In Silico

Klinikai döntéstámogatás

Fontos célkitűzés, hogy az Abiomics által szolgáltatott elemzéseknek és azok eredményeinek gyakorlati felhasználását is biztosítsuk, azaz azok felhasználhatóak legyenek a klinikai döntéstámogatásban is.

Ezen az alkalmazási területen a következő fő feladatokra adható támogatás:

• Fennálló ismeretek alapján történő diagnózis.
  Az adatelemzés során nyert modellek lehetővé teszik, hogy konkrét esetek vizsgálata során a már ismert vizsgálati eredmények alapján következtessünk a modell többi tényezőjére, így akár a betegség meglétére vagy annak kiváltó okaira.
• “Személyre szabott” gyógyászat (kezelés, gyógyszerválasztás).
  Ha ismert az összefüggés az egy betegség és annak kezelése során zajló mechanizmusok és a génállomány között, akkor a páciens genomjának ismeretében kiválasztható, hogy mely kezelés képes a leghatékonyabb segítséget nyújtani a konkrét esetben.
• További vizsgálatok megtervezése költség- és hasznosságmutatók alapján.
  A tárgyterületet leíró modellek egy-egy konkrét páciens esetén segítséget nyújthatnak a további vizsgálatok megtervezésére a jelenlegi ismeretek alapján: az eddig végzett vizsgálatok eredményeinek ismeretében meghatározható, hogy mely további vizsgálatok nyújthatják várhatóan a legtöbb többletinformációt, aminek a segítségével növelhető a pácienssel kapcsolatos eljárás hatékonysága.
• Döntési modellek és protokollok kidolgozása.
  A fenti eredmények, módszerek hasznosítsával elérhető, hogy általánosan alkalmazható eljárásokat, protokollokat dolgozunk ki adott diagnózisokra vonatkozóan. Egy-egy ilyen eljáráscsomag felépítése a következő lépésekből állhat.
  • Elektronikus adatgyűjtés megszervezése. Az elemzés alapjául szolgáló klinikai (és/vagy genomikai) adatok begyűjtése időigényes és költséges feladat, amelynek sikeressége (az adatok megbízhatósága, tisztasága) kritikus a további lépések szempotjából. Egy hatékony informatikai megoldásokkal támogatott eljárás mind a hatékonyságot, mind a megbízhatóságot jelentősen növeli.
  • Laborok.
  • Biobankolás. A mérésekkel kapcsolatos anyagok minták fizikai tárolása alapvető a teljes vizsgálat teljes dokumentálása szempontjából, illetve egy esetleges utóelemzés vagy –ellenőrzés során lehet fontos.
  • Központi adatnyilvántartáshoz kapcsolódás.
  • Statisztikai adatelemzés. Magának a statisztikai adatelemzésnek a célja, hogy az alapvető ellenőrzéseken túl (adat reprezentatív mivolta, entitásokra vetített marginális eloszlások vizsgálata) magukat a lényegi következtetések alapjául szolgáló összefüggéseket felfedezze. Az itt bevethető módszerek teljes palettája igen széles, kezdve az általánosan ismert standard klasszikus statisztikai módszerektől egészen a saját fejlesztésű Bayes-statisztikai módszerekig.
  • Validálás.
  • Deployment. Az elemzések eredményeként létrejövő protokollok helyes végrehajtását és követését jelentős mértékben támogathatja egy megfelelő szoftvereszköz. Ennek a bevezetése az adott intézményben az eredmények gyakorlati hasznosításának elengedhetetlen része.