パーソナライズされた医療テーラーは、各患者の個々の特性に医療処置を合わせます。 ゲノム、プロテオミック、および代謝データを環境およびライフスタイル要因と統合することにより、臨床医はより正確で効果的で安全な介入を設計することができます。 クローズドループ管理は、生理学的パラメータを監視し、直接的な人間の介入なしでリアルタイムで治療を調整する自動化システムを指します。 一緒に、これらの2つのパラダイムは、新しいケアの基準を作成するために収斂しています。 これにより、これは、個々の適応技術と将来の分析を最適化し、将来の医療を最適化します。

医学の歴史的進化

パーソナライズド・メディウムの概念は全く新しいものではありません。フィジシャンは、治療を処方する際に常に年齢、体重、および医学的歴史と見なされています。しかし、現代の時代は、ヒト遺伝子検査の完了を開始しました。これは、ヒトDNAの参照マップを提供しました。このランドマークの達成は、薬物代謝、病気の感受性、および治療反応に影響を与える遺伝子の変異を特定するための扉を開けました。ファーマコゲノムは、遺伝子が薬物に対する反応にどのように影響するかの調査が、遺伝子検査の経過を阻害する遺伝子検査に陥り、遺伝子検査の経過を阻害する遺伝子検査の過程を、遺伝子検査に変えました。

並行して、電子健康記録とビッグデータ分析の上昇は、患者レベルの情報量をスケールで集計できるようになりました。米国における全米研究プログラムのような取り組みは、数千万人の参加者からゲノム、環境、ライフスタイルデータを収集し、精密医学を加速することを目指しています。この豊富なデータレイヤーは、個々のユニークな生物学に動的に適応できるクローズドループシステムの次世代の基礎を形成しています。

クローズドループシステムのメカニック

クローズドループシステム(自動フィードバック制御システムとも呼ばれる)は、3つのコアコンポーネントのコンシススト:センサー、コントローラ、アクチュエータ。センサーは、生理学的変数(例えば、血液グルコース、心拍数、血圧)を継続的に測定します。コントローラーは、アルゴリズムを使用してセンサーデータを処理し、必要な調整を決定します。アクチュエータ(例えば、インシュリンポンプ、ペースメーカー、薬物注入ポンプ)は、電子的ループの状態を変化させ、必要に応じて、必要に応じて、必要に応じて、必要に応じて、必要に応じて、必要に応じて、必要に応じて、必要に応じて、必要に応じて、測定器を最適化します。

センサー技術

現代センサーは閉鎖したループ システムの目です。連続的なグルコースのモニター(CGM)の使用酵素か蛍光ベースの方法を使用して、数分間の断層グルコースレベルを測定します。 植え替え可能なセンサーは、血液酸素、pH、および乳酸を監視できます。 ウェアラブルパッチは、電気学的、温度、および活動を追跡します。 これらのセンサーの精度、安定性、および長寿は、これらのセンサーが誤ったデータを監視できるため、誤った治療を監視することは、測定値が測定値と測定値が測定値の低下する可能性があります。 測定値が、測定値が測定値が測定値が測定値の波長範囲を観察できるか、測定値が測定値が測定値が測定値が測定値が測定値が測定値に変化するかどうかを観察される場合、測定値が測定値が測定値が測定値が測定値が測定値が測定値が測定値が測定値に変化するかどうかを観察される場合、測定値が測定値が測定値が測定値が測定値が測定値が測定値が測定値が測定値が測定値が測定値に制限されます。

制御アルゴリズム

コントローラーのアルゴリズムは、センサーの読み取りをアクチュエータのコマンドに変換します。最も一般的なアプローチは、比例した統合的有効化(PID)コントローラ、ファジーロジック、モデル予測制御(MPC)です。 MPCは、将来の結果を予測し、調整を最適化するために、患者の生理学の動的モデルを使用しており、特に強力です。例えば、人工膵臓システムでは、MPCは、患者のループを継続的に測定し、個々の変化を促進し、患者の検査を促進し、患者の検査を促進します。

パーソナライズされた医薬品がクローズドループシステムを強化する方法

パーソナライズド・メディカルは、アルゴリズムのより正確なパラメータ化とより正確な演算を可能にする、詳細で患者固有のプロファイルを供給することにより、クローズド・ループ管理を強化します。 充実の重要な分野は次のとおりです。

  • 薬の代謝経路を知る薬の代謝の病変は、コントローラーが正しい薬と線量を選ぶことを可能にします。例えば、低速ワーファリン代謝の患者は、出血を避けるために低用量を必要とします。自動解凝固システムは、安全な限界を設定するために遺伝子型データを組み込むことができます。
  • []ダイナミックベースライン:[]すべての個人は、ユニークなサーカディアンリズム、応力応答、および代謝率を持っています。 パーソナライズドメディシンは、グルコースレベル、心拍数の変動、およびコルチゾールプロファイルを高速化するなどのベースラインデータを提供します。 これにより、システムは、その患者のために「通常」を定義します。 コントローラは、パーソナライズされたベースラインから離れた逸脱にのみ反応します。
  • [ 防護性統合:[]]] 多くの患者は複数の慢性疾患を持っています。腎臓機能、肝臓活動、および薬物相互作用のパーソナライズされた履歴は、クロス効果を防ぐための制御アルゴリズムに符号化することができます。例えば、腎障害のある患者における糖尿病のクローズドループシステムが、クリアランスを調整する必要があります。
  • ライフスタイルと行動データ:[フィットネストラッカー、スリープモニター、およびダイエットログからの入力は、生理学的状態の変化を予測するために組み込まれることができます。 患者が始まったばかりを知っているクローズドループシステムは、インシュリン配達を優先的に調整することができます。

例: 人工膵臓

パーソナライズされたクローズドループ管理の最も簡単な例は、タイプ1糖尿病のための人工膵(自動インシュリンデリバリーシステム)です。初期ハイブリッドクローズドループシステムは、ユーザーが手動で食事時間大腸の食事をアナウンスするために必要とされます。しかし、新しいフル自動化システムは、各患者の食事パターンとインシュリン感度を時間をかけて学習する機械学習モデルを組み込んでいます。パーソライゼーションは、患者の履歴(例えば、すべての行動を調節する、または特定のレベルの薬を調節するなど)から得られた初期プロファイルから始まります。

糖尿病を超えて:心臓および神経学的応用

心臓病、インプラント用心電器 - 除細動器(ICD)および心臓再同期療法(CRT)ペースメーカーは、既に活動センサーに基づいてパッシング速度を調整するクローズドループ機能を採用しています。 パーソナライズド医療は、アレルギー症リスク(例えば、長いQT症候群変異)の遺伝マーカーを組み込むことによって、値を追加します。 心臓障害のある患者のために、自動閉鎖式脳神経疾患は、神経疾患および神経疾患の疾患を調節します。 神経疾患は、神経疾患または神経疾患の症状を調節します。

リアルワールドアプリケーションとエマージセラピー

パーソナライズされた薬とクローズドループ制御のコンバージェンスは、複数の治療領域にわたって拡大しています。

  • [Anesthesia:]クローズドループ麻酔デリバリーシステムは、エンコードされた脳波インディケード(例、バイスペクトラムインデックス)および患者の応答に基づいて、プロポオールまたはセボフラレンレベルを調整します。年齢、体組成、および肝機能などのパーソナライズされた要因は、初期用量の要件を予測するために事前にロードすることができます。 CLADS(クローズドループ麻酔配信システムが表示される)などのシステムは、摂取時間が短縮され、薬の摂取時間が短縮され、摂取時間が短縮されます。
  • Pain Management:]自動患者制御型鎮痛剤(PCA)ポンプは、呼吸器率と酸素飽和を監視し、過給を回避するために閉ループ制御で強化することができます。 不均質代謝における異種性の変化は、より安全な最大限界を設定するために使用できます。 研究は、手術のプレースインデックスなどの気管監視を組み込むための基礎であり、真の時間を計ります。
  • :変性管理:[] 重要なケアでは、閉ループシステムが血管圧器と流体を正確に照らし、平均動脈圧を維持します。 流体応答性のパーソナライズされたモデル(パルス圧力変動などの動的パラメータから派生)精度を向上させます。 EV1000臨床モニターは、Acumen IQセンサーと組み合わせ、個々の患者の生理学に適応するクローズドループ流体管理プラットフォームを提供します。
  • メンタルヘルス:]クローズドループ半球直流刺激(tDCS)と鬱病に対する深い脳刺激は、神経伝達および症状追跡に基づいてパーソナライズされた刺激ターゲットでテストされています。 早期研究では、クローズドループニューロン変調が減衰症状をより効果的に減らすことができます。 刺激パラメータは、患者の脳状態の脳に調節されるときに、より効果的に。

課題と限界

約束にもかかわらず、複数の障害物は、広範な採用のために克服しなければなりません。

  • [データプライバシーとセキュリティ:[]]クローズドループシステムは、ワイヤレスで送信される個人データの広大なストリームを生成します。 ブローチは、機密情報を露出したり、悪意のある俳優がシステムを破損させることを可能にすることができます。 強力な暗号化、安全なデータストレージ、および患者の同意プロトコルは不可欠です。 欧州のHIPAAのような規制はフレームワークを提供しますが、執行およびクロスボーダーデータ共有は複雑です。
  • [アルゴリズムバイアス:[前方均質な集団で訓練された機械学習モデルは、未発表のグループのために不当に実行される可能性があります。例えば、成人データで訓練されたインシュリン配達アルゴリズムは、小児患者のために誤って計算する可能性があります。多様なデータ収集と公正性アウェアモデリングが必要です。FDAの多様性行動計画のような取り組みは、このギャップに対処することを目指しています。
  • [ 規制の障害:[ 継続的に学習し、適応する医療機器(SaMD)としてソフトウェアを規制することは困難です。 FDAなどの代理店は、適応アルゴリズムのためのフレームワークを開発しましたが、承認プロセスは時間消費と高価です。 製造業者は、初期の安全性だけでなく、アルゴリズムが進化する長期的安定性を実証しなければなりません。 変更されていない後方期のアルゴリズムを維持した「ロックされた」アルゴリズムの上昇は、リアルタイムで「適応性を実証する」アルゴリズムを提示する。
  • [相互運用性:]] 異なるデバイスと電子健康記録システムでは、独自のデータフォーマットを使用して、統合が困難になります。 HL7 FHIRなどの標準が採用されていますが、従来のシステムは、病院やホーム設定をシームレスにクローズドループ動作する障壁を維持します。 Open mHealth規格などのユニバーサルデータ交換プロトコルの開発は、これらのギャップをブリッジするのに役立ちます。
  • [ 忍耐強い受容:]]] 一部の患者は、人間の監督なしで決定を下す完全自動化システムで不快であるかもしれません。 教育、透明なユーザーインターフェイス、および「人間内ループ」オプションは、信頼を築くのを助けることができます。 人工的な膵臓システムの試行は、ユーザーが時間と好ましい結果で増加するという認識を示しているが、初期不安は一般的です。

倫理的考慮事項

パーソナライズされたクローズドループ管理は、重要な倫理的な質問を上げます。まず、自動化されたシステムがエラーになるときに責任を負います。メーカー、それをプログラムした臨床医、またはそれを使用した患者。明確な責任のフレームワークが必要です。第二に、アクセスの株式:高コストのゲノムテストと高度なクローズドループデバイスは、ヘルスケアの分裂を広くすることができます。ポリシーメーカーは、これらの技術を民主化するために、サブシディプログラムとオープンソースのアルゴリズムプラットフォームを検討する必要があります。第三に、通知された同意は、その行動を完全に理解できないように、行動規範をクリアすることができない、そのような行動を判断するかどうかを理解する必要があります。

今後の方向性

今後10年間では、いくつかの変化の発達が見込まれる可能性があります。

  • マルチオミクスインテグレーション:ゲノムだけでなく、プロテオミクス、メタボロミクス、およびマイクロバイオオミクスをパーソナライズされたプロファイルに組み込む。 例えば、腸マイクロバイオオムは薬物代謝に影響を及ぼす。 患者のマイクロバイオオム組成が経口薬がどのように処理されるかを把握するクローズドループシステム。 DayTwoのような会社は、すでにマイクロバイオオムデータを使用して、糖尿病の推奨摂取を促す。
  • [予測および予防閉鎖ループ:[]ではなく、将来のシステムは、問題が発生した前に介入する継続的なリスクモデルを使用します。 ウェアラブルセンサーとAIが組み合わせることで、インフェンディング喘息攻撃を予測し、インハラー投与量を調整したり、神経化をトリガーしたりすることができます。 そのようなシステムは、呼吸器信号の機械学習を使用して、実証済みの研究で実証されています。
  • [] ウォームシステム:[] 複数のクローズドループデバイスを1つの患者で同時に動作させる(例えば、インスリンポンプと継続的な血圧モニター)は、競合を解決し、全体的な結果を最適化する中央コントローラを介して調整することができます。 これは、ロボット工学におけるマルチエージェントシステムに類似しており、クラウドベースのオーケストレーションレイヤーを使用して実装することができます。
  • ナノテクノロジーリポジトリ:[外部コントローラと通信する注射可能なバイオセンサーと薬物療法は、リューマチド関節炎や癌などの慢性疾患の長期的、最小侵襲的閉鎖ループ管理を可能にすることができます。 MITの研究者は、無線信号に応答して薬を保存し、放出することができるインプラントを開発し、閉鎖ループ薬の配信方法を残す。
  • []グローバルデータ共有とフェデレーション学習:[]]フェデレーション学習などのプライバシー保護方法により、アルゴリズムは、集中化せずに多くの患者のデータから学習し、機密性を保護しながら、パーソナライゼーションを改善することができます。 []]]医療AIのためのフェデレーション学習]]コンソーシアムは、すでに腫瘍学と神経学でそのようなアプローチを試しています。

コンテンツ

パーソナライズド・メディカルとクローズド・ループ・マネジメントは、精密、自動化、および継続的な最適化のパラダイムに向けた医療を移動します。個々の生物学的および行動特性を自動化システムのための実用的なパラメータに翻訳することで、臨床医は、より安全で効果的で、従来の静的治療よりも反応する結果を得ることができます。課題は、データプライバシー、規制適応、および軌道アクセスをクリアします。センサーがより小さくなるにつれて、アルゴリズムがよりスマートになり、さらには、さらには、GRANDSARD(SALT)の拡張機能障害が、およびこれらの疾患が解決しない場合は、次の2つの方法が適応されます。