Следующее поколение доказательств

Nature Medicine, том 29, страницы 49–58 (2023 г.) Процитировать эту статью

98 тысяч доступов

20 цитат

711 Альтметрика

Подробности о метриках

В последнее время достижения в области носимых технологий, науки о данных и машинного обучения начали трансформировать доказательную медицину, предлагая заманчивый взгляд на будущее «глубокой» медицины следующего поколения. Несмотря на ошеломляющие достижения в фундаментальной науке и технологиях, клинические переводы в основных областях медицины отстают. Хотя пандемия COVID-19 выявила присущие системе клинических исследований ограничения, она также стимулировала некоторые положительные изменения, в том числе новые дизайны исследований и переход к более ориентированной на пациента и интуитивно понятной системе сбора доказательств. С этой точки зрения я разделяю свое эвристическое видение будущего клинических исследований и доказательной медицины.

За последние 30 лет мы стали свидетелями потрясающих, беспрецедентных достижений в научных исследованиях — от лучшего понимания патофизиологии основных процессов заболеваний и раскрытия клеточных механизмов с атомным разрешением до разработки методов лечения, которые изменяют течение и исход заболеваний во всех областях медицины. Более того, этим достижениям способствовали экспоненциальные успехи в области геномики, иммунологии, протеомики, метаболомики, кишечного микробиома, эпигенетики и вирусологии параллельно с наукой о больших данных, вычислительной биологией и искусственным интеллектом (ИИ). Кроме того, появление технологий CRISPR–Cas9 открыло множество возможностей в персонализированной медицине.

Несмотря на эти достижения, в большинстве областей медицины их быстрый перенос от стационарного к больничному отстает, а клинические исследования остаются отстающими. Разработка лекарств и клинические испытания по-прежнему обходятся дорого для всех заинтересованных сторон, причем процент неудач очень высок. В частности, уровень истощения разрабатываемых терапевтических средств на ранних стадиях довольно высок, поскольку более двух третей соединений погибают в «долине смерти» между лежачим и лежачим местом1,2. Успешное внедрение препарата на всех этапах разработки в клинику обходится более чем в 1,5–2,5 миллиарда долларов (ссылки 3, 4). Это, в сочетании с присущей системе здравоохранения неэффективностью и недостатками, приводит к кризису клинических исследований. Поэтому необходимы инновационные стратегии для привлечения пациентов и получения необходимых доказательств для продвижения новых достижений в клинике, чтобы они могли улучшить общественное здравоохранение. Для достижения этой цели традиционные модели клинических исследований должны уступить место авангардным идеям и проектам исследований.

До пандемии COVID-19 проведение клинических исследований оставалось практически неизменным в течение 30 лет, а некоторые нормы и правила проведения исследований, хотя и архаичные, не подвергались сомнению. Пандемия обнажила многие присущие системные ограничения при проведении исследований5 и вынудила исследовательские предприятия по клиническим исследованиям переоценить все процессы – таким образом, она разрушила, катализировала и ускорила инновации в этой области6,7. Извлеченные уроки должны помочь исследователям разработать и реализовать «ориентированные на пациента» клинические исследования нового поколения.

Хронические заболевания продолжают затрагивать миллионы жизней и вызывать серьезное финансовое бремя для общества8, но исследованиям мешает тот факт, что большая часть данных находится в хранилищах данных. Узкая специализация клинической профессии привела к разобщенности внутри специальностей и между ними; Кажется, что каждая основная область заболевания работает совершенно независимо. Однако лучшая клиническая помощь оказывается на междисциплинарной основе, при этом вся соответствующая информация доступна и доступна. Лучшие клинические исследования должны использовать знания, полученные по каждой из специальностей, для создания модели сотрудничества, обеспечивающей междисциплинарную, высококачественную помощь и постоянные инновации в медицине. Поскольку многие дисциплины медицины рассматривают одни и те же заболевания по-разному — например, специалисты по инфекционным заболеваниям рассматривают COVID-19 как вирусное заболевание, а эксперты-кардиологи рассматривают его как воспалительное заболевание, — междисциплинарные подходы должны будут уважать подходы других дисциплин. Хотя одна модель может не подходить для всех заболеваний, междисциплинарное сотрудничество сделает систему более эффективной для получения наилучших фактических данных.