Kontent qismiga oʻtish

Shaxsiylashtirilgan tibbiyot

Vikipediya, erkin ensiklopediya

Shaxsiylashtirilgan tibbiyot (shuningdek, tizimli tibbiyot deb ham ataladi) — odamlarni turli guruhlarga ajratuvchi hamda tibbiy qarorlar, amaliyotlar, tibbiy aralashuvlar va/yoki mahsulotlarni individual bemorning taxmin qilingan javob reaksiyasi yoki kasallik xavfi asosida unga moslashtiradigan tibbiy modeldir. Shaxsiylashtirilgan tibbiyot, aniq tibbiyot, tabaqalashtirilgan tibbiyot va P4 tibbiyoti atamalari ushbu tushunchani ifodalash uchun bir-birining oʻrnida qoʻllanadi, biroq baʼzi mualliflar va tashkilotlar muayyan nozik farqlarga tayanib, bu atamalarni bir-biridan farqlaydilar. P4 — „prediktiv (bashorat qiluvchi), preventiv (oldini oluvchi), shaxsiylashtirilgan va ishtirok etuvchi“ (inglizcha: predictive, preventive, personalized and participatory) soʻzlarining qisqartmasi hisoblanadi.

Davolash usullarini bemorga moslashtirish tarixi kamida Gippokrat davriga borib taqalsa-da[1], keyingi yillarda kasallikning molekulyar asoslarini, xususan genomikani tushunish imkonini beruvchi yangi diagnostika va informatika yondashuvlarining rivojlanishi tufayli ushbu atamaning qoʻllanishi sezilarli darajada ortdi. Bu esa tegishli bemorlarni tabaqalashtirish uchun aniq biomarker beradi[2][3][4].

Milliy muhandislik akademiyasi (NAE) tomonidan homiylik qilinadigan Muhandislik sohasidagi 14 ta yirik chaqiriq orasida shaxsiylashtirilgan tibbiyot individual sogʻliq boʻyicha maqbul qarorlarga erishish, shu orqali yaxshiroq dorilarni ishlab chiqish vazifasini hal qilishda asosiy hamda istiqbolli yondashuv sifatida eʼtirof etilgan[5][6].

Konseptsiya taraqqiyoti

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Shaxsiylashtirilgan tibbiyotda bemorning genetikasi yoki uning boshqa molekulyar yoxud hujayraviy xususiyatlariga asoslanib, eng toʻgʻri va maqbul davolash usullarini tanlash uchun koʻpincha diagnostik testlardan foydalaniladi[7]. Genetik maʼlumotlardan foydalanish shaxsiylashtirilgan tibbiyotning maʼlum sohalarida (masalan, farmakogenomika) muhim rol oʻynagan va bu atama dastlab genetika kontekstida paydo boʻlgan boʻlsa-da, keyinchalik u barcha turdagi shaxsiylashtirish choralarini, jumladan proteomikadan foydalanishni[8], tasvirlarni tahlil qilishni hamda nanozarralarga asoslangan teranostikani oʻz ichiga olgan holda kengaydi[9].

Aniq tibbiyot va shaxsiylashtirilgan tibbiyot oʻrtasidagi farq

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Aniq tibbiyot (inglizcha: precision medicine) — „hamma uchun bitta dori“ modelining oʻrniga sogʻliqni saqlashni moslashtirishni taklif qiluvchi hamda tibbiy qarorlar, muolajalar, amaliyotlar yoki mahsulotlarni bemorlarning maʼlum bir guruhiga moslashtirishni nazarda tutuvchi tibbiy modeldir[10][11]. Aniq tibbiyotda bemorning genetik tarkibi yoki boshqa molekulyar yoxud hujayraviy tahlillari kontekstiga tayanib, tegishli va maqbul terapiyani tanlash uchun koʻpincha diagnostik testlar qoʻllanadi[12]. Aniq tibbiyotda qoʻllanadigan vositalar qatoriga molekulyar diagnostika, tasvirlash va tahlillar kiradi[11][13].

Aniq tibbiyot va shaxsiylashtirilgan tibbiyot (shuningdek, individuallashtirilgan tibbiyot) oʻxshash tushunchalar boʻlib, kasallikning oldini olish, unga tashxis qoʻyish hamda davolash boʻyicha klinik qarorlarni qabul qilishda insonning genetik profiliga tayanadi[14]. Shaxsiylashtirilgan tibbiyot Inson genomi loyihasi davomida qoʻlga kiritilgan kashfiyotlarga asoslanadi[14].

AQSh Prezidentining fan va texnologiyalar boʻyicha maslahatchilar kengashi shaxsiylashtirilgan tibbiyot atamasining farqini quyidagicha tushuntiradi[15]:

Aniq tibbiyot tibbiy davolanishni har bir bemorning individual xususiyatlariga moslashtirishni anglatadi. Bu soʻzma-soʻz bemor uchun mutlaqo yagona boʻlgan dori-darmonlar yoki tibbiy asboblarni yaratishni anglatmaydi, balki shaxslarni muayyan kasallikka moyilligi, ushbu kasalliklarning biologiyasi yoxud prognozi, yoki maʼlum bir davolash usuliga boʻlgan munosabati bilan farq qiladigan kichik guruhlarga ajratish qobiliyatini anglatadi. Shundan soʻng, profilaktik yoki terapevtik aralashuvlar faqat foyda koʻradigan bemorlarga qaratilishi mumkin, bu esa foyda koʻrmaydiganlar uchun ortiqcha xarajatlar va nojoʻya taʼsirlarning oldini oladi[15].

„Aniq tibbiyot“ atamasining qoʻllanishi nafaqat davolash usulini tanlashni, balki muayyan shaxslar uchun noyob tibbiy mahsulotlarni yaratishni ham qamrab olishi mumkin — masalan, „…turli odamlar uchun muolajalarni moslashtirish maqsadida bemorga xos toʻqimalar yoki organlarni yaratish“[16]. Shu sababli, amaliyotda ushbu atama „shaxsiylashtirilgan tibbiyot“ atamasi bilan shunchelik koʻp kesishadiki, osongina bir-birining oʻrnida ishlatiladi, garchi keyingi atama baʼzida har bir shaxs uchun mutlaqo oʻziga xos davolashni nazarda tutadi deb notoʻgʻri talqin qilinsa ham[17].

Asosiy tushunchalar

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Asoslar

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Har bir inson inson genomining oʻziga xos variantiga ega hisoblanadi[18]. Garchi shaxslar oʻrtasidagi farqlarning aksariyati sogʻliqqa taʼsir qilmasa-da, inson salomatligi atrof-muhitning taʼsiri hamda xatti-harakatlar bilan birga genetik oʻzgaruvchanlikdan shakllanadi[19][12].

Shaxsiylashtirilgan tibbiyotdagi zamonaviy yutuqlar bemorning fundamental biologiyasini, DNK, RNK yoki oqsilini tasdiqlovchi texnologiyalarga tayanadi, bu esa yakunda kasallikni aniqlashga olib keladi. Masalan, genomni ketma-ketlashtirish (sekvenirlash) kabi shaxsiylashtirilgan usullar DNKdagi kistoz fibrozdan tortib saratongacha boʻlgan turli kasalliklarga taʼsir qiluvchi mutatsiyalarni aniqlashi mumkin. RNA-seq deb ataladigan boshqa bir usul esa qaysi RNK molekulalari maʼlum kasalliklar bilan bogʻliqligini koʻrsatib beradi. DNKdan farqli oʻlaroq, RNK darajasi atrof-muhitga javoban oʻzgarishi mumkin. Shuning uchun RNKni sekvenirlash insonning salomatlik holati haqida kengroq tushuncha beradi. Soʻnggi tadqiqotlar shaxslar oʻrtasidagi genetik farqlarni RNK ekspressiyasi[20], translyatsiya[21] va oqsil darajalari bilan bogʻladi[22].

Shaxsiylashtirilgan tibbiyot tushunchalari sogʻliqni saqlashga yangi hamda transformativ yondashuvlarni tatbiq etishda qoʻllanishi mumkin. Shaxsiylashtirilgan sogʻliqni saqlash tizimlar biologiyasi dinamikasiga asoslanadi va sogʻliq uchun xavflarni baholash hamda bemorlarga xavflarni kamaytirish, kasalliklarning oldini olish va kasallik yuzaga kelganda uni aniqlik bilan davolashga yordam beruvchi shaxsiylashtirilgan sogʻliqni saqlash rejalarini ishlab chiqish uchun baholovchi vositalardan foydalanadi. Shaxsiylashtirilgan sogʻliqni saqlash konsepsiyalari borgan sari kengroq tan olinmoqda, chunki Faxriylar ishlari boʻyicha boshqarma (Veterans Administration) barcha faxriylar uchun shaxsiylashtirilgan, proaktiv va bemorga yoʻnaltirilgan parvarishni yoʻlga qoʻyish majburiyatini olgan[23]. Baʼzi hollarda shaxsiylashtirilgan sogʻliqni saqlash bemorning genetik tuzilishiga emas, balki kasallik keltirib chiqaruvchi agentning tuzilishiga moslashtirilishi mumkin; bunga dori-darmonlarga chidamli bakteriyalar yoki viruslar misol boʻladi[24].

Aniq tibbiyot koʻpincha individual bemor kasalligining sababini molekulyar darajada tahlil qilish uchun panomik tahlil hamda tizimlar biologiyasini qoʻllashni, soʻngra ushbu individual bemor kasalligi jarayoniga qarshi turish uchun maqsadli davolash choralarini (ehtimol kombinatsiyalangan holda) qoʻllashni oʻz ichiga oladi. Keyin bemorning javob reaksiyasi imkon qadar yaqindan kuzatiladi, buning uchun koʻpincha oʻsimta yuki kabi surrogat koʻrsatkichlardan foydalaniladi (haqiqiy natijalar, masalan, besh yillik omon qolish darajasiga qarshi) va davolash bemorning reaksiyasiga qarab aniq moslashtiriladi[25][26]. Aniq tibbiyotning saraton kasalligiga qaratilgan tarmogʻi „aniq onkologiya“ deb ataladi[27][28]. Ruhiy buzilishlar va ruhiy salomatlik bilan bogʻliq boʻlgan aniq tibbiyot sohasi esa „aniq psixiatriya“ deb ataladi[29][30].

Molekulyar patologiyaning shaxslararo farqi juda xilma-xildir, xuddi shuningdek ekspozomadagi shaxslararo farqlar ham mavjud boʻlib, ular kasallik jarayonlariga toʻqima mikromuhiti ichidagi interaktoma orqali odamdan odamga turlicha taʼsir qiladi. Aniq tibbiyotning nazariy asosi sifatida „noyob kasallik tamoyili“[31] kasallik etiologiyasi va patogenezining keng tarqalgan geterogenlik hodisasini qamrab olish uchun paydo boʻldi. Noyob kasallik tamoyili birinchi marta neoplastik kasalliklarda noyob oʻsimta tamoyili sifatida tavsiflangan edi. Ekspozoma epidemiologiyaning umumiy tushunchasi boʻlgani sababli, aniq tibbiyot aniq tibbiyot uchun potentsial biomarkerlarni aniqlashga qodir boʻlgan molekulyar patologik epidemiologiya bilan chambarchas bogʻliqdir[32].

Usul

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Shifokorlar mutatsiyaning maʼlum bir kasallik bilan bogʻliqligini bilishlari uchun tadqiqotchilar koʻpincha „butun genom boʻyicha assotsiatsiya tadqiqoti“ (GWA tadqiqoti) deb nomlanuvchi tadqiqotni oʻtkazadilar. Bunday tadqiqot bitta kasallikni oʻrganadi, soʻngra genomda umumiy mutatsiyalarni izlash uchun ushbu kasallikka chalingan koʻplab bemorlarning genomini ketma-ketlashtiradi. GWA tadqiqoti natijasida kasallik bilan bogʻliq deb topilgan mutatsiyalar keyinchalik yangi bemorlarda genom ketma-ketligini oʻrganish va oʻsha mutatsiyani topish orqali kasallikka tashxis qoʻyish uchun ishlatilishi mumkin. 2005-yilda oʻtkazilgan birinchi GWA tadqiqotida yoshga bogʻliq makula degeneratsiyasi (YBMD) bilan ogʻrigan bemorlar oʻrganilgan[33]. Unda YBMD bilan bogʻliq boʻlgan va faqat bitta nukleotiddagi oʻzgarishni oʻz ichiga olgan ikki xil mutatsiya (bular yagona nukleotid polimorfizmi yoki SNP deb ataladi) topilgan. Bu kabi GWA tadqiqotlari kasalliklar bilan bogʻliq keng tarqalgan genetik oʻzgarishlarni aniqlashda juda muvaffaqiyatli boʻldi. 2014-yil boshiga kelib, 1300 dan ortiq GWA tadqiqotlari yakunlandi[34].

Kasallik xavfini baholash

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Koʻpgina genlar birgalikda keng tarqalgan hamda murakkab kasalliklarning rivojlanish ehtimoliga taʼsir qiladi[19]. Shaxsiylashtirilgan tibbiyot bitta yoki bir nechta genlar asosida insonning maʼlum bir kasallikka chalinish xavfini bashorat qilish uchun ham qoʻllanishi mumkin. Ushbu yondashuv kasallik xavfini baholashga qaratilgan sekvenirlash texnologiyasidan foydalanadi, bu esa shifokorga kasallik namoyon boʻlishidan oldin profilaktik davolashni boshlash imkonini beradi. Masalan, agar DNK mutatsiyasi insonning 2-toifadagi qandli diabetga chalinish xavfini oshirishi aniqlansa, ushbu shaxs keyinchalik hayotida diabet rivojlanish ehtimolini kamaytirish uchun turmush tarzini oʻzgartirishni boshlashi mumkin.[manba kerak]

Amaliyot

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Kundalik klinik sharoitlarda bemorlarga aniq tibbiy yordam koʻrsatish imkoniyati molekulyar profillash testlarining, masalan, individual embrional DNK sekvenirlashining mavjudligiga bogʻliqdir[35]. Aniq tibbiyot hozirgi vaqtda davolashni asosan genomik testlar (masalan, Oncotype DX[36]) asosida individual ravishda belgilasa-da, spektrometriya hamda hisoblash quvvatini birlashtirgan usullardan tortib, organizmdagi dorilar taʼsirini real vaqt rejimida tasvirlashgacha boʻlgan bir qancha istiqbolli texnologik modalliklar ishlab chiqilmoqda. Aniq tibbiyotning koʻplab turli jihatlari ilmiy-tadqiqot sharoitlarida sinovdan oʻtkazilmoqda (masalan, proteoma, mikrobioma), biroq kundalik amaliyotda barcha mavjud maʼlumotlar qoʻllanilmaydi. Aniq tibbiyot bilan shugʻullanish imkoniyati shifokorlarga test natijatlari asosida chora koʻrishda yordam beradigan bilimlar bazasiga ham bogʻliqdir[37][38][39]. Diagnostikasi qoʻyilmagan kasallikka chalingan shaxslar guruhiga omikaga asoslangan aniq tibbiyotni qoʻllagan dastlabki tadqiqotlar natijasida tashxis qoʻyish darajasi taxminan 35% ni tashkil etdi, yangi tashxis qoʻyilgan bemorlarning har 5 tasidan 1 tasiga davolash usulini oʻzgartirish boʻyicha tavsiyalar berildi[40]. Farmakogenetika yanada rivojlanib, individual davolash reaksiyalarini bashorat qilishga qodir boʻlguniga qadar, N-of-1 (bitta bemorda oʻtkaziladigan) sinovlari bemorlarning davolash choralariga boʻlgan munosabatini aniqlashning eng yaxshi usuli ekanligi taxmin qilingan[41][42].

Davolash nuqtai nazaridan, shaxsiylashtirilgan tibbiyot farmatsevtika dorixonalarida dorilarni retsept boʻyicha tayyorlash orqali tayyorlanadigan dori aralashmalari kabi moslashtirilgan tibbiy mahsulotlarni yoki individual ravishda ishlab chiqarilgan asboblarni qoʻllashni oʻz ichiga olishi mumkin[43][44]. U shuningdek dorilarning zararli oʻzaro taʼsirini oldini olishi, dori-darmonlarni buyurishda umumiy samaradorlikni oshirishi hamda sogʻliqni saqlash xarajatlarini kamaytirishi mumkin[45].

Davlat tomonidan moliyalashtiriladigan genomikadan kimlar foyda koʻrayotgani sogʻliqni saqlash sohasidagi muhim masala hisoblanadi hamda genomik tibbiyotning joriy etilishi ijtimoiy tenglik bilan bogʻliq muammolarni yanada kuchaytirmasligini taʼminlash uchun alohida eʼtibor talab etiladi[46].

Aniq tibbiyotda sunʼiy intellekt

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Sunʼiy intellekt aniq tibbiyot yoʻnalishida tub burilish yasamoqda[47]. Genomik ketma-ketliklarni tahlil qilish hamda bemorlar va tibbiyot muassasalari tomonidan har soniyada qayd etiladigan ulkan hajmdagi maʼlumotlarni oʻrganish va ulardan xulosalar chiqarish uchun mashinali oʻrganish algoritmlaridan foydalaniladi[48]. Sunʼiy intellekt usullari kardiologiya sohasidagi aniq tibbiyotda mavjud kasalliklardagi genotiplar va fenotiplarni tushunish, bemorlarni parvarish qilish sifatini oshirish, iqtisodiy samaradorlikni taʼminlash hamda qayta kasalxonaga yotqizish va oʻlim darajasini kamaytirish maqsadida qoʻllanadi[49].

2021-yilda chop etilgan maqolada qayd etilishicha, mashinali oʻrgatish vositasi prostata saratonini davolash boʻyicha III faza klinik sinovlarining natijalarini 76% aniqlik bilan bashorat qila olgan[50]. Bu esa klinik sinovlar maʼlumotlari aniq tibbiyot uchun mashinali oʻrgatishga asoslangan vositalarni yaratishda amaliy manba boʻlib xizmat qilishi mumkinligidan dalolat beradi.[manba kerak]

Aniq tibbiyot algoritmik ogʻishlarning nozik shakllariga moyil boʻlishi mumkin. Masalan, bir nechta kuzatuvchilar tomonidan kiritilgan qiymatlarga ega koʻplab maʼlumotlarni kiritish maydonlarining mavjudligi maʼlumotlarning tushunilishi va talqin qilinishida buzilishlarni keltirib chiqarishi mumkin[51]. 2020-yilgi tadqiqot shuni koʻrsatdiki, mashinali oʻrgatish modellarini maʼlum bir aholi guruhiga xos tarzda tayyorlash (masalan, modellarni maxsus qora tanli saraton bemorlari uchun tayyorlash) umumiy aholi guruhlariga yoʻnaltirilgan modellarga qaraganda ancha yuqori samaradorlik beradi[52].

Aniq tibbiyot tashabbusi

[tahrir | manbasini tahrirlash]

AQSh Prezidenti Barack Obama 2016-yilgi Kongressga murojaatnomasida AQSh Milliy sogʻliqni saqlash institutlarining „Aniq tibbiyot tashabbusi“ loyihasini moliyalashtirish uchun 215 million dollar ajratish niyatini maʼlum qilgan edi[53][54]. Usbuh tashabbusning qisqa muddatli maqsadi profilaktika va davolashning yaxshiroq usullarini ishlab chiqish maqsadida saraton genomikasini kengaytirish edi[55]. Uzoq muddatda esa Aniq tibbiyot tashabbusi olimlarning milliy tarmogʻini yaratish hamda salomatlik va kasalliklar haqidagi tushunchamizni kengaytirish uchun bir million amerikaliklar ishtirokida milliy kohorta tadqiqotini boshlash orqali keng qamrovli ilmiy bilimlar bazasini yaratishni maqsad qilgan[56].

Aniq tibbiyot tashabbusining vazifalar bayonoti quyidagicha edi: „Bemorlar, tadqiqotchilar va tibbiyot xodimlariga individual muolajalarni ishlab chiqish yoʻlida birgalikda ishlash imkonini beradigan tadqiqotlar, texnologiyalar hamda siyosatlar orqali tibbiyotda yangi davrni boshlash“[57]. 2016-yilda ushbu tashabbus „All of Us“ („Hammamiz“) deb qayta nomlandi hamda 2018-yil yanvar oyiga kelib uning pilot bosqichida 10 000 kishi roʻyxatdan oʻtdi[58].

Aniq tibbiyotning afzalliklari

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Aniq tibbiyot tibbiy yordam koʻrsatuvchilarga bemorning salomatligi, kasalligi yoki holatida muhim rol oʻynaydigan koʻplab omillarni — jumladan, atrof-muhit, turmush tarzi va irsiyatni yaxshiroq tushunishga yordam beradi. Ushbu maʼlumotlar ularga qaysi muolajalar eng samarali va xavfsiz boʻlishini yoki kasallik boshlanishining qanday oldini olish mumkinligini aniqroq bashorat qilish imkonini beradi. Bundan tashqari, uning afzalliklari quyidagilardan iborat:[manba kerak]

  • tibbiyotdagi urgʻuni kasallikka javob qaytarishdan uning oldini olishga oʻzgartirish
  • kasallikka moyillikni bashorat qilish
  • kasalliklarni aniqlashni yaxshilash
  • kasallik rivojlanishining oldini olish
  • kasallikning oldini olish strategiyalarini shaxsiylashtirish
  • yanada samarali dori-darmonlarni buyurish
  • oldindan aytish mumkin boʻlgan salbiy nojoʻya taʼsirga ega dorilarni buyurishdan qochish
  • farmatsevtik klinik sinovlarning vaqti, narxi va muvaffaqiyatsizlik darajasini kamaytirish
  • tibbiy yordam xarajatlarini oshiradigan va bemorlarni parvarish qilishga putur yetkazadigan urinish va xatoliklar samarasizligini bartaraf etish

Qoʻllanishi

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Shaxsiylashtirilgan tibbiyot sohasidagi yutuqlar shaxsga hamda uning genomiga xos boʻlgan yanada tizimli davolash yondashuvini yaratadi. Shaxsiylashtirilgan tibbiyot erta aralashuv bilan yaxshi tashxis qoʻyishni, shuningdek, dori-darmonlarni yanada samarali ishlab chiqish hamda yanada maqsadli davolash usullarini taʼminlashi mumkin[59].

Diagnostika va aralashuv

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Bemorga individual ravishda yondashish qobiliyatining mavjudligi aniqroq tashxis qoʻyish hamda maxsus davolash rejasini tuzish imkonini beradi. Genotiplash — biologik tahlillar yordamida shaxsning DNK ketma-ketligini aniqlash jarayonidir[60]. Shaxsning DNK ketma-ketligi haqida batafsil maʼlumotga ega boʻlish orqali, yuzaga kelishi mumkin boʻlgan kasalliklarga sabab boʻluvchi mavjud genetik oʻzgarishlarni baholash uchun uning genomini Inson genomi loyihasi kabi mos yozuvlar genomi bilan solishtirish mumkin. 23andMe, Navigenics hamda Illumina kabi bir qator xususiy kompaniyalar aholi uchun toʻgʻridan-toʻgʻri isteʼmolchi (Direct-to-Consumer) darajasidagi genom sekvenirlashini yaratdilar[18]. Shaxslardan olingan ushbu maʼlumotlar keyinchalik ularni samarali davolash uchun qoʻllanilishi mumkin. Shaxsning genetik tuzilishi uning maʼlum bir davolash usuliga qanchalik yaxshi javob berishida ham muhim rol oʻynaydi, shuning uchun ularning genetik tarkibini bilish ular qabul qiladigan davolash turini oʻzgartirishi mumkin.[manba kerak]

Ushbu yoʻnalishning tarkibiy qismlaridan biri farmakogenomika (Farmakogenomika) boʻlib, u dori-darmonlarni yanada asosli hamda moslashtirilgan tarzda buyurish uchun shaxsning genomidan foydalanadi[61]. Koʻpincha dori-darmonlar hamma uchun taxminan bir xil taʼsir qiladi degan fikr bilan buyuriladi, biroq dori vositalarini qoʻllashda hisobga olinishi kerak boʻlgan bir qator omillar mavjud. Shaxsdan olingan batafsil genetik maʼlumotlar nojoʻya hodisalarning oldini olishga, toʻgʻri dozalarni belgilashga hamda dori retseptlarining maksimal samaradorligini taʼminlashga yordam beradi[18]. Masalan, warfarin qon quyqalari boʻlgan bemorlarga keng buyuriladigan, FDA tomonidan tasdiqlangan ogʻiz orqali qabul qilinadigan antikoagulyantdir. warfarinning farmakokinetika hamda farmakodinamikasidagi sezilarli shaxslararo oʻzgaruvchanlik tufayli, uning nojoʻya taʼsirlar koʻrsatish darajasi barcha keng buyuriladigan dorilar orasida eng yuqorilaridan biri hisoblanadi[5]. Biroq, shaxsiy antikoagulyant reaktsiyani kodlaydigan ikkita gen — CYP2C9 va VKORC1 genotiplarida polimorfik variantlarning kashf etilishi bilan[62][63], shifokorlar kuchli qon ketish kabi nojoʻya taʼsirlarni oldini olish hamda tezroq va yaxshiroq terapevtik samaradorlikka erishish uchun bemorlarning gen profilidan foydalanigal holda warfarinning maqbul dozalarini buyurishlari mumkin[5]. Muayyan dori vositasiga nisbatan nojoʻya taʼsirlarni bashorat qiluvchi genetik variantlarni aniqlash boʻyicha farmakogenomik jarayon toksgnostika (Toksgnostika) deb ataladi[64].

Shaxsiylashtirilgan tibbiyotda qoʻllanadigan teranostik platformaning bir qismi davolashni yoʻnaltirish uchun diagnostik testlardan foydalanish boʻlishi mumkin. Ushbu sinovlar tibbiy tasvirlashni, masalan, MRI kontrast agentlari (T1 va T2 agentlari), lyuminesans markerlar (organik boʻyoqlar va noorganik kvant nuqtalari) hamda yadroviy tasvirlash vositalarini (PET radiotreyserlari yoki SPECT agentlari) oʻz ichiga olishi mumkin[9][65] yoki in vitro laboratoriya testlarini[66], jumladan DNK sekvenirlashini qamrab olishi mumkin[67]. Shuningdek, ular koʻpincha bir nechta biomarkerlar uchun oʻtkazilgan test natijalarini baholaydigan chuqur oʻrganish algoritmlarini oʻz ichiga oladi[68].

Maxsus davolashdan tashqari, shaxsiylashtirilgan tibbiyot profilaktik parvarish taraqqiyotiga katta yordam berishi mumkin. Masalan, koʻplab ayollar koʻkrak saratoni yoki tuxumdon saratoni oilaviy tarixi tufayli moyilligi boʻlsa, BRCA1 va BRCA2 genlaridagi maʼlum mutatsiyalar boʻyicha genotiplangan hisoblanadi[69]. Genomda mavjud boʻlgan mutatsiyalarga qarab kasalliklarning koʻproq sabablari aniqlangan sari, ularni shaxsda aniqlash osonlashadi. Keyinchalik kasallik rivojlanishining oldini olish choralari koʻrilishi mumkin. Genomda mutatsiyalar topilgan taqdirda ham, ularning DNK tafsilotlariga ega boʻlish maʼlum kasalliklarning taʼsirini kamaytirishi yoki paydo boʻlishini kechiktirishi mumkin[59]. Shaxsning genetik tarkibiga ega boʻlish kasallik manbasini aniqlashda hamda uni davolash yoki rivojlanishini oldini olishda yaxshiroq asoslangan qarorlar qabul qilish imkonini beradi. Bu DNKdagi maʼlum mutatsiyalar bilan bogʻliqligi taxmin qilinadigan Alzheimer kasalligi yoki saraton kabi kasalliklar uchun juda foydali boʻladi[59].

Hozirgi vaqtda maqsadli bemorlar guruhi/kichik guruhiga xos boʻlgan dorining samaradorligi va xavfsizligini tekshirish uchun qoʻllanilayotgan vosita hamroh diagnostika (Hamroh diagnostikas) hisoblanadi. Ushbu texnologiya dori bozorda paydo boʻlishidan oldin yoki keyin ishlab chiqiladigan tahlil boʻlib, u shaxsga asoslangan holda mavjud terapevtik davolanishni kuchaytirishda foydalidir[70]. Ushbu hamroh diagnostika vositalari bemor uchun imkon qadar maqbul davolash qarorini qabul qilishda yordam berish maqsadida dori bilan bogʻliq farmakogenomik maʼlumotlarni oʻz retsept yorligʻiga kiritgan[70].

Shaxsiylashtirilgan saraton terapiyasining umumiy jarayoni. Genomni ketma-ketlashtirish (sekvenirlash) dori-darmonlarni yanada aniq va shaxsiylashtirilgan tarzda buyurish hamda turli bemorlar uchun maqsadli terapiyani amalga oshirish imkonini beradi.

Dorilarni ishlab chiqish va ulardan foydalanish

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Shaxsning genomik maʼlumotlariga ega boʻlish dorilarni ishlab chiqish va ularni ommaviy foydalanish uchun FDA tomonidan tasdiqlanishini kutish jarayonida muhim ahamiyatga ega boʻlishi mumkin. Shaxsning genetik tuzilishi toʻgʻrisida batafsil maʼlumotga ega boʻlish klinik sinovning yakuniy bosqichlariga bemorni kiritish yoki undan chiqarib tashlash toʻgʻrisida qaror qabul qilishda muhim omil boʻlishi mumkin[59]. Klinik sinovdan eng koʻp foyda koʻradigan bemorlarni aniqlash imkoniyati sinovdan oʻtkazilayotgan mahsulot tufayli kelib chiqadigan nojoʻya natijalardan bemorlar xavfsizligini oshiradi hamda umumiy xarajatlarning kamayishiga olib keladigan kichikroq va tezroq sinovlarni oʻtkazish imkonini beradi[71]. Bundan tashqari, kengroq aholi guruhi uchun samarasiz deb topilgan dorilar, garchi aholining kichik foiziga kerak boʻlsa-da, shaxsiy genomlar yordamida ushbu maxsus dori yoki terapiyaning samaradorligi va zarurligini tasdiqlash orqali FDA tomonidan maʼqullanishi mumkin[59][72].

Shifokorlar odatda oʻz bemorlari uchun eng samarali boʻlgan davolash usulini topguncha sinov va xatolik strategiyasidan foydalanadilar[59]. Shaxsiylashtirilgan tibbiyot yordamida ushbu muolajalar inson tanasining qanday javob berishini hamda davolash uning genomiga qarab samara berishini bashorat qilish orqali yanada aniqroq moslashtirilishi mumkin[18]. Bu „toʻgʻri bemorda toʻgʻri dozada toʻgʻri dori bilan davolash“ deb umumlashtirilgan[73]. Bunday yondashuv yanada tejamkor va aniqroq boʻladi[59]. Masalan, Tamoxifen ilgari ER+ koʻkrak saratoni bilan ogʻrigan ayollarga keng buyuriladigan dori boʻlgan, biroq uni qabul qilgan ayollarning 65 foizida dastlab chidamlilik (rezistentlik) rivojlangan. David Flockhart kabi tadqiqotchilar tomonidan olib borilgan tadqiqotlardan soʻng, metabolizm fermentini kodlaydigan CYP2D6 genida maʼlum mutatsiyaga ega boʻlgan ayollar Tamoxifenni samarali parchalay olmasligi aniqlandi, bu esa davolashni ular uchun samarasiz qildi[74]. Hozirgi vaqtda eng samarali davolash usulini tanlash uchun ayollar ushbu maxsus mutatsiyalar boʻyicha genotiplanadi.[manba kerak]

Ushbu mutatsiyalarni skrining qilish yuqori samarali skrining (yuqori samarali skrining) yoki fenotipik skrining (fenotipik skrining) orqali amalga oshiriladi. Bir nechta dori ishlab chiquvchi hamda farmatsevtika kompaniyalari hozirgi vaqtda ushbu texnologiyalardan nafaqat shaxsiylashtirilgan tibbiyot tadqiqotlarini rivojlantirish, balki genetik tadqiqotlarni kuchaytirish uchun ham foydalanmoqdalar. Anʼanaviy "toʻgʻridan-toʻgʻri" transfeksiya DNK kutubxonasi skriningiga muqobil boʻlgan koʻp maqsadli yondashuvlar teskari transfeksiya yoki kimyogenomikani (kimyogenomikani) oʻz ichiga olishi mumkin.[manba kerak]

Dorixonalarda dori vositalarini buyurtma asosida tayyorlash (compounding) shaxsiylashtirilgan tibbiyotning yana bir qoʻllanilish sohasidir. Garchi bunda mutlaqo genetik maʼlumotlardan foydalanilmasa-da, turli xususiyatlari (masalan, doza darajasi, ingredient tanlash, yuborish yoʻli va boshqalar) individual bemor uchun tanlanadigan va tayyorlanadigan dorining tayyorlanishi (ommaviy ishlab chiqariladigan birlik dozalar yoki qatʼiy dozali kombinatsiyalardan farqli oʻlaroq) shaxsiylashtirilgan tibbiyot sohasi sifatida qabul qilinadi. Dorilarning oʻzaro taʼsirini bashorat qilishning hisoblash hamda matematik yondashuvlari ham ishlab chiqilmoqda. Masalan, fenotipik javob yuzalari (Fenotipik javob yuzalari) dorilar, ularning oʻzaro taʼsiri va inson biomarkerlari oʻrtasidagi munosabatlarni modellashtiradi.[manba kerak]

Tadqiqotlarning faol yoʻnalishlaridan biri farmatsevtik aralashtirish orqali olingan shaxsiylashtirilgan dorilarni tanadagi kasallik oʻchoqlariga samarali yetkazib berishdir[6]. Masalan, tadqiqotchilar real vaqt rejimida tasvirlashdan foydalanish hamda dorini yetkazib berish farmakodinamikasini tahlil qilish orqali aniq maqsadli oʻchoqqa yoʻnaltirilishi mumkin boʻlgan nanotashuvchilarni yaratishga harakat qilmoqdalar[75]. Temir oksidi nanozarralari, kvant nuqtalari, uglerod nanotubalari, oltin nanozarralari va kremniy nanozarralari kabi bir nechta nomzod nanotashuvchilar oʻrganilmoqda[9]. Sirt kimyosining oʻzgarishi ushbu nanozarralarni dori-darmonlar bilan yuklash, shuningdek, tananing immun javobidan qochish imkonini beradi, bu esa nanozarralaga asoslangan teranostikani amalga oshirishga yoʻl ochadi[6][9]. Nanotashuvchilarning nishonga olish strategiyalari kasallikka qarab farqlanadi. Masalan, agar kasallik saraton boʻlsa, keng tarqalgan yondashuv saraton hujayralari yuzasida ifodalangan biomarkerni aniqlash hamda tanib olish va bogʻlanishga erishish uchun unga tegishli nishonga oluvchi vektorni nanotashuvchiga yuklashdir; nanotashuvchilarning oʻlchami oʻsimtani nishonga olishda kuchaytirilgan oʻtkazuvchanlik va saqlash effektiga (EPR) erishish uchun ham loyihalashtiriladi[9]. Agar kasallik buyrak kabi maʼlum bir organda lokalizatsiya qilingan boʻlsa, nanotashuvchilarning yuzasi maʼlum bir organ ichidagi retseptorlar bilan bogʻlanadigan muayyan ligand bilan qoplanishi mumkin, bu esa maqsadli organga dori yetkazib berishga erishish hamda nishon boʻlmagan qismlarga soʻrilishini oldini olish imkonini beradi[76]. Ushbu nanozarralarga asoslangan dori yetkazib berish tizimining ulkan salohiyatiga qaramay, bu sohada hali sezilarli yutuqlarga erishilishi kerak va nanotashuvchilar klinik standartlarga javob berish uchun hali ham oʻrganilmoqda va takomillashtirilmoqda[9][75].

Teranostika

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Teranostika — yadroviy tibbiyotda diagnostika hamda davolash uchun oʻxshash molekulalardan foydalanadigan shaxsiylashtirilgan yondashuvdir[77][78][79]. Bu atama „terapevtika“ (inglizcha: therapeutics) va „diagnostika“ (inglizcha: diagnostics) soʻzlarining birikmasi (gibrid soʻz) hisoblanadi. Uning eng keng tarqalgan qoʻllanilishi SPECT yoki pozitron emission tomografiya (PET) tasvirlari uchun molekulalarga radionuklidlarni (gamma yoki pozitron emitentlari) yoxud radioterapiya uchun elektron emitentlarini biriktirishdir.[manba kerak] Eng birinchi misollardan biri qalqonsimon bez saratoni bilan ogʻrigan bemorlarni davolashda radioaktiv yoddan foydalanish hisoblanadi[77]. Boshqa misollar qatoriga limfomani davolash uchun radioaktiv yorliqli anti-CD20 antikorlari (masalan, Bexxar), suyak metastazlarini davolash uchun Radium-223, neyroendokrin oʻsimtalarni davolash uchun Lutetium-177 DOTATATE hamda prostata saratonini davolash uchun Lutetium-177 PSMA kiradi[77]. Keng qoʻllaniladigan reagentlardan biri fluorine-18 izotopidan foydalanadigan ftordeoksiglyukoza hisoblanadi[80].

Nafas olish yoʻllari proteomikasi

[tahrir | manbasini tahrirlash]
Mass-spektrometriya yordamida tahlil qilinishi uchun namuna tashuvchida proteomika namunasini tayyorlash jarayoni

Nafas olish yoʻllari kasalliklari butun dunyo boʻylab insoniyatga taʼsir koʻrsatadi, bunda surunkali oʻpka kasalliklari (masalan, astma, oʻpkaning surunkali obstruktiv kasalligi, idiopatik oʻpka fibrozi va boshqalar) hamda oʻpka saratoni keng tarqalgan kasallanish va oʻlim holatlarini keltirib chiqaradi. Ushbu holatlar juda geterogen boʻlib, erta tashxis qoʻyishni talab qiladi. Biroq, dastlabki alomatlar oʻziga xos emas va klinik tashxis koʻpincha kech qoʻyiladi. Soʻnggi bir necha yil ichida shaxsiylashtirilgan tibbiyot davolash usullarini bemorning tibbiy ehtiyojlariga moslashtirishga qaratilgan yeni texnologiyalardan foydalanadigan tibbiy yordam yondashuvi sifatida paydo boʻldi[8]. Xususan, bitta biomarker oʻrniga oqsillar ekspressiyasi seriyasini tahlil qilish uchun proteomikadan foydalaniladi[81]. Oqsillar tananing biologik faolligini, jumladan, salomatlik va kasallikni nazorat qiladi, shuning uchun proteomika erta tashxis qoʻyishda foydalidir. Nafas olish kasalliklari boʻlsa, proteomika zardob, qon hujayralari, bronxoalveolyar lavaj suyuqliklari (BAL), burun lavaji suyuqliklari (NLF), balgʻam kabi bir nechta biologik namunalarni tahlil qiladi[81]. Ushbu biologik namunalardan toʻliq oqsil ekspressiyasini aniqlash va miqdorini aniqlash mass-spektrometriya hamda ilgʻor tahliliy usullar yordamida amalga oshiriladi[82]. Nafas olish yoʻllari proteomikasi soʻnggi yillarda sogʻliqni saqlashni qoʻllab-quvvatlash uchun shaxsiylashtirilgan tibbiyotni rivojlantirishda sezilarli yutuqlarga erishdi. Masalan, 2012-yilda Lazzari va boshqalar tomonidan oʻtkazilgan tadqiqotda, proteomikaga asoslangan yondashuv individual bemorlar uchun shaxsiy muolajalarni moslashtirishda qoʻllanilishi mumkin boʻlgan oʻpka saratonining bir nechta biomarkerlarini aniqlashda sezilarli muvaffaqiyatlarga erishdi[83]. Tobora koʻproq tadqiqotlar nafas olish kasalliklari uchun maqsadli terapiyani taʼminlashda proteomikaning foydaliligini koʻrsatdi[81].

Saraton genomikasi

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Soʻnggi oʻn yilliklarda saraton tadqiqotlari anʼanaviy patologiyada bir xil koʻrinadigan saraton turlarining genetik xilma-xilligi haqida koʻplab maʼlumotlarni ochib berdi. Shuningdek, oʻsimta geterogenligi yoki bitta oʻsimta ichidagi genetik xilma-xillik haqida xabardorlik oshdi. Boshqa istiqbollar qatori, ushbu kashfiyotlar umumiy aholi guruhiga qoʻllanilganda yaxshi natijalar bermagan dorilar maʼlum genetik profilga ega boʻlgan holatlarning maʼlum bir qismi uchun muvaffaqiyatli boʻlishi mumkinligi ehtimolini oshiradi.

Shaxsiylashtirilgan onkogenomika — shaxsiylashtirilgan tibbiyotni saraton genomikasiga tatbiq etishdir. Kasallik patologiyasini yaxshiroq tushunish hamda dorilarni ishlab chiqishni takomillashtirish maqsadida saraton bilan bogʻliq genlarni tavsiflash uchun yuqori samarali sekvenirlash usullaridan foydalaniladi. Onkogenomika genomikaning eng istiqbolli tarmoqlaridan biri hisoblanadi, ayniqsa uning dori terapiyasidagi ahamiyati tufayli. Bunga quyidagilar misol boʻla oladi:

  • Trastuzumab (savdo nomlari Herclon, Herceptin) — HER2/neu retseptoriga taʼsir qiluvchi monoklonal antikor dori vositasi. Uning asosiy qoʻllanilishi maʼlum koʻkrak saratoni turlarini davolashdir. Bu dori faqat bemorning saratoni HER2/neu retseptorining haddan tashqari ekspressiyasi (over-expression) boʻyicha sinovdan oʻtkazilgandan keyingina qoʻllaniladi. Bemorlarni Herceptin bilan davolashdan foyda koʻrishini tekshirish uchun ikkita toʻqima turi testi qoʻllaniladi. Ushbu toʻqima testlari immunogistokimyo(IXK) va Fluorescence In Situ Hybridization(FISH)[84] hisoblanadi. Faqat Her2+ boʻlgan bemorlargina Herceptin (trastuzumab) terapiyasi bilan davolanadi[85].
  • imatinib (Gleevec brendi ostida sotiladi) kabi tirozin kinaza ingibitorlari surunkali mieloid leykemiyani (SML) davolash uchun ishlab chiqilgan boʻlib, unda BCR-ABL gibrid geni (9-xromosoma va 22-xromosoma oʻrtasidagi resiprok translokatsiya mahsuli) holatlarning >95 foizida mavjud boʻlib, abl bilan bogʻliq oqsil signalizatsiyasini haddan tashqari faollashtiradi. Ushbu dorilar Ableson tirozin kinaza (ABL) oqsilini maxsus ingibirlaydi hamda kasallik patofiziologiyasi bilimlariga asoslangan „ratsional dori dizayni“ning yorqin namunasidir[86].
  • Foundation Medicine kompaniyasi tomonidan ishlab chiqarilgan FoundationOne CDx hisoboti individual bemorlarning oʻsimta biopsiyalaridagi genlarni oʻrganadi va maxsus dori-darmonlarni tavsiya qiladi.
  • Yuqori mutatsiya yuki immunoterapiyaga boʻlgan reaktsiyadan dalolat beradi, shuningdek, mutatsiyalarning oʻziga xos shakllari ilgari sitotoksik saraton dorilariga taʼsir qilish bilan bogʻliq boʻlgan[87].

Aholini skrining qilish

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Genomika (microarray), proteomika (toʻqima matritsasi) va tasvirlash (fMRT, micro-CT) texnologiyalaridan foydalanish orqali bemorlar toʻgʻrisida molekulyar darajadagi maʼlumotlarni osongina olish mumkin. Ushbu molekulyar biomarkerlar saraton kabi kasalliklar prognozida juda samarali ekanligini koʻrsatdi[88][89][90]. Saratonni bashorat qilishning uchta asosiy sohasi saratonning qaytalanishi, saratonga moyillik hamda saratondan omon qolish darajasini oʻz ichiga oladi[91]. Molekulyar miqyosdagi maʼlumotlarni makro-miqyosdagi klinik maʼlumotlar bilan, masalan bemorning oʻsimta turi va boshqa xavf omillari bilan birlashtirish prognozni sezilarli darajada yaxshilaydi[91]. Natijada, molekulyar biomarkerlardan, ayniqsa genomikadan foydalanish hisobiga saraton prognozi yoki uni bashorat qilish, ayniqsa keng aholini skrining qilishda juda samarali boʻldi[92]. Aslini olganda, aholi genomik skriningi kasallik xavfi boʻlgan odamlarni aniqlashda qoʻllanilishi mumkin, bu esa profilaktika ishlariga yordam beradi[92]

Genetik maʼlumotlar poligenik koʻrsatkichlarni (poligenik koʻrsatkichlarni) yaratishda qoʻllanilishi mumkin boʻlib, ular GWA tadqiqoti orqali aniqlangan individual variantlarning taxminiy taʼsirini umumlashtirish orqali kasallik xavfi kabi xususiyatlarni baholaydi. Ular saraton, diabet va koronar arteriya kasalliklari kabi koʻplab holatlarda ishlatilgan[93][94]. Koʻpgina genetik variantlar kelib chiqish (ajdodlar) bilan bogʻliq boʻlib, ham aniq hisob-kitoblarni amalga oshirish, ham biologik jihatdan ahamiyatli variantlarni tasodifan bogʻliq boʻlgan variantlardan ajratish muammo boʻlib qolmoqda. Bitta aholi guruhidan olingan maʼlumotlar odatda boshqalariga yaxshi oʻtmaydi, bu esa yanada murakkab usullarni hamda koʻproq turli-tuman va global maʼlumotlarni talab qiladi[95][96]. Tadqiqotlarning aksariyati Yevropa kelib chiqishiga ega boʻlgan shaxslarning maʼlumotlaridan foydalangan, bu esa sogʻliqdagi tengsizliklarni kamaytirish uchun yanada adolatli genomika amaliyotlariga chorlovlarni keltirib chiqardi[97]. Bundan tashqari, poligenik koʻrsatkichlar maʼlum bir bashorat qilish aniqligiga ega boʻlsa-da, ularni talqin qilish shaxsning protsentilini aniqlash bilan cheklangan va klinik amaliyotda qoʻllash uchun translyatsion tadqiqotlar talab etiladi[98].

Muammolar va qiyinchiliklar

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Shaxsiylashtirilgan tibbiyot kengroq qoʻllanila boshlagan sari, bir qator muammolar yuzaga keladi. Intellektual mulk huquqlari, xarajatlarni qoplash siyosati, bemorlarning maxfiyligi, maʼlumotlardagi ogʻishlar va konfidensiallik, shuningdek, tartibga solish nazoratiga nisbatan amaldagi yondashuvlar shaxsiylashtirilgan tibbiyot sogʻliqni saqlashga olib keladigan oʻzgarishlarga mos ravishda qayta koʻrib chiqilishi hamda qayta shakllantirilishi kerak boʻladi[99].

Masalan, Buyuk Britaniyada oʻtkazilgan soʻrovnoma natijalariga koʻra, Buyuk Britaniyadagi voyaga yetgan aholining 63 foizi tibbiyot sohasida sunʼiy intellektdan foydalanish maqsadida oʻzlarining shaxsiy maʼlumotlaridan foydalanishini maʼqullamaydi[100]. Bundan tashqari, olingan diagnostik maʼlumotlarni tahlil qilish shaxsiylashtirilgan tibbiyot va uni amaliyotga tatbiq etishning soʻnggi muammolaridan biri hisoblanadi[37]. Masalan, keyingi avlod sekvenirlashi orqali olingan genetik maʼlumotlar tahlil qilinishidan oldin kompyuterdan katta resurslarni talab qiladigan maʼlumotlarni qayta ishlashni taqozo etadi[101].

Kelajakda shaxsiylashtirilgan tibbiyotni tibbiyotning boshqa sohalariga tatbiq etishni tezlashtirish uchun tegishli vositalar talab etiladi, bu esa tibbiyot, klinik onkologiya, biologiya hamda sunʼiy intellekt kabi sohalar ekspertlarining fanlararo hamkorligini taqozo etadi.[manba kerak]

Normativ-huquqiy tartibga solish

[tahrir | manbasini tahrirlash]

U. S. Food and Drug Administration (FDA) shaxsiylashtirilgan tibbiyotni oʻzining tartibga solish siyosatiga integratsiya qilish boʻyicha tashabbuslarni boshlagan. 2013-yil oktyabr oyida agentlik „Paving the Way for Personalized Medicine: FDAʼs role in a New Era of Medical Product Development“ („Shaxsiylashtirilgan tibbiyotga yoʻl ochish: FDAning tibbiy mahsulotlarni ishlab chiqishning yangi davridagi roli“) nomli hisobotni chop etdi, unda klinik amaliyot hamda dorilarni ishlab chiqish uchun genetik va biomarker maʼlumotlarini integratsiya qilish uchun amalga oshirilishi kerak boʻlgan choralar belgilandi[71]. Bularga maxsus tartibga solish standartlarini, tadqiqot usullarini hamda mos yozuvlar materiallarini ishlab chiqish kirdi[71]. Oxirgi toifaga misol sifatida ular turli sekvenirlash platformalarining sifati va ishonchliligini oshirishga qaratilgan „genomik maʼlumotnomalar kutubxonasi“ ustida ish olib bordilar[71]. Shaxsiylashtirilgan tibbiyotni tartibga soluvchilar uchun asosiy vazifa uning amaldagi davolash standartiga nisbatan samaradorligini koʻrsatib berish hisoblanadi[102]. Yangi texnologiya klinik hamda iqtisodiy samaradorlik boʻyicha baholanishi kerak, biroq 2013-yil holatiga koʻra, tartibga soluvchi organlarda hech qanday standartlashtirilgan usul mavjud boʻlmagan[102].

Intellektual mulk huquqlari

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Tibbiyotdagi har qanday innovatsiyalar kabi, shaxsiylashtirilgan tibbiyotga kiritiladigan investitsiyalar va qiziqishlar ham intellektual mulk huquqlariga bogʻliqdir[99]. Diagnostika vositalari, genlar va biomarkerlar uchun patent himoyasiga nisbatan koʻplab bahs-munozaralar mavjud boʻlgan[103]. 2013-yil iyun oyida AQSh Oliy sudi tabiiy ravishda yuzaga keladigan genlarni patentlash mumkin emasligi, tahrirlangan yoki sunʼiy ravishda yaratilgan „sintezlangan DNK“ esa baribir patentlanishi mumkinligi haqida qaror chiqardi. Patent idorasi hozirgi vaqtda shaxsiylashtirilgan tibbiyot uchun patent qonunlari bilan bogʻliq bir qator masalalarni koʻrib chiqmoqda, masalan, dastlabki tashxisdan keyingi „tasdiqlovchi“ ikkinchi darajali genetik testlar patent qonunlaridan toʻliq daxlsizlikka ega boʻlishi mumkinmi yoki yoʻqmi. Patentlarga qarshi chiquvchilar DNK ketma-ketligidagi patentlar davom etayotgan tadqiqotlarga toʻsqinlik qiladi deb taʼkidlasalar, tarafdorlar tadqiqotdan ozod qilishni koʻrsatib, tijorat tadqiqotlari hamda koʻrsatilayotgan xizmatlarni ishlab chiqish va rivojlantirish uchun zarur boʻlgan moliyaviy investitsiyalarni jalb qilish va himoya qilish uchun patentlar zarurligini taʼkidlamoqdalar[103].

Kompensatsiya siyosati

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Sogʻliqni saqlash tizimiga shaxsiylashtirilgan tibbiyot olib keladigan oʻzgarishlarga moslashish uchun kompensatsiya (xarajatlarni qoplash) siyosatini qayta koʻrib chiqish kerak boʻladi. Hisobga olinishi kerak boʻlgan baʼzi omillar — umumiy aholi guruhida turli genetik testlarning samaradorlik darajasi, foydaga nisbatan iqtisodiy samaradorlik, oʻta noyob holatlar uchun toʻlov tizimlari bilan qanday ishlash hamda „umumiy xavf“ degan sugʻurta tushunchasini Sugʻurtaning sugʻurta tushunchasini sugʻurta tushunchasini Sugʻurtaning yangi „individual xavf omillari“ tushunchasining taʼsirini hisobga olgan holda qanday qayta shakllantirish kerakligidir[99]. Sugʻurtaning sugʻurta tushunchasini Sugʻurtaning Barriers to the Use of Personalized Medicine in Breast Cancer („Koʻkrak saratonida shaxsiylashtirilgan tibbiyotdan foydalanishdagi toʻsiqlar“) tadqiqoti BRACAnalysis hamda Oncotype DX kabi ikki xil diagnostik testni koʻrib chiqdi. Ushbu testlarning natijalari oʻn kundan ortiq vaqt ichida tayyorlanadi, bu esa testlarning bajarilmasligi hamda davolashning kechikishiga olib keladi. Bemorlarga ushbu kechikishlar uchun xarajatlar qoplanmaydi, bu esa testlarga buyurtma berilmasligiga olib keladi. Yakunda bu bemorlarning muolajalar uchun oʻz choʻntagidan pul toʻlashiga olib keladi, chunki sugʻurta kompaniyalari yuzaga keladigan xavflarni qabul qilishni xohlamaydilar[104].

Bemor maxfiyligi va shaxsiy hayoti daxlsizligi

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Ehtimol, shaxsiylashtirilgan tibbiyotni tijoratlashtirish bilan bogʻliq eng muhim masala bemorlarni himoya qilish hisoblanadi. Eng katta muammolardan biri genetik testdan soʻng kasallikka moyilligi aniqlangan yoki maʼlum muolajalar samarasiz deb topilgan bemorlar uchun qoʻrquv hamda yuzaga kelishi mumkin boʻlgan oqibatlardir. Bunga genetik test natijalari tufayli bemorlarga koʻrsatiladigan psixologik taʼsirlar kiradi. Genetik moyilliklar hamda xavflar meros boʻlib oʻtishini hisobga olsak, toʻgʻridan-toʻgʻri rozilik bermaydigan oila aʼzolarining huquqlari yana bir muammo hisoblanadi. Muayyan etnik guruhlar uchun oqibatlar hamda umumiy allelning mavjudligi ham hisobga olinishi kerak boʻladi[99].

Bundan tashqari, kashfiyotdan tortib davolashgacha boʻlgan shaxsiylashtirilgan tibbiyotning barcha bosqichlarida maxfiylik muammosiga murojaat qilishimiz mumkin. Asosiy muammolardan biri bemorlar oʻz maʼlumotlaridan genetik test algoritmlarida, birinchi navbatda, sunʼiy intellekt algoritmlarida foydalanishga roziligidir. Foydalanilayotgan maʼlumotlarni taqdim etayotgan muassasaning roziligi ham muhim ahamiyatga ega[100]. 2008-yilda bemorlarning genetik tadqiqotlarda ishtirok etish qoʻrquvini kamaytirish maqsadida, ularning genetik maʼlumotlaridan ish beruvchilar yoki sugʻurtachilar tomonidan notoʻgʻri foydalanilmasligini taʼminlash uchun Genetik maʼlumotlarning kamsitilishiga yoʻl qoʻymaslik toʻgʻrisidagi qonun (GINA) qabul qilindi[99]. 2015-yil 19-fevralda FDA „FDA Bloom sindromi uchun toʻgʻridan-toʻgʻri isteʼmolchiga moʻljallangan birinchi genetik tashuvchi testini sotishga ruxsat beradi“ sarlavhali press-reliz chiqardi.

Maʼlumotlardagi ogʻishlar

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Maʼlumotlardagi ogʻishlar ham shaxsiylashtirilgan tibbiyotda muhim rol oʻynaydi. Sinovdan oʻtkazilayotgan genlar namunalari turli aholi guruhlaridan kelishini taʼminlash muhim hisoblanadi. Bu namunalar biz qaror qabul qilishda foydalanadigan insoniy ogʻishlar bilan bir xil boʻlmasligini taʼminlash uchun kerakdir[105].

Natijada, agar shaxsiylashtirilgan tibbiyot uchun moʻljallangan algoritmlar ogʻishlar bilan yaratilgan boʻlsa, u holda maʼlum aholi guruhlarida genetik testlarning yetishmasligi tufayli algoritm vaqt oʻtishi bilan ogʻishli boʻladi[106]. Masalan, Framingham yurak tadqiqoti natijalari yurak-qon tomir kasalliklari xavfini bashorat qilishda ogʻishli natijalarga olib keldi. Buning sababi shundaki, namuna faqat oq tanli odamlarda sinovdan oʻtkazilgan va oq tanli boʻlmagan aholiga tatbiq etilganda, natijalar yurak-qon tomir kasalliklari xavfini haddan tashqari oshirib yuborish yoki kamaytirib koʻrsatish bilan bogʻliq ogʻishlarga ega boʻlgan[107].

Amaliyotga tatbiq etish

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Shaxsiylashtirilgan tibbiyotni toʻliq joriy etishdan oldin bir nechta masalalar hal qilinishi kerak. Inson genomining vaqt oʻtishi bilan juda oz qismi tahlil qilingan va hatto tibbiyot xodimlari bemorning toʻliq genetik maʼlumotlariga ega boʻlishsa ham, ularning juda oz qismidan davolashda samarali foydalanish mumkin xolos[108]. Bunday katta hajmdagi genetik maʼlumotlarni qayta ishlashda ham muammolar yuzaga keladi. Hatto har 100 kilobaz uchun 1 tagacha boʻlgan past xatolik darajasida ham, inson genomini qayta ishlash taxminan 30 000 ta xatolikka ega boʻlishi mumkin[109]. Bunday koʻp sonli xatolar, ayniqsa maxsus markerlarni aniqlashga harakat qilganda, kashfiyotlar hamda ularni tekshirishni qiyinlashtirishi mumkin. Buni bartaraf etish usullari mavjud, biroq ular hisoblash jihatidan ogʻir va qimmat hisoblanadi. Samaradorlik nuqtai nazaridan ham muammolar mavjud, chunki genom qayta ishlangandan soʻng, genomlar orasidagi oʻzgarishlarning funksiyasi genom boʻyicha tadqiqotlar yordamida tahlil qilinishi kerak. Ushbu turdagi tadqiqotlarda aniqlangan SNP larning taʼsirini bashorat qilish mumkin boʻlsa-da, oʻrganilayotgan genomning kattaligi tufayli yuzaga kelishi mumkin boʻlgan katta miqdordagi oʻzgarishlarni nazorat qilish uchun koʻproq ishlar amalga oshirilishi kerak[109]. Ushbu sohada samarali harakat qilish uchun tahlil qilinayotgan maʼlumotlarning toʻgʻriligini taʼminlash choralarini koʻrish hamda fenotip uchun bir nechta SNP larni tahlil qilish nuqtai nazaridan kengroq qarash kerak boʻladi. Shaxsiylashtirilgan tibbiyotni amaliyotga tatbiq etishdagi eng dolzarb masala sogʻliqni saqlash qiymatlarini yaxshilash uchun genetik xaritalash natijalarini qoʻllash hisoblanadi. Bu nafaqat genom maʼlumotlarining markazlashtirilgan maʼlumotlar bazasi uchun zarur boʻlgan infratuzilma hamda texnologiya bilan, balki ushbu vositalardan foydalanish imkoniyatiga ega boʻlgan shifokorlarning ulardan toʻliq foydalana olmasligi ehtimoli bilan ham bogʻliqdir[109]. Shaxsiylashtirilgan tibbiyot sogʻliqni saqlash tizimini haqiqatda joriy etish uchun boshidan oxirigacha butun jarayon oʻzgarishi kerak.

Copenhagen Institute for Futures Studies hamda Roche kompaniyasi FutureProofing Healthcare loyihasini tashkil etdi[110], u „Hayotiy belgilar“ deb nomlangan toʻrtta toifa boʻyicha shaxsiylashtirilgan salomatlikning 27 xil koʻrsatkichi asosida turli mamlakatlarning faoliyatini baholaydigan Shaxsiylashtirilgan sogʻliqni saqlash indeksini ishlab chiqadi. Ular oʻz topilmalarini baholash uchun koʻplab mamlakatlarda konferensiyalar oʻtkazdilar[111][112].

Tizimli tibbiyot

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Tizimli tibbiyot — bu inson tanasi tizimlarini biokimyoviy, Fiziologik hamda atrof-muhit oʻzaro taʼsirlarini birlashtirgan holda yaxlit bir butunning qismi sifatida koʻradigan fanlararo tadqiqot sohasidir. Tizimli tibbiyot tizimlar fani hamda tizimlar biologiyasiga tayanadi va bemorning genomikasi, xatti-harakati va atrof-muhitini hisobga olgan holda inson tanasidagi murakkab oʻzaro taʼsirlarni koʻrib chiqadi[113].

Tizimli tibbiyot atamasining eng birinchi qoʻllanilishi 1992-yilda T. Kamada tomonidan yozilgan tizimli tibbiyot va farmakologiya haqidagi maqolada paydo boʻlgan[114].

Tizimli tibbiyot hamda tizimli biotibbiyotdagi muhim mavzulardan biri kasallikning rivojlanishi va terapevtik aralashuvlar samarasini tasvirlovchi hisoblash modellarini ishlab chiqish hisoblanadi[115][116].

Yaqin vaqtdagi yondashuvlar simptomlarga emas, balki umumiy mexanizmlarga asoslangan kasallik fenotiplarini qayta aniqlashni oʻz ichiga oladi. Ular tarmoq farmakologiyasi va dori vositalarining maqsadini oʻzgartirishni (dori repozitsionatsiyasi) oʻz ichiga olgan terapevtik maqsadlarni taʼminlaydi[117][118]. 2018-yildan boshlab ushbu sohaga bagʻishlangan maxsus ilmiy jurnal — Systems Medicine chop etila boshlandi[119].

Tizimli tibbiyotning asosiy maktablari

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Aslini olganda, tizimli tibbiyot shugʻullanadigan masalalarni ikki xil asosiy usulda: molekulyar (MSM) hamda organizmal tizimli tibbiyot (OSM) usullarida hal qilish mumkin[120][121]:

Molekulyar tizimli tibbiyot (MSM)

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Ushbu yondashuv omika texnologiyalariga (genomika, proteomika, transkriptomika, fenomika, metabolomika va boshqalar) tayanadi va pastdan yuqoriga strategiyasi boʻyicha, yaʼni organ tizimi yoki butun organizmning tavsifini berish uchun molekulyar jarayonlarning tavsifini simulyatsiya qilish, sintez qilish va integratsiyalash orqali fiziologik jarayonlar hamda kasallik rivojlanishini tushunishga harakat qiladi.

Organizmal tizimli tibbiyot (OSM)

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Tizimli tibbiyotning Ludwig von Bertalanffyning tizimlar nazariyasi hamda biologik kibernetika anʼanalariga borib taqaladigan ushbu tarmogʻi yuqoridan pastga strategiyasi boʻlib, yirik, murakkab qayta ishlash tuzilmalarining (yaʼni neyron tarmoqlari, teskari aloqa zanjirlari hamda boshqa tarmoq motiflari) tavsifidan boshlanadi va molekulyar darajada mos keladigan funksional tashkilot uchun yetarli va zarur shart-sharoitlarni topishga harakat qiladi.

Ikkala maktab uchun ham umumiy muammo molekulyar daraja bilan organizmal daraja oʻrtasidagi oʻzaro bogʻliqlikni taʼminlash hisoblanadi. Bunga, masalan, affin kichik fazoli xaritalash hamda sezgirlik tahlili (sezgirlik tahlili) orqali erishish mumkin, biroq u epistamik boʻshliqning har ikki tomonida ham baʼzi tayyorgarlik bosqichlarini talab qiladi[121].

Ilmiy-tadqiqot guruhlari roʻyxati

[tahrir | manbasini tahrirlash]
Davlat Universitet / Institut Kafedra / Markaz / Dastur / Tarmoq Ishtirokchilar
Avstriya Vena universiteti Centre for Organismal Systems Biology (COSB)[122]
Irlandiya Irlandiya Qirollik jarrohlar kolleji Medical Systems Biology[123]
Lyuksemburg Luxembourg Centre for Systems Biomedicine Computational Biology group[124]
Niderlandiya Eindhoven University of Technology (TU/e) Department of Biomedical Engineering, Computational Biology Group (CBio)[125] Natal van Riel
AQSh Institute for Systems Biology (ISB) Leroy Hood, Alan Aderem, Ruedi Aebersold
Germaniya Helmholtz Germaniya tadqiqot markazlari uyushmasi Department of Systems Immunology[126] Esteban Hernandez-Vargas
Niderlandiya Utrecht universiteti

University Medical Center Utrecht

Maastricht universiteti

 Laboratory of Translational Immunology[127]

Utrecht Center for Quantitative Immunology[128]

Pharmacology and Personalised Medicine[129]

 Prof. Timothy Radstake,

Dr. Aridaman Pandit

Prof. Harald H. H. W. Schmidt

Isroil Weizmann ilmiy tadqiqot instituti Department of Molecular Cell Biology[130]

Systems Medicine course[131]

 Uri Alon[132][133][134]
Norvegiya Haukeland University Hospital Neuro-SysMed[135] Kjell-Morten Myhr, Charalampos Tzoulis


Manbalar

[tahrir | manbasini tahrirlash]
  1. ↑ Češková, Eva; Šilhán, Petr (2021). "From Personalized Medicine to Precision Psychiatry?". Neuropsychiatric Disease and Treatment 17: 3663–3668. doi:10.2147/NDT.S337814. ISSN 1176-6328. PMID 34934319. PMC 8684413. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=8684413. "However, the concept of personalisation is broader and dates back at least to the time of Hippocrates (460–377 BC), who is considered the father of modern medicine based on clinical observation and rational conclusions"
  2. ↑ Andoza:Cite tech report
  3. ↑ „The Case for Personalized Medicine“. Personalized Medicine Coalition (2014). Qaraldi: 2016-yil 6-yanvar.
  4. ↑ "Stratified, personalised, or precision medicine". British Medical Journal. 15 October 2012. http://blogs.bmj.com/bmj/2012/10/15/richard-smith-stratified-personalised-or-precision-medicine/. Qaraldi: 6 January 2016.Shaxsiylashtirilgan tibbiyot]]
  5. 1 2 3 "Personalized medicine: elusive dream or imminent reality?". Clinical Pharmacology and Therapeutics 81 (6): 807–16. June 2007. doi:10.1038/sj.clpt.6100204. PMID 17505496. https://archive.org/details/sim_clinical-pharmacology-and-therapeutics_2007-06_81_6/page/807.
  6. 1 2 3 „Grand Challenges - Engineer Better Medicines“. www.engineeringchallenges.org. 2023-yil 25-oktyabrda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2020-yil 3-avgust.
  7. ↑ Annadurai, Kalaivani; Danasekaran, Raja; Mani, Geeta (2016). "Personalized medicine: A paradigm shift towards promising health care". Journal of Pharmacy and Bioallied Sciences 8 (1): 77–78. doi:10.4103/0975-7406.171732. PMID 26957875. PMC 4766785. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=4766785.
  8. 1 2 „Personalized Medicine in Respiratory Disease“, Chapter Five - Personalized Medicine in Respiratory Disease: Role of Proteomics, Advances in Protein Chemistry and Structural Biology, 2016 — 115–146-bet. DOI:10.1016/bs.apcsb.2015.11.008. ISBN 978-0-12-804795-8. 
  9. 1 2 3 4 5 6 "Nanoparticle-based theranostic agents". Advanced Drug Delivery Reviews. Personalized Medicine (Academic Press) 62 (11): 1064–79. August 2010. doi:10.1016/j.addr.2010.07.009. PMID 20691229. PMC 2988080. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=2988080.
  10. ↑ „What is the difference between precision medicine and personalized medicine? What about pharmacogenomics?“. MedlinePlus, National Library of Medicine, US National Institutes of Health (2022-yil 17-may). Qaraldi: 2024-yil 24-aprel.
  11. 1 2 „Precision medicine“. National Human Genome Research Institute, US National Institutes of Health (2024-yil 24-aprel). Qaraldi: 2024-yil 24-aprel.
  12. 1 2 "Personalized medicine and human genetic diversity". Cold Spring Harbor Perspectives in Medicine 4 (9). July 2014. doi:10.1101/cshperspect.a008581. PMID 25059740. PMC 4143101. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=4143101.
  13. ↑ "Molecular characteristics and therapeutic vulnerabilities across paediatric solid tumours". Nature Reviews Cancer 19 (8): 420–438. August 2019. doi:10.1038/s41568-019-0169-x. PMID 31300807. https://www.nature.com/articles/s41568-019-0169-x.
  14. 1 2 „Personalized medicine“. National Human Genome Research Institute, US National Institutes of Health (2024-yil 24-aprel). Qaraldi: 2024-yil 24-aprel.
  15. 1 2 President's Council of Advisors on Science and Technology „Priorities for Personalized Medicine“. The White House (2008-yil sentyabr). 2016-yil 10-iyunda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2024-yil 24-aprel.
  16. ↑ „Changing medicine with 3-D bioprinting, where organs can be synthesized by technology“. Los Angeles Times (2015-yil 23-fevral).
  17. ↑ National Research Council (2011), „Glossary“, Toward Precision Medicine: Building a Knowledge Network for Biomedical Research and a New Taxonomy of Disease (inglizcha), National Academies Press (US), qaraldi: 2024-04-25
  18. 1 2 3 4 Exploring Personal Genomics.. Oxford: Oxford University Press, 2014. 
  19. 1 2 „Personalized Medicine 101: The Science“. Personalized Medicine Coalition. 2019-yil 19-fevralda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2014-yil 26-aprel.
  20. ↑ "Characterizing the genetic basis of transcriptome diversity through RNA-sequencing of 922 individuals". Genome Research 24 (1): 14–24. January 2014. doi:10.1101/gr.155192.113. PMID 24092820. PMC 3875855. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=3875855.
  21. ↑ "Integrative analysis of RNA, translation, and protein levels reveals distinct regulatory variation across humans". Genome Research 25 (11): 1610–21. November 2015. doi:10.1101/gr.193342.115. PMID 26297486. PMC 4617958. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=4617958.
  22. ↑ "Variation and genetic control of protein abundance in humans". Nature 499 (7456): 79–82. July 2013. doi:10.1038/nature12223. PMID 23676674. PMC 3789121. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=3789121.
  23. ↑ "Personalized health care: from theory to practice". Biotechnology Journal 7 (8): 973–9. August 2012. doi:10.1002/biot.201100297. PMID 22180345.
  24. ↑ "Improved prediction of response to antiretroviral combination therapy using the genetic barrier to drug resistance". Antiviral Therapy 12 (2): 169–78. 2007. doi:10.1177/135965350701200202. Andoza:INIST. PMID 17503659.
  25. ↑ "Can we deconstruct cancer, one patient at a time?". Trends in Genetics (CellPress) 29 (1): 6–10. 24 October 2012. doi:10.1016/j.tig.2012.09.004. PMID 23102584. PMC 4221262. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=4221262.
  26. ↑ "Genomic signatures defining responsiveness to allopurinol and combination therapy for lung cancer identified by systems therapeutics analyses". Molecular Oncology 13 (8): 1725–1743. August 2019. doi:10.1002/1878-0261.12521. PMID 31116490. PMC 6670022. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=6670022.
  27. ↑ "Precision oncology: an overview". Journal of Clinical Oncology 31 (15): 1803–5. May 2013. doi:10.1200/jco.2013.49.4799. PMID 23589545. https://archive.org/details/sim_journal-of-clinical-oncology_2013-05-20_31_15/page/1803.
  28. ↑ "Rapid learning for precision oncology". Nature Reviews. Clinical Oncology 11 (2): 109–18. February 2014. doi:10.1038/nrclinonc.2013.244. PMID 24445514.
  29. ↑ "The new field of 'precision psychiatry'". BMC Medicine 15 (1). April 2017. doi:10.1186/s12916-017-0849-x. PMID 28403846. PMC 5390384. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=5390384.
  30. ↑ "Staging in bipolar disorder: one step closer to precision psychiatry". Revista Brasileira de Psiquiatria 39 (2): 88–89. June 2017. doi:10.1590/1516-4446-2017-3902. PMID 28591270. PMC 7111440. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=7111440.
  31. ↑ "Molecular pathological epidemiology of epigenetics: emerging integrative science to analyze environment, host, and disease". Modern Pathology 26 (4): 465–84. April 2013. doi:10.1038/modpathol.2012.214. PMID 23307060. PMC 3637979. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=3637979.
  32. ↑ "Discovery of colorectal cancer PIK3CA mutation as potential predictive biomarker: power and promise of molecular pathological epidemiology". Oncogene 33 (23): 2949–55. June 2014. doi:10.1038/onc.2013.244. PMID 23792451. PMC 3818472. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=3818472.
  33. ↑ "Complement factor H variant increases the risk of age-related macular degeneration". Science 308 (5720): 419–21. April 2005. doi:10.1126/science.1110359. PMID 15761120. https://archive.org/details/sim_science_2005-04-15_308_5720/page/419.
  34. ↑ „A Catalog of Published Genome-Wide Association Studies“. Qaraldi: 2015-yil 28-iyun.
  35. ↑ "Clinical assessment incorporating a personal genome". Lancet 375 (9725): 1525–35. May 2010. doi:10.1016/s0140-6736(10)60452-7. PMID 20435227. PMC 2937184. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=2937184.
  36. ↑ „Oncotype DX: Genomic Test to Inform Breast Cancer Treatment“ (2019-yil 13-iyun).
  37. 1 2 "Developing genomic knowledge bases and databases to support clinical management: current perspectives". Pharmacogenomics and Personalized Medicine 7: 275–83. 2014. doi:10.2147/PGPM.S49904. PMID 25276091. PMC 4175027. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=4175027.
  38. ↑ "The precision medicine initiative: a new national effort". JAMA 313 (21): 2119–20. June 2015. doi:10.1001/jama.2015.3595. PMID 25928209. https://archive.org/details/sim_jama_2015-06-02_313_21/page/2119.
  39. ↑ "Towards precision medicine". Nature Reviews. Genetics 17 (9): 507–22. August 2016. doi:10.1038/nrg.2016.86. PMID 27528417.
  40. ↑ Splinter, Kimberly; Adams, David R.; Bacino, Carlos A.; Bellen, Hugo J.; Bernstein, Jonathan A.; Cheatle-Jarvela, Alys M.; Eng, Christine M.; Esteves, Cecilia et al. (29 November 2018). "Effect of Genetic Diagnosis on Patients with Previously Undiagnosed Disease". New England Journal of Medicine 379 (22): 2131–2139. doi:10.1056/NEJMoa1714458. PMID 30304647. PMC 6481166. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=6481166.
  41. ↑ Serpico, Davide; Maziarz, Mariusz (2023-12-14). "Averaged versus individualized: pragmatic N-of-1 design as a method to investigate individual treatment response" (en). European Journal for Philosophy of Science 13 (4): 59. doi:10.1007/s13194-023-00559-0. ISSN 1879-4920.
  42. ↑ Nikles, J., & Mitchell, G.. The Essential Guide to N-of-1 Trials in Health (en), 2015. DOI:10.1007/978-94-017-7200-6. ISBN 978-94-017-7199-3. 
  43. ↑ „Divining your future in healthcare“. pmlive.com (2013-yil 18-oktyabr).
  44. ↑ „3D-Printed Medical Devices Spark FDA Evaluation“. LiveScience.com (2013-yil 30-avgust).
  45. ↑ „Personalized Medicine Benefits - The Jackson Laboratory“. jax.org. 2015-yil 10-mayda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2022-yil 23-sentyabr.
  46. ↑ Belcher, Andrea; Mangelsdorf, Marie; McDonald, Fiona; Curtis, Caitlin; Waddell, Nicola; Hussey, Karen (June 2019). "What does Australia's investment in genomics mean for public health?". Australian and New Zealand Journal of Public Health 43 (3): 204–206. doi:10.1111/1753-6405.12887. PMID 30830712.
  47. ↑ Mesko, Bertalan (2017). "Expert Review of Precision Medicine and Drug Development". Journal Expert Review of Precision Medicine and Drug Development 2 (5): 239–241. doi:10.1080/23808993.2017.1380516.
  48. ↑ Ray, Amit (20 May 2018). "Artificial Intelligence and Blockchain for Precision Medicine". Compassionate AI (Inner Light Publishers) 2 (5): 60–62. http://amitray.com/artificial-intelligence-and-blockchain-for-precision-medicine/. Qaraldi: 21 May 2018.Shaxsiylashtirilgan tibbiyot]]
  49. ↑ "Artificial Intelligence in Precision Cardiovascular Medicine". Journal of the American College of Cardiology 69 (21): 2657–2664. May 2017. doi:10.1016/j.jacc.2017.03.571. PMID 28545640.
  50. ↑ Beacher, Felix D.; Mujica-Parodi, Lilianne R.; Gupta, Shreyash; Ancora, Leonardo A. (5 May 2021). "Machine Learning Predicts Outcomes of Phase III Clinical Trials for Prostate Cancer". Algorithms 14 (5): 147. doi:10.3390/a14050147.
  51. ↑ Ferryman, Kadija; Pitcan, Mikaela „Fairness in Precision Medicine“ (en-US). Data & Society (2018-yil 26-fevral). 2026-yil 16-mayda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2021-yil 27-oktyabr.
  52. ↑ Bhargava, Hersh K.; Leo, Patrick; Elliott, Robin; Janowczyk, Andrew; Whitney, Jon; Gupta, Sanjay; Fu, Pingfu; Yamoah, Kosj et al. (2020-04-15). "Computationally Derived Image Signature of Stromal Morphology Is Prognostic of Prostate Cancer Recurrence Following Prostatectomy in African American Patients". Clinical Cancer Research 26 (8): 1915–1923. doi:10.1158/1078-0432.CCR-19-2659. ISSN 1557-3265. PMID 32139401. PMC 7165025. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=7165025.
  53. ↑ „The Impact of Precision Medicine on Cancer“. weillcornell.org.
  54. ↑ „Obama proposes 'precision medicine 'to end one-size-fits-all“ (en). AP News (2015-yil 30-yanvar). Qaraldi: 2024-yil 20-aprel.
  55. ↑ „Near-term Goals“. nih.gov. 2015-yil 2-fevralda asl nusxadan arxivlangan.
  56. ↑ „Longer-term Goals“. nih.gov. 2015-yil 3-fevralda asl nusxadan arxivlangan.
  57. ↑ „The White House Precision Medicine Initiative“. whitehouse.gov.
  58. ↑ Cunningham, Paige Winfield. „The Health 202: NIH wants 1 million Americans to contribute to new pool of gene data“ (2018-yil 16-yanvar). Qaraldi: 2018-yil 20-yanvar.
  59. 1 2 3 4 5 6 7 „Personalized Medicine 101: The Promise“. Personalized Medicine Coalition. 2017-yil 19-dekabrda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2014-yil 26-aprel.
  60. ↑ „Research Portfolio Online Reporting Tools: Human Genome Project“. National Institutes of Health (NIH). 2019-yil 25-sentyabrda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2014-yil 28-aprel.
  61. ↑ „Genetics Home Reference: What is pharmacogenomics?“. National Institutes of Health (NIH). 2006-yil 29-sentyabrda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2014-yil 28-aprel.
  62. ↑ "Pharmacokinetics and pharmacodynamics of the enantiomers of warfarin in man". Clinical Pharmacology and Therapeutics 15 (4): 424–30. April 1974. doi:10.1002/cpt1974154424. PMID 4821443. https://archive.org/details/sim_clinical-pharmacology-and-therapeutics_1974-04_15_4/page/424.
  63. ↑ "Effect of VKORC1 haplotypes on transcriptional regulation and warfarin dose". The New England Journal of Medicine 352 (22): 2285–93. June 2005. doi:10.1056/NEJMoa044503. PMID 15930419. https://archive.org/details/sim_new-england-journal-of-medicine_2005-06-02_352_22/page/2285.
  64. ↑ "'Toxgnostics': an unmet need in cancer medicine". Nature Reviews. Cancer 14 (6): 440–5. June 2014. doi:10.1038/nrc3729. PMID 24827503.
  65. ↑ "Theranostics: combining imaging and therapy". Bioconjugate Chemistry 22 (10): 1879–903. October 2011. doi:10.1021/bc200151q. PMID 21830812.
  66. ↑ "Theranostic Biomarkers for Schizophrenia". International Journal of Molecular Sciences 18 (4): 733. March 2017. doi:10.3390/ijms18040733. PMID 28358316. PMC 5412319. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=5412319.
  67. ↑ "Next-Generation Sequencing in Oncology: Genetic Diagnosis, Risk Prediction and Cancer Classification". International Journal of Molecular Sciences 18 (2): 308. January 2017. doi:10.3390/ijms18020308. PMID 28146134. PMC 5343844. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=5343844.
  68. ↑ "Computational neuroscience approach to biomarkers and treatments for mental disorders". Psychiatry and Clinical Neurosciences 71 (4): 215–237. April 2017. doi:10.1111/pcn.12502. PMID 28032396.
  69. ↑ „Fact Sheet: BRCA1 and BRCA2: Cancer and Genetic Testing“. National Cancer Institute (NCI). Qaraldi: 2014-yil 28-aprel.
  70. 1 2 „BIOMARKER TOOLKIT: Companion Diagnostics“. Amgen. 2014-yil 1-avgustda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2014-yil 2-may.
  71. 1 2 3 4 „Paving the Way for Personalized Medicine: FDA's Role in a New Era of Medical Product Development“. U.S. Food and Drug Administration (FDA) (2013-yil oktyabr). 2014-yil 23-yanvarda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2014-yil 28-aprel.
  72. ↑ "The path to personalized medicine". The New England Journal of Medicine 363 (4): 301–4. July 2010. doi:10.1056/nejmp1006304. PMID 20551152. https://archive.org/details/sim_new-england-journal-of-medicine_2010-07-22_363_4/page/301.
  73. ↑ "Pharmacogenomics: the promise of personalized medicine". AAPS PharmSci 2 (1): 29–41. 2000. doi:10.1208/ps020104. PMID 11741220. PMC 2750999. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=2750999.
  74. ↑ "Breast cancer in the personal genomics era". Current Genomics 11 (3): 146–61. May 2010. doi:10.1200/jop.2011.000448. PMID 21037853. PMC 2878980. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=2878980.
  75. 1 2 "Personalized Medicine and Customized Drug Delivery Systems: The New Trend of Drug Delivery and Disease Management". International Journal of Pharmaceutical Compounding 22 (2): 108–121. March 2018. PMID 29877858.
  76. ↑ "Design and in vivo characterization of kidney-targeting multimodal micelles for renal drug delivery". Nano Research 11 (10): 5584–5595. 2018-10-01. doi:10.1007/s12274-018-2100-2.
  77. 1 2 3 "Future of Theranostics: An Outlook on Precision Oncology in Nuclear Medicine". Journal of Nuclear Medicine 60 (Suppl 2): 13S–19S. September 2019. doi:10.2967/jnumed.118.220566. PMID 31481583. https://jnm.snmjournals.org/content/60/Supplement_2/13S.long.
  78. ↑ "Radiotheranostics: a roadmap for future development". The Lancet. Oncology 21 (3): e146–e156. March 2020. doi:10.1016/S1470-2045(19)30821-6. PMID 32135118. PMC 7367151. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=7367151.
  79. ↑ "Radiotheranostics in Cancer Diagnosis and Management". Radiology 286 (2): 388–400. February 2018. doi:10.1148/radiol.2017170346. PMID 29356634. PMC 5790308. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=5790308.
  80. ↑ „Chapter 11. Positron Emission Tomography (PET) Driven Theranostics“, Metal Ions in Bio-Imaging Techniques. Springer, 2021 — 315–346-bet. DOI:10.1515/9783110685701-017. 
  81. 1 2 3 „Role of respiratory proteomics in precision medicine“, Precision Medicine for Investigators, Practitioners and Providers. Academic Press, 2020 — 255–261-bet. DOI:10.1016/B978-0-12-819178-1.00024-1. ISBN 978-0-12-819178-1. 
  82. ↑ "Recent mass spectrometry-based proteomics for biomarker discovery in lung cancer, COPD, and asthma". Expert Review of Proteomics 14 (4): 373–386. April 2017. doi:10.1080/14789450.2017.1304215. PMID 28271730.
  83. ↑ "Changes in plasma mass-spectral profile in course of treatment of non-small cell lung cancer patients with epidermal growth factor receptor tyrosine kinase inhibitors". Journal of Thoracic Oncology 7 (1): 40–8. January 2012. doi:10.1097/JTO.0b013e3182307f17. PMID 21964534.
  84. ↑ "HER2/neu Status is an Important Biomarker in Guiding Personalized HER2/neu Therapy". Connection 9: 25–27. 2006. Archived from the original on 2016-03-04. https://web.archive.org/web/20160304060703/http://www.dako.com/us/index/knowledgecenter/kc_publications/kc_publications_connection/kc_publications_connection9.htm/28824_2006_conn9__her2-neu_biomarker_therapy_carney.pdf. Qaraldi: 2014-01-03.Shaxsiylashtirilgan tibbiyot]]
  85. ↑ "Trastuzumab-related cardiotoxicity: calling into question the concept of reversibility". Journal of Clinical Oncology 25 (23): 3525–33. August 2007. doi:10.1200/JCO.2007.11.0106. PMID 17687157. https://archive.org/details/sim_journal-of-clinical-oncology_2007-08-10_25_23/page/3525.
  86. ↑ "Rational approaches to the design of therapeutics targeting molecular markers: the case of chronic myelogenous leukemia". Annals of the New York Academy of Sciences 1028 (1): 423–31. December 2004. doi:10.1196/annals.1322.050. PMID 15650267.
  87. ↑ "Pan-cancer analysis of advanced patient tumours reveals interactions between therapy and genomic landscapes". Nature Cancer 1 (4): 452–468. 2020. doi:10.1038/s43018-020-0050-6. PMID 35121966.
  88. ↑ "Biochemical markers in breast cancer: which ones are clinically useful?". Clinical Biochemistry 34 (5): 347–52. July 2001. doi:10.1016/S0009-9120(00)00201-0. PMID 11522269.
  89. ↑ "The predictive value of HER2 in breast cancer". Oncology 61 Suppl 2 (2): 73–82. 2001. doi:10.1159/000055405. PMID 11694791.
  90. ↑ "MUC1 and the MUCs: a family of human mucins with impact in cancer biology". Critical Reviews in Clinical Laboratory Sciences 41 (2): 189–231. 1 January 2004. doi:10.1080/10408360490452040. PMID 15270554.
  91. 1 2 "Applications of machine learning in cancer prediction and prognosis". Cancer Informatics 2: 59–77. February 2007. doi:10.1177/117693510600200030. PMID 19458758. PMC 2675494. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=2675494.
  92. 1 2 "Early Lessons from the Implementation of Genomic Medicine Programs". Annual Review of Genomics and Human Genetics 20 (1): 389–411. August 2019. doi:10.1146/annurev-genom-083118-014924. PMID 30811224.
  93. ↑ "Genome-wide Modeling of Polygenic Risk Score in Colorectal Cancer Risk". Am J Hum Genet 107 (3): 432–444. September 2020. doi:10.1016/j.ajhg.2020.07.006. PMID 32758450. PMC 7477007. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=7477007.
  94. ↑ "Genome-wide polygenic scores for common diseases identify individuals with risk equivalent to monogenic mutations". Nat Genet 50 (9): 1219–1224. September 2018. doi:10.1038/s41588-018-0183-z. PMID 30104762. PMC 6128408. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=6128408.
  95. ↑ "Ancestry deconvolution and partial polygenic score can improve susceptibility predictions in recently admixed individuals". Nat Commun 11 (1). April 2020. doi:10.1038/s41467-020-15464-w. PMID 32242022. PMC 7118071. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=7118071.
  96. ↑ "Theoretical and empirical quantification of the accuracy of polygenic scores in ancestry divergent populations". Nat Commun 11 (1). July 2020. doi:10.1038/s41467-020-17719-y. PMID 32737319. PMC 7395791. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=7395791.
  97. ↑ "Clinical use of current polygenic risk scores may exacerbate health disparities". Nat Genet 51 (4): 584–591. April 2019. doi:10.1038/s41588-019-0379-x. PMID 30926966. PMC 6563838. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=6563838.
  98. ↑ "Polygenic risk scores: from research tools to clinical instruments". Genome Med 12 (1). May 2020. doi:10.1186/s13073-020-00742-5. PMID 32423490. PMC 7236300. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=7236300.
  99. 1 2 3 4 5 „Personalized Medicine 101: The Challenges“. Personalized Medicine Coalition. 2014-yil 3-mayda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2014-yil 26-aprel.
  100. 1 2 "Machine learning in medicine: Addressing ethical challenges". PLOS Medicine 15 (11). November 2018. doi:10.1371/journal.pmed.1002689. PMID 30399149. PMC 6219763. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=6219763.
  101. ↑ „Analyze Genomes: Motivation“. Hasso Plattner Institute (2013-yil 27-iyun). 2014-yil 5-iyulda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2014-yil 20-iyul.
  102. 1 2 "Regulation, reimbursement, and the long road of implementation of personalized medicine -- a perspective from the United States". Value in Health 16 (6 Suppl): S27-31. September 2013. doi:10.1016/j.jval.2013.06.009. PMID 24034309.
  103. 1 2 „Intellectual Property Issues Impacting the Future of Personalized Medicine“. American Intellectual Property Law Association. Qaraldi: 2014-yil 26-aprel.[sayt ishlamaydi]
  104. ↑ "Barriers to the use of personalized medicine in breast cancer". Journal of Oncology Practice 8 (4): e24-31. July 2012. doi:10.1200/jop.2011.000448. PMID 23180995. PMC 3396824. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=3396824.
  105. ↑ "Implementing Machine Learning in Health Care - Addressing Ethical Challenges". The New England Journal of Medicine 378 (11): 981–983. March 2018. doi:10.1056/NEJMp1714229. PMID 29539284. PMC 5962261. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=5962261.
  106. ↑ "Targeted Supplemental Data Collection - Addressing the Quality-Measurement Conundrum". The New England Journal of Medicine 378 (11): 979–981. March 2018. doi:10.1056/NEJMp1713834. PMID 29539286.
  107. ↑ "Race/Ethnic Differences in the Associations of the Framingham Risk Factors with Carotid IMT and Cardiovascular Events". PLOS ONE 10 (7). 2 July 2015. doi:10.1371/journal.pone.0132321. PMID 26134404. PMC 4489855. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=4489855.
  108. ↑ "The promise and reality of personal genomics". Genome Biology 10 (9): 237. 2009. doi:10.1186/gb-2009-10-9-237. PMID 19723346. PMC 2768970. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=2768970.
  109. 1 2 3 "Bioinformatics challenges for personalized medicine". Bioinformatics 27 (13): 1741–8. July 2011. doi:10.1093/bioinformatics/btr295. PMID 21596790. PMC 3117361. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=3117361.
  110. ↑ „Personalised and precise healthcare means a better quality of life for patients“. future proofing healthcare.. 2022-yil 17-noyabrda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2022-yil 17-noyabr.
  111. ↑ „Building long term sustainable and personalised healthcare systems“. Economist (2021-yil 28-yanvar). Qaraldi: 2022-yil 17-noyabr.
  112. ↑ „Ireland performs poorly on international index of personalised healthcare“. Irish Medical Times (2021-yil 9-sentyabr). Qaraldi: 2022-yil 17-noyabr.
  113. ↑ "Evolving from reductionism to holism: is there a future for systems medicine?". JAMA 302 (9): 994–6. September 2009. doi:10.1001/jama.2009.1264. PMID 19724047. https://archive.org/details/sim_jama_2009-09-02_302_9/page/994.
  114. ↑ "System biomedicine: a new paradigm in biomedical engineering". Frontiers of Medical and Biological Engineering 4 (1): 1–2. 1992. PMID 1599879.
  115. ↑ "A mechanism-based disease progression model for comparison of long-term effects of pioglitazone, metformin and gliclazide on disease processes underlying Type 2 Diabetes Mellitus". Journal of Pharmacokinetics and Pharmacodynamics 33 (3): 313–43. June 2006. doi:10.1007/s10928-006-9008-2. PMID 16552630.
  116. ↑ "Parameter trajectory analysis to identify treatment effects of pharmacological interventions". PLOS Computational Biology 9 (8). Aug 2013. doi:10.1371/journal.pcbi.1003166. PMID 23935478. PMC 3731221. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=3731221.
  117. ↑ "Clinical relevance of cyclic GMP modulators: A translational success story of network pharmacology". Clinical Pharmacology and Therapeutics 99 (4): 360–2. April 2016. doi:10.1002/cpt.336. PMID 26765222. https://cris.maastrichtuniversity.nl/en/publications/501d0909-5e77-427a-944a-a7b3cfae2d35.
  118. ↑ "A diseasome cluster-based drug repurposing of soluble guanylate cyclase activators from smooth muscle relaxation to direct neuroprotection". npj Systems Biology and Applications 4 (1). 2018-02-05. doi:10.1038/s41540-017-0039-7. PMID 29423274. PMC 5799370. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=5799370.
  119. ↑ "The End of Medicine as We Know It: Introduction to the New Journal, Systems Medicine". Systems Medicine 1: 1–2. 2018. doi:10.1089/sysm.2017.28999.jba.
  120. ↑ Tretter, F; Löffler-Stastka, H (December 2019). "Medical knowledge integration and "systems medicine": Needs, ambitions, limitations and options.". Medical Hypotheses 133. doi:10.1016/j.mehy.2019.109386. PMID 31541780.
  121. 1 2 Tretter, F; Wolkenhauer, O; Meyer-Hermann, M; Dietrich, JW; Green, S; Marcum, J; Weckwerth, W (2021). "The Quest for System-Theoretical Medicine in the COVID-19 Era.". Frontiers in Medicine 8. doi:10.3389/fmed.2021.640974. PMID 33855036. PMC 8039135. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=8039135.
  122. ↑ „Organismal Systems Biology“ (en). lifesciences.univie.ac.at. 2022-yil 7-yanvarda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2021-yil 17-aprel.
  123. ↑ „Medical Systems Biology“. Royal College of Surgeons in Ireland. 2019-yil 22-avgustda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2025-yil 19-noyabr.
  124. ↑ „Computational Biology group“. Luxembourg Centre for Systems Biomedicine (2024-yil 16-mart).
  125. ↑ „Computational Biology Group“. Eindhoven University of Technology.
  126. ↑ „Systems Biology at the Helmholtz Centre for Infectious Diseases, Braunschweig“. Helmholtz Centre for Infection Research. 2020-yil 14-avgustda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2025-yil 19-noyabr.
  127. ↑ „Radstake TRDJ“.
  128. ↑ „Utrecht Center for Quantitative Immunology“.
  129. ↑ „Pharmacology & Personalised Medicine | Pharmacology & Personalised Medicine“ (en). ppm.mumc.maastrichtuniversity.nl. 2021-yil 12-dekabrda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2017-yil 2-fevral.
  130. ↑ „Molecular Cell Biology, Weizmann Institute of Science“. www.weizmann.ac.il. Qaraldi: 2019-yil 5-may.
  131. ↑ „Systems Medicine course 2019 | Uri Alon“. www.weizmann.ac.il (2019-yil 17-aprel). 2021-yil 26-fevralda asl nusxadan arxivlangan. Qaraldi: 2019-yil 5-may.
  132. ↑ "Dynamical compensation in physiological circuits". Molecular Systems Biology 12 (11). November 2016. doi:10.15252/msb.20167216. PMID 27875241. PMC 5147051. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=5147051.
  133. ↑ "Biphasic response as a mechanism against mutant takeover in tissue homeostasis circuits". Molecular Systems Biology 13 (6). June 2017. doi:10.15252/msb.20177599. PMID 28652282. PMC 5488663. //www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fcgi?tool=pmcentrez&artid=5488663.
  134. ↑ Alon, Uri. Systems Medicine: Physiological Circuits and the Dynamics of Disease, 1 (en), Boca Raton: Chapman and Hall/CRC, 2023-10-11. DOI:10.1201/9781003356929. ISBN 978-1-003-35692-9. 
  135. ↑ Norges første forskningssenter for klinisk behandling tildelt (Wayback Machine saytida April 17, 2019, sanasida arxivlangan) Annonsering 11/2018.

Tashqi havolalar

[tahrir | manbasini tahrirlash]
"https://uz.wikipedia.org/w/index.php?title=Shaxsiylashtirilgan_tibbiyot&oldid=6261183" dan olindi