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Stanford, erforscht SAP Partnerschaft Genetik Rolle bei chronischen Erkrankungen

2016-01-11 2
   
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résuméEin großer Teil der Diskussion über die großen Daten von Versicherern auf Ansprüchen Informationen konzentriert und EHRs von Anbietern, sondern eine gemeinsame Anstrengung im Gange an der Stanford School of Medicine mit SAP hofft , in eine andere Gru
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Stanford, erforscht SAP Partnerschaft Genetik Rolle bei chronischen Erkrankungen

Ein großer Teil der Diskussion über die großen Daten von Versicherern auf Ansprüchen Informationen konzentriert und EHRs von Anbietern, sondern eine gemeinsame Anstrengung im Gange an der Stanford School of Medicine mit SAP hofft , in eine andere Gruppe zu erschließen - genomischen Daten.

Die möglichen Vorteile der Austausch genetischen Daten auf breiter Ebene für ein großes Potenzial sowohl für globale Gesundheit der Bevölkerung und für die Arzneimittelhersteller gleichermaßen, sagte Dr. Carlos Bustamante, der die Abteilung für Genetik an der Stanford leitet. Die Vorteile reichen von möglicherweise lernen, warum bestimmte Medikamente es nie wegen aus klinischen Studien machen, was Bevölkerung, die sie auf einen umfassenderen globalen Momentaufnahme der unterschiedlichen Populationen getestet werden und was treibt ihre Gesundheitsausgaben, unter anderem.

Nehmen Mexiko, zum Beispiel: Es hat eine der höchsten Raten von Typ-2-Diabetes in der Welt, die zu einer Reihe von Faktoren zugeschrieben worden ist, einschließlich Ernährung. Aber auf der Grundlage der Studie und den Austausch von genetischen Informationen haben die Forscher festgestellt, dass ein großer Teil der Bevölkerung tatsächlich genetisch auf den Zustand prädisponiert ist, die wiederum zu einer besseren, Ursachen Behandlungen führen.

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Diese Arten von Ergebnissen, und die Daten, die mit ihnen aus genomischer Sequenzierung kommt, beginnen auf einer viel breiteren Skala geteilt werden, sagte Dr. Bustamante. Und die Partnerschaft mit Deutschland-basierte SAP wird dazu beitragen, weiter zu beschleunigen, sowohl die Verbreitung und Verarbeitung dieser Daten, sagte er. Bereits mehr als 2.000 Genome wurden in eine Datenbank eingegeben, die Forscher in Echtzeit sehen können.

Ein wesentlicher Teil der Anstrengungen, obwohl, wird die Datenverarbeitung, die eine extrem langsame und teure Aufwand traditionell hat sich im Vergleich zum eigentlichen Sequenzierung, die ein vergleichsweise schnelles Verfahren, sagte Dr. Bustamante.

"Wir versenden die Festplatte, dann ein Team kommt zusammen und stellt die Daten zusammen. Es ist Wochen der Sequenzierung, Monate der Interpretation ", sagte er. "Wir wollen wirklich diesen Zyklus zu durchbrechen. Wenn diese Informationen zur Verfügung gestellt wird und geteilt werden, dann können Sie die Kraft, dass sehen und es zusammen. "

SAP bietet die Plattform und die Software Geschwindigkeit zu helfen, die verarbeiten und Stanford sagt, dass es zwischen 17 und 600 mal schneller Berechnungen bei der Analyse seiner Genomik Daten seit November letzten Jahres gesehen hat. Die Zusammenarbeit umfasst auch die Teilnahme an der Global Alliance for Genomics und Gesundheit, einem weltweiten Bemühen, "verantwortungsvoll teilen und große Mengen von genomischen und klinischen Daten zu analysieren", so SAP.

Ein weiterer Motivationsfaktor, sagte Dr. Bustamante, ist, wie unverhältnismäßig klinische Arzneimittelstudien auf Menschen europäischer Abstammung im Vergleich zu anderen Bevölkerungsgruppen fertig sind, sagen chinesische, afrikanische, indische oder südamerikanisch. Es wird von besonderer Bedeutung sein, da diese Länder in Fülle wachsen und komplexere Bedürfnisse im Gesundheitswesen zu entwickeln.

"Eines der Dinge, die mich besonders beschäftigt, ist, dass viele Studien nur auf die Bevölkerung der Europäer ausgerichtet sind", sagte er. "Diejenigen, die nicht dazu neigen, eine wirklich kleine Stichprobengröße zu haben. Wir denken, das ist ein Problem nicht nur aus ethischer Sicht, aber Sie lassen viele interessante biologische Daten auf dem Tisch. "

Genau wie die großen Daten Befürworter auf das Krankenhaus und Versicherungs Seite der Gleichung erhalten, den Austausch großer Daten mit Genomik das Potenzial Kosten im Gesundheitswesen zu reduzieren, hat durch eine bessere Bekämpfung der Ursachen einer chronischen Erkrankung zu verstehen, einfach nicht, dass die Bedingung zu behandeln, sagte Dr. Bustamante .

"Stellen Sie sich vor, wenn Sie dies tun, mit Diabetes", sagte er, als nur ein Beispiel. "Woher wissen wir, dass die Ursachen von Diabetes sind die gleichen in der ganzen Welt? Könnte es sein, dass verschiedene Populationen unterschiedliche Ursachen für Diabetes haben? "

Der gleiche Ansatz kann für eine beliebige Anzahl von chronischen Erkrankungen über eine breite Schneise der Bevölkerung verwendet werden.

"Es könnte Ihnen ein biologisches Ziel in vielen anderen Populationen", sagte er. "Oft kann man Dinge machen, die jeden Bevölkerung zugute kommen. Die gesundheitlichen Belastungen in Afrika und Indien und Südamerika wenden sich schnell die gleichen komplexen Krankheiten zu sein, die wir haben. "

Ein weiteres Beispiel, sagte Dr. Bustamante, ist, dass die Genetik Ihr LDL-Cholesterin kann vorhersagen, und damit die Chance auf einen Herzinfarkt. Ein Teil der Behandlung zu hohen LDL wurde Medikamente zu verschreiben, die wiederum erhöhen HDL-Cholesterin, mit der Annahme, dass das gute Cholesterin wird das schlechte Cholesterin entgegenzuwirken.

Aber "Ihr HDL ist es nicht auf das kardiovaskuläre Risiko bezogen, sondern LDL ist", sagte Dr. Bustamante. "Es gibt vier vor fünf Medikamente, die es versäumt haben, weil sie Ihre HDL erhöhen, aber nicht verbessern Sie Ihre Herz-Kreislauf health.Where sollte der biomedizinischen Schwerpunkt sein? Es sollte auf die LDL-senkende Medikamente sein. "

Erste ein besseres Gefühl für die genomischen Daten und was man zu bestimmten Bedingungen veranlagt ist, wie jene mit hohem Cholesterinspiegel und kardiovaskuläre Gesundheit verbunden sind, können dann besser helfen Gesundheitsexperten informieren.

"Eine große Herausforderung im Gesundheitswesen ist die Milliarden von Dollar, die es Medikamente auf den Markt bringen nimmt, und die meisten Medikamente scheitern, weil sie in Tiermodellen oder in bestimmten Einstellungen gut tun, aber in voller klinischen Studien, sie versagen, und das ist, wo es teuer ist. "

Das ist zum Teil, weil die Informationen, die von einem bestimmten Medikament Entwickler verwendet keine genomischen Daten enthalten, weil sie auf breiter Ebene weitgehend nicht verfügbar ist. Traditionell könnten solche Daten auf eine kleine Gruppe von Forschern zur Verfügung gestellt wurden oder es wäre proprietäre Informationen gewesen sein.

"Wäre es nicht toll, wenn wir dieses allgemeine Problem der gemeinsamen Nutzung von Daten aus der biomedizinischen Unternehmen und Daten wirklich im Zusammenhang mit der Pflege lösen könnte? Das ist, wohin es geht wirklich zu beleuchten ", sagte Dr. Bustamante.

Während viel wurde kürzlich von genetischen Daten entnommen worden sind, nun die Mühe, dass die Daten des Teilens muss entsprechend skaliert werden.

"Wir wissen, wie die Analyse zu tun, es ist die Frage, wie skalieren diese Sie wirklich auf einer branchenweiten Ebene und es schnell genug zu machen, so können Sie die Fragen stellen Sie stellen wollen", sagte Dr. Bustamante. Zusätzlich zu den globalen öffentlichen Gesundheit voran können solche Daten wahrscheinlich Innovation im privaten Sektor stärken, auch.

"Es ist auch eine Menge große Chancen für Unternehmen schafft - wo gibt es Möglichkeiten, bahnbrechende Technologien zu bekommen X, Y und Z zusammenbrechen", sagte er.

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