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Zusammenführen von Krankenakten für die Forschung
Als im vergangenen Jahr das Konjunkturpaket verabschiedet wurde, das 20 Milliarden US-Dollar zur Verfügung stellt, um Ärzten und Krankenhäusern bei der Einführung elektronischer Krankenakten (EMR) zu helfen, waren viele Wissenschaftler begeistert von den Möglichkeiten der medizinischen Forschung. EMRs liefern riesige Mengen medizinischer Informationen, die automatisch durchkämmt und verwendet werden können, um Fragen zu stellen, die in traditionellen klinischen Studien zu teuer oder vielleicht unethisch sind, beispielsweise ob neuere, teurere Behandlungen wirksamer sind als ältere.
Derzeit gibt es viele Bundesmittel, die den Aufbau der Infrastruktur für diese Art von Arbeit unterstützen, sowie die vergleichende Wirksamkeitsforschung mithilfe von Datenbanken, sagt Richard Tannen , Arzt an der University of Pennsylvania in Philadelphia. Aber es ist ein komplexes und schwieriges Problem, das in mancher Hinsicht schwieriger ist, als die Leute schätzen.
Die Idee, elektronische Krankenakten für die Forschung zu verwenden, gibt es zwar schon seit mehr als einem Jahrzehnt, aber sie hat erst vor kurzem begonnen. Wissenschaftler und Ärzte durchforsten nun die wachsende Zahl elektronischer Krankenakten und genomischer Datenbanken, um herauszufinden, wie diese umfangreiche medizinische Ressource genutzt werden kann, um eine Reihe von medizinischen Fragen zu beantworten, beispielsweise warum Patienten so unterschiedlich auf eine Behandlung ansprechen und wie Genetik oder andere Faktoren könnten dazu beitragen.
Es war notwendig, neue Analysemethoden zu erfinden, um nützliche Daten aus oft unterschiedlichen Datenbanken zu erhalten und sicherzustellen, dass die erzeugten Ergebnisse nicht verzerrt sind. Studien, die auf Daten von EMRs basieren, unterliegen denselben Bedenken wie Beobachtungsstudien, in denen Wissenschaftler nach Zusammenhängen zwischen dem natürlichen Verhalten einer Person und ihrer Gesundheit suchen. Es war eine Beobachtungsstudie, die darauf hindeutete, dass Hormonersatz bei postmenopausalen Frauen das Risiko eines Herzinfarkts verringerte, während nachfolgende klinische Studien ergaben, dass die Behandlung das Risiko von Herzerkrankungen und Schlaganfällen erhöht.
Dan Roden , ein klinischer Pharmakologe an der Vanderbilt University in Nashville, TN, beginnt in einem Pilotprojekt, das EMRs mit Genomdatenbanken verknüpft, einige dieser Herausforderungen anzugehen. Während er EMRs letztendlich nutzen möchte, um besser zu verstehen, warum verschiedene Patienten so unterschiedlich auf dasselbe Medikament reagieren können, beginnt das Projekt mit den grundlegendsten Fragen. Wir wollten fragen, auf welche genetischen Informationen Sie zugreifen möchten, um sich um jemanden zu kümmern, was die Informatikherausforderungen und die ethischen Herausforderungen bei der Speicherung von Personendaten sind. sagt Roden.
Sein Team begann 2007 mit dem Aufbau einer DNA-Datenbank und extrahierte DNA aus klinischen Proben, die für andere Forschungsprojekte gesammelt wurden. (Dank der Organisation des medizinischen Systems von Vanderbilt können Forscher solche Proben für mehrere Zwecke verwenden und diese Informationen mit der Krankenakte des Patienten verknüpfen, während die Identität des Patienten verborgen bleibt.) Das Team analysierte die DNA von 10.000 Personen und suchte nach 21 spezifischen Ein-Buchstaben-Variationen, die zuvor mit verschiedenen Krankheiten in Verbindung gebracht wurden. Unter Verwendung einer Technik namens Natural Language Processing – einer ausgeklügelten Methode zur Analyse von Informationen – entwickelten Forscher eine Methode, um Patienten mit bestimmten Krankheiten allein anhand ihrer Krankenakte zuverlässig zu identifizieren. Die Aufgabe ist anspruchsvoller, als man erwarten könnte; zum Beispiel kann jemand zur Untersuchung einen Rheumatologen aufsuchen, ohne tatsächlich an rheumatoider Arthritis zu leiden.
Durch die Suche nach genetischen Variationen, die bei Menschen mit bestimmten Krankheiten häufiger vorkommen, bestätigte das Team eine Reihe zuvor identifizierter Verbindungen zwischen Genen und Krankheiten. Die Ergebnisse, veröffentlicht letzte Woche im Amerikanisches Journal für Humangenetik, zeigen, dass diese Art von Forschung zu nützlichen Ergebnissen führen kann.
Inzwischen hat das Team die Datenbank auf 81.000 Proben erweitert und plant, damit komplexere Fragen zu stellen. Roden wird versuchen, genetische Prädiktoren für das Ansprechen auf Medikamente zu finden – spezifische Variationen, die vorhersagen, ob ein Patient auf ein bestimmtes Medikament wahrscheinlich nicht anspricht oder eher eine gefährliche oder schwächende Nebenwirkung erleidet. Das Ergebnis wird eine Reihe genetischer Varianten sein, von denen wir glauben, dass sie in die Krankenakte aufgenommen werden müssen, sagt Roden. Wir möchten sagen können: „Hier ist eine Person, die nicht auf Betablocker anspricht, also sollte sie ein Diuretikum bekommen.“
Laut Penns Tannen wird es wahrscheinlich Jahre dauern, bis die Datenbanken aufgebaut sind, die für eine breiter angelegte klinische Forschung erforderlich sind. Er schätzt, dass eine Datenbank mit etwa 50 Millionen Menschen notwendig ist, um die Fragen zu stellen, die ihn am meisten interessieren, etwa ob Patienten über 75 auf eine bestimmte Therapie genauso reagieren wie Menschen in den Vierzigern. Darin liegt die potenzielle große Macht von Datenbankstudien, sagt er.