医学信息学在罕见病诊疗中的研究进展及应用

罕见病种类繁多、表型复杂,存在遗传异质性和临床异质性,故其诊断极具挑战,且治疗方面缺乏有效药物。随着临床语义系统研究、二代测序、影像组学数据分析、多组学融合分析等医学信息学技术研究的不断深入,罕见病在数据共享、科学研究等方面的限制正在逐步被打破。整合和研究不同来源的罕见病相关共享数据,有利于更多致病位点的发现和孤儿药的开发,可促进罕见病的诊断和治疗。本文旨在介绍医学信息学技术在罕见病领域的研究进展及应用,以期推动医学信息学在罕见病诊疗方面的发展。

罕见病基因治疗的研究进展

罕见病因发病率低,治疗药物的市场需求低,导致其治疗药物的研发成本过高,相关治疗策略进展缓慢。近年来,随着分子生物学技术的发展和精准医疗概念的提出,基因治疗技术在遗传性罕见病的研究中取得了重大进展,其研究成果在罕见病的临床诊断、药物研发和治疗中发挥着重要作用,为彻底治愈疾病提供了可能。本文综述了基因治疗的主要原理、策略和在罕见病中的潜在应用,重点介绍了基因编辑技术在罕见病治疗中的优势,并总结了近年来基因治疗相关的临床试验,为基因治疗在罕见病精准医疗领域的研究和应用提供参考。

药物基因组学的临床部署策略及流程

随着测序技术的飞速发展,临床上积累了大量个体化用药案例,相应的循证医学数据日益丰富,促进了药物基因组学的快速发展,然而只有在临床上进行规范合理的部署,才能发挥其价值。药物基因组学的临床部署目前主要有被动执行和预先执行两种策略,具体流程实施涉及电子病历整合、基因-药物对的选择、药物经济学评价、教育培训等多个方面。本文主要对药物基因组学的临床部署策略及实施流程进行综述,并对其面临的挑战进行讨论,以期为我国药物基因组学的临床部署提供指导。

健康医疗大数据与罕见病的精准用药

药物治疗是罕见病的主要治疗方式,然而目前仅有1%的罕见病能够得到有效的药物治疗。不同来源的基因组、转录组等组学数据与临床表型数据融合起来形成的"健康医疗大数据",可以通过集中小规模罕见病临床数据的方式有效弥补罕见病样本量少的不足。大数据信息可用于研究罕见病新的药物靶点、探索成熟药物在罕见病领域新用法、分析药物不良反应实现个体化用药,并可进一步通过大数据技术建立本地化罕见病知识库,从而实现罕见病的精准诊断和治疗。随着大数据研究的不断深入,仍然需要突破多组学融合及分析技术、基于真实世界的知识提取技术、基于组学的临床决策支持等技术壁垒才能使大数据在罕见病的诊疗中得到最大应用。