Artigo de revisão publicado no periódico Jornal de Medicina Translacional, v.17, n.114, 2019:
Are innovation and new technologies in precision medicine paving a new era in patients centric care?
Resumo: A assistência médica está passando por uma transformação e é imperativo aproveitar novas tecnologias para gerar novos dados e apoiar o advento da medicina de precisão (PM). Recentes avanços científicos e avanços tecnológicos melhoraram nossa compreensão da patogênese da doença e mudaram a maneira como diagnosticamos e tratamos doenças, levando a cuidados de saúde mais precisos, previsíveis e poderosos, personalizados para cada paciente. Alterações genéticas, genômicas e epigenéticas parecem estar contribuindo para diferentes doenças. A fenotipagem clínica profunda, combinada com o perfil fenotípico molecular avançado, permite a construção de modelos de rede causal nos quais uma região genômica é proposta para influenciar os níveis de transcritos, proteínas e metabólitos. A análise fenotípica tem grande importância para elucidar a fisiopatologia das redes em nível molecular e celular. Os biomarcadores digitais (BMs) podem ter várias aplicações além dos ensaios clínicos em diagnósticos – para identificar pacientes afetados por uma doença ou para orientar o tratamento. Os BMs digitais apresentam uma grande oportunidade para medir os desfechos clínicos de maneira remota, objetiva e imparcial. No entanto, o uso de tecnologias “ômicas” e grandes tamanhos de amostra geraram enormes quantidades de conjuntos de dados, e suas análises se tornaram um grande obstáculo, exigindo métodos computacionais e estatísticos sofisticados. Com a riqueza de informações para diferentes doenças e sua ligação com a biologia intrínseca, o desafio agora é transformar a classificação taxonômica multi-paramétrica de uma doença em melhor tomada de decisão clínica definindo mais precisamente uma doença. Como resultado, a revolução do Big Data forneceu uma oportunidade para aplicar inteligência artificial (IA) e algoritmos de aprendizado de máquina a esse vasto conjunto de dados. Os avanços nas oportunidades de saúde digital também levantaram inúmeras questões e preocupações sobre o futuro das práticas de saúde, em particular no que diz respeito à confiabilidade das ferramentas de diagnóstico de IA, o impacto na prática clínica e a vulnerabilidade dos algoritmos. IA, algoritmos de aprendizado de máquina, biologia computacional e BMs digitais oferecerão uma oportunidade para traduzir novos dados em informações acionáveis, permitindo assim um diagnóstico mais precoce e opções precisas de tratamento.
Acesso ao artigo: https://doi.org/10.1186/s12967-019-1864-9
Fonte: BMJ
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