Budućnost medicine: matične stanice, genska tehnologija, prilagođena DNK

U ljeto 2008. primijetio sam madež na ruci koji kao da je postajao sve veći.

Ipak, bilo je teško reći. Nisam bio siguran je li doista narastao - ili sam samo šizio i bio hipohondar bez valjanog razloga - pa sam odlučio da ga dam provjeriti. Za to sam morao nazvati kliniku, dogovoriti termin, pričekati nekoliko dana, a zatim se odvesti do liječničke ordinacije. Kad sam bio tamo, žena s više od osam godina specijaliziranog medicinskog obrazovanja dugo je, oštro gledala u madež i postavila mi niz pitanja o tome - ali kad je sve rečeno i učinjeno, nije imala konačan odgovor za mi. Umjesto toga, samo me uputila drugom liječniku koji je imao više iskustva s melanomom, i cijeli je proces krenuo ispočetka.

Na kraju je ispalo ništa, ali drugi liječnik mi je rekao da pripazim na to da budem siguran. Premotajte osam godina, a ja to još uvijek držim na oku - ali moje su metode postale malo sofisticiranije. Sada, svakih nekoliko mjeseci, izvučem

pametni telefon iz džepa, upaliti aplikaciju tzv SkinVision, i slikajte madež. U roku od nekoliko sekundi aplikacija koristi napredne algoritme za prepoznavanje slike za analizu oblika, veličine i boje zahvaćeno područje, zatim ga uspoređuje sa svim slikama koje sam snimio u prošlosti kako bih procijenio svoj rizik od melanoma.

Uz pomoć tehnologije, nešto za što mi je nekoć trebalo dva tjedna i više posjeta liječniku sada mogu obaviti u manje vremena nego što mi treba da zavežem cipele. Još uvijek mi pada na pamet da je za tako radikalnu transformaciju trebalo manje od desetljeća, pa sada, svaki put kad pokrenem aplikaciju, ne mogu a da se ne zapitam kakav ćemo napredak vidjeti u sljedećem desetljeću.

Kako će medicina izgledati za deset godina? Hoćemo li nas operirati robotski kirurzi, rasti novi organi na zahtjev i uzimati čudotvorne tablete koje nam ublažavaju sve tegobe? Hoćemo li najsmrtonosnije bolesti na svijetu biti izliječene ili ćemo smisliti kako ih spriječiti prije nego što se uopće dogode? Lako je nagađati što će se dogoditi u dalekoj budućnosti, ali što je s bliskom budućnošću? Koje će čudesne stvari biti moguće – realno – 2026.?

Da biste razumjeli, prvo se trebate osvrnuti na tektonske pomake koji su se dogodili u posljednjih 10 godina, a nastavit će se mreškati u budućnosti. Evo kako je tehnologija radikalno preoblikovala medicinu tijekom prošlog desetljeća i zavirite u neka od nevjerojatnih dostignuća koja će doći u sljedećem desetljeću.

Internet zdravlja

2006. nitko nije imao pametni telefon u džepu. Bežični web tek je bio rođen, iPhone još nije bio pušten u prodaju, a "nosiva tehnologija" još nije bila ni dio popularnog jezika. Prošlo je samo 10 godina kasnije, a sve su te stvari praktički sveprisutne u razvijenom svijetu.

Za razliku od bilo kojeg drugog vremena u ljudskoj povijesti, ljudi sada hodaju uokolo sa senzorima optočenim, internetom povezanim računalima, više ili manje pričvršćenim za njihova tijela. Ova nam računala omogućuju ne samo pristup svijetu zdravstvenih informacija kad god nam zatrebaju, već i praćenje našeg osobnog zdravlja na nove načine bez presedana.

Čak i jeftini pametni telefon može provjeriti otkucaje vašeg srca, brojati broj koraka koje ste napravili ili pratiti kvalitetu vašeg noćnog sna. Ako trebate nešto naprednije, dostupni su i bezbrojni dodaci koji mogu pretvoriti vaš mobilni uređaj u bilo koji medicinski alat koji vam može zatrebati. A otoskop koji pokreće pametni telefon može dijagnosticirati infekcije uha, a pametni stetoskop može prepoznati neobične srčane ritmove, i a molekularni spektrometar povezan s pametnim telefonom može vam reći kemijski sastav bilo koje hrane ili tableta na koje naiđete. I to je samo nekoliko imena.

Ovo nevjerojatno obilje aplikacija, senzora i informacija već je pokrenulo veliki odmak od tradicionalne medicinske prakse.

"U osnovi, ono što vidimo je digitalizacija ljudskih bića", kaže dr. Eric Topol, kardiolog i direktor Scripps Translational Science Institute. “Svi ti novi alati daju vam mogućnost da u osnovi kvantificirate i digitalizirate medicinsku bit svakog ljudskog bića. A budući da pacijenti sami generiraju većinu ovih podataka, jer su njihovi pametni telefoni medicinski prilagođeni, oni zauzimaju središnje mjesto umjesto liječnika. A s pametnim algoritmima koji im pomažu u tumačenju njihovih podataka, mogu se, ako žele, osloboditi zatvorenog svijeta tradicionalne zdravstvene skrbi.”

Gledajući u budućnost, Topol vjeruje da će pametni telefoni radikalno promijeniti ulogu koju ljudski liječnici imaju u sustavu zdravstvene zaštite. "Ovi alati mogu smanjiti našu upotrebu liječnika, smanjiti troškove, ubrzati tempo skrbi i dati više moći pacijentima", objašnjava. “Kako pacijenti generiraju sve više medicinskih podataka i obrađuju ih računala, velik dio medicinskih dijagnostičkih i nadzornih aspekata udaljit će se od liječnika. Pacijent će početi preuzimati odgovornost, obraćajući se liječnicima uglavnom za liječenje, vodstvo, mudrost i iskustvo. Ovi liječnici neće pisati narudžbe; oni će ponuditi savjet."

Medicina, upoznaj informatiku

Računala imaju dugu povijest u području medicine. Bolnice ih koriste za praćenje medicinske dokumentacije i praćenje pacijenata od 1950-ih, ali računalna medicina — tj. računalni modeli i sofisticirani softver za otkrivanje kako se bolest razvija - postoji tek relativno kratko vrijeme vrijeme. Tek u posljednjih desetak godina, kada su računala postala drastično snažnija i pristupačnija, polje računalne medicine počelo je stvarno rasti.

Dr. Raimond Winslow, direktor Instituta za računalnu medicinu Sveučilišta Johns Hopkins, koji je osnovan 2005., kaže da je posljednjih godina “područje eksplodiralo. Postoji cijela nova zajednica ljudi koji se obučavaju u matematici, informatici i inženjerstvu - a također prolaze unakrsnu obuku u biologiji. To im omogućuje da unesu potpuno novu perspektivu u medicinsku dijagnozu i liječenje.”

Sada, umjesto da se samo bavimo složenim medicinskim pitanjima s našom ograničenom ljudskom moći mozga, počeli smo uključivati pomoć strojeva da analiziraju goleme količine podataka, prepoznaju obrasce i daju predviđanja koja niti jedan ljudski liječnik ne bi mogao dokučiti.

“Promatranje bolesti kroz leću tradicionalne biologije je poput pokušaja sastavljanja vrlo složene slagalice s ogromnim brojem dijelova”, objašnjava Winslow. “Rezultat može biti vrlo nepotpuna slika. Kompjuterska medicina može vam pomoći da vidite kako se dijelovi slagalice slažu da bi dobili cjelovitiju sliku. Možda nikada nećemo imati sve dijelove koji nedostaju, ali završit ćemo s puno jasnijim pogledom na to što uzrokuje bolest i kako je liječiti."

U relativno kratkom vremenu, računalna medicina korištena je za postizanje nekih prilično nevjerojatnih stvari - kao što je precizno određivanje gena i proteinskih markera kolorektalnog raka, raka jajnika i niza kardiovaskularnih bolesti.

Nedavno se polje čak počelo širiti izvan modeliranja bolesti. Kako su se naše računalne moći proširivale tijekom godina, proširili su se i načini na koje znanstvenici koriste te moći. Znanstvenici sada koriste tehnologije poput algoritama dubinskog učenja i umjetne inteligencije za rudarenje informacija iz izvora koji su inače beskorisni ili nedostupni.

Uzmimo za primjer dr. Gunnara Rätcsha iz Centra za rak Memorial Sloan Kettering. On i njegov tim nedavno su koristili računanje kako bi razotkrili misterije raka na potpuno neortodoksan način. Umjesto izgradnje modela bolesti kako bi je razumjeli na biološkoj razini, Rätcsh i njegov tim izgradili su umjetno inteligentni softverski program sposoban čitati i razumjeti stotine milijuna liječničkih bilješke. Uspoređujući ove bilješke i analizirajući odnose između simptoma pacijenata, povijesti bolesti, zapažanja liječnika i različitih tokova liječenja, program je uspio pronaći veze i asocijacije koje ljudski liječnici možda nemaju primijetio.

"Ljudski um je ograničen", objašnjava Rätsch, "stoga morate koristiti statistiku i informatiku."

A Ratsch nije jedini koji razmišlja izvan okvira. Uz moćna nova računala, mnoštvo novih podataka i bezbroj pametnih novih pristupa, istraživači smišljaju potpuno drugačije načine pristupa složenim medicinskim problemima.

Na primjer, istraživači su nedavno razvili algoritam strojnog učenja koji prati širenje bolesti pretražujući Twitter u potrazi za geotagiranim tweetovima o bolesti. Analizom ovih podataka, epidemiolozi mogu točnije predvidjeti gdje će se virusi poput gripe vjerojatno širiti, što pomaže zdravstvenim djelatnicima da učinkovitije rasporede cjepiva.

U drugoj studiji, istraživači su uvježbali umjetnu neuronsku mrežu da prepoznaje obrasce u MRI skenovima, što je u konačnici rezultiralo sustav koji ne samo da može detektirati prisutnost Alzheimerove bolesti, već i predvidjeti kada je vjerojatno da će se bolest pojaviti u inače zdravom pacijent.

Imamo i algoritme koji mogu dijagnosticirati depresiju i anksioznost analizom obrazaca u vašem govoru, pa čak predviđaju širenje ebole analizom migracijske aktivnosti zaraženih šišmiša. I lista se nastavlja. Ovo je samo nekoliko primjera većeg trenda. Računalstvo je u ovom trenutku zahvatilo desetke različitih medicinskih profesija i nastavit će širiti svoje prste dok ne dosegne svaki kutak medicinskog istraživanja i prakse.

Uređivanje gena

Svaka rasprava o najznačajnijim naprecima koji su se dogodili u proteklih 10 godina bila bi žalosno nepotpuna bez spomena CRISPR-Cas9. Ova jedinstvena tehnika neupitno je jedno od najvećih dostignuća našeg vremena i imat će dubok učinak na budućnost medicine.

Za neupućene, CRISPR-Cas9 je tehnika za uređivanje genoma koja znanstvenicima omogućuje uređivanje gena s neviđenom preciznošću, učinkovitošću i fleksibilnošću. Razvijen je 2012. godine i od tada je poput šumskog požara prošao kroz područje biologije.

Akronim CRISPR je kratica za Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats. To vam vjerojatno ne znači puno osim ako niste biolog, ali ukratko, odnosi se na adaptivni imunološki sustav koji mikrobi koriste za obranu od invazije virusa snimanjem i ciljanjem njihove DNK sekvence. Prije nekoliko godina, znanstvenici su shvatili da se ova tehnika može prenamijeniti u jednostavnu i pouzdanu tehniku ​​za uređivanje — u živim stanicama, ni manje ni više — genoma gotovo svakog organizma.

Sada da budemo pošteni, CRISPR nije prvi alat za uređivanje genoma koji je ikada stvoren. Ranije su znanstvenici mogli uređivati ​​gene procesima kao što su TALENS i nukleaze cinkovog prsta. Ove prethodne tehnike, međutim, ne zaostaju u jednostavnosti CRISPR-a. Obje zahtijevaju da znanstvenici izgrade prilagođene proteine ​​za svaki cilj DNK - proces koji zahtijeva mnogo više vremena i truda od relativno jednostavnog programiranja RNK koje koristi CRISPR.

“Mogli smo raditi sve te stvari s genetskim inženjeringom prije,” objašnjava Josiah Zayner, biohaker i biolog, “ali prethodne stvari koje su ljudi koristili, kao što su nukleaze cinkovog prsta i TALENS, morale su biti projektirane na proteinu razini. Dakle, ako biste željeli konstruirati nešto za određeni gen, trebalo bi vam šest mjeseci da konstruirate proteine ​​koji će vezati DNK. S CRISPR-om, ako želim napraviti novi CRISPR eksperiment, mogao bih otići na internet, otići u jednu od ovih tvrtki za sintezu DNK, naručiti 100 različitih stvari, i sutra bih mogao raditi svoje eksperimente. Pa je prošlo od šest mjeseci do, pa - neke od tih tvrtki sada isporučuju preko noći - tako da ne samo da možete napraviti 100 puta više istraživanja, možete to učiniti 100 puta brže nego prije."

Jednostavno rečeno, CRISPR je uklonio neke od najvećih prepreka koje stoje pred DNK istraživačima diljem svijeta. Vrata su sada otvorena i svatko može uređivati ​​gene.

U desetljeću koje je prethodilo razvoju tehnike CRISPR-Cas9, CRISPR je spomenut u znanstvenim publikacijama samo 200 puta. Taj se broj utrostručio samo u 2014. i ne vidimo znakove usporavanja u skorije vrijeme.

Samo u posljednje dvije godine, istraživači su uspješno koristili CRISPR za inženjering usjevi koji su imuni na određene gljivične bolesti, iskorijeniti HIV-1 iz zaraženih stanica miša, pa čak i izvršiti genomski inženjering u punom opsegu.

A ovo je tek početak. Dok pišem ove riječi, prva ispitivanja uređivanja gena na ljudima zapravo su u tijeku. U kolovozu će skupina kineskih istraživača pokušati liječiti pacijenta s rakom ubrizgavanjem stanica modificiranih metodom CRISPR-Cas9. Točnije, tim planira uzeti bijele krvne stanice od pacijenata s određenim tipom pluća raka, uredite te stanice tako da napadaju rak, a zatim ih ponovno unesite natrag u pacijentovu tijelo. Ako sve bude po planu, proizvedene stanice će loviti i ubijati stanice raka i pacijent će se potpuno oporaviti.

Niz uspješnih ispitivanja na životinjama sugerira da CRISPR ima ogroman potencijal u liječenju bolesti kod ljudi. No nedvojbeno najveća snaga CRISPR-a nije to što je tako jednostavan i učinkovit - tehnika je postala toliko dostupna da je svatko može koristiti.

Upravo sada, zahvaljujući pokretanju biotehnološke opskrbe u Kaliforniji, svatko sa 140 dolara može dobiti uradi sam CRISPR komplet i počni izvoditi osnovne eksperimente s uređivanjem gena izravno u kuhinji brojač. Zayner, osnivač tvrtke, nada se da će stavljanje ovih alata u ruke znanstvenicima građana značajno povećati naše kolektivno znanje o DNK.

"Postoji toliko mnogo ljudi sa svim ovim znanjem i vještinama, kreativnošću i sposobnostima koje se ne iskorištavaju", rekao je Zayner. “Negdje sam pročitao da trenutno u svijetu postoji više od 7 milijuna računalnih programera hobista — što je ludo kada uzmete u obzir da ih je 1970. bilo jedva dovoljno da popune garažu. Ali kada je riječ o genetičkom inženjeringu i DNK, na tome radimo duže, ili barem kao otkako postoje računala, vjerojatno postoji samo nekoliko tisuća znanstvenika hobija koji rade eksperimenti. To je ono što želim promijeniti. Gdje bi bio naš medicinski svijet da postoji 7 milijuna biologa hobista?”

Regenerativna medicina raste

Godine 1981. dva britanska znanstvenika napravila su ogroman napredak. Po prvi put u povijesti uspjeli su uzgojiti embrionalne matične stanice u laboratoriju. Matične stanice - stanični kit od kojeg su napravljena sva tkiva u tijelu - imaju gotovo beskrajan popis potencijalnih medicinskih primjena, a od njihovog otkrića znanstvenici pjevaju svoje pohvale. Godinama su nam govorili da će istraživanje matičnih stanica dovesti do budućnosti u kojoj ćemo moći ponovno uzgajati tkiva, organe, pa čak i cijele udove. No iako već dugo znamo njihov potencijal, tek smo nedavno shvatili kako doista iskoristiti matične stanice za našu zajedničku korist.

Stvar je u tome što smo usput naišli na nekoliko prepreka. Nakon što su mišje matične stanice prvi put uzgojene 1981., znanstvenicima je trebalo još 18 godina da uspješno izoliraju ljudske embrionalne matične stanice i uzgoje ih u laboratoriju. Kad se to konačno dogodilo, univerzalno je prihvaćeno kao monumentalno postignuće - ali regulatori ovu novu tehnologiju nisu dočekali raširenih ruku.

Godine 2001. Busheva administracija postavila je ogromna ograničenja na financiranje istraživanja ljudskih matičnih stanica u SAD-u, na temelju toga što stvaranje matičnih stanica stanice zahtijevaju uništenje ljudskog embrija (rasprave o pobačaju i tome gdje život počinje ili ne počinje bile su vrlo istaknute na vrijeme). To nije spriječilo napredak u drugim dijelovima svijeta. Godine 2006. japanski znanstvenik po imenu Shinya Yamanaka razvio je način za stvaranje stanica sličnih embrionima iz odraslih stanica — čime se izbjegava potreba za uništavanjem embrija kako bi se napravila upotrebljiva, svestrana stabljika Stanice.

Od tog trenutka nadalje, istraživanje matičnih stanica raste poput, dobro, matičnih stanica. Tri godine nakon Yamanakinog rješenja za pluripotentne matične stanice 2006., Obamina administracija ukinula je ograničenja financiranja Bushove administracije iz 2001. nametnuta istraživanju matičnih stanica. Odjednom su se otvorile brane i od tada je gotovo svake godine došlo do nekog velikog pomaka u regenerativnoj medicini.

Godine 2010. znanstvenici su po prvi put upotrijebili matične stanice ljudskog embrija za liječenje osobe s ozljedom leđne moždine. U 2012. uspješno su korišteni u a drugačije suđenje za liječenje žene s makularnom degeneracijom povezanom sa starenjem. A otkrića samo dolaze. Do danas su se terapije povezane s matičnim stanicama koristile (ili se istražuju) za: dijabetes, Parkinsonovu bolest, Alzheimerovu bolest, popravak traumatskih ozljeda mozga, ponovni rast zuba, popravak sluha, zacjeljivanje rana, pa čak i liječenje određenih učenja invaliditetima.

U posljednjih nekoliko godina istraživači su čak počeli istraživati ​​načine korištenja matičnih stanica u kombinaciji s aditivne metode proizvodnje — što je dovelo do vrhunske tehnike poznate kao 3D biotisak. Korištenjem 3D pisača za stvaranje skela na koje se mogu posaditi matične stanice, znanstvenici su napravili veliki napredak u uzgoju novih udova, tkiva i organa izvan ljudskog tijela. Nadamo se da ćemo jednog dana doći do točke u kojoj ćemo moći tiskati zamjenske dijelove u ovim strojevima, a zatim presaditi ih nakon toga, smanjujući ili potpuno eliminirajući naše oslanjanje na organ, ud i tkivo donatori. Ova je tehnika u ovom trenutku još uvijek u povojima, ali također je prekrasan primjer kako to vole prirodne znanosti biologija se može spojiti s tehnološkim razvojem koji se događa izvan granica tradicionalnog i imati koristi od njega lijek.

Zlatno doba neuroznanosti

Godine 2014., kada je poznati fizičar i futurist Michio Kaku slavno rečeno da smo "naučili više o mozgu koji razmišlja u posljednjih 10 do 15 godina nego u cijeloj ljudskoj povijesti", nije natezao istinu. Mesnati snop električno pulsirajućih neurona unutar naših lubanja zbunjivao je znanstvenike stoljećima - ali velikim dijelom zahvaljujući Napretkom u računalnim, senzorskim i slikovnim tehnologijama, naše razumijevanje ljudskog mozga dramatično se proširilo u posljednjih nekoliko godine.

Mnoštvo novih tehnologija snimanja i skeniranja razvijenih tijekom posljednjih nekoliko desetljeća omogućilo je znanstvenicima promatranje mozga kao nikada prije. Sada možemo vidjeti misli, emocije, vruće točke i mrtve zone unutar živog mozga, a zatim započeti proces dešifriranja tih misli pomoću moćnih računala.

To ima velike implikacije na budućnost medicine. Mentalne bolesti i neurološka oštećenja vodeći su uzrok invaliditeta u SAD-u i mnogim drugim razvijenim zemljama. Prema National Alliance on Mental Illness, otprilike 1 od 5 ljudi pati od neke vrste problema s mentalnim zdravljem. Ali zahvaljujući brojnim novim tehnologijama koje su se razvile u proteklom desetljeću, brzo učimo kako liječiti sve od neurodegenerativnih bolesti poput Alzheimerove i ALS-a, do zbunjujućih stanja poput autizma i shizofrenija.

Jedan posebno obećavajući razvoj koji se nedavno pojavio je pojava optogenetike — tehnike koja znanstvenicima omogućuje uključivanje ili isključivanje pojedinačnih neurona pomoću svjetla. Prije nego što je ova metoda usavršena, standardni postupci za aktiviranje ili utišavanje neuronskih mreža bili su relativno grubi. Da bi se utvrdilo koja grupa neurona pomaže miševima u kretanju labirintima, primjerice, znanstvenici bi ubacili elektrode izravno u moždano tkivo miša, malo ih potresti i stimulirati tisuće neurona u isto vrijeme. Ova je metoda bila prilično neprecizna, što je prilično otežavalo prikupljanje korisnih podataka, ali s optogenetikom znanstvenici sada mogu smjestiti molekule osjetljive na svjetlost u određene moždane stanice i manipulirati njima pojedinačno — što znatno olakšava određivanje uloge koju neuron (ili mreža neurona) ima u ponašanju, emocijama ili bolest.

Neuroznanstvenici diljem svijeta sada su prihvatili ovu tehniku. “Tijekom prošlog desetljeća stotine istraživačkih skupina koristile su se optogenetikom kako bi saznale kako različite mreže neurona doprinose ponašanju, percepciju i kogniciju,” kaže Ed Boyden, profesor biološkog inženjerstva na Massachusetts Institute of Technology i suizumitelj optogenetika. "U budućnosti će nam optogenetika omogućiti dešifriranje kako različite moždane stanice izazivaju osjećaje, misli i pokrete - kao i kako mogu pogriješiti i proizvesti razne psihijatrijske poremećaje."

Povezivanje točaka

Po svemu sudeći, proteklih 10 godina bili su vrtlog medicinskog napretka - ali da bismo razumjeli kako bi medicina mogla napredovati u sljedećih 10 godina, važno je razumjeti ne samo koliko su brzo ovi džepovi lijeka pojedinačno napredovali, već i kako se počinju međusobno spajati, spajati i unakrsno oprašivati. Svi nevjerojatni medicinski pomaci i veliki pomaci o kojima smo ranije govorili ne postoje u vakuumu. Nisu zatvoreni jedni od drugih, niti od drugih napredaka koji se događaju izvan svijeta medicine. Umjesto toga, mnogi od njih se spajaju na vrlo sinergistički način, što u konačnici još više ubrzava ukupni tempo medicinskog napretka.

Konvergencija računalne medicine i mobilne tehnologije koja je u tijeku očit je primjer koji se događa na dvije različite razine. Na osobnoj razini, sve snažniji procesori (kao i računalstvo u oblaku) omogućuju mobilnim telefonima da dovršite složenije zadatke — poput prepoznavanja rasta madeža — koji se mogu koristiti u medicini svrhe. Na kolektivnoj razini, svi medicinski podaci koje stvaramo s našim pametnim telefonima i nosivim senzorima mogu se koristiti za razotkrivanje medicinskih misterija u velikim razmjerima.

"Prava revolucija ne dolazi od posjedovanja vlastitog sigurnog, dubinskog skladišta medicinskih podataka na vašem pametnom telefonu", kaže Topol, direktor Scripps Translational Science Institute. “Dolazi iz oblaka, gdje možemo kombinirati sve naše pojedinačne podatke. Kada se ta bujica podataka pravilno sastavi, integrira i analizira, ponudit će ogroman, novi potencijal na dvije razine - pojedinca i populacije u cjelini. Nakon što svi naši relevantni podaci budu praćeni i strojno obrađeni kako bismo uočili složene trendove i interakcije koje nitko ne bi mogao otkriti sam, moći ćemo spriječiti mnoge bolesti.”

Nisu samo pametni telefoni i računalna medicina oni koji se spajaju. Bezbroj različitih područja i tehnologija spajaju se — uključujući ali ne ograničavajući se na neuroznanost, uređivanje gena, robotiku, matične stanice, 3D ispis i niz drugih.

Čak se i stvari koje su naizgled pomalo odvojene - poput sekvenciranja DNK i neuroznanosti - spajaju. Pogledajte samo kako sada dijagnosticiramo većinu moždanih poremećaja. Prije mnogo godina, dijagnosticiranje neuroloških i psihijatrijskih poremećaja zahtijevalo je skupe, invazivne postupke poput biopsija i punkcije kralježnice - ali zahvaljujući modernim tehnikama sekvenciranja DNK koje su razvijene nakon Projekta ljudskog genoma, sada možemo dijagnosticirati te iste bolesti jednostavnom krvlju test. U ovom slučaju, naše znanje o genetici pomoglo je unaprijediti naše znanje o neuroznanosti - i to je upravo takva vrsta unakrsno oprašivanje koje se sve više događa kako razne grane medicine i tehnologije napreduju.

Plaćanje zdravlja, a ne liječenja

Stvar je u tome što su sva ta medicinska i tehnološka dostignuća međusobno povezana, tako su i neobjašnjivo povezana sa stvarima kao što su politika, zakonodavstvo, ekonomija, pa čak i tradicija. Ne kreće se sve vrtoglavim tempom znanosti i tehnologije, pa iako će se napredak medicine vjerojatno nastaviti brzinom sve bržim tempom, također je važno zapamtiti da se implementacija novih medicinskih tehnika možda neće uvijek dogoditi kao brzo.

Jedna posebno velika prepreka koja stoji na putu provedbe je trenutni model naknade za uslugu koji koristi većina zdravstvenih sustava. Prema takvom sustavu, liječnici primaju plaćanje za svaku uslugu koju pruže — bilo da se radi o posjetu uredu, testu, kirurškom zahvatu ili bilo kojoj drugoj vrsti zdravstvene usluge. Ovaj model stvara nešto poput sukoba interesa, jer potiče korištenje tretmana, a ne nužno održavanje zdravlja ljudi.

Kao dr. Daniel Kraft, osnivač i izvršni direktor i predsjedavajući Exponential Medicine na Sveučilištu Singularity, objašnjava, ovaj strukturni problem učinkovito obeshrabruje prelazak na tehnološki napredniju medicinu praksi.

“Ja sam pedijatar,” objašnjava, “pa ako zaradim nešto od svog novca viđajući djecu s upalom uha, a sada ih mogu poslati kući s aplikaciju i digitalni otoskop - ali to ne mogu naplatiti - neću biti potaknut da koristim ovaj noviji, učinkovitiji tehnologija."

To je veliki problem, ali svakako ne onaj koji se ne može prevladati. Jedna stvar koja će vjerojatno ubrzati usvajanje ovih novih alata i metoda je prijelaz na ono što je poznato kao “skrb temeljena na vrijednostima”. Kao što Kraft kaže: “Liječnici u ovakvom sustavu zdravstvene skrbi bili bi plaćeni da vas zadrže zdraviji. Njihov bi poticaj bio da vas drže izvan bolnice kada vas otpuste, a ne da vam plate da radite dodatne postupke ili biopsije ili recepti.” U sustavu zdravstvene skrbi koji se temelji na vrijednostima, objašnjava on, "liječnici i zdravstveni timovi mogu dobiti bonuse kada pacijenti imaju bolje brojke šećera u krvi ili manje posjeta hitnoj službi koji su bili nepotrebni ili se njihov krvni tlak prati pomoću povezanog krvnog tlaka manšete.”

Prijelaz s našeg trenutnog modela naknade za uslugu na sustav skrbi koji se temelji na vrijednostima vjerojatno se neće dogoditi preko noći — ali događa se. Nekoliko velikih medicinskih organizacija, kao što su Kaiser Permanente i The Mayo Clinic, počele su prihvaćati ovaj model, a sve veća dostupnost modernih tehnologija za praćenje zdravlja sve više pritišće promjenu i više.

"Modeli podataka se mijenjaju", kaže Kraft. “Za deset godina velika većina zdravstvene skrbi plaćat će se prema ishodu — čak i neke medicinske uređaji, aplikacije i drugi alati bit će plaćeni samo ako rade, a ne samo zato što ih je liječnik propisao ih. Ako je to dio moje skrbi i ako sam nagrađen za bolje rezultate ili niže troškove zdravstvene skrbi, daleko je vjerojatnije da ću prihvatiti ove novije, naprednije alate.”

Što je iza ugla?

Dakle, imajući na umu eksponencijalni tempo napretka u poljima kao što su uređivanje gena, unakrsno oprašivanje različitih polja i prepreke na putu sprječavaju nas u usvajanju novih tehnologija onoliko brzo koliko one napreduju — koje promjene možemo očekivati ​​u medicini tijekom sljedećih 10 godine?

Vjerojatno najlakše probavljiv odgovor na ovo pitanje dolazi od dr. Leroya Hooda i njegove ideje P4 medicine, u kojoj P označava: prediktivnu, preventivnu, personaliziranu i participativnu.

Tijekom sljedećeg desetljeća medicina će po svojoj prirodi sve više postajati prediktivna. Kako sve više ljudi prihvaća svoju sposobnost bilježenja i praćenja zdravstvenih podataka i kako se opseg tih podataka širi i naša sposobnost analize tih podataka postaje sve jača, moći ćemo spriječiti širok raspon različitih bolesti. Danas imamo aplikaciju koja vam može reći kada je madež u opasnosti da postane maligni melanom. Sutra ćemo imati aplikacije koje analiziraju obrasce hoda kako bi pronašle rane znakove multiple skleroze ili pregledale vaše prehrambene navike u posljednje tri godine i dati vam do znanja (naravno, uz prijateljsku obavijest) da ste na dobrom putu dijabetes.

Ove se sposobnosti predviđanja, naravno, također temelje na ideji da će medicina u sljedećih nekoliko godina postati sve više participativna. Kako tehnologija napreduje, pacijenti će igrati aktivniju ulogu u vlastitoj zdravstvenoj skrbi, surađujući s liječnicima umjesto da samo primaju narudžbe.

"Za 10 godina", kaže Kraft, "nadam se da ćete već prenijeti svoje nedavne vitalne znakove - sa svog sata ili madrac, ili čitač krvnog tlaka, ili mjerač glukoze — u vaš elektronički zdravstveni karton koji ima vaš medicinski tim pristup. I nadajmo se da to znači da vaš medicinski tim ne treba pratiti vitalne znakove, ali kada se čini da nešto nije u redu i stroj i 'predicatlyitc' osjete da postoji problem, vaš zdravstveni tim - ili digitalni avatar - mogu vas kontaktirati rano. Nadam se da će puno više pacijenata imati više ovlasti da budu, ako ne glavni izvršni direktor vlastitog zdravlja, onda barem glavni operativni direktori - tako da su prate svoje zdravlje na pametnije načine i više su kopiloti u njihovoj skrbi umjesto da samo čekaju da čuju što učiniti i reaktivan.”

U konačnici, ovaj pomak na više participativni, personalizirani i prediktivni sustav medicine će potaknuti našu sposobnost da uopće spriječimo pojavu bolesti. Ako se vaša narukvica za praćenje prehrane može sinkronizirati s vašim pametnim hladnjakom i utvrditi da ste jeli hranu s velikom količinom natrija, vaš Digitalni zdravstveni asistent pokretan umjetnom inteligencijom mogao bi preporučiti promjene u prehrani koje bi vam, dugoročno gledano, pomogle da izbjegnete razvoj srčanih bolesti godinama kasnije.

Zvuči smiješno reći, ali ako nastavimo sadašnjom putanjom, bliska budućnost medicine zapravo bi mogla biti budućnost u kojoj ne trebamo uzimati lijekove.