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个性化医疗:定制药品的未来之路

创作时间:
作者:
@小白创作中心

个性化医疗:定制药品的未来之路

引用
MedSci-临床研究与学术平台
9
来源
1.
https://m.medsci.cn/article/show_article.do?id=3c1281481622
2.
https://tech.chinadaily.com.cn/a/202408/12/WS66b9a260a310054d254ec6a5.html
3.
http://www.ibp.cas.cn/cb/kpbd/202412/t20241218_7502944.html
4.
https://www.yanyin.tech/cms/bTaPeThH.html
5.
https://www.3dpld.com/news/268-cn.html
6.
https://docs.feishu.cn/v/wiki/RrLPw1iX6iMexhkwdVpcDqYJn6b/ag
7.
http://www.cn-witmed.com/list/39/13489.html
8.
https://sc.isd.gov.hk/TuniS/www.info.gov.hk/gia/general/202406/19/P2024061900461.htm
9.
https://www.parexel.com.cn/solutions/operational-excellence/leveraging-ai-and-digital-in-clinical-development

近年来,个性化医疗正在悄然改变我们的健康管理方式。通过基因检测等先进技术,医生能够为患者量身定制最适合他们的治疗方案和药物。这种“私人定制”的方法不仅提高了治疗效果,还减少了副作用,让每个人都能享受到精准而安全的医疗服务。随着技术的进步,个性化医疗正逐渐成为现实,让我们一起迎接这场激动人心的医疗革命吧!

01

个性化医疗的核心技术突破

个性化医疗的实现离不开三大核心技术的支撑:基因组学与高通量测序、3D打印技术以及超快速基因组测序。

基因组学与高通量测序:精准医疗的基础

基因组学的最新进展为个性化医疗提供了坚实的基础。近年来,个性化基因组设计工具的不断涌现,使得医生能够更快速地解读患者的基因组信息。这些工具不仅提高了基因组数据分析的效率,还能为不同疾病制定个性化的治疗方案。例如,某些癌症患者的基因组分析显示出特定的突变类型,医生可以根据这些信息选择更具针对性的药物,从而显著提高治疗效果。

根据麦肯锡公司的研究,个性化医疗的市场规模预计将在未来五年内增长超过20%。这一增长主要得益于新技术的应用,尤其是高通量基因组设计工具的普及,使得基因组数据的获取和分析变得更加高效和经济。

3D打印技术:实现药物定制的新途径

在药物定制领域,3D打印技术展现出了巨大的潜力。密西西比大学药学教授迈克尔·雷普卡(Michael Repka)及其团队正在研究如何利用3D打印技术制造定制药片。他们提出,通过3D打印,可以根据患者的个体需求调整药物的大小、形状、剂量和含量。

这项技术特别适合儿科和老年患者。据统计,69%的老年病人因为药片难以吞咽而跳过剂量。通过3D打印,不仅可以制作更小剂量的药物,还可以定制颜色,甚至将药物打印成小熊软糖的形状,以帮助儿童更好地服药。

更值得一提的是,3D打印技术还可以解决药物过期的问题。研究人员表示,如果能够加快打印药物的过程,就可以在药房安装打印机,让当地药剂师根据需要现场打印药物。这将简化药物配送流程,提高医疗服务的便捷性和个性化程度。

超快速基因组测序:开启快速诊断新纪元

超快速基因组测序技术的诞生,标志着基因组学领域进入了一个新的时代。传统的基因测序技术耗时漫长,而超快速基因组测序技术却能在数小时甚至更短的时间内完成,这对于需要迅速诊断和治疗的疾病来说,无疑是一个巨大的突破。

澳大利亚墨尔本儿童研究所是超快速基因组测序技术应用的先驱之一。该研究所成功实施了一项创新项目,旨在探索如何利用超快速测序技术改善罕见遗传性疾病的诊断流程。通过与临床医生紧密合作,该项目在几小时内便能够为危重患儿提供准确的基因诊断,从而迅速启动针对性治疗。

斯坦福大学和Rady儿童医院基因组医学研究所的合作项目,是超快速基因组测序技术未来应用的一个典范。该项目通过整合先进的测序技术和人工智能分析平台,成功实现了在急性病患者中的快速遗传诊断,显著缩短了从样本收集到诊断结果的时间。

02

个性化医疗面临的挑战

尽管个性化医疗展现出巨大的潜力,但在实际应用中仍面临诸多挑战。

数据标准化与共享难题

医院内部信息系统相对独立,虽然在长期服务过程中积累了大量的医疗数据,部分医疗机构完成了数据集成工作,但所收集的数据依然存在标准不一、存储格式各异等问题,未能汇聚成规范统一的健康医疗大数据资源,难以有效地管理和利用。各个医疗机构之间信息系统很少有对接,数据汇聚和共享利用率低。

AI应用局限与知识利用不足

目前有大量的临床数据为非结构化自由录入文书,例如患者的手术记录、诊断报告等,其中蕴藏大量有价值的信息。但是自由文本信息往往具有多模态、多源的特点,再加上受汉字歧义性和原始信息结构不完整等因素影响,现有数据挖掘和知识加工技术难以满足健康医疗大数据的人工智能应用需求,也缺乏高效算法和模式支撑以筛选和提取有价值的信息。

隐私安全问题

在应用深度学习等人工智能技术进行训练时,需要海量的健康医疗数据支持,然而这些数据往往包含大量的患者个人信息,可能导致个人信息被获取,造成身份盗窃、个人隐私侵犯甚至潜在的社会工程攻击。因此,在医学人工智能应用过程中,需要高度关注健康医疗大数据的安全性,避免出现黑客攻击和数据泄露等安全问题。

03

未来展望:个性化医疗的广阔前景

尽管面临诸多挑战,个性化医疗的未来依然充满希望。随着技术的不断进步和行业标准的逐步完善,我们有理由相信,个性化医疗将在更多领域得到应用,为患者带来更好的治疗体验。

全基因组测序技术的未来发展将集中在提高测序速度、降低成本和提升数据质量上。新一代测序技术,如单分子实时测序(SMRT)和纳米孔测序(Nanopore sequencing),已经展现出在读长、速度和成本上的独特优势。这些技术能够实现更快的样本处理和更高的数据吞吐量,使得超快速测序不仅限于研究用途,更能广泛应用于临床诊断和个性化医疗。

同时,云计算和人工智能技术的应用将极大提高测序数据的分析效率和准确性,推动个性化医疗向更深更广的领域发展。我们期待在不久的将来,个性化医疗能够为更多患者带来福音,实现健康管理的全面升级。

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