Tıbbın Geleceği: Kök Hücreler, Gen Teknolojisi, Özel DNA

2008 yazında kolumda giderek büyüyen bir ben fark ettim.

Ancak bunu söylemek zordu. Gerçekten büyümüş olup olmadığından emin değildim - ya da sadece çıldırıyor muydum ve iyi bir nedeni olmayan bir hastalık hastası mıydım - bu yüzden kontrol ettirmeye karar verdim. Bunu yapmak için bir kliniği aramam, randevu ayarlamam, birkaç gün beklemem ve ardından doktorun muayenehanesine gitmem gerekiyordu. Oraya vardığımda, sekiz yıldan fazla tıp eğitimi almış bir kadın, benlere uzun ve sert bir bakış attı. ve bana bununla ilgili bir dizi soru sordu - ama her şey söylenip bittiğinde, bu soruya kesin bir cevabı yoktu. Ben. Bunun yerine beni melanom konusunda daha deneyimli olan farklı bir doktora yönlendirdi ve tüm süreç yeniden başladı.

Hiçbir şey olmadı ama ikinci doktor bana güvende olmak için ona dikkat etmemi söyledi. Sekiz yıl ileri saralım ve hala gözüm üzerinde. Ancak yöntemlerim biraz daha karmaşık hale geldi. Şimdi birkaç ayda bir çekiyorum

akıllı telefon cebimden, adlı bir uygulamayı çalıştırıyorum Cilt Görüşüve köstebeğin resmini çekin. Uygulama, saniyeler içinde şekli, boyutu ve rengi analiz etmek için gelişmiş görüntü tanıma algoritmalarını kullanır. Etkilenen bölgeyi daha sonra riskimi değerlendirmek için geçmişte çektiğim tüm fotoğraflarla karşılaştırır. melanom.

Teknolojinin yardımıyla, bir zamanlar iki haftamı ve birden fazla doktor ziyaretimi alan bir şeyi artık ayakkabılarımı bağlamaktan daha kısa sürede gerçekleştirebiliyorum. Bu kadar radikal bir dönüşümün on yıldan az sürmesi hâlâ aklımı karıştırıyor. Uygulamayı her çalıştırdığımda, önümüzdeki on yılda ne tür ilerlemeler göreceğimizi merak etmeden duramıyorum.

Bundan on yıl sonra tıp nasıl görünecek? Robotik cerrahlar tarafından ameliyat edilecek, isteğe bağlı olarak yeni organlar mı yetiştireceğiz, tüm rahatsızlıklarımızı hafifleten mucize haplar mı alacağız? Dünyanın en ölümcül hastalıkları tedavi edilecek mi, yoksa onları daha ortaya çıkmadan nasıl önleyebileceğimizi çözebilecek miyiz? Uzak gelecekte ne olacağını tahmin etmek kolaydır, peki ya yakın gelecekte ne olacak? 2026'da - gerçekçi olarak - hangi harika şeyler mümkün olacak?

Anlamak için öncelikle son 10 yılda meydana gelen ve gelecekte de dalgalanmaya devam edecek olan tektonik değişimlere bakmanız gerekiyor. Teknolojinin son on yılda tıbbı nasıl radikal bir şekilde yeniden şekillendirdiğini burada bulabilirsiniz ve önümüzdeki on yılda yaşanacak şaşırtıcı ilerlemelerden bazılarına bir göz atabilirsiniz.

Sağlık interneti

2006'da kimsenin cebinde akıllı telefon yoktu. Kablosuz ağ daha yeni doğmuştu, iPhone piyasaya sürülmemişti ve “giyilebilir teknoloji” henüz popüler dilin bir parçası bile değildi. Sadece 10 yıl sonra ve bunların hepsi gelişmiş dünyada neredeyse her yerde mevcut.

İnsanlık tarihindeki diğer zamanların aksine, insanlar artık sensörlerle donatılmış, internete bağlı bilgisayarlarla az çok vücutlarına bağlı olarak ortalıkta dolaşıyor. Bu bilgisayarlar, yalnızca ihtiyaç duyduğumuzda sağlık bilgileri dünyasına erişmemize değil, aynı zamanda kişisel sağlığımızı benzeri görülmemiş yeni yollarla takip etmemize de olanak tanıyor.

Ucuz bir akıllı telefon bile kalp atış hızınızı kontrol edebilir, attığınız adım sayısını sayabilir veya gece uykunuzun kalitesini izleyebilir. Daha gelişmiş bir şeye ihtiyacınız varsa, mobil cihazınızı ihtiyaç duyabileceğiniz hemen hemen her türlü tıbbi araca dönüştürebilecek sayısız ek parça da mevcuttur. A akıllı telefonla çalışan otoskop kulak enfeksiyonlarını teşhis edebilir, akıllı stetoskop olağandışı kalp ritimlerini tanımlayabilir ve akıllı telefona bağlı moleküler spektrometre Karşılaştığınız yiyeceklerin veya hapların kimyasal yapısını size söyleyebilir. Ve bu sadece birkaçını saymak gerekirse.

Bu inanılmaz uygulama, sensör ve bilgi bolluğu, geleneksel tıbbi uygulamalardan büyük bir uzaklaşmayı çoktan başlattı.

Scripps Translational Science Institute'un yöneticisi ve kardiyolog Dr. Eric Topol, "Temel olarak, insanların dijitalleştiğini görüyoruz" diyor. "Bütün bu yeni araçlar size her insanın tıbbi özünü temel olarak ölçme ve dijitalleştirme yeteneği veriyor. Ve hastalar bu verilerin çoğunu kendileri ürettiği için, akıllı telefonları tıbbi hale getirildiği için, doktor yerine onlar ön plana çıkıyor. Verilerini yorumlamalarına yardımcı olacak akıllı algoritmalar sayesinde isterlerse geleneksel sağlık hizmetlerinin kapalı dünyasından kurtulabilirler.”

Geleceğe bakan Topol, akıllı telefonların doktorların sağlık sisteminde oynadığı rolü kökten değiştireceğine inanıyor. "Bu araçlar doktor kullanımımızı azaltabilir, maliyetleri azaltabilir, bakım hızını hızlandırabilir ve hastalara daha fazla güç verebilir" diye açıklıyor. "Hastalar tarafından daha fazla tıbbi veri üretilip bilgisayarlar tarafından işlendiğinden, tıbbın teşhis ve izleme özelliklerinin çoğu doktorlardan uzaklaşacak. Hasta sorumluluğu üstlenmeye başlayacak ve esas olarak tedavi, rehberlik, bilgelik ve deneyim için doktorlara başvuracaktır. Bu doktorlar emir yazmayacak; tavsiyelerde bulunacaklar.”

Tıp, bilgisayar bilimiyle tanışın

Bilgisayarların tıp alanında uzun bir geçmişi vardır. Hastaneler bunları 1950'lerden bu yana tıbbi kayıtları takip etmek ve hastaları izlemek için kullanıyor ancak hesaplamalı tıp, yani bilgisayarlı tıp, Hastalığın nasıl geliştiğini anlamaya yönelik bilgisayar modelleri ve karmaşık yazılımlar, yalnızca nispeten kısa bir süredir ortalıkta dolaşıyor zaman. Bilgisayarların çok daha güçlü ve erişilebilir hale geldiği son on yılda, hesaplamalı tıp alanı gerçekten yükselişe geçmedi.

2005 yılında kurulan Johns Hopkins Üniversitesi Hesaplamalı Tıp Enstitüsü'nün yöneticisi Dr. Raimond Winslow, “son yıllarda bu alanda patlama yaşandı. Matematik, bilgisayar bilimi ve mühendislik alanlarında eğitim gören yepyeni bir insan topluluğu var ve aynı zamanda biyoloji alanında da çapraz eğitim alıyorlar. Bu onların tıbbi teşhis ve tedaviye yepyeni bir bakış açısı getirmelerine olanak sağlıyor.”

Artık, sınırlı insan beyni gücümüzle karmaşık tıbbi sorular üzerinde kafa yormak yerine, Makinelerin büyük miktarda veriyi analiz etmesine, kalıpları tanımasına ve hiçbir insan doktorun bile yapamayacağı tahminlerde bulunmasına yardımcı olur. derinden.

Winslow, "Hastalığa geleneksel biyolojinin merceğinden bakmak, çok sayıda parçadan oluşan çok karmaşık bir yapbozu birleştirmeye çalışmak gibidir" diye açıklıyor. “Sonuç çok eksik bir resim olabilir. Hesaplamalı tıp, daha bütünsel bir resim oluşturmak için bulmacanın parçalarının nasıl bir araya geldiğini görmenize yardımcı olabilir. Eksik parçaların tümüne asla sahip olamayabiliriz ama hastalığa neyin sebep olduğu ve nasıl tedavi edileceği konusunda çok daha net bir görüşe sahip olacağız."

Nispeten kısa bir süre içinde, hesaplamalı tıp oldukça inanılmaz şeyleri başarmak için kullanıldı - kolorektal kanser, yumurtalık kanseri ve bir takım kardiyovasküler hastalıkların gen ve protein belirteçlerinin belirlenmesi gibi hastalıklar.

Son zamanlarda bu alan hastalık modellemenin ötesine geçmeye bile başladı. Yıllar geçtikçe hesaplama güçlerimiz genişledikçe, bilim adamlarının bu güçleri kullanma yolları da genişledi. Bilim insanları artık başka türlü kullanışsız veya erişilemez kaynaklardan bilgi çıkarmak için derin öğrenme algoritmaları ve yapay zeka gibi teknolojileri kullanıyor.

Örneğin Memorial Sloan Kettering Kanser Merkezi'nden Dr. Gunnar Rätcsh'ı ele alalım. O ve ekibi son zamanlarda kanserin gizemlerini tamamen alışılmışın dışında bir şekilde çözmek için hesaplamayı kullandı. Rätcsh ve ekibi, biyolojik düzeyde anlamak için hastalığın bir modelini oluşturmak yerine, Yüz milyonlarca doktorun mesajını okuyup anlayabilen yapay zekalı bir yazılım programı notlar. Bu notları karşılaştırarak ve hasta semptomları, tıbbi geçmişleri, doktorların gözlemleri ve Program, farklı tedavi yöntemleriyle insan doktorların sahip olamayacağı bağlantıları ve ilişkileri bulmayı başardı. algılanan.

Rätsch şöyle açıklıyor: "İnsan zihni sınırlıdır, dolayısıyla istatistik ve bilgisayar bilimini kullanmanız gerekir."

Ve kalıpların dışında düşünen tek kişi Ratsch değil. Güçlü yeni bilgisayarlar, tonlarca yeni veri ve sayısız akıllı yeni yaklaşımla araştırmacılar, karmaşık tıbbi sorunlara yaklaşmak için tamamen farklı yollar buluyorlar.

Örneğin, araştırmacılar yakın zamanda hasta olmakla ilgili coğrafi etiketli tweet'leri Twitter'da tarayarak hastalığın yayılmasını izleyen bir makine öğrenimi algoritması geliştirdiler. Epidemiyologlar bu verileri analiz ederek grip gibi virüslerin nerede yayılacağını daha doğru bir şekilde tahmin edebilir ve bu da sağlık görevlilerinin aşıları daha etkili bir şekilde dağıtmasına yardımcı olur.

Farklı bir çalışmada araştırmacılar, MRI taramalarındaki desenleri tanımak için yapay bir sinir ağını eğittiler ve sonuçta Bu sistem yalnızca Alzheimer hastalığının varlığını tespit etmekle kalmıyor, aynı zamanda hastalığın sağlıklı bir insanda ne zaman ortaya çıkacağını da tahmin edebiliyor. hasta.

Ayrıca bunu yapabilecek algoritmalarımız da var. depresyon ve anksiyeteyi teşhis edin konuşmanızdaki kalıpları analiz ederek ve hatta Ebola'nın yayılmasını tahmin etmek enfekte yarasaların göç aktivitesini analiz ederek. Ve liste uzayıp gidiyor. Bunlar daha büyük bir trendin sadece birkaç örneği. Bilgisayar bu noktada onlarca farklı tıp mesleğini istila etti ve tıbbi araştırma ve uygulamanın her köşesine ulaşana kadar parmaklarını yaymaya devam edecek.

Gen düzenleme

Son 10 yılda meydana gelen en önemli gelişmelere ilişkin herhangi bir tartışma, CRISPR-Cas9'dan bahsetmeden ne yazık ki eksik kalacaktır. Bu tek teknik tartışmasız zamanımızın en büyük başarılarından biridir ve tıbbın geleceği üzerinde derin bir etkiye sahip olacaktır.

Deneyimsiz olanlar için CRISPR-Cas9, bilim adamlarının genleri benzeri görülmemiş bir hassasiyet, verimlilik ve esneklikle düzenlemesine olanak tanıyan bir genom düzenleme tekniğidir. 2012 yılında geliştirildi ve o zamandan beri biyoloji alanını kontrol edilemeyen bir yangın gibi kasıp kavurdu.

CRISPR kısaltması, Kümelenmiş Düzenli Aralıklı Kısa Palindromik Tekrarlar anlamına gelir. Biyolog olmadığınız sürece bu muhtemelen sizin için pek bir şey ifade etmez, ancak kısaca adaptif bağışıklık anlamına gelir. Mikropların DNA'larını kaydedip hedef alarak kendilerini istilacı virüslere karşı savunmak için kullandıkları sistem diziler. Birkaç yıl önce bilim insanları, bu tekniğin, hemen hemen her organizmanın genomunu (canlı hücrelerde de olsa) düzenlemek için basit ve güvenilir bir tekniğe dönüştürülebileceğini fark etti.

Adil olmak gerekirse CRISPR şimdiye kadar yaratılmış ilk genom düzenleme aracı değil. Daha önce bilim insanları, TALENS ve çinko parmak nükleazları gibi işlemlerle genleri düzenleyebiliyordu. Ancak bu önceki teknikler, CRISPR'ın basitliğine gölge düşürmüyor. Her ikisi de bilim adamlarının her bir DNA hedefi için özel proteinler oluşturmasını gerektiriyor; bu, CRISPR'ın kullandığı nispeten basit RNA programlamasından çok daha fazla zaman ve çaba gerektiren bir süreç.

Biyohacker ve biyolog Josiah Zayner şöyle açıklıyor: "Bütün bu genetik mühendisliği işlerini daha önce de yapabiliyorduk ama Çinko parmak nükleazları ve TALENS gibi insanların kullandığı önceki şeylerin bir protein üzerinde tasarlanması gerekiyordu seviye. Yani belirli bir gen için bir şey tasarlamak istiyorsanız, DNA'yı bağlayacak proteinleri tasarlamanız altı ay kadar sürer. CRISPR ile yeni bir CRISPR deneyi yapmak istersem internete girip şu DNA sentez şirketlerinden birine gidebilir, 100 farklı şey sipariş edebilir ve yarın deneylerimi yapıyor olabilirim. Yani altı aydan bu yana, bu şirketlerin bazıları artık bir gecede gönderim yapıyor - yani yalnızca 100 kat daha fazla araştırma yapmakla kalmıyor, aynı zamanda bunu eskisinden 100 kat daha hızlı da yapabilirsiniz.

Basitçe söylemek gerekirse CRISPR, dünyanın her yerindeki DNA araştırmacılarının önünde duran en büyük engellerden bazılarını ortadan kaldırdı. Bent kapakları artık açık ve herkes gen düzenlemesi yapabilir.

CRISPR-Cas9 tekniğinin geliştirilmesine giden on yılda, bilimsel yayınlarda CRISPR'dan yalnızca 200 kez bahsedildi. Bu rakam yalnızca 2014'te üç katına çıktı ve yakın zamanda herhangi bir yavaşlama belirtisi görmüyoruz.

Yalnızca son iki yılda araştırmacılar CRISPR'ı mühendislik amaçlı olarak başarıyla kullandılar. bağışıklı bitkiler Bazı mantar hastalıklarına karşı koruma sağlamak, HIV-1'i enfekte olmuş fare hücrelerinden yok etmek ve hatta tam ölçekli genom mühendisliği gerçekleştirmek.

Ve bu sadece başlangıç. Ben bu satırları yazarken, insanlarda ilk gen düzenleme denemeleri aslında yapılıyor. Ağustos ayında bir grup Çinli araştırmacı, kanserli bir hastayı, CRISPR-Cas9 yöntemi kullanılarak değiştirilmiş hücreleri enjekte ederek tedavi etmeye çalışacak. Daha spesifik olarak ekip, belirli bir akciğer tipine sahip hastalardan beyaz kan hücreleri almayı planlıyor. kanser, bu hücreleri kansere saldıracak şekilde düzenleyin ve ardından bunları tekrar hastanın vücuduna geri verin. vücut. Her şey planlandığı gibi giderse, mühendislik hücreleri kanser hücrelerini avlayıp öldürecek ve hasta tamamen iyileşecek.

Başarılı hayvan deneyleri, CRISPR'ın insan hastalıklarının tedavisinde büyük bir potansiyele sahip olduğunu göstermektedir. Ancak CRISPR'ın tartışmasız en büyük gücü, bu kadar basit ve etkili olması değil; tekniğin herkesin kullanabileceği kadar erişilebilir hale gelmesidir.

Şu anda, Kaliforniya'daki bir biyoteknoloji tedarik girişimi sayesinde, 140 doları olan herkes bir ürüne sahip olabiliyor. kendin yap CRISPR kiti ve temel gen düzenleme deneylerini doğrudan mutfakta yapmaya başlayın tezgah. Şirketin kurucusu Zayner, bu araçları vatandaş bilim adamlarının ellerine vermenin DNA hakkındaki kolektif bilgimizi büyük ölçüde artıracağını umuyor.

Zayner, "Dışarda tüm bu bilgi, beceri, yaratıcılık ve yeteneklere sahip olup da kullanılmayan çok fazla insan var" dedi. "Bir yerlerde şu anda dünyada 7 milyondan fazla amatör bilgisayar programcısının bulunduğunu okumuştum; 1970'te bu sayının ancak bir garajı doldurmaya yeteceğini düşündüğünüzde bu çılgınlık. Ancak konu genetik mühendisliği ve DNA olduğunda, bu konu üzerinde daha uzun süredir çalışıyoruz ya da en azından şu ana kadar çalışıyoruz. Bilgisayarlar var olduğu sürece, muhtemelen yalnızca birkaç bin hobici bilim insanı bu işi yapıyor. deneyler. Değiştirmek istediğim şey bu. Eğer 7 milyon amatör biyolog olsaydı tıp dünyamız nerede olurdu?”

Rejeneratif tıp gelişiyor

1981'de iki İngiliz bilim adamı büyük bir buluş gerçekleştirdi. İlk kez laboratuvarda embriyonik kök hücre yetiştirmeyi başardılar. Vücudun tüm dokularının yapıldığı hücresel macun olan kök hücrelerin neredeyse sonsuz bir listesi var Potansiyel tıbbi uygulamaların sayısı ve keşfedilmelerinden bu yana, bilim adamları kendi şarkılarını söylüyorlar. övgü. Yıllardır bize kök hücre araştırmalarının dokuları, organları ve hatta tam uzuvları yeniden büyütebileceğimiz bir geleceğe öncülük edeceği söylendi. Ancak onların potansiyelini uzun zamandır biliyor olsak da, yakın zamana kadar kök hücreleri kolektif avantajımız için gerçekten nasıl kullanacağımızı çözemedik.

Sorun şu ki yol boyunca birkaç engelle karşılaştık. Fare kök hücrelerinin ilk kez 1981 yılında yetiştirilmesinden sonra, bilim adamlarının insan embriyonik kök hücrelerini başarılı bir şekilde izole edip laboratuvarda yetiştirmeleri 18 yıl daha sürdü. Sonunda bu gerçekleştiğinde, evrensel olarak devasa bir başarı olarak kabul edildi; ancak bu yeni teknoloji, düzenleyiciler tarafından açık bir şekilde karşılanmadı.

2001'de Bush yönetimi, kök hücrelerin yaratıldığı gerekçesiyle ABD'de insan kök hücresi araştırmalarının finansmanına ciddi sınırlamalar getirdi. Hücreler insan embriyosunun yok edilmesini gerektiriyordu (kürtaj ve yaşamın nerede başlayıp başlamadığı hakkındaki tartışmalar o dönemde çok yüksek profildeydi). zaman). Bu, dünyanın diğer bölgelerinde ilerlemenin gerçekleşmesini engellemedi. 2006 yılında Shinya Yamanaka adında bir Japon bilim adamı, embriyo benzeri hücreler oluşturmanın bir yolunu geliştirdi. yetişkin hücrelerden elde edilir; böylece kullanışlı, çok yönlü bir kök elde etmek için embriyoyu yok etme ihtiyacı ortadan kalkar hücreler.

O andan itibaren kök hücre araştırmaları kök hücreler gibi büyümeye başladı. Yamanaka'nın 2006'daki pluripotent kök hücre çözümünden üç yıl sonra Obama yönetimi, Bush yönetiminin 2001'de kök hücre araştırmalarına uyguladığı finansman kısıtlamalarını kaldırdı. Aniden baraj kapakları açıldı ve o zamandan bu yana neredeyse her yıl rejeneratif tıpta bir tür büyük atılım yaşandı.

2010 yılında bilim insanları ilk kez omurilik yaralanması olan bir kişiyi tedavi etmek için insan embriyonik kök hücrelerini kullandı. 2012 yılında başarıyla kullanıldılar. farklı deneme yaşa bağlı makula dejenerasyonu olan bir kadını tedavi etmek için. Ve atılımlar gelmeye devam ediyor. Bugüne kadar kök hücre ile ilgili tedaviler aşağıdakiler için kullanılmıştır (veya araştırılmaktadır): diyabet, Parkinson hastalığı, Alzheimer, travmatik beyin hasarı onarımı, dişlerin yeniden büyümesi, işitme onarımı, yara iyileşmesi ve hatta bazı öğrenmelerin tedavisi engelliler.

Geçtiğimiz birkaç yılda araştırmacılar, kök hücreleri aşağıdakilerle birlikte kullanmanın yollarını bile keşfetmeye başladı: 3D olarak bilinen son teknolojiye yol açan katmanlı üretim yöntemleri biyobaskı. Bilim insanları, kök hücrelerin yerleştirilebileceği iskeleler oluşturmak için 3 boyutlu yazıcıları kullanarak, insan vücudu dışında yeni uzuvlar, dokular ve organlar yetiştirme konusunda büyük ilerlemeler kaydetti. Umuyoruz ki bir gün bu makinelerde yedek parça basabileceğimiz bir noktaya ulaşacağız ve daha sonra bunları daha sonra naklederek organ, uzuv ve dokuya olan bağımlılığımızı azaltır veya tamamen ortadan kaldırırız bağışçılar. Bu teknik şu anda henüz başlangıç ​​aşamasındadır ancak aynı zamanda doğa bilimlerinin Biyoloji, geleneksel sınırların dışında meydana gelen teknolojik gelişmelerle birleşebilir ve bunlardan faydalanabilir. ilaç.

Sinirbilimin Altın Çağı

2014 yılında ünlü fizikçi ve fütürist Michio Kaku ünlü olarak ifade edildi "Düşünen beyin hakkında son 10 ila 15 yılda tüm insanlık tarihindekinden daha fazlasını öğrendik" derken gerçeği abartmıyordu. Kafataslarımızın içindeki elektriksel olarak titreşen nöronların etli demeti bilim adamlarını yüzyıllarca şaşırttı - ama büyük ölçüde bunun sayesinde Bilgisayar, algılama ve görüntüleme teknolojilerindeki ilerlemeler sayesinde insan beyni hakkındaki anlayışımız son birkaç yılda önemli ölçüde genişledi. yıllar.

Geçtiğimiz birkaç on yılda geliştirilen yeni görüntüleme ve tarama teknolojileri, bilim adamlarının beyni daha önce hiç olmadığı şekilde gözlemlemesine olanak sağladı. Artık canlı beyindeki düşünceleri, duyguları, sıcak noktaları ve ölü bölgeleri görebiliyor, ardından güçlü bilgisayarlar kullanarak bu düşünceleri deşifre etme sürecine geçebiliyoruz.

Bunun tıbbın geleceği açısından büyük etkileri var. Akıl hastalıkları ve nörolojik bozukluklar, ABD'de ve diğer birçok gelişmiş ülkede engelliliğin önde gelen nedenidir. Ulusal Akıl Hastalıkları İttifakı'na göre, kabaca 5 kişiden 1'i bir tür akıl sağlığı sorunu yaşıyor. Ancak son on yılda meyvelerini veren bir dizi yeni teknoloji sayesinde, hastalığın nasıl tedavi edileceğini hızla öğreniyoruz. Alzheimer ve ALS gibi nörodejeneratif hastalıklardan otizm gibi daha kafa karıştırıcı durumlara kadar her şey şizofreni.

Son zamanlarda ortaya çıkan özellikle umut verici bir gelişme, bilim adamlarının bireysel nöronları ışıkla açıp kapatmasına olanak tanıyan bir teknik olan optogenetiğin ortaya çıkışıdır. Bu yöntem mükemmelleştirilmeden önce, sinir ağlarını etkinleştirmeye veya susturmaya yönelik standart prosedürler nispeten kabaydı. Örneğin bilim insanları, farelerin labirentlerde gezinmesine hangi nöron grubunun yardımcı olduğunu belirlemek için Elektrotları doğrudan farenin beyin dokusuna yerleştirip, onları biraz sarsıyor ve binlerce nöronu uyarıyor. zamanında. Bu yöntem oldukça kesin değildi, bu da yararlı verilerin toplanmasını oldukça zorlaştırıyordu, ancak optogenetik sayesinde bilim insanları artık ışığa duyarlı molekülleri belirli beyin hücrelerini kontrol edebilir ve onları ayrı ayrı manipüle edebilir; bu da bir nöronun (veya nöron ağının) davranış, duygu veya davranışta oynadığı rolü belirlemeyi çok daha kolaylaştırır. hastalık.

Dünyanın her yerindeki sinirbilimciler artık bu tekniği benimsediler. "Geçtiğimiz on yıl boyunca yüzlerce araştırma grubu, çeşitli nöron ağlarının davranışa nasıl katkıda bulunduğunu öğrenmek için optogenetik kullandı. algı ve biliş," diyor Massachusetts Teknoloji Enstitüsü'nde biyolojik mühendislik profesörü ve ortak mucit Ed Boyden optogenetik. "Gelecekte optogenetik, hem çeşitli beyin hücrelerinin duyguları, düşünceleri ve hareketleri nasıl ortaya çıkardığını, hem de bunların nasıl ters giderek çeşitli psikiyatrik bozukluklara yol açabileceğini çözmemize olanak tanıyacak."

Noktaları birleştirmek

Her açıdan bakıldığında, son 10 yıl tıbbi ilerlemede bir kasırga oldu; ancak tıbbın önümüzdeki 10 yılda nasıl ilerleyebileceğini anlamak için şunları bilmek önemlidir: Bu ilaç ceplerinin tek tek ne kadar hızlı ilerlediğini değil, aynı zamanda nasıl bir araya gelmeye, birleşmeye ve birbirlerine çapraz tozlaşmaya başladıklarını da anlayın. Daha önce tartışılan tüm inanılmaz tıbbi ilerlemeler ve büyük değişimler boşlukta mevcut değildir. Birbirlerine ya da tıp dünyası dışında meydana gelen diğer gelişmelere kapalı değiller. Bunun yerine, birçoğu son derece sinerjik bir şekilde birleşiyor ve bu da sonuçta tıbbi ilerlemenin genel hızını daha da artırıyor.

Hesaplamalı tıp ile mobil teknolojinin devam eden yakınlaşması, iki farklı ölçekte gerçekleşen açık bir örnektir. Kişisel düzeyde, giderek daha güçlü olan işlemciler (aynı zamanda bulut bilişim) cep telefonlarının Tıbbi amaçlı kullanılabilecek bir benin büyümesini tanımak gibi daha karmaşık görevleri tamamlayın amaçlar. Kolektif düzeyde, akıllı telefonlarımız ve giyilebilir sensörlerimizle oluşturduğumuz tüm tıbbi veriler, tıbbi gizemleri büyük ölçekte çözmek için kullanılabilir.

Scripps Çeviri Bilimi Enstitüsü müdürü Topol, "Gerçek devrim, akıllı telefonunuzda kendi güvenli, derinlemesine tıbbi veri deponuzun bulunmasından gelmez" diyor. “Tüm bireysel verilerimizi birleştirebildiğimiz buluttan geliyor. Bu veri seli düzgün bir şekilde bir araya getirildiğinde, entegre edildiğinde ve analiz edildiğinde, iki düzeyde (bireysel ve bir bütün olarak nüfus) devasa, yeni bir potansiyel sunacaktır. Kimsenin tek başına tespit edemeyeceği karmaşık eğilimleri ve etkileşimleri tespit etmek için ilgili tüm verilerimiz takip edilip makinede işlendiğinde, birçok hastalığın önüne geçebileceğiz."

Ve birleşenler yalnızca akıllı telefonlar ve hesaplamalı tıp da değil. Sayısız farklı alan ve teknoloji bir araya geliyor; sinir bilimi, gen düzenleme, robot bilimi, kök hücreler, 3 boyutlu baskı ve daha birçokları dahil ancak bunlarla sınırlı değil.

DNA dizilimi ve sinir bilimi gibi görünüşte ayrı olan şeyler bile bir araya geliyor. Şimdi beyin bozukluklarının çoğunu nasıl teşhis ettiğimize bir bakın. Yıllar önce, nörolojik ve psikiyatrik bozuklukların teşhisi, biyopsi ve omurilik örneklemesi gibi pahalı, invazif prosedürler gerektiriyordu. İnsan Genomu Projesi'nin ardından geliştirilen modern DNA dizileme teknikleri sayesinde artık aynı hastalıkları basit bir kan testiyle teşhis edebiliyoruz. Ölçek. Bu durumda, genetik bilgimiz sinirbilim bilgimizin ilerlemesine yardımcı oldu ve bu da tam olarak bu tür bir şey. Tıp ve teknolojinin çeşitli dalları geliştikçe çapraz tozlaşma da giderek daha fazla oluyor.

Tedaviye değil sağlığa para ödüyoruz

Mesele şu ki, tüm bu tıbbi ve teknolojik ilerlemeler birbiriyle bağlantılı olduğu gibi aynı zamanda politika, mevzuat, ekonomi ve hatta gelenek gibi şeylerle de açıklanamaz bir şekilde bağlantılıdır. Her şey bilim ve teknolojinin baş döndürücü hızında ilerlemiyor, bu nedenle tıbbın ilerlemesi muhtemelen aynı hızla devam edecek. giderek daha hızlı hale gelmesine rağmen, yeni tıbbi tekniklerin uygulanmasının her zaman gerektiği gibi gerçekleşmeyebileceğini hatırlamak da önemlidir. hızlıca.

Uygulamanın önünde duran özellikle büyük engellerden biri, çoğu sağlık sistemi tarafından kullanılan mevcut hizmet başına ücret modelidir. Böyle bir sistemde doktorlar, muayenehane ziyareti, test, cerrahi prosedür veya herhangi bir sağlık hizmeti olsun, sundukları her hizmet için ödeme alırlar. Bu model, insanları sağlıklı tutmak yerine tedavilerin kullanımını teşvik ettiğinden bir tür çıkar çatışması yaratıyor.

Singularity Üniversitesi'nin kurucu yöneticisi ve Exponential Medicine başkanı Dr. Daniel Kraft olarak, Bu yapısal problemin, teknolojik açıdan daha gelişmiş tıbbi yöntemlere geçişi etkili bir şekilde engellediğini açıklıyor. uygulamalar.

"Ben bir çocuk doktoruyum" diye açıklıyor, "bu yüzden paramın bir kısmını kulak enfeksiyonu olan çocuklara bakarak kazanırsam ve artık onları evlerine gönderebilirim bir uygulama ve dijital otoskop - ancak bunun için fatura kesemem - bu daha yeni, daha etkili olanı kullanma konusunda teşvik edilmeyeceğim teknoloji.”

Bu büyük bir sorun ama kesinlikle aşılamayacak bir sorun değil. Bu yeni araç ve yöntemlerin benimsenmesini muhtemelen hızlandıracak şeylerden biri de, şu şekilde bilinen şeye geçiştir: “değere dayalı bakım.” Kraft'ın belirttiği gibi, "Bu tür bir sağlık sistemindeki doktorlar, sizi ayakta tutmak için para alırlar. daha sağlıklı. Onların teşviki, sizi taburcu ettiklerinde sizi hastaneden uzak tutmak olacaktır, daha fazla prosedür veya biyopsi yapmak için para almak değil ya da Reçeteler.” Değer temelli bir sağlık sisteminde, "hastaların durumu kötüleştiğinde doktorlar ve sağlık ekipleri ikramiye alabilir" diye açıklıyor. kan şekeri değerlerinin daha iyi olması veya gereksiz olarak daha az acil servis ziyareti yapılması veya kan basınçlarının bağlantılı kan basıncı kullanılarak izlenmesi kelepçeler.”

Mevcut hizmet başına ücret modelinden değere dayalı bir bakım sistemine geçişin bir gecede gerçekleşmesi pek olası değil ama oluyor. Kaiser Permanente ve Mayo Clinic gibi bir avuç büyük tıbbi kuruluş bu yaklaşımı benimsemeye başladı. Bu model ve modern sağlık izleme teknolojilerinin artan kullanılabilirliği, değişimi daha da zorluyor ve Daha.

Kraft, "Veri modelleri değişiyor" diyor. “Bundan on yıl sonra, sağlık hizmetlerinin büyük çoğunluğu sonuca göre ödenecek; hatta bazı tıbbi cihazlara, uygulamalara ve diğer araçlara yalnızca doktor reçetesi yazdığı için değil, yalnızca işe yaradıkları takdirde ödeme yapılacak onlara. Eğer bu benim bakımımın bir parçasıysa ve daha iyi sonuçlar veya daha düşük sağlık bakım masrafları karşılığında ödüllendiriliyorsam, bu daha yeni, daha ileri teknolojiye sahip araçları benimseme olasılığım çok daha yüksek olur."

Köşede ne var?

Gen düzenleme, farklı alanların çapraz tozlaşması ve engeller gibi alanlardaki katlanarak artan ilerleme hızını akılda tutarak bizi yeni teknolojileri ilerledikçe hızla benimsemekten alıkoyuyor - önümüzdeki 10 yılda tıpta ne gibi değişiklikler görmeyi beklemeliyiz? yıllar mı?

Muhtemelen, bu soruya verilecek en kolay sindirilebilir cevap Dr. Leroy Hood'dan ve onun P4 tıbbı fikrinden geliyor; burada P'nin kısaltması: öngörücü, önleyici, kişiselleştirilmiş ve katılımcı.

Önümüzdeki on yıl boyunca tıp doğası gereği giderek daha öngörücü hale gelecektir. Daha fazla insan sağlık verilerini kaydetme ve takip etme yeteneğini benimsedikçe ve bu verilerin kapsamı genişledikçe ve Verileri analiz etme becerimiz her zamankinden daha da güçlendiğinde, geniş bir yelpazedeki farklı verileri önleyebileceğiz. hastalıklar. Bugün, bir benin malign melanomaya dönüşme riski altında olduğunu size söyleyebilecek bir uygulamamız var. Yarın, Multipl Skleroz'un erken belirtilerini bulmak için yürüyüş düzenlerini analiz eden veya geçmişe dönüp bakan uygulamalarımız olacak. Son üç yıldaki yeme alışkanlıklarınızı ve (tabii ki dostane bir bildirimle) doğru yolda olduğunuzu size bildirin diyabet.

Bu öngörücü yetenekler elbette tıbbın önümüzdeki birkaç yıl içinde giderek daha katılımcı hale geleceği fikrine de dayanıyor. Teknoloji ilerledikçe hastalar kendi sağlık bakımlarında daha aktif rol oynayacak, sadece emir almak yerine doktorlarla işbirliği yapacak.

Kraft şöyle diyor: "10 yıl içinde, saatinizden ya da telefonunuzdan son yaşamsal belirtilerinizi zaten yüklemiş olacağınızı umuyorum." yatağınızı, tansiyon okuyucunuzu veya şeker ölçüm cihazınızı tıbbi ekibinizin sahip olduğu elektronik tıbbi kaydınıza kaydedin. erişim. Ve umarım bu, tıbbi ekibinizin hayati belirtileri izlemesine gerek olmadığı, ancak bir şeyler ters göründüğünde ve makine ve 'öngörülebilir kişiler' bir sorun olduğunu algıladığında sağlık ekibiniz - veya dijital avatarınız - sizinle iletişime geçebilir erken. Çok daha fazla hastanın, kendi sağlıklarının CEO'su olmasa da en azından COO'su olma konusunda daha fazla yetkiye sahip olmasını umuyorum - yani onlar sağlıklarını daha akıllı yollarla takip ediyorlar ve ne yapacaklarını duymak için beklemek yerine onların bakımında daha fazla yardımcı pilot oluyorlar ve tepkisel.”

Sonuçta, daha katılımcı, kişiselleştirilmiş ve öngörücü bir tıp sistemine geçiş, ilk etapta hastalıkların meydana gelmesini önleme yeteneğimizi artıracaktır. Diyet takip bilekliğiniz akıllı buzdolabınızla senkronize olabiliyorsa ve yüksek miktarda sodyum içeren gıdalar tükettiğinizi tespit edebiliyorsa, Yapay zeka destekli dijital sağlık asistanı, uzun vadede kalp hastalığı gelişmelerini önlemenize yardımcı olacak beslenme değişiklikleri önerebilir Daha sonra.

Bunu söylemek komik gelebilir ama mevcut gidişatımızı sürdürürsek, tıbbın yakın geleceği aslında ilaç almamıza gerek kalmayabileceği bir gelecek olabilir.