Этот оригинальный блог впервые появился на сайте Аясди в 2015 году.

Вчера сотрудники Аясди одержали еще одну значительную победу, как описано в Fast Company: медицинская школа Ичан на горе Синай была опубликована в престижном журнале Science: Translational Medicine за их работу с использованием анализа топологических данных для выявления ранее неизвестных подтипов диабета. .

В статье содержится революционное исследование и подтверждается, что точная медицина не ограничивается раком (без каламбура). Доктор Джоэл Дадли, директор по биомедицинской информатике в Медицинской школе Икана на горе Синай, использовал Ядро Аясди для определения новых подгрупп пациентов, что в конечном итоге позволит более точно диагностировать и лечить это широко распространенное, дорогостоящее и разрушительное заболевание.

Прекрасно как для науки, так и для медицины и пациентов. Диабет - распространенное заболевание с большой заболеваемостью во всем мире, и у многих из нас есть члены семьи, затронутые им.

Врачам известно, что пациенты с диагнозом СД2 имеют различные фенотипы и предрасположены к осложнениям, связанным с диабетом.

Медицинская школа Икана на горе Синай имеет большую базу данных, которая объединяет генетические, клинические и медицинские данные более чем 30 000 пациентов. Набор данных Mount Sinai не только огромен, но и сложен, поскольку он содержит много разных типов данных. Помимо данных геномного секвенирования, он также включает информацию о возрасте, поле, росте, весе, расе, аллергии, анализах крови, диагнозах и семейном анамнезе каждого пациента. Джоэл и его команда использовали подход точной медицины, чтобы охарактеризовать сложность популяций пациентов с СД2 на основе высокоразмерных электронных медицинских карт (EMR) и данных генотипа 11210 человек (генетические маркеры и клинические данные, такие как уровни в крови и симптомы).

Используя анализ топологических данных, гора Синай определила три отдельные подгруппы СД2 в сетях пациент-пациент.

  • Подтип 1 характеризовался осложнениями СД2, диабетической нефропатией и диабетической ретинопатией;
  • Подтип 2 был обогащен злокачественными опухолями и сердечно-сосудистыми заболеваниями;
  • Подтип 3 наиболее сильно ассоциировался с сердечно-сосудистыми заболеваниями, неврологическими заболеваниями, аллергиями и ВИЧ-инфекциями.

Их сеть украсила обложку журнала и представлена ​​на сайте STM.

Следовательно, с помощью Ayasdi Core они смогли выявить скрытые закономерности в больших и сложных наборах данных, чтобы позволить инновационным исследовательским учреждениям и фармацевтическим компаниям, таким как Mount Sinai, ускорить открытие биомаркеров, сегментировать типы заболеваний и целевое открытие лекарств.

Поскольку подход Аясди не требует разработки обширных клинических гипотез и может автоматически отображать соответствующие подгруппы пациентов на основе сотен продвинутых математических алгоритмов, первоначальные результаты доктора Дадли демонстрируют, что диабет 2 типа не является единичным заболеванием.

Вместо этого он состоит из нескольких подгрупп, каждая из которых имеет свой собственный набор усложняющих факторов.

Это новое понимание потенциально может привести к более эффективным протоколам лечения и лучшим результатам для всех пациентов с диабетом 2 типа, а также к развитию практики точной медицины.

«Используя Аясди, мы видим, что текущее клиническое определение диабета 2 типа слишком неточно», - сказал д-р Дадли. «Наши данные указывают на то, что может быть диабет 3, 4, 5 или более типов, в зависимости от подгруппы популяций пациентов, каждый из которых может получить пользу от различных терапевтических подходов. Это захватывающие открытия, которые могут изменить наш подход к лечению этого серьезного заболевания ».

Это третий пример того, как врачи в крупных больницах используют наше программное обеспечение для улучшения ухода за пациентами и публикации в ведущих журналах.

Помимо работы с диабетом, команда Mount Sinai использовала Аясди для изучения других серьезных заболеваний. Например, в исследованиях шизофрении исследователи объединили данные МРТ, собранные в сотнях случаев, и соединили их с данными молекулярных путей. Они создали модели данных в форме мозга, которые выявляют небольшую область, которая значительно отличается в случаях шизофрении по сравнению с контрольной группой. В будущем это открытие потенциально может позволить врачам выявлять и лечить шизофрению более эффективно, точно определяя, какие молекулярные пути нарушены в мозгу больных шизофренией.

Следите за новостями в ближайшем квартале, чтобы узнать больше, поскольку наши сотрудники продолжают изменять мир с помощью нашего программного обеспечения.

Если вы хотите стать соавтором, напишите нам по адресу Сотрудничество@ayasdi.com.