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Medicina de precisão para câncer, distúrbios neurais e doenças cardiovasculares

Novo estudo mostra um método para distinguir individualmente as células do corpo, a fim de promover a medicina de precisão ou tratamentos terapêuticos personalizados.

Precisão medicina é um novo modelo de saúde em que dados genéticos, dados de microbioma e informações gerais sobre o estilo de vida de um paciente, necessidades individuais e arredores são usados ​​para identificar e classificar um doença e então fornecer uma solução terapêutica melhor, customizada ou especializada, ou mesmo uma estratégia de prevenção eficaz no futuro. Esta abordagem de direcionamento molecular tem progredido muito na última década e agora está começando a ter um forte impacto como um novo paradigma para 'classificar, diagnosticar e tratar' uma doença. A medicina de precisão envolve primeiro os dados e, a seguir, ferramentas / sistemas / técnicas / tecnologias para interpretar e processar esses dados. Também precisa de regulamentos adequados por órgãos estatutários e, claro, colaboração entre conectores trabalhadores de cuidados porque, em todos os níveis, os humanos estão envolvidos. O passo mais crucial Medicina de precisão é entender a importância dos perfis genéticos dos pacientes e como eles precisam ser interpretados de forma eficiente. Isso envolverá o estabelecimento de reformas, a realização de treinamentos etc. Assim, a prática da medicina de precisão a partir de hoje é indescritível porque sua implementação requer uma infraestrutura de dados robusta e, mais importante, uma reforma da “mentalidade”. Curiosamente, em 2015, mais de um quarto de todos os novos medicamentos aprovados pelo FDA, EUA, eram medicamentos personalizados, uma vez que esses medicamentos mais "direcionados" são apoiados por ensaios clínicos menores e mais curtos com critérios de seleção de pacientes muito mais precisamente definidos e acabam sendo mais eficiente e bem-sucedido. Estima-se que os medicamentos personalizados em desenvolvimento aumentarão quase 70% até 2020.

Compreendendo uma doença em nível molecular

Um estudo inovador recente descobriu um novo método que pode fornecer informações sobre como uma doença se desenvolve e se espalha no corpo em nível molecular. Essa compreensão é considerada crucial para o desenvolvimento do que é discutido como 'medicina de precisão'. O método descrito no estudo reconhece de forma muito eficiente e rápida os subtipos de células no corpo, o que pode ajudar a localizar as células “exatas” envolvidas em uma doença específica. Esse reconhecimento foi conquistado pela primeira vez e isso faz com que o estudo seja publicado em Biotecnologia Natural altamente interessante e relevante para o futuro da área médica.

Portanto, a questão é como os tipos de células podem ser reconhecidos no corpo. Existem cerca de 37 trilhões de células em um corpo humano e, portanto, distinguir cada célula individualmente não pode ser considerada uma tarefa simples. Todas as células em nosso corpo carregam um genoma - um conjunto completo de genes codificados dentro da célula. Esse padrão de quais genes dentro da célula (ou melhor, "expressos" na célula) é o que torna uma célula única, por exemplo, é uma célula do fígado ou do cérebro (neurônio). Essas células “semelhantes” de um órgão ainda podem ser distintas umas das outras. Um método demonstrado em 2017 mostrou que os tipos de células que estão sendo perfilados podem ser distinguidos por marcadores químicos que estão dentro do DNA da célula. Esses marcadores químicos são o padrão de grupos metil conectados no DNA de cada célula - conhecido como “metiloma” da célula. No entanto, este método é muito restritivo no sentido de que permite o sequenciamento de apenas uma única célula. Pesquisadores da Oregon Health and Science University, nos Estados Unidos, ampliaram este método existente para criar perfis de milhares de células simultaneamente. Portanto, este novo método exibe um aumento de quase 40 vezes ao longo e adiciona combinações de sequência de DNA (ou índices) exclusivas para cada célula que são lidas por um instrumento de sequenciamento. A equipe usou este método com sucesso para indexar várias linhas de células humanas e também células de camundongo para revelar informações sobre cerca de 3200 células individuais. Os autores observam que a leitura simultânea também leva a custos reduzidos, baixando para aproximadamente 50 centavos (USD) em comparação com US $ 20 a US $ 50 para uma célula, tornando as bibliotecas de metilação de DNA de célula única mais econômicas.

Aspectos da medicina de precisão

Este estudo é inovador e tem potencial para avançar no desenvolvimento da medicina de precisão ou tratamentos precisos para muitas condições onde a heterogeneidade ou diversidade do tipo de célula está presente, como Câncer, distúrbios que afetam o cérebro (neurociência) e cardiovascular doenças que afetam o coração. No entanto, ainda é um longo caminho a percorrer antes de adotar a medicina de precisão, pois requer uma boa colaboração entre os profissionais da indústria farmacêutica e de saúde, que pode incluir partes interessadas, especialistas de vários setores, análise de dados e grupos de proteção ao consumidor. Os avanços científicos e tecnológicos estão definitivamente ajudando no desenvolvimento de terapias específicas e direcionadas e na criação de soluções mais centradas no paciente, por causa das quais o futuro da medicina de precisão parece brilhante. Uma vez que o diagnóstico esteja estabelecido, a “mentalidade” do paciente pode ser estudada e entendida de forma que pacientes capacitados possam eles próprios exigir mais informações e escolhas sobre as opções que eles têm levando a resultados mais econômicos.

O aspecto negativo da medicina de precisão de base molecular é que ela não é praticável ou acessível para todas as áreas da terapia, se falamos sobre e também entre os sistemas de saúde, e não será melhor tão cedo no futuro. A coleta de todas as informações específicas dos pacientes requer, em primeiro lugar, um grande armazenamento de dados. Essas informações, especificamente os dados genéticos, são vulneráveis ​​a ataques cibernéticos, portanto, a segurança e a privacidade estão em risco, além do abuso de tais dados. Os dados sendo coletados são principalmente de voluntários, portanto, somos capazes de reunir apenas uma porcentagem de toda a população que pode afetar o design de tecnologias. E o aspecto mais importante é a “propriedade” desses dados, quem é o dono e por quê, essa é uma grande questão que ainda precisa ser respondida. As empresas farmacêuticas precisarão se envolver de forma mais colaborativa com governos e provedores de saúde para reunir apoio e impulso para terapias direcionadas, mas os dados genéticos privados que estão sendo entregues a empresas privadas é um grande debate.

Para doenças crônicas como diabetes ou problemas cardíacos, a medicina de precisão digital é uma alternativa, ou seja, vestíveis que normalmente são escalonáveis ​​e são uma solução acessível em comparação com o fornecimento de cuidados personalizados caros. Além disso, todos os medicamentos não podem realmente se tornar medicina de precisão porque os sistemas de saúde em todo o mundo já estão sobrecarregados e é quase impossível, bem como ridiculamente caro, fornecer terapias direcionadas para pequenos grupos populacionais, ou aqueles em países de renda média ou baixa. Essas terapias devem ser ministradas de uma maneira bem pensada e mais focada. Paradigmas de saúde populacional e baseados em pessoas continuarão a ser importantes, com abordagens de medicina de precisão aprimorando-os em áreas de terapia e sistemas de saúde selecionados. Ainda falta um longo caminho antes que possamos mapear geneticamente uma população, interpretar e analisar as informações, armazenar com segurança e com segurança, e desenvolver recomendações personalizadas e tratamentos terapêuticos.

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{Você pode ler o artigo de pesquisa original clicando no link DOI fornecido abaixo na lista de fontes citadas}

Fontes)

Mulqueen RM et al. 2018. Geração altamente escalonável de perfis de metilação de DNA em células individuais. Biotecnologia Naturalhttps://doi.org/10.1038/nbt.4112

Equipe SCIEU
Equipe SCIEUhttps://www.ScientificEuropean.co.uk
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