2024精准医疗下的高血压管理.docx
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1、2024精准医疗下的高血压管理高血压是造成全球疾病负担的一个主要因素,影响全球10多亿成年人。尽管各种降压药物不断发展,但未受控制的高血压患者人数仍在持续增加。对复杂药物治疗方案的依从性差以及相关的副作用是高血压治疗的常见的问题。此外,目前的药物治疗未能考虑到高血压人群的多样性。通过考虑患者独特因素的精准医疗方法,高血压可能才会真正得到控制。近期,Hypertension杂志发表的一篇综述讨论了高血压精准医疗的相关进展,重点介绍了数据科学、基因组学、人工智能(AI)、基因治疗、基因编辑在高血压精准医疗中的应用。高血压精准医疗概述高血压精准医疗是“考虑每个高血压患者独特的基因和环境因素的高血压预
2、防和治疗方法”。该方法认识到,由于遗传变异、环境因素或其他个人特征,高血压患者对相同治疗的反应可能不同。高血压精准医疗将利用基因组学、其他组学、分子分型、健康信息、环境因素(包括生活方式)和大数据分析,收集和分析有关个体健康的大量信息,旨在提供更准确的诊断,预测疾病结局,并开发更有效、副作用更少的靶向治疗方法。高血压精准医疗有可能通过提供个性化和精准的治疗来控制甚至治愈高血压,可改善患者预后并降低成本。1 .基因方法A基因组学是精准医疗的核心支柱。现在普遍认为,在人类高血压中,虽然有几种罕见的情况是单基因的,但大多数是多基因的。,在单基因模型中,单个基因的突变以孟德尔方式遗传并介导高血压。单基
3、因高血压可以通过确定遗传基础和使用基因疗法或基因编辑来治愈。在原发性高血压中,多种影响较小的基因与环境因素共同起作用。,利用基因干预治疗多基因高血压会更加复杂。A研究复杂疾病基因组学的一种流行方法是全基因组关联研究(GWAS),该研究旨在识别与疾病相关的单核甘酸多态性(SNP)o精准医疗的理想是识别每个个体独特的SNP指纹,从而为该个体量身定制治疗方案。原发性高血压的GWAS尚未产生任何重大发现。GWAS已经鉴定出约1500个对血压有微弱影响的SNPo这些发现表明,大多数人类高血压是基于多基因的。据信这些SNP可以解释约三分之一的血压估计遗传率,表明更多的SNP有待鉴定。A当前GWAS的一个主
4、要限制是严重偏向白人。除了对人群偏倚的批评之外,针对GWAS的其他问题还包括无法充分解释常见疾病的遗传风险和识别罕见的遗传变异。同样,由于许多SNP是基因间的,或是位于与疾病没有直接生物学相关性的基因中,因此很难确定真正的因果关系。A另外,GWASS预测疾病风险的能力较差。目前在提高其效用方面已经取得了重大进展。一种选择是将GWASs与其他高通量技术相结合。除了增强GWAS的效用外,组合高通量组学方法对药物再利用/多重修饰以及为未来研究确定新的治疗方法特别有帮助。M在疾病预测方面,取得进展的领域是多基因风险评分。这些遗传风险评分是对多个风险相关SNP总和中得出的风险的定量测序,已经在几个临床环
5、境中被证明是有用的,并被提议在易感个体发展为高血压之前进行识别。2 .大数据在高血压精准医疗中的重要性A在过去十年中,基因组学和其他组学取得了重大进展,并从电子健康记录、其他健康相关、行为、社会、经济和个人数据中收集了大量临床数据。在测序成本大幅降低的推动下,现在研究个体的基因、蛋白质、代谢物等对环境和疾病压力源的反应是具有成本效益的。此外,将医疗记录转为电子格式提供了丰富的健康信息。同样,电子设备可以提供关于社会决定因素和药物依从性的重要数据。可穿戴设备可以记录体育活动、睡眠和其他生活方式信息的数据。A将这些不同的数据集输入AI算法,然后AI算法为临床试验提供信息,并提供优化的治疗方式。A在
6、临床研究中,创建精准医疗队列(使用大数据)对高血压尤为重要。迄今为止,随机临床试验(RCT)已经为当前的高血压管理方法提供了信息。然而,RCT有很多局限性,即不能反映真实生活,也不能解释高血压人群的多样性。最近对RCT的分析显示,许多不同的亚组具有重要差异,这可能会影响试验的结果。这些发现强调了对真实世界数据的重要需求,而不仅仅是简单地从对照试验中获得与现实生活相关的证据。3 .AI在高血压精准医疗中的应用(1) Al与预测模型A在精准医疗中,组学、电子健康记录和电子设备数据结合在一起,为个体选择最佳治疗方案。选择由Al算法执行。这些Al算法已经被应用于高血压患者的直接管理。A目前,缺乏个性化
7、高血压治疗的Al算法。Al算法的一个潜在用途是利用组学数据为个体潜在的高血压发展产生风险评分。有意义的风险预测需要对多个SNP的综合影响进行分析,被称为多基因风险评分。由所有重要的血压相关SNP组成的多基因风险评分显示与卒中、CAD、心力衰竭和左心室质量显著相关,但与肾功能无关。然而,多基因风险评分的临床应用还需要更多的证据。AI已经开始进入高血压的诊断和管理领域。这些AI算法从家庭测量中获取血压值并用以预测高血压事件,诊断继发性高血压,并评估降压的效果。近年来的研究表明,与传统的统计分析方法相比,Al算法的预测能力提高了许多倍。然而,一项旨在测试5种Al算法的研究发现,它们的预测能力与传统的
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