Βιοτεχνολογία

Multiomics και AI στην Υγειονομική Περίθαλψη: Ένα Νέο Σημείο Σταρί για την Ανακάλυψη Φαρμάκων

mm
Δημοσιεύτηκε
Ενημερώθηκε
Προσθέστε το Securities.io στις προτιμώμενες πηγές σας στο Google
Γνωστοποίηση: Η Securities.io μπορεί να λαμβάνει αμοιβή όταν χρησιμοποιείτε συνδέσμους προς προϊόντα που αξιολογούμε. Αυτό δεν επηρεάζει τις συντακτικές μας αξιολογήσεις. Δεν είμαστε εγγεγραμμένος επενδυτικός σύμβουλος· το παρόν δεν αποτελεί επενδυτική συμβουλή. Διαβάστε τη γνωστοποίηση συνεργατών.

Η Προσωπική Ιατρική Είναι το Μέλλον της Υγειονομικής Περίθαλψης

Στις εφαρμοσμένες θετικές επιστήμες, η πρόοδος συχνά προέρχεται από ακριβέστερες μετρήσεις και εργαλεία. Αυτό ισχύει ιδιαίτερα στη φυσική και τη χημεία, όπου τα αναλυτικά όργανα μπορούν πλέον να παρατηρούν ακόμη και αντιδράσεις μεμονωμένων ατόμων. Έτσι επιταχύνεται η έρευνα στην καθαρή ενέργεια, στις επιστήμες υλικών, στη νανοτεχνολογία, στη μεταποίηση και στην πληροφορική.

Η βιολογία, ωστόσο, είναι δυσκολότερο πεδίο για ακριβείς μετρήσεις. Οι ζωντανοί οργανισμοί δεν είναι απλά υλικά με λίγα συστατικά, αλλά εξαιρετικά σύνθετα μοριακά συστήματα με εκατομμύρια ή και δισεκατομμύρια αλληλεπιδρώντα μέρη.

Γι’ αυτό μια πιστή απεικόνιση ακόμη και ενός ανθρώπινου κυττάρου είναι ασύλληπτα περίπλοκη, όπως δείχνει η παρακάτω ψηφιακή εικόνα που έγινε ευρέως γνωστή. Η εικόνα είναι καλλιτεχνική οπτικοποίηση και όχι φωτογραφία πραγματικού κυττάρου.

Πηγή: Newsweek

Η πολυπλοκότητα αυτή δυσχεραίνει τη λεπτομερή κατανόηση των βιολογικών και βιοχημικών φαινομένων.

Η γονιδιωματική αποτέλεσε σημαντικό πρώτο βήμα, επειδή περιγράφει τις γενετικές οδηγίες με τις οποίες τα κύτταρα κατασκευάζουν τα συστατικά τους. Παράλληλα, προηγμένα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αναλύουν όγκους δεδομένων που είναι αδύνατο να εξεταστούν χειροκίνητα.

Ο συνδυασμός αυτών των τεχνολογιών μπορεί να στηρίξει πιο εξατομικευμένη ιατρική ακριβείας, προσαρμοσμένη στα γονίδια, τον μεταβολισμό, το ιατρικό ιστορικό και άλλους παράγοντες κάθε ασθενούς. Η κλινική αξία, όμως, πρέπει να αποδεικνύεται ξεχωριστά για κάθε εφαρμογή.

Σήμερα, ορισμένες αναλύσεις εκτιμούν την αγορά της ιατρικής ακριβείας σε περίπου 500 δισ. δολάρια. Σε αυτήν εντάσσονται κατηγορίες όπως τα μονοκλωνικά αντισώματα —αγορά που εκτιμήθηκε σε 222 δισ. δολάρια το 2023— και προηγμένες αντικαρκινικές θεραπείες όπως οι θεραπείες CAR‑T. Οι αριθμοί αποτελούν εκτιμήσεις των αντίστοιχων πηγών και όχι εγγυημένες προβλέψεις.

Τι είναι το Multiomics;

Η πολυπλοκότητα των ζωντανών συστημάτων οδήγησε στην ανάπτυξη της πολυομικής, η οποία συνδυάζει διαφορετικά επίπεδα βιολογικών δεδομένων:

  • Genomics: η ανάλυση της αλληλουχίας DNA στον πυρήνα των κυττάρων.
  • Transcriptomics: η ανάλυση του mRNA που μεταφέρει τις οδηγίες του DNA.
  • Epigenomics: η τροποποίηση του γονιδιώματος χωρίς να επηρεάζεται η γενετική ακολουθία, ή “επιγονιδιωματική”.
  • Proteomics: η ανάλυση των πρωτεϊνών, συμπεριλαμβανομένης της τροποποίησης των πρωτεϊνών με σάκχαρα (“μετα‑μεταφραστική”).
  • Metabolomics: η ανάλυση χημικών ενώσεων και του μεταβολισμού.
  • Microbiomics: η ανάλυση όλων των μικροβίων που ζουν μέσα ή πάνω στο σώμα.
  • Single-cell multiomics: η ανάλυση multiomics σε μεμονωμένα κύτταρα.
  • Spatial biology: η ανάλυση σε 3Δ της θέσης συγκεκριμένου mRNA, πρωτεϊνών ή κυττάρων.

Αναδύονται επίσης νέα πεδία, όπως η αγρογονιδιωματική για τη βελτίωση της γεωργικής παραγωγής, η οικολογική γονιδιωματική για την αξιολόγηση της υγείας ενός οικοσυστήματος και της γενετικής ποικιλότητάς του, καθώς και η συνθετική βιολογία, η οποία σχεδιάζει γονίδια, χαρακτηριστικά ή οργανισμούς για συγκεκριμένους σκοπούς.

Τα πεδία αυτά έχουν προοδεύσει χάρη σε νέες αναλυτικές μεθόδους και στις εξελίξεις στη νανοτεχνολογία, την οπτική, τους ημιαγωγούς και την υπολογιστική ισχύ.

Η βιολογία και η ιατρική δυσκολεύονται πλέον να αποθηκεύσουν, να ενοποιήσουν και κυρίως να ερμηνεύσουν αυτά τα δεδομένα και τις αλληλεπιδράσεις μεταξύ των διαφορετικών επιπέδων πολυομικής.

Ο αριθμός των πιθανών σχέσεων μεταξύ γονιδίων, πρωτεϊνών, βιομορίων, μικροβίων και άλλων παραγόντων μπορεί να είναι τεράστιος.

Η πραγματικά εξατομικευμένη ιατρική θα απαιτούσε τη σύνδεση αυτών των βιολογικών δεδομένων με το ιστορικό υγείας κάθε ατόμου, με αυστηρούς κανόνες συναίνεσης, ασφάλειας και κατάλληλης κλινικής χρήσης.

Μείωση Κόστους & Πλημμύρα Δεδομένων

Η πρόοδος των αναλυτικών εργαλείων έχει μειώσει δραστικά το κόστος συλλογής βιολογικών δεδομένων. Για παράδειγμα, το κόστος αλληλούχισης ενός ανθρώπινου γονιδιώματος έχει υποχωρήσει κατά πολλές τάξεις μεγέθους από την εποχή του Human Genome Project, ενώ η σύνθεση DNA έχει επίσης γίνει πολύ φθηνότερη. Οι ακριβείς λόγοι μείωσης εξαρτώνται από τη μέθοδο και τη χρονική αφετηρία.

Η σύγκριση με το 2001 δείχνει τη μεγάλη πτώση του κόστους ανά γονιδίωμα. Δεν σημαίνει, όμως, ότι μπορούν να αλληλουχηθούν δισεκατομμύρια πλήρη γονιδιώματα με το παλαιό κόστος ενός μόνο δείγματος: η προετοιμασία, η ποιότητα, η αποθήκευση και η ερμηνεία προσθέτουν σημαντικό κόστος.

Το αποτέλεσμα είναι μια ταχεία αύξηση των γονιδιωματικών και άλλων ομικών δεδομένων που καλούνται να διαχειριστούν οι ερευνητές.

Η UK Biobank είναι μια από τις μεγαλύτερες διαθέσιμες ερευνητικές συλλογές γονιδιωματικών και κλινικών δεδομένων. Συγκρίσεις του συνολικού όγκου της με τα δεδομένα εκπαίδευσης μοντέλων όπως το Llama 405B της Meta (FB ) είναι μόνο ενδεικτικές, επειδή τα σύνολα δεδομένων έχουν διαφορετική μορφή, ποιότητα και σκοπό.

Η αλληλούχιση όλων των νεογνών θα παρήγαγε τεράστιο όγκο δεδομένων, αλλά δεν αποτελεί δεδομένη ή καθολικά επικείμενη πρακτική. Η εφαρμογή της εξαρτάται από κλινική χρησιμότητα, κόστος, συναίνεση, ιδιωτικότητα και εθνική πολιτική.

Παράλληλα βελτιώνονται τα εργαλεία ψηφιακής ανάλυσης και τεχνητής νοημοσύνης. Οι ισχυρισμοί για συγκεκριμένη πολλαπλάσια αύξηση απόδοσης ανά κόστος εξαρτώνται από το μοντέλο, το υλικό και την εργασία που μετράται.

Εφαρμογές στην Ανακάλυψη Φαρμάκων

Εικονικά Κύτταρα

Μέχρι πρόσφατα, η αξιολόγηση ενός υποψήφιου φαρμάκου ή της αλληλεπίδρασης δύο πρωτεϊνών απαιτούσε κυρίως χειροκίνητα πειράματα, τα οποία είναι ακριβά και χρονοβόρα.

Αυτό επιβράδυνε την ανακάλυψη φαρμάκων. Τα πειράματα μπορούν να γίνουν in‑vitro (στο εργαστήριο) ή in‑vivo (σε ζωντανό οργανισμό, συχνά σε ζωικό μοντέλο).

Μια συμπληρωματική προσέγγιση είναι η προσομοίωση in‑silico, όπου υπολογιστικά μοντέλα κυττάρων ή μοριακών συστημάτων χρησιμοποιούνται για να εκτιμηθεί η απόκριση σε μια πιθανή θεραπεία. Οι προβλέψεις χρειάζονται πειραματική και κλινική επιβεβαίωση.

Πηγή: Ark Research[/caption>

Βελτιωμένη Προσομοίωση

Εκτός από τα δεδομένα γονιδιώματος και μεταγραφώματος, οι προσομοιώσεις αξιοποιούν εργαλεία πρόβλεψης της δομής πρωτεϊνών, όπως το AlphaFold της Google.

Πολλά φάρμακα που βασίζονται σε πρωτεΐνες εξαρτώνται από την αλληλεπίδραση του φαρμάκου με έναν υποδοχέα σε ανθρώπινα κύτταρα ή στην επιφάνεια βακτηρίων και καρκινικών κυττάρων.

Η καλύτερη πρόβλεψη της τρισδιάστατης δομής μιας πρωτεΐνης μπορεί να βοηθήσει στην επιλογή στόχων και υποψήφιων μορίων. Δεν εγγυάται από μόνη της υψηλότερο ποσοστό επιτυχίας ή χαμηλότερο κόστος, επειδή η ασφάλεια και η αποτελεσματικότητα πρέπει να επιβεβαιώνονται πειραματικά και κλινικά.

Οι δυνατότητες του AlphaFold έχουν βελτιωθεί σημαντικά από το 2018. Τέτοια εργαλεία γίνονται ολοένα πιο χρήσιμα στη βιοτεχνολογία, αλλά η αξία τους διαφέρει ανά εφαρμογή και δεν καταργούν τις εργαστηριακές δοκιμές.

[caption id="attachment_274936" align="aligncenter" width="742"] Πηγή: Ark Research

Άλλες εταιρείες αναπτύσσουν συναφείς υπολογιστικές μεθόδους και για μικρά μόρια, όπως η Schrödinger (SDGR ), την οποία παρουσιάσαμε στο άρθρο «Οι 5 κορυφαίες εταιρείες AI και ψηφιακής βιοτεχνολογίας».

Ανίχνευση Καρκίνου

Η έγκαιρη ανίχνευση καρκίνου, πριν ακόμη γίνει ορατός σε απεικονιστικές εξετάσεις, μπορεί να βελτιώσει τις θεραπευτικές επιλογές για ορισμένους καρκίνους.

Η υγρή βιοψία επιχειρεί να ανιχνεύσει στο αίμα σπάνια μόρια, όπως κυκλοφορούν DNA όγκου. Η απόδοση εξαρτάται από τον τύπο και το στάδιο του καρκίνου, επομένως ένα αρνητικό αποτέλεσμα δεν αποκλείει πάντοτε τη νόσο.

Οι υγρές βιοψίες απαιτούν συνήθως μόνο αιμοληψία και είναι λιγότερο επεμβατικές από τη λήψη ιστού. Ορισμένες εξετάσεις στοχεύουν έναν καρκίνο και άλλες πολλούς, με διαφορετικές ενδείξεις και περιορισμούς.

Τον Ιούλιο του 2024 ο FDA ενέκρινε το Shield της Guardant Health (GH ) ως εξέταση αίματος για τον προσυμπτωματικό έλεγχο καρκίνου του παχέος εντέρου σε ενήλικες μέσου κινδύνου ηλικίας 45 ετών και άνω. Δεν αντικαθιστά τη διαγνωστική κολονοσκόπηση. Η Grail, που αποσχίστηκε από την Illumina τον Ιούνιο του 2024, αναπτύσσει επίσης εξέταση πολλαπλών καρκίνων.

Οι εξετάσεις ελάχιστης υπολειπόμενης νόσου (MRD) χρησιμοποιούνται ολοένα περισσότερο για την παρακολούθηση ορισμένων ασθενών μετά τη θεραπεία. Σε ορισμένες μελέτες μπορούν να δείξουν μοριακή υποτροπή μήνες πριν από την απεικόνιση, αλλά η χρονική διαφορά και η κλινική χρησιμότητα διαφέρουν ανά καρκίνο, εξέταση και ασθενή.

Η κάλυψη από δημόσιους και ιδιωτικούς ασφαλιστικούς φορείς, μαζί με αποδείξεις κλινικής χρησιμότητας και οικονομικής αποδοτικότητας, θα επηρεάσει την υιοθέτηση των εξετάσεων MRD και υγρής βιοψίας.

Αυτοματοποιημένο Εργαστήριο

Καθώς απαιτούνται περισσότερα δεδομένα και οι συσκευές μέτρησης γίνονται φθηνότερες, η εξειδικευμένη ανθρώπινη εργασία μπορεί να αποτελέσει περιορισμό ως προς το κόστος και τη δυναμικότητα παραγωγής δεδομένων πολυομικής.

Αυτό αφορά τόσο τις χειρωνακτικές εργασίες, όπως την προετοιμασία δειγμάτων, όσο και τον σχεδιασμό των πειραμάτων.

Τα αυτοματοποιημένα ή «αυτοκατευθυνόμενα» εργαστήρια συνδυάζουν ρομποτική, αυτοματοποίηση και λογισμικό για πειράματα υψηλής απόδοσης. Μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να βοηθούν στην ανάλυση και στον σχεδιασμό επόμενων πειραμάτων, με ανθρώπινη επίβλεψη, επικύρωση και ελέγχους ασφάλειας.

Η Recursion Pharmaceuticals (RXRX ) είναι μία από τις εταιρείες που εφαρμόζουν αυτήν την προσέγγιση στην ανακάλυψη φαρμάκων (περισσότερα παρακάτω).

Ευρήματα Επενδύσεων

Πολλές εταιρείες δραστηριοποιούνται στη διασταύρωση τεχνητής νοημοσύνης και πολυομικής. Οι ακόλουθες παρουσιάζονται ως παραδείγματα και όχι ως σύσταση επένδυσης.

Recursion Pharmaceuticals

RXRX Διάγραμμα τιμής

Από την ίδρυσή της, η Recursion επικεντρώνεται στη χρήση τεχνητής νοημοσύνης για την επιτάχυνση της ανακάλυψης φαρμάκων. Συνδυάζει υπολογιστικά μοντέλα (dry lab) και βιολογικά πειράματα (wet lab) με:

  • Μια βιβλιοθήκη 1,7 εκατομμυρίων μικρών μορίων.
  • Καλλιέργειες κυττάρων, επεξεργασία γονιδίων CRISPR, διαλυτοί παράγοντες, ζωντανά ιούς, κ.λπ.
  • Μια αυτοματοποιημένη ροή εργαστηρίου ρομποτικής που επιτρέπει έως 2,2 εκατομμύρια πειράματα κάθε εβδομάδα.
  • Μικροσκόπια υψηλής απόδοσης και συστήματα αλληλούχισης.
  • Συνεχείς ροές βίντεο από κάμερες, καταγράφοντας ολιστικές μετρήσεις της συμπεριφοράς των ζώων.
  • Προηγμένοι υπολογιστικοί πόροι, που έχουν δημιουργήσει >21 πεταμπάιτ ιδιόκτητων υψηλής‑διάστατων δεδομένων.
  • Δεδομένα ADMET (απορρόφηση, διανομή, μεταβολισμός, αποβολή και τοξικολογία).

Η Recursion έχει επίσης επενδύσει σε ισχυρή υπολογιστική υποδομή για την εκπαίδευση μοντέλων ανακάλυψης φαρμάκων. Σύμφωνα με εταιρικό υλικό της περιόδου, τα μοντέλα της αξιοποιούσαν βιβλιοθήκη άνω των 2 δισ. εικόνων και είχαν εξαγάγει τρισεκατομμύρια πιθανές σχέσεις μεταξύ γονιδίων και ενώσεων. Τα μεγέθη αυτά είναι ιστορικοί εταιρικοί δείκτες και δεν αποδεικνύουν από μόνα τους κλινική επιτυχία.

Η Recursion ανακοίνωσε τη συμφωνία συγχώνευσης με την Exscientia τον Αύγουστο του 2024 και η συναλλαγή ολοκληρώθηκε τον Νοέμβριο του ίδιου έτους. Η Exscientia ανέπτυσσε θεραπείες ακριβείας και αυτοματοποίηση πειραμάτων. Τον Μάιο του 2023 η Recursion είχε επίσης συμφωνήσει να αποκτήσει τις Cyclica και Valence, έναντι συνολικού τιμήματος περίπου 87,5 εκατ. δολαρίων.

Οι εξαγορές διεύρυναν τις δυνατότητες της Recursion από την αναγνώριση στόχων και τις υπολογιστικές προβλέψεις έως την προκλινική και κλινική ανάπτυξη. Η ενοποίηση πλατφορμών και ομάδων απαιτεί χρόνο και δεν εγγυάται επιτυχία των υποψήφιων φαρμάκων.

Πηγή: Recursion

Κατά τη δημοσίευση του αρχικού εταιρικού υλικού, η Recursion παρουσίαζε περισσότερα από 20 προγράμματα σε διάφορα στάδια έρευνας και ανάπτυξης, με επτά σε δοκιμές Φάσης 1 ή 2, κυρίως στην ογκολογία και στις σπάνιες παθήσεις. Το χαρτοφυλάκιο μεταβάλλεται και πρέπει να ελέγχεται στην πιο πρόσφατη εταιρική ενημέρωση.

Η εταιρεία ανέφερε επίσης περισσότερα από δέκα συνεργαζόμενα προγράμματα, με δυνητικές μελλοντικές πληρωμές ορόσημων έως 20 δισ. δολάρια και περίπου 450 εκατ. δολάρια που είχαν ήδη καταβληθεί. Οι δυνητικές πληρωμές εξαρτώνται από την επίτευξη συμβατικών ορόσημων και δεν αποτελούν εξασφαλισμένα έσοδα.

(ILMN )

Η διευρυμένη Recursion μπορεί να αποτελέσει συνεργάτη φαρμακευτικών εταιρειών που αναζητούν νέους υποψήφιους στόχους και μόρια. Η εμπορική της θέση θα εξαρτηθεί από την ενοποίηση των εξαγορών, την ποιότητα των δεδομένων και, κυρίως, τα κλινικά αποτελέσματα.

Illumina

Παρότι όλα τα επίπεδα πολυομικής έχουν αξία, πολλά συνδέονται με τη γονιδιωματική, δηλαδή το βασικό σύνολο γενετικών οδηγιών ενός κυττάρου.

Η Illumina είναι ένας από τους μεγαλύτερους κατασκευαστές συστημάτων αλληλούχισης, με έμφαση στην ανάγνωση μικρών αλληλουχιών που χρησιμοποιείται στην έρευνα και σε κλινικές εφαρμογές, μεταξύ άλλων στην ογκολογία. Σε παρουσίαση του Ιανουαρίου 2025 ανέφερε εγκατεστημένη βάση άνω των 22.000 συστημάτων σε 165 χώρες.

Σύμφωνα με την ίδια εταιρική παρουσίαση, περίπου το μισό της κατανάλωσης αναλωσίμων αλληλούχισης συνδεόταν με κλινικές εφαρμογές και το υπόλοιπο με δημόσια και ιδιωτικά ερευνητικά εργαστήρια. Η ογκολογία αντιπροσώπευε περίπου το μισό της κλινικής ζήτησης.

Πηγή: Illumina

Η αυξανόμενη χρήση γονιδιωματικής και πολυομικής στην ανακάλυψη φαρμάκων και στη διάγνωση μπορεί να στηρίξει τη ζήτηση για εξοπλισμό αλληλούχισης. Η Illumina προέβλεπε σύνθετο ετήσιο ρυθμό ανάπτυξης 18% στις κλινικές εφαρμογές και 6% στην έρευνα, καθώς και δυνητική αγορά περίπου 100 δισ. και 25 δισ. δολαρίων αντίστοιχα έως το 2033. Πρόκειται για εταιρικές εκτιμήσεις και όχι για εγγυημένα αποτελέσματα.

Πηγή: Illumina

Η σχέση της Illumina με την εταιρεία υγρής βιοψίας Grail (GRAL ) ήταν περίπλοκη: η Grail ξεκίνησε ως απόσχιση, εξαγοράστηκε ξανά και αποσχίστηκε εκ νέου τον Ιούνιο του 2024 έπειτα από ρυθμιστικές παρεμβάσεις στις ΗΠΑ και την ΕΕ.

Η απόσχιση απομάκρυνε μία μεγάλη πηγή ρυθμιστικής αβεβαιότητας για την Illumina. Δεν εγγυάται, όμως, μακροπρόθεσμη ανάπτυξη ή άνοδο της μετοχής, ενώ η μελλοντική χρήση συστημάτων Illumina από τη Grail αποτελεί επιχειρηματική υπόθεση και όχι βεβαιότητα.

Ginkgo Bioworks

Πολλές εταιρείες πολυομικής εστιάζουν στα φάρμακα και στη βιοτεχνολογία, όπου επιτυχημένες αντικαρκινικές ή θεραπείες σπάνιων παθήσεων μπορούν να έχουν μεγάλη εμπορική αξία.

Τα βιολογικά συστήματα έχουν όμως εφαρμογές και πέρα από την ιατρική, όπως στην παραγωγή χημικών, στη γεωργία, στα υλικά και στα βιοκαύσιμα.

Σε αυτές τις εφαρμογές εστιάζει η Ginkgo Bioworks, η οποία αναπτύσσει κυτταρικά προγράμματα για συγκεκριμένες βιομηχανικές ανάγκες και δραστηριοποιείται στη συνθετική βιολογία (βλ. «Οι 5 κορυφαίες εισηγμένες εταιρείες συνθετικής βιολογίας»).

Η Ginkgo προσφέρει διαφορετικά επίπεδα συνεργασίας, από πρόσβαση σε εργαλεία και υπηρεσίες έως συμβάσεις ανάπτυξης και ευρύτερες εταιρικές συνεργασίες.

Μεταξύ των ερευνητικών προγραμμάτων και συνεργασιών που έχει ανακοινώσει η Ginkgo περιλαμβάνονται:

Πηγή: Gingko Bioworks

Η ερευνητική υποδομή της εταιρείας περιλαμβάνει Reconfigurable Automation Carts (RACs), αρθρωτές μονάδες που μπορούν να συνδυαστούν σε αυτοματοποιημένα εργαστήρια υψηλής απόδοσης για την παραγωγή βιολογικών δεδομένων.

Το 2024 η Ginkgo αναδιάρθρωσε το επιχειρηματικό της μοντέλο μετά από περίοδο ταχείας επέκτασης. Η εταιρεία παρουσίασε σχέδιο μείωσης των ετήσιων λειτουργικών δαπανών, εξαιρουμένων των αμοιβών σε μετοχές, από περίπου 515 εκατ. σε 375 εκατ. δολάρια έως το τέλος του 2025, κυρίως μέσω μείωσης γενικών εξόδων. Τα ποσά ήταν ετήσιοι στόχοι και όχι δαπάνες ανά τρίμηνο.

Η μείωση κόστους μπορεί να περιορίσει τις ταμειακές εκροές, αλλά δεν εξασφαλίζει κερδοφορία. Αυτή εξαρτάται επίσης από νέα προγράμματα, έσοδα υπηρεσιών, πληρωμές ορόσημων και την εκτέλεση της αναδιάρθρωσης.

Προκλήσεις

Ιδιωτικότητα

Η ανάπτυξη της πολυομικής και της εξατομικευμένης ιατρικής συνοδεύεται από σοβαρές προκλήσεις. Πρώτη είναι η προστασία προσωπικών δεδομένων, ιδιαίτερα όταν τα δεδομένα περιγράφουν το σώμα, την υγεία και τους βιολογικούς συγγενείς ενός ατόμου.

Απαιτούνται ισχυρή ασφάλεια, πρόσβαση μόνο από εξουσιοδοτημένα πρόσωπα, κατάλληλη ανωνυμοποίηση ή ψευδωνυμοποίηση και σαφή όρια χρήσης. Τα δεδομένα δεν πρέπει να χρησιμοποιούνται παράνομα για άρνηση περίθαλψης, ασφάλισης ή άλλων δικαιωμάτων.

Πρέπει επίσης να αντιμετωπιστούν οι ανησυχίες για καθολική συλλογή γενετικών δεδομένων και για πρόσβαση από μη ιατρικούς φορείς, όπως υπηρεσίες επιβολής του νόμου ή άλλες κρατικές αρχές, με σαφές νομικό πλαίσιο και αναλογικές εγγυήσεις.

Κανονισμοί

Η ευαισθησία των βιολογικών δεδομένων καθιστά πιθανή την αυστηρότερη ρύθμιση. Εκτός από την ιδιωτικότητα, τα θέματα περιλαμβάνουν:

  • Τον κίνδυνο συγκέντρωσης της αγοράς, όταν λίγες εταιρείες ελέγχουν μεγάλα σύνολα βιολογικών δεδομένων και αποκτούν πλεονέκτημα από την κλίμακα.
  • Την εξισορρόπηση της εκτίμησης κινδύνου για άτομα ή πληθυσμούς με την αποφυγή διακρίσεων και αθέμιτων εμπορικών πρακτικών.
  • Τη δίκαιη πρόσβαση στην εξατομικευμένη ιατρική, ανεξάρτητα από τον πλούτο, και τη διαχείριση του συλλογικού κόστους.

Προσβασιμότητα

Η πολυομική και η εξατομικευμένη ιατρική είναι δύσκολο να εξηγηθούν σε μη ειδικούς και ακόμη και σε κλινικούς χωρίς σχετική εκπαίδευση. Η αβεβαιότητα, η ιδιωτικότητα και ο φόβος αδικίας μπορούν να προκαλέσουν δυσπιστία, γι’ αυτό χρειάζονται διαφάνεια, ανεξάρτητη αξιολόγηση και ουσιαστική συναίνεση.

Οι δημόσιες συζητήσεις για νέες βιοϊατρικές τεχνολογίες μπορούν να πολιτικοποιηθούν. Η αξιόπιστη ενημέρωση πρέπει να παρουσιάζει τα διαθέσιμα στοιχεία, τις αβεβαιότητες και τα δικαιώματα των ασθενών χωρίς να εξισώνει διαφορετικές τεχνολογίες ή ιατρικές παρεμβάσεις.

Οι νέες τεχνολογίες μπορεί αρχικά να είναι ακριβές. Πολιτικές πρόσβασης και αποζημίωσης θα χρειαστούν ώστε οι οικονομικές ανισότητες να μην μετατραπούν σε ακόμη μεγαλύτερο χάσμα υγείας.

Το Μέλλον της Υγειονομικής Περίθαλψης με Βάση την AI

Ο συνδυασμός αυξανόμενων ιατρικών δεδομένων, ισχυρών μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης, αυτοματοποιημένων εργαστηρίων και προσομοιώσεων in‑silico πρωτεϊνών ή κυττάρων δημιουργεί νέα εργαλεία για την ιατρική και τη βιοϊατρική έρευνα.

Η εξέλιξη βρίσκεται ακόμη σε πρώιμο στάδιο και μπορεί να επιταχυνθεί από:

Στο μέλλον, μεγαλύτερο μέρος της ιατρικής μπορεί να προσαρμόζεται στα βιολογικά χαρακτηριστικά κάθε ασθενούς και ορισμένες εξετάσεις αίματος μπορεί να εντοπίζουν συγκεκριμένους καρκίνους νωρίτερα. Καμία εξέταση δεν είναι αλάνθαστη και οι ισχυρισμοί για «τέλεια» υγεία μέσω ρύθμισης μεταβολισμού, μικροβιώματος ή γονιδιώματος υπερβαίνουν τα σημερινά επιστημονικά δεδομένα.

Από επενδυτική σκοπιά, τα μεγάλα και ποιοτικά βιολογικά σύνολα δεδομένων μπορεί να προσφέρουν πλεονέκτημα, όπως και οι αλγόριθμοι, η υπολογιστική υποδομή, η πνευματική ιδιοκτησία και η δυνατότητα κλινικής εκτέλεσης. Δεν είναι βέβαιο ποιο επιχειρηματικό μοντέλο θα επικρατήσει, ενώ οι επενδύσεις βιοτεχνολογίας και τεχνητής νοημοσύνης παραμένουν υψηλού κινδύνου.

mm

Ο Jonathan είναι πρώην ερευνητής βιοχημείας που εργάστηκε στην γενετική ανάλυση και σε κλινικές δοκιμές. Είναι τώρα αναλυτής μετοχών και συγγραφέας οικονομικών με έμφαση στην καινοτομία, τους κύκλους της αγοράς και τη γεωπολιτική στη δημοσίευσή του 'The Eurasian Century'.