बाजार में लाया जा सके। इस संदर्भ में, बड़े डेटा एनालिटिक्स एक दशक की सटीक खोज के रूप में उभरे हुए हैं।

हेल्थकेयर में बिग डेटा इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (EHRs), जीनोमिक अनुक्रमण, पहनने योग्य उपकरणों, चिकित्सा इमेजिंग और नैदानिक परीक्षणों द्वारा उत्पन्न बड़े पैमाने पर जटिल डेटासेट को संदर्भित करता है। जब मशीन लर्निंग, कृत्रिम बुद्धि और उन्नत जैव सांख्यिकी का उपयोग करके एकीकृत और विश्लेषण किया जाता है, तो ये डेटा छिपे हुए पैटर्न, बायोमार्कर और चिकित्सीय लक्ष्य प्रकट करते हैं। मधुमेह अनुसंधान के लिए, बड़ा डेटा उपन्यास दवा उम्मीदवारों की पहचान को तेज कर रहा है, नैदानिक परीक्षण डिजाइन को अनुकूलित कर रहा है, और उपचार व्यवस्था को व्यक्तिगत रूप से वैयक्तिकृत कर रहा है। यह लेख विस्तार करता है कि कैसे बड़े डेटा विश्लेषण मधुमेह चिकित्सीय खोज के परिदृश्य को फिर से छोडकर, विस्तृत अंतर्दृष्टि, वास्तविक दुनिया के उदाहरण और भविष्य की दिशा प्रदान करता है।

मधुमेह अनुसंधान में बिग डेटा की विस्तार भूमिका

बिग डेटा एक एकल प्रौद्योगिकी नहीं है बल्कि डेटा स्रोतों और विश्लेषणात्मक उपकरणों का एक पारिस्थितिकी तंत्र है। मधुमेह अनुसंधान में, पांच प्राथमिक डेटा धाराओं का सामना करना पड़ रहा है:

  • ]इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड : Longitudinal रोगी इतिहास जिसमें निदान, दवा, प्रयोगशाला मान (जैसे, HbA1c, उपवास ग्लूकोज) और comorbidity शामिल हैं। EHR अब लाखों रोगी-वर्षों के डेटा को कैप्चर करते हैं, जो बड़े पैमाने पर अवलोकन अध्ययनों को सक्षम करते हैं जो पारंपरिक यादृच्छिक परीक्षणों के साथ मनोवैज्ञानिक रूप से असंभव होगा।
  • ]Genomic and Multi-Omics Data: पूरे जीनोम अनुक्रमण, transcriptomics, proteomics, और हजारों व्यक्तियों से मेटाबोमिक्स, आनुवंशिक प्रवृत्तियों और आणविक उपप्रकारों का खुलासा किया। मानव जीनोम को अनुक्रमित करने की लागत $600 से नीचे गिर गई है, जिससे ब्रिटेन के बायोबैंक के 500,000 एक्सोम जैसे जनसंख्या पैमाने के डेटासेट उत्पन्न करने की संभावना है।
  • ]Wearable devices and Sensors[: सतत ग्लूकोज मॉनिटर (CGM), फिटनेस ट्रैकर्स, और स्मार्ट इंसुलिन पेन वास्तविक समय भौतिक डेटा पैदा करते हैं। एक एकल CGM सेंसर प्रति दिन 288 ग्लूकोज रीडिंग का उत्पादन करता है, घने अस्थायी डेटा की पेशकश करता है जो हस्तक्षेपों के लिए गतिशील प्रतिक्रियाओं को प्रकट कर सकता है।
  • ]क्लीनिकल ट्रायल डाटा: लेगेसी परीक्षण डाटासेट प्लस अवलोकन अध्ययन और रजिस्ट्री से वास्तविक दुनिया के सबूत (RWE)। दवा उद्योग पहले सिलोड डेटा के पेटाबाइट्स रखती है जिसे अब माध्यमिक अंतर्दृष्टि के लिए खनन किया जा रहा है।
  • पब्लिक एंड प्रोप्रिएट्री डेटाबेस: ब्रिटेन के जैव बैंक जैसे संसाधन, सभी हमारे अनुसंधान कार्यक्रम, फिनजेन, और मधुमेह आनुवंशिकी पहल खोज में तेजी लाने के लिए खुले तौर पर सुलभ डेटा प्रदान करते हैं।

इन अलग डेटा स्रोतों का एकीकरण स्पष्ट चुनौतियों को प्रस्तुत करता है। डेटा विषमता, लापता मान, गोपनीयता बाधाएं (HIPAA/GDPR) और डेटा मानकों में मतभेदों को मजबूत डेटा सामंजस्य और सुरक्षित federated सीखने के दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। शोधकर्ता तेजी से उन प्लेटफार्मों का उपयोग करते हैं जो रोगी गोपनीयता के विश्लेषण के बिना अंतर्दृष्टि को अनलॉक करने के लिए गोपनीयता-संरक्षण विश्लेषण, जैसे सिंथेटिक डेटा पीढ़ी और अंतर गोपनीयता का समर्थन करते हैं। उदाहरण के लिए, अवलोकन स्वास्थ्य डेटा विज्ञान और सूचना विज्ञान (OHDSI) नेटवर्क एक आम डेटा मॉडल का उपयोग करके 20 देशों में 300 मिलियन से अधिक रोगियों से EHR डेटा को मानकीकृत करता है।

कार्रवाई में बड़े डेटा का एक बड़ा उदाहरण Diabetes Remission Clinical Trial (DiRECT) , जो रोगियों को जो कैलोरी प्रतिबंध के माध्यम से छूट प्राप्त कर सकते हैं की पहचान करने के लिए EHR डेटा का इस्तेमाल किया। हजारों परीक्षण प्रतिभागियों के पोस्ट हॉक विश्लेषण से पता चला चयापचय हस्ताक्षर जो सफलता की भविष्यवाणी की, परिष्कृत रोगी चयन मानदंड और बाद के परीक्षणों के लिए विस्तारित वित्त पोषण की ओर जाता है। एक अन्य उल्लेखनीय प्रयास है ]ACCORD अध्ययन , जिसका व्यापक डेटासेट विभिन्न हृदय प्रतिक्रियाओं के साथ उपसमूहों को उजागर करने के लिए कई बार फिर से तैयार किया गया है।

कैसे डेटा एनालिटिक्स ड्रग डिस्कवरी को तेज करता है

दवा खोज पाइपलाइन - लक्ष्य पहचान से लेकर प्रीक्लिक परीक्षण, नैदानिक परीक्षणों और नियामक अनुमोदन तक - हर चरण में बड़े डेटा से लाभ। नीचे हम प्रमुख तंत्रों की जांच करते हैं जिसके द्वारा डेटा एनालिटिक्स नए मधुमेह चिकित्सीय की ओर प्रगति में तेजी लाते हैं।

लक्ष्य पहचान और सत्यापन

ऐतिहासिक रूप से, दवा लक्ष्य को सेरेन्डिपिटी या दर्द निवारक प्रयोगशाला प्रयोगों के माध्यम से खोजा गया था। आज, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम मेरा जीनोमिक और ट्रांसक्रिप्टॉमिक डेटासेट को पिनपॉइंट जीन, प्रोटीन और पथमार्ग को मधुमेह से जोड़ा गया। उदाहरण के लिए, जेनोम-वाइड एसोसिएशन स्टडीज (GWAS) ने टाइप 2 मधुमेह से जुड़े 400 आनुवंशिक loci से अधिक पहचान की है। हालांकि, केवल एक अंश ड्रगगेबल लक्ष्य के रूप में मान्य है। बिग डेटा एनालिटिक्स - आंशिक रूप से तकनीकों जैसे Mendelian randomization और

एक उल्लेखनीय सफलता बाध्यकारी है GLP-1 रिसेप्टर agonist] वर्ग, अब मधुमेह चिकित्सा का एक मुख्य आधार है। प्रारंभिक जीनोमिक विश्लेषण ने जीएलपी-1R जीन को इंसुलिन स्राव के एक प्रमुख नियामक के रूप में इंगित किया। बाद में बड़े पैमाने पर प्रोटेमिक अध्ययनों में UK Biobank]]]] और ]] के साथ ही साथ मधुमेह के लिए कुछ संभावित डिजाइन (Gloopt) की पहचान की गई है।

एक अन्य उदाहरण ]AMP T2D consortium से आता है, जो मानव अग्न्याशय के बीच आनुवंशिक संबंध संकेतों के साथ जीन की पहचान करने के लिए ट्रांसक्रिप्टोमी डेटा को एकीकृत करता है TCF7L2 एक उच्च विश्वास लक्ष्य के रूप में। कार्यात्मक अध्ययनों से पता चला है कि TCF7L2 बीटा कोशिकाओं में Wnt संकेतन को संशोधित करता है, और इस मार्ग के छोटे अणु अवरोधक अब पूर्व नैदानिक विकास में हैं।

दवा प्रतिक्रिया के लिए भविष्यवाणी मॉडलिंग

बड़े डेटा के सबसे रोमांचक अनुप्रयोगों में से एक यह भविष्यवाणी कर रहा है कि व्यक्तिगत रोगी किसी दिए गए दवा का जवाब कैसे देगा। पारंपरिक परीक्षणों में विषम आबादी में औसत उपचार प्रभाव, अक्सर लापता उप-लोकन जो लाभ (या हानि) हैं। मशीन लर्निंग मॉडल, बेसलाइन लैब मूल्यों, जनसांख्यिकीय, जीनोमिक मार्करों और पूर्व दवा इतिहास पर प्रशिक्षित, रोगियों को अलग-अलग उत्तरदाताओं के समूहों में विभाजित कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, Stanford Medicine द्वारा एक अध्ययन ने मेटेफॉर्मिन विफलता (]]]]] में प्रकाशित होने वाले 10,000 रोगियों से EHR डेटा का इस्तेमाल किया। मॉडल ने 0.85 के AUC को हासिल किया, जिसमें मरीजों को 18 महीनों के भीतर ऐड-ऑन थेरेपी की आवश्यकता होगी। ऐसे उपकरण नैदानिक परीक्षण समावेश मानदंडों को सूचित कर सकते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि केवल संभावित उत्तरदाताओं को नामांकित किया जाता है- नमूना आकार, लागत को कम करने और बाजार में समय को बढ़ाने के लिए।

बीओएन्ड मेथोरिन, पॉलीजेनिक जोखिम स्कोर (PRS) को सल्फोनील्यूरिया, थियाज़ोलिडीनडियन और डीपीपी-4 अवरोधक के जवाब की भविष्यवाणी करने के लिए विकसित किया गया है। एक 2024 मेटा-विश्लेषण के 12,000 रोगियों में UK Biobank] ने दिखाया कि सल्फोनील्यूरिया प्रतिक्रिया के लिए उच्चतम पीआरएस decile में व्यक्तियों में सबसे कम गिरावट में उन लोगों की तुलना में 2.3 गुना अधिक HbA1c कमी थी। फार्मास्युटिकल कंपनियां अब पीआरएस का उपयोग तेजी से सबूत-अवरोध के लिए चरण II परीक्षणों को समृद्ध करने के लिए करती हैं, संभावित रूप से 12- वर्षों तक विकास की समयरेखावती है।

इसी तरह, CGM डेटा का विश्लेषण करने वाले गहरे सीखने वाले एल्गोरिदम पहले से ही hypoglycemic घटनाओं के दिनों का पूर्वानुमान दे सकते हैं। Google Health और JDRF]]]] ने CGM डेटा के केवल छह घंटे का उपयोग करके nocturnal hypoglycemia की भविष्यवाणी में 92% संवेदनशीलता हासिल की। ये भविष्यवाणियां न केवल रोगी सुरक्षा में सुधार करती हैं बल्कि दवा कंपनियों को उपन्यास इंसुलिन अनुरूप या बीटा सेल संरक्षण उपचार के लिए लघु, अधिक जानकारीपूर्ण चरण II अध्ययन करने की अनुमति देती हैं।

अनुकूलन नैदानिक परीक्षण डिजाइन

नैदानिक परीक्षणों दवा के विकास में दर सीमित कदम हैं। बिग डेटा एनालिटिक्स इस बाधाओं को कम कर देता है:

उदाहरण के लिए, ]Radiical-HF परीक्षण मधुमेह से संबंधित हृदय विफलता के लिए 30 साइटों से डेटा को सामंजस्य बनाने के लिए क्लाउड-आधारित एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म का इस्तेमाल किया, जिससे वास्तविक समय की निगरानी और अनुकूली परिवर्तन सक्षम हो गया। परीक्षण ने शेड्यूल से छह महीने पहले नामांकन पूरा किया और एक उपन्यास SGLT2 अवरोधक संयोजन के लिए प्रारंभिक सबूत प्रदान किए।

एक अन्य अभिनव दृष्टिकोण अनुदैर्ध्य EHR डेटा का उपयोग है जो प्रवृत्ति-स्कोर मिलान ऐतिहासिक नियंत्रणों का निर्माण करता है। ReCOVERY ट्रायल टाइप 2 डायबिटीज ट्रीटमेंट के लिए यह दर्शाता है कि इस तरह के बाहरी नियंत्रण हथियार समवर्ती प्लेसबो समूहों की आवश्यकता को 40% तक कम कर सकते हैं, जबकि अभी भी पारंपरिक यादृच्छिक डिजाइनों के अनुरूप मजबूत प्रभावकारिता अनुमानों का उत्पादन करते हैं।

रियल-विश्व साक्ष्य और पोस्ट-मार्केट निगरानी

एक दवा बाजार तक पहुंचने के बाद, बड़ा डेटा एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाना जारी रखता है। बीमा दावों, ईएचआर और रजिस्ट्री से रियल-वर्ल्ड साक्ष्य दुर्लभ प्रतिकूल घटनाओं की पहचान करने में मदद करता है, व्यापक आबादी में प्रभावशीलता को मान्य करता है, और नए संकेत (ड्रग रिपॉज़िंग) की खोज करता है। FDA का रियल-वर्ल्ड साक्ष्य कार्यक्रम (]FDA RWE फ्रेमवर्क ]]) ने RWE को कई मधुमेह दवाओं के लिए विस्तारित लेबलिंग का समर्थन करने के लिए स्वीकार किया है, जिसमें 3LT मामलों के लिए SGLT2 अवरोधकों के लिए हृदय विफलता के लिए SGLT2 अवरोधकों का उपयोग शामिल है।

एक क्लासिक केस मेथोरिन की प्रीडियाबेट्स रोकथाम के लिए पुनर्स्थापना है। Diabetes रोकथाम कार्यक्रम डेटासेट का विश्लेषण, 100,000 रोगियों से EHR डेटा के साथ संयुक्त, पुष्टि की कि मेथोरिन उच्च जोखिम वाले व्यक्तियों में 2 मधुमेह टाइप करने के लिए प्रगति को कम करता है। इससे पहले के लक्षण के लिए मेटेफोरिन की सिफारिश करने वाले नैदानिक दिशानिर्देशों का नेतृत्व किया, जो अब भविष्य में स्वास्थ्य देखभाल लागत में अरबों की बचत करते हैं। हाल ही में, Swedish National मधुमेह रजिस्टर [FLT: 3] से बड़े डेटा विश्लेषण गुर्दे की बीमारी से उत्पन्न होने वाले रोग के लिए वास्तविक निदान के लिए एक नया रोग है।

RWE लगातार फार्माकोविजिलेंस को भी सक्षम बनाता है। A Korean संकेत का पता लगाने अध्ययन EHR का उपयोग करके 2 मिलियन मधुमेह रोगियों ने पहले तीन अज्ञात दवा-दर्दों की पहचान की, जो हाइपोग्लाइसेमिया से संबंधित बातचीत करती है, जिससे अद्यतन पैकेज आवेषण और नैदानिक निर्णय समर्थन अलर्ट की ओर जाता है।

केस स्टडीज और सफलता की कहानियां

कई हालिया पहल मधुमेह चिकित्सीय खोज पर बड़े डेटा के स्पर्शनीय प्रभाव को दर्शाती है।

केस स्टडी 1: ईएचआर माइनिंग के माध्यम से ड्रग रिपॉज़िंग

]] में शोधकर्ताओं ने पहले से ही अन्य स्थितियों के लिए अनुमोदित दवाओं की पहचान करने के लिए 30 मिलियन ईएचआर रिकॉर्ड का विश्लेषण किया जो ग्लाइसेमिक नियंत्रण में सुधार कर सकता है। उनके एल्गोरिदम ने niclosamide ] (एक विरोधी हेल्मिंथिक) एक उम्मीदवार के रूप में जो AMPK को सक्रिय करता है और वर्तमान में वैज्ञानिक दृष्टिकोण के तहत नैदानिक डेटा के लिए हाइपोथेसिस से आगे बढ़ गया है।

केस स्टडी 2: व्यक्तिगत थेरेपी के लिए जेनोमिक्स स्ट्रैटिफिकेशन

टाइप 2 मधुमेह वाले मरीजों ने सल्फोनील्यूरिया के जवाब में काफी विषमता प्रदर्शित की, एक आम मौखिक दवा। एक संघ जिसका नेतृत्व [FLT: 0]]Broad Institute ] के नेतृत्व में, एक बहुजातीय GWAS मेटा विश्लेषण किया, जिसमें 15,000 रोगियों का एक संस्करण CYP2C9 जीन जो दवा की निकासी को कम करता है और हाइपोग्लाइसीमिया जोखिम में वृद्धि करता है। इस खोज का उपयोग करके, एक बड़ा स्वास्थ्य प्रणाली ने सल्फोनील्यूरिया-नाइव रोगियों के लिए फार्माकोजेनोमिक परीक्षण लागू किया, जो 40% तक प्रतिकूल घटनाओं को कम करता है।

केस स्टडी 3: बीटा सेल प्रोटेक्शन बायोमार्कर के लिए मशीन लर्निंग

बीटा सेल गिरावट को रोकने के लिए टाइप 1 मधुमेह के लिए एक प्रमुख लक्ष्य है। JDRF] और IBM Watson Health] से एक टीम C-पेप्टाइड स्तरों, ऑटोएंटीबॉडी प्रोफाइल, और CGM डेटा को 2,500 रोगियों से में तेजी से गिरावट] इस मॉडल ने तीन परिसंचारी प्रोटीन (miR-375, G65, और IL-1Ra) के संयोजन की पहचान की, जो कि लगभग 3 % की गति के साथ बीटा सेल हानि का पूर्वानुमान कर सकता है।

भविष्य निर्देशन और चुनौतियां

बड़े डेटा के साथ कृत्रिम बुद्धि का एकीकरण मधुमेह की दवा की खोज में भी तेजी लाने के लिए तैयार है। उभरते रुझानों में शामिल हैं:

बहु-Omics एकीकरण और डिजिटल जुड़वां

The genomics, proteomics, and metabolomics in अलगाव, नए प्लेटफार्मों जैसे Google's DeepVariant] and Cellarity, व्यक्तिगत रोगियों के "डिजिटल जुड़वाँ" बनाने के लिए इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड के साथ बहु-आधुनिक डेटा को जोड़ती है। इन आभासी प्रतियों को हजारों दवा की स्थिति में अनुकरण किया जा सकता है, जो किसी भी मानव परीक्षण से पहले प्रभावकारिता और विषाक्तता की भविष्यवाणी करता है। Takeda Pharmaceuticals से एक पायलट अध्ययन डिजिटल जुड़वां परीक्षण को कम करने के लिए 3 % है।

उपन्यास आण्विक उम्मीदवारों के लिए जेनेरेटरी एआई

जेनेरेटरी एडवर्सरीअल नेटवर्क (GANs) और ट्रांसफार्मर आधारित मॉडल अब नए छोटे अणुओं और जैविकी को खरोंच से डिजाइन कर रहे हैं। 2023 में, Insilico Medicine] ने डायबिटिक नेफ्रोपैथी के लिए एक उम्मीदवार की घोषणा की जो पूरी तरह से एआई के साथ खोजा गया, जिसने प्रीक्लिक विकास के केवल 18 महीनों के बाद चरण I नैदानिक परीक्षणों में प्रवेश किया। अणु एक उपन्यास पथमार्ग को लक्षित करता है जिसमें PHD2 अवरोध शामिल है, जिसे 10,000 डायबिटिक गुर्दे के नमूनों से प्रोटेमिक डेटा के विश्लेषण के माध्यम से पहचाना जाता है।

एक अन्य रोमांचक विकास दवा-लक्ष्य संबंधों के लिए जैव चिकित्सा साहित्य को खानने के लिए बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) का उपयोग है। BioGPT] और PubMedBERT[[]] अमूर्त से संभावित मधुमेह दवा लक्ष्य निकालने के लिए ठीक-ट्यून किया गया है, जो 80% से ऊपर सटीक दरों को प्राप्त करता है और 50 उपन्यास उम्मीदवार जीन की पहचान करता है जो बाद में नॉकडाउन प्रयोगों में मान्य थे।

पहनने योग्य डेटा एकीकरण और सतत निगरानी

CGMs और फिटनेस ट्रैकर्स का प्रसार भौतिक विज्ञान डेटा की अभूतपूर्व मात्रा पैदा कर रहा है। शोधकर्ता अब नैदानिक सेटिंग्स के बाहर दवाओं के लिए वास्तविक दुनिया की प्रतिक्रियाओं को कैप्चर करने के लिए EHR के साथ इन धाराओं को एकीकृत कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, Scripps रिसर्च ट्रांसलेशनल इंस्टीट्यूट [[FLT1]] से एक अध्ययन ने एक बार साप्ताहिक इंसुलिन के प्रारंभिक चरण परीक्षणों में CGM डेटा का उपयोग किया, जो केवल HbA1c की तुलना में प्राथमिक रूप से 30% तक की तुलना में HbA1c की तुलना में है।

पहनने योग्य डेटा प्रतिकूल घटनाओं के लिए दूरस्थ निगरानी भी सक्षम बनाता है। Apple हार्ट स्टडी मेथडोलॉजी को मधुमेह के लिए अनुकूलित किया जा रहा है: एक SGLT2 अवरोधक के लिए एक बड़ा पोस्ट-मार्केट निगरानी कार्यक्रम वास्तविक समय में हाइपोग्लाइसेमिक घटनाओं को स्पॉट करने के लिए गिरने और सिंकप का स्मार्टवॉच डिटेक्शन का उपयोग करता है, जिसमें चेतावनी सीधे नैदानिक परीक्षण जांचकर्ताओं को भेजी जाती है।

नैतिक और नियामक विचार

बड़े डेटा का उपयोग महत्वपूर्ण नैतिक प्रश्नों को बढ़ाता है। अल्गोरिथमिक पूर्वाग्रह, डेटा गोपनीयता और माध्यमिक डेटा उपयोग के लिए सूचित सहमति को संबोधित किया जाना चाहिए। FDA के डिजिटल हेल्थ सेंटर ऑफ एक्सीलेंस एआई आधारित बायोमार्कर और समापन बिंदुओं को मान्य करने के लिए फ्रेमवर्क विकसित कर रहा है। इसके अतिरिक्त, LT]] की तरह प्रयास करें।

डेटा सिलो का अवलोकन

प्रगति के बावजूद, सार्वजनिक डेटासेट के साथ मालिकाना दवा डेटा का बड़े पैमाने पर एकीकरण चुनौतीपूर्ण रहता है। पहल जैसे कि टाइप 2 मधुमेह (AMP T2D) के लिए दवा भागीदारी को तेज करना उद्योग, शिक्षाविदों और नियामक निकायों को पूर्व-प्रतियोगी डेटा साझा करने के लिए एक साथ लाते हैं। AMP T2D ने पहले से ही 18 नए दवा लक्ष्यों की खोज में योगदान दिया है, जिसमें PTPN1 और DYRK1A शामिल हैं। साझेदारी हाल ही में एक "डाटा कॉमन्स" में विस्तार हुई है जो 100,000 से अधिक क्वेरी वाले डेटा को प्रभावित करने के लिए क्लाउड-आधारित एक्सेस प्रदान करती है।

एक अन्य महत्वपूर्ण विकास ब्लॉकचेन आधारित डेटा बाज़ार का उद्भव है। हेल्थेरियम और ]Ocean प्रोटोकॉल ]] अब मरीजों को अपने EHR और जीनोमिक डेटा को सीधे मुआवजा के बदले में शोधकर्ताओं के साथ साझा करने की अनुमति देते हैं, संस्थागत सिलोस को बायपास करते हैं। 5,000 प्रकार के 1 मधुमेह रोगियों में शामिल एक पायलट ने इस दृष्टिकोण की व्यवहार्यता का प्रदर्शन किया, जिसमें 12 महीने के डेटा-शेयरिंग अवधि को पूरा करने वाले 70% प्रतिभागियों ने तीन दवा कंपनियों द्वारा उपयोग किए गए 2 बिलियन से अधिक सीजीएम डेटा अंक उत्पन्न किए।

निष्कर्ष

बिग डेटा एनालिटिक्स केवल मधुमेह दवा खोज में वृद्धिशील सुधार नहीं है - यह एक प्रतिमान बदलाव है। मजबूत आनुवंशिक सबूत के आधार पर लक्ष्य पहचान को सक्षम करके, रोगी-विशिष्ट प्रतिक्रियाओं की भविष्यवाणी करते हुए, परीक्षण डिजाइन को अनुकूलित करते हुए, और वास्तविक दुनिया के डेटा का लाभ उठाते हुए, शोधकर्ता पारंपरिक पाइपलाइनों की समय, लागत और विशेषता को कम कर सकते हैं। दवा की पुनरुत्थान की कहानियां, जीनोमिक स्तरीकरण और डिजिटल जुड़वां सिमुलेशन यह दर्शाती है कि बड़ा डेटा पहले से ही वास्तविक दुनिया के प्रभाव को वितरित कर रहा है। चूंकि प्रौद्योगिकी अग्रिम और डेटा साझा करने का विस्तार होता है, एआई और बड़े डेटा के बीच तालमेल को पूरी तरह से लाखों लोगों तक पहुंचने के लिए मधुमेह के लिए प्रेरित करती है।