De Wikipedia, la enciclopedia libre
  (Redirigido desde Theranostic )
Saltar a navegación Saltar a búsqueda
Parte de una serie sobre
Genética
Hibridogénesis en ranas acuáticas gametos.svg
 
Componentes clave
Historia y temas
Investigar
Medicina personalizada
Medicina personalizada

La medicina personalizada , también conocida como medicina de precisión , es un modelo médico que separa a las personas en diferentes grupos, con decisiones médicas, prácticas, intervenciones y / o productos que se adaptan al paciente individual en función de su respuesta prevista o riesgo de enfermedad. [1] Los términos medicina personalizada, medicina de precisión, medicina estratificada y medicina P4 se usan indistintamente para describir este concepto [1] [2] aunque algunos autores y organizaciones usan estas expresiones por separado para indicar matices particulares. [2]

Si bien la adaptación del tratamiento a los pacientes se remonta al menos a la época de Hipócrates , [3] el uso del término ha aumentado en los últimos años debido al crecimiento de nuevos enfoques diagnósticos e informáticos que brindan comprensión de la base molecular de la enfermedad, en particular la genómica. . Esto proporciona una base de evidencia clara sobre la cual estratificar (grupo) a los pacientes relacionados. [1] [4] [5]

Entre los 14 Grandes Desafíos para la Ingeniería , iniciativa patrocinada por la Academia Nacional de Ingeniería (NAE), la medicina personalizada ha sido identificada como un enfoque clave y prospectivo para “lograr decisiones de salud individuales óptimas”, superando así el desafío de “ Diseñar mejores medicamentos ”. [6] [7]

Desarrollo de concepto [ editar ]

En la medicina personalizada, las pruebas de diagnóstico se emplean a menudo para seleccionar terapias apropiadas y óptimas basadas en el contexto del contenido genético de un paciente u otro análisis molecular o celular. [8] El uso de información genética ha desempeñado un papel importante en ciertos aspectos de la medicina personalizada (por ejemplo, la farmacogenómica ), y el término se acuñó por primera vez en el contexto de la genética, aunque desde entonces se ha ampliado para abarcar todo tipo de medidas de personalización [ 8] incluyendo el uso de proteómica , [9] análisis de imágenes, teranósticos basados ​​en nanopartículas, [10] entre otros.

Antecedentes [ editar ]

Conceptos básicos [ editar ]

Cada persona tiene una variación única del genoma humano . [11] Aunque la mayor parte de la variación entre individuos no tiene ningún efecto sobre la salud, la salud de un individuo se deriva de la variación genética con comportamientos e influencias del medio ambiente. [12] [13]

Los avances modernos en la medicina personalizada se basan en la tecnología que confirma la biología, el ADN , el ARN o la proteína fundamentales de un paciente , lo que en última instancia conduce a la confirmación de la enfermedad. Por ejemplo, técnicas personalizadas como la secuenciación del genoma pueden revelar mutaciones en el ADN que influyen en enfermedades que van desde la fibrosis quística hasta el cáncer. Otro método, llamado RNA-seq , puede mostrar qué moléculas de ARN están involucradas con enfermedades específicas. A diferencia del ADN, los niveles de ARN pueden cambiar en respuesta al medio ambiente. Por lo tanto, la secuenciación del ARN puede proporcionar una comprensión más amplia del estado de salud de una persona. Estudios recientes han relacionado las diferencias genéticas entre individuos con la expresión de ARN, [14] traducción, [15]y niveles de proteína. [dieciséis]

Los conceptos de medicina personalizada se pueden aplicar a enfoques nuevos y transformadores de la atención médica. La atención médica personalizada se basa en la dinámica de la biología de sistemas y utiliza herramientas predictivas para evaluar los riesgos para la salud y diseñar planes de salud personalizados para ayudar a los pacientes a mitigar los riesgos, prevenir enfermedades y tratarlas con precisión cuando ocurren. Los conceptos de atención médica personalizada están recibiendo una aceptación cada vez mayor y la Administración de Veteranos se compromete a brindar una atención personalizada y proactiva impulsada por el paciente para todos los veteranos. [17] En algunos casos, la atención médica personalizada puede adaptarse al marcado del agente causante de la enfermedad en lugar del marcado genético del paciente; ejemplos son bacterias o virus resistentes a los medicamentos. [18]

Método [ editar ]

Para que los médicos sepan si una mutación está relacionada con una determinada enfermedad, los investigadores a menudo realizan un estudio llamado “ estudio de asociación de todo el genoma ” (GWAS). Un estudio de GWAS analizará una enfermedad y luego secuenciará el genoma de muchos pacientes con esa enfermedad en particular para buscar mutaciones compartidas en el genoma. Las mutaciones que se determina que están relacionadas con una enfermedad mediante un estudio GWAS se pueden usar para diagnosticar esa enfermedad en pacientes futuros, al observar la secuencia del genoma para encontrar esa misma mutación. El primer GWAS, realizado en 2005, estudió a pacientes con degeneración macular relacionada con la edad (DMAE). [19] Encontró dos mutaciones diferentes, cada una con solo una variación en un solo nucleótido (llamadas polimorfismos de un solo nucleótido, o SNP), que se asociaron con ARMD. Estudios de GWAS como este han tenido mucho éxito en la identificación de variaciones genéticas comunes asociadas con enfermedades. A principios de 2014, se habían completado más de 1300 estudios de GWAS. [20]

Evaluación del riesgo de enfermedad [ editar ]

Múltiples genes influyen colectivamente en la probabilidad de desarrollar muchas enfermedades comunes y complejas. [12] La medicina personalizada también se puede utilizar para predecir el riesgo de una persona de padecer una enfermedad en particular, basándose en uno o incluso en varios genes. Este enfoque utiliza la misma tecnología de secuenciación para centrarse en la evaluación del riesgo de enfermedad, lo que permite al médico iniciar el tratamiento preventivo antes de que la enfermedad se presente en su paciente. Por ejemplo, si se descubre que una mutación del ADN aumenta el riesgo de que una persona desarrolle diabetes tipo 2 , esta persona puede comenzar con cambios en el estilo de vida que reducirán sus posibilidades de desarrollar diabetes tipo 2 en el futuro.

Aplicaciones [ editar ]

Los avances en la medicina personalizada crearán un enfoque de tratamiento más unificado y específico para el individuo y su genoma. La medicina personalizada puede proporcionar mejores diagnósticos con una intervención más temprana, un desarrollo de fármacos más eficiente y terapias más dirigidas. [21]

Diagnóstico e intervención [ editar ]

Tener la capacidad de observar a un paciente de forma individual permitirá un diagnóstico más preciso y un plan de tratamiento específico. El genotipado es el proceso de obtener la secuencia de ADN de un individuo mediante el uso de ensayos biológicos . [22] Al tener una descripción detallada de la secuencia de ADN de un individuo, su genoma se puede comparar con un genoma de referencia, como el del Proyecto Genoma Humano , para evaluar las variaciones genéticas existentes que pueden explicar posibles enfermedades. Varias empresas privadas, como 23andMe , Navigenics e Illumina , han creado una secuenciación del genoma directo al consumidor accesible al público. [11]Tener esta información de los individuos se puede aplicar para tratarlos de manera efectiva. La estructura genética de un individuo también juega un papel importante en qué tan bien responden a un determinado tratamiento y, por lo tanto, conocer su contenido genético puede cambiar el tipo de tratamiento que reciben.

Un aspecto de esto es la farmacogenómica , que utiliza el genoma de un individuo para proporcionar una prescripción de medicamentos más informada y personalizada. [23] A menudo, los medicamentos se recetan con la idea de que funcionarán relativamente igual para todos, pero en la aplicación de los medicamentos, hay una serie de factores que deben tenerse en cuenta. La descripción detallada de la información genética del individuo ayudará a prevenir eventos adversos, permitirá las dosis apropiadas y creará la máxima eficacia con las recetas de medicamentos. [11] Por ejemplo, la warfarina es el anticoagulante oral aprobado por la FDA que se receta comúnmente a pacientes con coágulos de sangre. Debido a la significativa variabilidad interindividual de la warfarina enfarmacocinética y farmacodinámica , su tasa de eventos adversos se encuentra entre las más altas de todos los medicamentos comúnmente recetados. [6] Sin embargo, con el descubrimiento de variantes polimórficas en los genotipos CYP2C9 y VKORC1, dos genes que codifican la respuesta anticoagulante individual, [24] [25] los médicos pueden usar el perfil genético de los pacientes para prescribir dosis óptimas de warfarina para prevenir efectos secundarios como como hemorragia mayor y permitir una eficacia terapéutica más rápida y mejor. [6] El proceso farmacogenómico para el descubrimiento de variantes genéticas que predicen eventos adversos a un fármaco específico se ha denominado toxgnóstico . [26]

Un aspecto de una plataforma teranóstica aplicada a la medicina personalizada puede ser el uso de pruebas de diagnóstico para guiar la terapia. Las pruebas pueden incluir imágenes médicas como agentes de contraste de resonancia magnética ( agentes T1 y T2), marcadores fluorescentes ( tintes orgánicos y puntos cuánticos inorgánicos ) y agentes de imágenes nucleares ( radiotrazadores PET o agentes SPECT ). [27] [28] o pruebas de laboratorio in vitro [29] que incluyen secuenciación de ADN [30] y, a menudo, involucran algoritmos de aprendizaje profundo que sopesan el resultado de las pruebas para variosbiomarcadores . [31]

Además del tratamiento específico, la medicina personalizada puede ayudar enormemente a los avances de la atención preventiva. Por ejemplo, muchas mujeres ya están siendo genotipadas para ciertas mutaciones en el gen BRCA1 y BRCA2 si están predispuestas debido a antecedentes familiares de cáncer de mama o cáncer de ovario. [32] A medida que se mapean más causas de enfermedades de acuerdo con las mutaciones que existen dentro de un genoma, más fácilmente se pueden identificar en un individuo. Luego se pueden tomar medidas para prevenir el desarrollo de una enfermedad. Incluso si se encontraran mutaciones dentro de un genoma, tener los detalles de su ADN puede reducir el impacto o retrasar la aparición de ciertas enfermedades. [21]Tener el contenido genético de un individuo permitirá tomar decisiones mejor guiadas para determinar el origen de la enfermedad y así tratarla o prevenir su progresión. Esto será extremadamente útil para enfermedades como el Alzheimer o cánceres que se cree que están relacionados con ciertas mutaciones en nuestro ADN. [21]

Una herramienta que se está utilizando ahora para probar la eficacia y seguridad de un fármaco específico para un grupo / subgrupo de pacientes objetivo es el diagnóstico complementario . Esta tecnología es un ensayo que se desarrolla durante o después de que un medicamento está disponible en el mercado y es útil para mejorar el tratamiento terapéutico disponible según el individuo. [33] Estos diagnósticos complementarios han incorporado la información farmacogenómica relacionada con el medicamento en la etiqueta de su prescripción en un esfuerzo por ayudar a tomar la decisión de tratamiento más óptima posible para el paciente. [33]

Un proceso global de terapia oncológica personalizada. La secuenciación del genoma permitirá una prescripción de medicamentos más precisa y personalizada y una terapia dirigida para diferentes pacientes.

Desarrollo y uso de fármacos [ editar ]

Tener la información genómica de un individuo puede ser importante en el proceso de desarrollo de medicamentos mientras esperan la aprobación de la FDA para uso público. Tener una descripción detallada de la estructura genética de un individuo puede ser una ventaja importante para decidir si se puede elegir a un paciente para su inclusión o exclusión en las etapas finales de un ensayo clínico. [21] Ser capaz de identificar a los pacientes que se beneficiarán más de un ensayo clínico aumentará la seguridad de los pacientes de los resultados adversos causados ​​por el producto en la prueba y permitirá ensayos más pequeños y más rápidos que conducen a menores costos generales. [34]Además, los medicamentos que se consideran ineficaces para la población en general pueden obtener la aprobación de la FDA mediante el uso de genomas personales para calificar la efectividad y la necesidad de ese medicamento o terapia específica, aunque solo pueda ser necesario para un pequeño porcentaje de la población. [21] [35]

Hoy en día, en la medicina, es común que los médicos usen a menudo una estrategia de prueba y error hasta que encuentran la terapia de tratamiento que es más efectiva para su paciente. [21] Con la medicina personalizada, estos tratamientos se pueden adaptar más específicamente a un individuo y dar una idea de cómo responderá su cuerpo al fármaco y si ese fármaco funcionará según su genoma. [11] El genotipo personal puede permitir a los médicos tener información más detallada que los guiará en su decisión sobre prescripciones de tratamiento, que serán más rentables y precisas. [21] Como se cita en el artículo Pharmacogenomics: The Promise of Personalized Medicine, "Terapia con el medicamento correcto en la dosis correcta en el paciente correcto" es una descripción de cómo la medicina personalizada afectará el futuro del tratamiento. [36] Por ejemplo, el tamoxifeno solía ser un fármaco comúnmente recetado a mujeres con cáncer de mama ER +, pero el 65% de las mujeres que lo tomaban inicialmente desarrollaron resistencia. Después de algunas investigaciones realizadas por personas como David Flockhart , se descubrió que las mujeres con cierta mutación en su gen CYP2D6 , un gen que codifica la enzima metabolizadora, no podían descomponer eficientemente el tamoxifeno, lo que lo convierte en un tratamiento ineficaz para su cáncer. [37] Desde entonces, las mujeres ahora son genotipadas para esas mutaciones específicas, de modo que inmediatamente estas mujeres pueden tener la terapia de tratamiento más efectiva.

El cribado de estas mutaciones se lleva a cabo mediante un cribado de alto rendimiento o un cribado fenotípico . Varias compañías farmacéuticas y de descubrimiento de fármacos están utilizando actualmente estas tecnologías no solo para avanzar en el estudio de la medicina personalizada, sino también para ampliar la investigación genética ; estas empresas incluyen Alacris Theranostics, Persomics , Flatiron Health, Novartis , OncoDNA y Foundation Medicine , entre otras. Los enfoques alternativos de múltiples objetivos al enfoque tradicional del cribado de bibliotecas de transfección "directa" pueden implicartransfección inversa o quimiogenómica .

La composición farmacéutica es otra aplicación más de la medicina personalizada. Aunque no necesariamente utiliza información genética, la producción personalizada de un medicamento cuyas diversas propiedades (por ejemplo, nivel de dosis, selección de ingredientes, vía de administración, etc.) se seleccionan y elaboran para un paciente individual se acepta como un área de la medicina personalizada (en contraste a dosis unitarias producidas en masa o combinaciones de dosis fijas) .

Se necesitan nuevos métodos para entregar medicamentos personalizados generados a partir de compuestos farmacéuticos de manera eficiente a los sitios de la enfermedad del cuerpo. [7] Por ejemplo, los investigadores ahora están tratando de diseñar nanoportadores que puedan apuntar con precisión al sitio específico mediante el uso de imágenes en tiempo real y el análisis de la farmacodinámica de la administración del fármaco . [38] Actualmente, se están investigando varios nanoportadores candidatos, que son nanopartículas de óxido de hierro , puntos cuánticos , nanotubos de carbono , nanopartículas de oro y nanopartículas de sílice. [10]La alteración de la química de la superficie permite que estas nanopartículas se carguen con medicamentos, así como evitar la respuesta inmune del cuerpo, lo que hace posible la teranología basada en nanopartículas. [7] [10] Las estrategias de focalización de los nanoportadores varían según la enfermedad. Por ejemplo, si la enfermedad es cáncer, un enfoque común es identificar el biomarcador expresado en la superficie de las células cancerosas y cargar su vector de direccionamiento asociado en el nanoportador para lograr el reconocimiento y la unión; La escala de tamaño de los nanoportadores también se diseñará para alcanzar el efecto de retención y permeabilidad mejorada (EPR) en la selección de tumores. [10]Si la enfermedad se localiza en un órgano específico, como el riñón, la superficie de los nanoportadores se puede recubrir con un determinado ligando que se une a los receptores dentro de ese órgano para lograr la administración del fármaco dirigido al órgano y evitar la captación inespecífica. [39] A pesar del gran potencial de este sistema de administración de fármacos basado en nanopartículas, aún no se ha logrado un progreso significativo en el campo, y los nanoportadores todavía se están investigando y modificando para cumplir con los estándares clínicos. [10] [38]

Teranósticos [ editar ]

La teranóstica es un enfoque personalizado para tratar el cáncer, que utiliza moléculas similares tanto para la obtención de imágenes (diagnóstico) como para la terapia. La palabra teranóstica se deriva de la combinación de las palabras terapéutica y diagnóstico. En la actualidad, se aplica con mayor frecuencia al campo de la medicina nuclear, donde las moléculas radiactivas se unen a emisores gamma o de positrones para obtener imágenes de SPECT o PET, y a electrones beta, alfa o Auger para terapia. Uno de los primeros ejemplos es el uso de yodo radiactivo para el tratamiento de pacientes con cáncer de tiroides. Otros ejemplos incluyen anticuerpos anti-CD20 radiomarcados (por ejemplo, Bexxar ) para el tratamiento del linfoma, Radio-223 para el tratamiento de metástasis óseas, Lutecio-177 DOTATATEpara el tratamiento de tumores neuroendocrinos y Lutecio-177 PSMA para el tratamiento del cáncer de próstata. El reactivo más utilizado es la fluorodesoxiglucosa , que utiliza el isótopo flúor-18 [40].

Proteómica respiratoria [ editar ]

La preparación de una muestra proteómica en un portamuestras para ser analizada por espectrometría de masas .

Las enfermedades respiratorias afectan a la humanidad a nivel mundial, con enfermedades pulmonares crónicas (p. Ej., Asma, enfermedad pulmonar obstructiva crónica, fibrosis pulmonar idiopática, entre otras) y el cáncer de pulmón causando morbilidad y mortalidad extensas. Estas condiciones son muy heterogéneas y requieren un diagnóstico temprano. Sin embargo, los síntomas iniciales son inespecíficos y con frecuencia el diagnóstico clínico se hace tarde. En los últimos años, la medicina personalizada ha surgido como un enfoque de atención médica que utiliza tecnología novedosa [41] con el objetivo de personalizar los tratamientos de acuerdo con las necesidades médicas particulares del paciente. En concreto, la proteómica se utiliza para analizar una serie de expresiones de proteínas, en lugar de un único biomarcador . [42]Las proteínas controlan las actividades biológicas del cuerpo, incluidas la salud y las enfermedades, por lo que la proteómica es útil en el diagnóstico temprano. En el caso de enfermedad respiratoria, la proteómica analiza varias muestras biológicas que incluyen suero, glóbulos, líquidos de lavado broncoalveolar (BAL), líquidos de lavado nasal (NLF), esputo, entre otros. [42] La identificación y cuantificación de la expresión proteica completa de estas muestras biológicas se llevan a cabo mediante espectrometría de masas y técnicas analíticas avanzadas. [43]La proteómica respiratoria ha logrado un progreso significativo en el desarrollo de la medicina personalizada para apoyar la atención médica en los últimos años. Por ejemplo, en un estudio realizado por Lazzari et al. En 2012, el enfoque basado en la proteómica ha logrado una mejora sustancial en la identificación de múltiples biomarcadores de cáncer de pulmón que se pueden utilizar para adaptar tratamientos personalizados para pacientes individuales. [44] Cada vez más estudios han demostrado la utilidad de la proteómica para proporcionar terapias dirigidas para las enfermedades respiratorias. [42]

Genómica del cáncer [ editar ]

Durante las últimas décadas , la investigación sobre el cáncer ha descubierto mucho sobre la variedad genética de tipos de cáncer que parecen iguales en la patología tradicional . También ha aumentado la conciencia sobre la heterogeneidad tumoral o la diversidad genética dentro de un solo tumor. Entre otras perspectivas, estos descubrimientos plantean la posibilidad de encontrar que los fármacos que no han dado buenos resultados aplicados a una población general de casos pueden tener éxito en una proporción de casos con perfiles genéticos particulares.

La " oncogenómica personalizada " es la aplicación de la medicina personalizada a la genómica del cáncer u " oncogenómica ". Los métodos de secuenciación de alto rendimiento se utilizan para caracterizar genes asociados con el cáncer para comprender mejor la patología de la enfermedad y mejorar el desarrollo de fármacos . La oncogenómica es una de las ramas más prometedoras de la genómica , sobre todo por sus implicaciones en la farmacoterapia. Ejemplos de esto incluyen:

  • Trastuzumab (nombres comerciales Herclon, Herceptin) es un fármaco de anticuerpo monoclonal que interfiere con el receptor HER2 / neu . Su principal uso es el tratamiento de determinados cánceres de mama. Este medicamento solo se usa si se analiza el cáncer de un paciente para determinar la sobreexpresión del receptor HER2 / neu. Se utilizan dos pruebas de tipificación de tejidos para evaluar a los pacientes en busca de posibles beneficios del tratamiento con Herceptin. Las pruebas de tejido son inmunohistoquímica (IHC) e hibridación de fluorescencia in situ (FISH) [45] Solo los pacientes con Her2 + serán tratados con terapia con Herceptin (trastuzumab) [46]
  • Se han desarrollado inhibidores de la tirosina quinasa como imatinib (comercializado como Gleevec) para tratar la leucemia mieloide crónica (LMC), en la que el gen de fusión BCR-ABL (producto de una translocación recíproca entre el cromosoma 9 y el cromosoma 22) está presente en> 95 % de los casos y produce señalización proteica impulsada por abl hiperactivada. Estos medicamentos inhiben específicamente la proteína tirosina quinasa de Ableson (ABL) y, por lo tanto, son un excelente ejemplo de " diseño racional de medicamentos " basado en el conocimiento de la patofisiología de la enfermedad. [47]
  • El informe FoundationOne CDx elaborado por Foundation Medicine , que analiza los genes de las biopsias de tumores de pacientes individuales y recomienda fármacos específicos.
  • La alta carga de mutaciones es indicativa de respuesta a la inmunoterapia, y también se han asociado patrones específicos de mutaciones con la exposición previa a fármacos citotóxicos contra el cáncer. [48]

Examen de población [ editar ]

Se puede obtener fácilmente una gran cantidad de información a escala molecular sobre los pacientes mediante el uso de tecnologías de genómica ( microarrays ), proteómica (matriz de tejidos) e imágenes ( fMRI , micro-CT ). Estos llamados biomarcadores moleculares , como las mutaciones genéticas, han demostrado ser muy poderosos en el pronóstico de enfermedades, como el pronóstico del cáncer. [49] [50] [51] Las tres áreas principales de predicción del cáncer se incluyen en la recurrencia del cáncer, la susceptibilidad al cáncer y la supervivencia al cáncer. [52] Cuando la información a escala molecular se combina con datos clínicos a gran escala, como el tipo de tumor del paciente y otros factores de riesgo, el pronóstico mejora significativamente.[52]   En consecuencia, dado el uso de biomarcadores moleculares, especialmente la genómica, el pronóstico o la predicción del cáncer se ha vuelto muy eficaz, especialmente cuando se realiza un cribado de una gran población. [53] Esencialmente, el cribado genómico poblacional se puede utilizar para identificar a las personas en riesgo de enfermedad, lo que puede ayudar en los esfuerzos preventivos. Entre los ejemplos notables se incluyen: [53]

  • la Iniciativa de Salud Comunitaria MyCode® de Geisinger Health System , en la que más de 227,000 pacientes dieron su consentimiento para la secuenciación genómica y el asesoramiento de seguimiento
  • el Proyecto Genoma de Estonia , que secuenció a 52.000 estonios

Desafíos [ editar ]

A medida que la medicina personalizada se practica más ampliamente, surgen varios desafíos. Los enfoques actuales de los derechos de propiedad intelectual, las políticas de reembolso, la privacidad del paciente, los sesgos de los datos y la confidencialidad, así como la supervisión regulatoria, deberán redefinirse y reestructurarse para adaptarse a los cambios que traerá la medicina personalizada a la atención médica. [54] Por ejemplo, una encuesta realizada en el Reino Unido concluyó que el 63% de los adultos del Reino Unido no se sienten cómodos con el uso de sus datos personales para utilizar la IA en el campo médico. [55] Además, el análisis de los datos de diagnóstico adquiridos es un desafío reciente de la medicina personalizada y su implementación. [56] Por ejemplo, los datos genéticos obtenidos deLa secuenciación de próxima generación requiere un procesamiento de datos intensivo en computadora antes de su análisis. [57] En el futuro, se necesitarán herramientas adecuadas para acelerar la adopción de la medicina personalizada en otros campos de la medicina, lo que requiere la cooperación interdisciplinaria de expertos de campos específicos de investigación, como la medicina , la oncología clínica , la biología y la inteligencia artificial. .

Supervisión regulatoria [ editar ]

La FDA ya ha comenzado a tomar iniciativas para integrar la medicina personalizada en sus políticas regulatorias. Un informe de la FDA de octubre de 2013 titulado " Allanando el camino para la medicina personalizada: el papel de la FDA en una nueva era del desarrollo de productos médicos ", en el que describían los pasos que tendrían que seguir para integrar la información genética y de biomarcadores para el uso clínico y el desarrollo de fármacos. . [58] Determinaron que tendrían que desarrollar estándares científicos regulatorios específicos, métodos de investigación, material de referencia y otras herramientas para incorporar la medicina personalizada en sus prácticas regulatorias actuales. Por ejemplo, están trabajando en una "biblioteca de referencia genómica" para que las agencias reguladoras comparen y prueben la validez de diferentes plataformas de secuenciación en un esfuerzo por mantener la confiabilidad. [58] Un desafío importante para quienes regulan la medicina personalizada es una forma de demostrar su eficacia en relación con el estándar de atención actual. La nueva tecnología debe evaluarse tanto en términos clínicos como de rentabilidad, y tal como está, las agencias reguladoras no tienen un método estandarizado. [59]

Derechos de propiedad intelectual [ editar ]

Como ocurre con cualquier innovación en medicina, la inversión y el interés en la medicina personalizada están influenciados por los derechos de propiedad intelectual. [54] Ha habido mucha controversia con respecto a la protección de patentes para herramientas de diagnóstico, genes y biomarcadores. [60] En junio de 2013, la Corte Suprema de EE. UU. Dictaminó que los genes naturales no pueden patentarse, mientras que el “ADN sintético” que se edita o crea artificialmente aún puede patentarse. La Oficina de Patentes está revisando actualmente una serie de cuestiones relacionadas con las leyes de patentes para la medicina personalizada, como si las pruebas genéticas secundarias “confirmatorias” posteriores al diagnóstico inicial pueden gozar de total inmunidad frente a las leyes de patentes. Aquellos que se oponen a las patentes argumentan que las patentes sobre secuencias de ADN son un impedimento para la investigación en curso, mientras que los proponentes apuntan aexención de investigación y enfatizan que las patentes son necesarias para atraer y proteger las inversiones financieras requeridas para la investigación comercial y el desarrollo y avance de los servicios ofrecidos. [60]

Políticas de reembolso [ editar ]

Las políticas de reembolso deberán redefinirse para adaptarse a los cambios que traerá la medicina personalizada al sistema de salud. Algunos de los factores que deben considerarse son el nivel de eficacia de varias pruebas genéticas en la población general, la rentabilidad en relación con los beneficios, cómo lidiar con los sistemas de pago para condiciones extremadamente raras y cómo redefinir el concepto de seguro de riesgo ”para incorporar el efecto del concepto más nuevo de“ factores de riesgo individuales ”. [54] El estudio, Barreras para el uso de la medicina personalizada en el cáncer de mama, tomó dos pruebas de diagnóstico diferentes que son BRACAnalysis y Oncotype DX. Estas pruebas tienen tiempos de respuesta de más de diez días, lo que provoca que las pruebas fallen y retrasen los tratamientos. No se reembolsa a los pacientes por estos retrasos, lo que provoca que no se soliciten pruebas. En última instancia, esto hace que los pacientes tengan que pagar de su bolsillo los tratamientos porque las compañías de seguros no quieren aceptar los riesgos involucrados. [61]

Privacidad y confidencialidad del paciente [ editar ]

Quizás el tema más crítico con la comercialización de la medicina personalizada es la protección de los pacientes. Uno de los problemas más importantes es el miedo y las posibles consecuencias para los pacientes que están predispuestos después de las pruebas genéticas o que no responden a ciertos tratamientos. Esto incluye los efectos psicológicos en los pacientes debido a los resultados de las pruebas genéticas. El derecho de los familiares que no dan su consentimiento directamente es otro tema, considerando que las predisposiciones y riesgos genéticos son heredables. También deberían tenerse en cuenta las implicaciones para ciertos grupos étnicos y la presencia de un alelo común. [54]

Además, podríamos referirnos al tema de la privacidad en todos los niveles de la medicina personalizada, desde el descubrimiento hasta el tratamiento. Uno de los principales problemas es el consentimiento de los pacientes para que su información se utilice en algoritmos de pruebas genéticas, principalmente algoritmos de IA. El consentimiento de la institución que proporciona los datos que se utilizarán también es de gran importancia. [55] En 2008, se aprobó la Ley de No Discriminación por Información Genética (GINA, por sus siglas en inglés) en un esfuerzo por minimizar el miedo de los pacientes que participan en la investigación genética, asegurando que su información genética no sea utilizada indebidamente por empleadores o aseguradoras. [54] El 19 de febrero de 2015, la FDA emitió un comunicado de prensa titulado: "La FDA permite la comercialización de la primera prueba de portador genético directo al consumidor para el síndrome de Bloom. [8]

Sesgos de datos [ editar ]

Los sesgos de datos también juegan un papel integral en la medicina personalizada. Es importante asegurarse de que la muestra de genes que se está probando provenga de diferentes poblaciones. Esto es para asegurar que las muestras no exhiban los mismos sesgos humanos que usamos en la toma de decisiones. [62]

En consecuencia, si los algoritmos diseñados para la medicina personalizada están sesgados, el resultado del algoritmo también estará sesgado debido a la falta de pruebas genéticas en ciertas poblaciones. [63]  Por ejemplo, los resultados del Framingham Heart Study han dado lugar a resultados sesgados en la predicción del riesgo de enfermedad cardiovascular. Esto se debe a que la muestra se probó solo en personas de raza blanca y, cuando se aplicó a la población no blanca, los resultados estaban sesgados con la sobreestimación y subestimación de los riesgos de enfermedad cardiovascular. [64]

Implementación [ editar ]

Aparte de los problemas relacionados con el sistema de salud, todavía hay varios problemas que deben abordarse antes de que se pueda implementar la medicina personalizada. Actualmente, se ha analizado muy poco del genoma humano, e incluso si los proveedores de atención médica tuvieran acceso a la información genética completa de un paciente, muy poco de ella podría aprovecharse de manera efectiva en el tratamiento. [65] También surgen desafíos cuando se procesan cantidades tan grandes de datos genéticos. Incluso con tasas de error tan bajas como 1 por 100 kb, el procesamiento de un genoma humano podría tener aproximadamente 30.000 errores. [66]Esta cantidad de errores, especialmente cuando se trata de identificar marcadores específicos, puede dificultar los descubrimientos, así como la verificabilidad. Hay métodos para superar esto, pero tal como está, son computacionalmente gravosos, además de costosos. También existen problemas desde el punto de vista de la eficacia, ya que una vez que se ha procesado el genoma, la función en las variaciones entre los genomas debe analizarse utilizando GWAS . Si bien se puede predecir el impacto de los SNP descubiertos en este tipo de estudios, se debe trabajar más para controlar la gran cantidad de variación que puede ocurrir debido al tamaño del genoma que se está estudiando. [66]Para avanzar de manera efectiva en esta área, se deben tomar medidas para garantizar que los datos que se analizan sean buenos, y se debe tener una visión más amplia en términos de analizar múltiples SNP para un fenotipo. El tema más urgente que tiene la implementación de la medicina personalizada es aplicar los resultados del mapeo genético para mejorar el sistema de salud. Esto no solo se debe a la infraestructura y la tecnología necesarias para una base de datos centralizada de datos del genoma, sino que también los médicos que tendrían acceso a estas herramientas probablemente no podrían aprovecharlas por completo. [66] Para implementar verdaderamente un sistema de salud de medicina personalizada, debe haber un cambio de principio a fin.

Ver también [ editar ]

  • Quimiogenómica
  • Descubrimiento de medicamento
  • Pruebas genéticas y genómicas electivas
  • Fundación Medicina
  • Secuenciación de próxima generación
  • Genómica personal
  • Pruebas de farmacodiagnóstico
  • Farmacogenética
  • Farmacogenómica
  • Cribado fenotípico
  • Raza y salud

Referencias [ editar ]

  1. ^ a b c Medicina estratificada, personalizada o P4: una nueva dirección para colocar al paciente en el centro de la atención sanitaria y la educación sanitaria (Informe técnico). Academia de Ciencias Médicas. Mayo de 2015. Archivado desde el original el 27 de octubre de 2016 . Consultado el 6 de enero de 2016 .
  2. ^ a b "¿Muchos nombres para un concepto o muchos conceptos en un nombre?" . Fundación PHG . Consultado el 6 de enero de 2015 .
  3. ^ Egnew TR (1 de marzo de 2009). "Sufrimiento, sentido y curación: desafíos de la medicina contemporánea" . Annals of Family Medicine . 7 (2): 170–5. doi : 10.1370 / afm.943 . PMC 2653974 . PMID 19273873 .  
  4. ^ "El caso de la medicina personalizada" (PDF) . Coalición de Medicina Personalizada. 2014 . Consultado el 6 de enero de 2016 .
  5. ^ Smith R (15 de octubre de 2012). "Medicina estratificada, personalizada o de precisión" . Revista médica británica . Consultado el 6 de enero de 2016 .
  6. ↑ a b c Lesko LJ (junio de 2007). "Medicina personalizada: ¿sueño esquivo o realidad inminente?". Farmacología clínica y terapéutica . 81 (6): 807–16. doi : 10.1038 / sj.clpt.6100204 . PMID 17505496 . S2CID 17860973 .  
  7. ^ a b c "Grandes desafíos - Ingeniero de mejores medicamentos" . www.engineeringchallenges.org . Consultado el 3 de agosto de 2020 .
  8. ^ a b c "Medicina personalizada 101" . Coalición de Medicina Personalizada . Consultado el 26 de abril de 2014 .
  9. ↑ Priyadharshini VS, Teran LM ( 1 de enero de 2016). Donev R (ed.). Capítulo cinco - Medicina personalizada en enfermedades respiratorias: papel de la proteómica . Avances en química de proteínas y biología estructural . Medicina personalizada. 102 . Prensa académica. págs. 115-146 . Consultado el 3 de agosto de 2020 .
  10. ↑ a b c d e Xie J, Lee S, Chen X (agosto de 2010). "Agentes teranósticos basados ​​en nanopartículas" . Revisiones avanzadas de entrega de medicamentos . 62 (11): 1064–79. doi : 10.1016 / j.addr.2010.07.009 . PMC 2988080 . PMID 20691229 .  
  11. ↑ a b c d Dudley J, Karczewski K (2014). Explorando la genómica personal . Oxford: Prensa de la Universidad de Oxford.
  12. ^ a b "Medicina personalizada 101: la ciencia" . Coalición de Medicina Personalizada . Consultado el 26 de abril de 2014 .
  13. ^ Lu YF, Goldstein DB, Angrist M, Cavalleri G (julio de 2014). "Medicina personalizada y diversidad genética humana" . Perspectivas de Cold Spring Harbor en Medicina . 4 (9): a008581. doi : 10.1101 / cshperspect.a008581 . PMC 4143101 . PMID 25059740 .  
  14. ^ Batalla A, Mostafavi S, Zhu X, Potash JB, Weissman MM, McCormick C, et al. (Enero 2014). "Caracterización de la base genética de la diversidad de transcriptomas mediante secuenciación de ARN de 922 individuos" . Investigación del genoma . 24 (1): 14–24. doi : 10.1101 / gr.155192.113 . PMC 3875855 . PMID 24092820 .  
  15. ^ Cenik C, Cenik ES, Byeon GW, Grubert F, Candille SI, Spacek D, et al. (Noviembre de 2015). "El análisis integrativo de los niveles de ARN, traducción y proteínas revela distintas variaciones regulatorias entre los seres humanos" . Investigación del genoma . 25 (11): 1610–21. doi : 10.1101 / gr.193342.115 . PMC 4617958 . PMID 26297486 .  
  16. ^ Wu L, Candille SI, Choi Y, Xie D, Jiang L, Li-Pook-Than J, et al. (Julio 2013). "Variación y control genético de la abundancia de proteínas en humanos" . Naturaleza . 499 (7456): 79–82. Código Bib : 2013Natur.499 ... 79W . doi : 10.1038 / nature12223 . PMC 3789121 . PMID 23676674 .  
  17. ^ Snyderman, R. Atención médica personalizada de la teoría a la práctica, Biotecnología J. 2012, 7
  18. ^ Altmann A, Beerenwinkel N, Sing T, Savenkov I, Doumer M, Kaiser R, et al. (2007). "Mejor predicción de la respuesta a la terapia de combinación antirretroviral utilizando la barrera genética a la resistencia a los medicamentos". Terapia antiviral . 12 (2): 169–78. PMID 17503659 . 
  19. ^ Haines JL, Hauser MA, Schmidt S, Scott WK, Olson LM, Gallins P, et al. (Abril de 2005). "La variante del factor H del complemento aumenta el riesgo de degeneración macular relacionada con la edad" . Ciencia . 308 (5720): 419–21. Código bibliográfico : 2005Sci ... 308..419H . doi : 10.1126 / science.1110359 . PMID 15761120 . S2CID 32716116 .  
  20. ^ "Un catálogo de estudios publicados de asociación de todo el genoma" . Consultado el 28 de junio de 2015 .
  21. ^ a b c d e f g "Medicina personalizada 101: La promesa" . Coalición de Medicina Personalizada . Consultado el 26 de abril de 2014 .
  22. ^ "Herramientas de informes en línea de la cartera de investigación: proyecto del genoma humano" . Institutos Nacionales de Salud (NIH) . Consultado el 28 de abril de 2014 .
  23. ^ "Referencia de inicio de genética: ¿Qué es la farmacogenómica?" . Institutos Nacionales de Salud (NIH) . Consultado el 28 de abril de 2014 .
  24. ^ Breckenridge A, Orme M, Wesseling H, Lewis RJ, Gibbons R (abril de 1974). "Farmacocinética y farmacodinamia de los enantiómeros de warfarina en el hombre". Farmacología clínica y terapéutica . 15 (4): 424-30. doi : 10.1002 / cpt1974154424 . PMID 4821443 . S2CID 11777099 .  
  25. ^ Rieder MJ, Reiner AP, Gage BF, Nickerson DA, Eby CS, McLeod HL, et al. (Junio ​​de 2005). "Efecto de los haplotipos VKORC1 sobre la regulación transcripcional y la dosis de warfarina". La Revista de Medicina de Nueva Inglaterra . 352 (22): 2285–93. doi : 10.1056 / NEJMoa044503 . PMID 15930419 . 
  26. ^ Iglesia D, Kerr R, Domingo E, Rosmarin D, Palles C, Maskell K, et al. (Junio ​​de 2014). " ' Toxgnostics': una necesidad insatisfecha en la medicina del cáncer". Reseñas de la naturaleza. Cáncer . 14 (6): 440–5. doi : 10.1038 / nrc3729 . PMID 24827503 . S2CID 21601547 .  
  27. ^ Xie J, Lee S, Chen X (agosto de 2010). "Agentes teranósticos basados ​​en nanopartículas" . Revisiones avanzadas de entrega de medicamentos . Desarrollo de agentes teranósticos que coadministran agentes terapéuticos y de imagen. 62 (11): 1064–79. doi : 10.1016 / j.addr.2010.07.009 . PMC 2988080 . PMID 20691229 .  
  28. ^ Kelkar SS, Reineke TM (octubre de 2011). "Teranóstica: combinación de imágenes y terapia". Química del bioconjugado . 22 (10): 1879–903. doi : 10.1021 / bc200151q . PMID 21830812 . 
  29. ^ Perkovic MN, Erjavec GN, Strac DS, Uzun S, Kozumplik O, Pivac N (marzo de 2017). "Biomarcadores teranósticos para la esquizofrenia" . Revista Internacional de Ciencias Moleculares . 18 (4): 733. doi : 10.3390 / ijms18040733 . PMC 5412319 . PMID 28358316 .  
  30. ^ Kamps R, Brandão RD, Bosch BJ, Paulussen AD, Xanthoulea S, Blok MJ, Romano A (enero de 2017). "Secuenciación de próxima generación en oncología: diagnóstico genético, predicción de riesgo y clasificación del cáncer" . Revista Internacional de Ciencias Moleculares . 18 (2): 308. doi : 10.3390 / ijms18020308 . PMC 5343844 . PMID 28146134 .  
  31. ^ Yahata N, Kasai K, Kawato M (abril de 2017). "Enfoque de la neurociencia computacional a los biomarcadores y tratamientos para los trastornos mentales" . Psiquiatría y neurociencias clínicas . 71 (4): 215–237. doi : 10.1111 / pcn.12502 . PMID 28032396 . 
  32. ^ "Hoja de datos: BRCA1 y BRCA2: cáncer y pruebas genéticas" . Instituto Nacional del Cáncer (NCI) . Consultado el 28 de abril de 2014 .
  33. ^ a b "KIT DE HERRAMIENTAS DE BIOMARCADOR: Diagnóstico complementario" (PDF) . Amgen. Archivado desde el original (PDF) el 1 de agosto de 2014 . Consultado el 2 de mayo de 2014 .
  34. ^ "Allanando el camino para la medicina personalizada: el papel de la FDA en una nueva era de desarrollo de productos médicos" (PDF) . Administración Federal de Drogas (FDA) . Consultado el 28 de abril de 2014 .
  35. ^ Hamburgo MA, Collins FS (julio de 2010). "El camino hacia la medicina personalizada". La Revista de Medicina de Nueva Inglaterra . 363 (4): 301–4. doi : 10.1056 / nejmp1006304 . PMID 20551152 . 
  36. ^ Mancinelli L, Cronin M, Sadée W (2000). "Farmacogenómica: la promesa de la medicina personalizada" . AAPS PharmSci . 2 (1): 29–41. doi : 10.1208 / ps020104 . PMC 2750999 . PMID 11741220 .  
  37. ^ Ellsworth RE, Decewicz DJ, Shriver CD, Ellsworth DL (mayo de 2010). "El cáncer de mama en la era de la genómica personal" . Genómica actual . 11 (3): 146–61. doi : 10.2174 / 138920210791110951 . PMC 2878980 . PMID 21037853 .  
  38. ↑ a b Soni A, Gowthamarajan K, Radhakrishnan A (marzo de 2018). "Medicina personalizada y sistemas de administración de medicamentos personalizados: la nueva tendencia de administración de medicamentos y manejo de enfermedades". Revista internacional de compuestos farmacéuticos . 22 (2): 108-121. PMID 29877858 . 
  39. ↑ Wang J, Poon C, Chin D, Milkowski S, Lu V, Hallows KR, Chung EJ (1 de octubre de 2018). "Diseño y caracterización in vivo de micelas multimodales dirigidas al riñón para la administración renal de fármacos". Nano Investigación . 11 (10): 5584–5595. doi : 10.1007 / s12274-018-2100-2 . S2CID 104241223 . 
  40. ^ Pandey, Suresh; Giovenzana, Giovanni Batista; Szikra, Dezsö; Baranyai, Zsolt (2021). "Capítulo 11. Teranósticos impulsados ​​por tomografía por emisión de positrones (PET)". Iones metálicos en técnicas de bioimagen . Saltador. págs. 315–346. doi : 10.1515 / 9783110685701-017 .
  41. ^ Priyadharshini VS, Teran LM (2016). "Medicina personalizada en enfermedades respiratorias: papel de la proteómica". Avances en química de proteínas y biología estructural . 102 : 115–46. doi : 10.1016 / bs.apcsb.2015.11.008 . PMID 26827604 . 
  42. ↑ a b c Priyadharshini VS, Teran LM (1 de enero de 2020). Faintuch J, Faintuch S (eds.). Capítulo 24 - Papel de la proteómica respiratoria en la medicina de precisión . Medicina de precisión para investigadores, profesionales y proveedores . Prensa académica. págs. 255-261. ISBN 978-0-12-819178-1. Consultado el 3 de agosto de 2020 .
  43. ^ Fujii K, Nakamura H, Nishimura T (abril de 2017). "Proteómica reciente basada en espectrometría de masas para el descubrimiento de biomarcadores en cáncer de pulmón, EPOC y asma". Revisión de expertos de proteómica . 14 (4): 373–386. doi : 10.1080 / 14789450.2017.1304215 . PMID 28271730 . S2CID 3640863 .  
  44. ^ Lazzari C, Spreafico A, Bachi A, Roder H, Floriani I, Garavaglia D, et al. (Enero de 2012). "Cambios en el perfil espectral de masas plasmáticas en el curso del tratamiento de pacientes con cáncer de pulmón de células no pequeñas con inhibidores de la tirosina quinasa del receptor del factor de crecimiento epidérmico" . Revista de oncología torácica . 7 (1): 40–8. doi : 10.1097 / JTO.0b013e3182307f17 . PMID 21964534 . S2CID 205738875 .  
  45. ^ Carney, Walter (2006). "El estado de HER2 / neu es un biomarcador importante en la orientación de la terapia personalizada de HER2 / neu" (PDF) . Conexión . 9 : 25-27.
  46. ^ Telli ML, Hunt SA, Carlson RW, Guardino AE (agosto de 2007). "Cardiotoxicidad relacionada con trastuzumab: cuestionando el concepto de reversibilidad". Revista de Oncología Clínica . 25 (23): 3525–33. doi : 10.1200 / JCO.2007.11.0106 . PMID 17687157 . 
  47. ^ Saglio G, Morotti A, Mattioli G, Messa E, Giugliano E, Volpe G, et al. (Diciembre de 2004). "Enfoques racionales para el diseño de terapias dirigidas a marcadores moleculares: el caso de la leucemia mielógena crónica". Anales de la Academia de Ciencias de Nueva York . 1028 (1): 423–31. Código bibliográfico : 2004NYASA1028..423S . doi : 10.1196 / annals.1322.050 . PMID 15650267 . S2CID 19332062 .  
  48. ^ Pleasance E, Titmuss E, Williamson L, et al. (2020). "El análisis de pancáncer de tumores de pacientes avanzados revela interacciones entre la terapia y los paisajes genómicos" . Cáncer de la naturaleza . 1 (4): 452–468. doi : 10.1038 / s43018-020-0050-6 .
  49. ^ Duffy MJ (julio de 2001). "Marcadores bioquímicos en el cáncer de mama: ¿cuáles son clínicamente útiles?" . Bioquímica clínica . 34 (5): 347–52. doi : 10.1016 / S0009-9120 (00) 00201-0 . PMID 11522269 . 
  50. ^ Piccart M, Lohrisch C, Di Leo A, Larsimont D (2001). "El valor predictivo de HER2 en cáncer de mama" . Oncología . 61 Suppl 2 (Suppl. 2): 73–82. doi : 10.1159 / 000055405 . PMID 11694791 . S2CID 23123767 .  
  51. ↑ Baldus SE, Engelmann K, Hanisch FG (1 de enero de 2004). "MUC1 y los MUC: una familia de mucinas humanas con impacto en la biología del cáncer". Revisiones críticas en ciencias de laboratorio clínico . 41 (2): 189–231. doi : 10.1080 / 10408360490452040 . PMID 15270554 . S2CID 46460945 .  
  52. ↑ a b Cruz JA, Wishart DS (febrero de 2007). "Aplicaciones del aprendizaje automático en la predicción y el pronóstico del cáncer" . Informática del cáncer . 2 : 59–77. doi : 10.1177 / 117693510600200030 . PMC 2675494 . PMID 19458758 .  
  53. ^ a b Williams MS (agosto de 2019). "Primeras lecciones de la implementación de programas de medicina genómica". Revisión anual de genómica y genética humana . 20 (1): 389–411. doi : 10.1146 / annurev-genom-083118-014924 . PMID 30811224 . 
  54. ^ a b c d e "Medicina personalizada 101: los desafíos" . Coalición de Medicina Personalizada . Consultado el 26 de abril de 2014 .
  55. ^ a b Vayena E, Blasimme A, Cohen IG (noviembre de 2018). "Machine learning en medicina: abordar los desafíos éticos" . PLOS Medicine . 15 (11): e1002689. doi : 10.1371 / journal.pmed.1002689 . PMC 6219763 . PMID 30399149 .  
  56. ^ Huser V, Sincan M, Cimino JJ (2014). "Desarrollo de bases de datos de conocimiento genómico y bases de datos para apoyar la gestión clínica: perspectivas actuales" . Farmacogenómica y Medicina Personalizada . 7 : 275–83. doi : 10.2147 / PGPM.S49904 . PMC 4175027 . PMID 25276091 .  
  57. ^ "Analizar genomas: motivación" . Schapranow, Matthieu-P . Consultado el 20 de julio de 2014 .
  58. ^ a b "Allanando el camino para la medicina personalizada: el papel de la FDA en una nueva era de desarrollo de productos médicos" (PDF) . Administración de Drogas y Alimentos de los Estados Unidos . Consultado el 26 de abril de 2014 .
  59. ↑ Frueh FW (1 de septiembre de 2013). "Regulación, reembolso y el largo camino de implementación de la medicina personalizada: una perspectiva desde los Estados Unidos" . Valor en salud . Medicina personalizada y el papel de la economía de la salud y la investigación de resultados: aplicaciones, tendencias emergentes e investigación futura. 16 (Suplemento 6): S27-31. doi : 10.1016 / j.jval.2013.06.009 . PMID 24034309 . 
  60. ^ a b "Problemas de propiedad intelectual que afectan el futuro de la medicina personalizada" . Asociación Estadounidense de Derecho de la Propiedad Intelectual . Consultado el 26 de abril de 2014 .[ enlace muerto ]
  61. ^ Weldon CB, Trosman JR, Gradishar WJ, Benson AB, Schink JC (julio de 2012). "Barreras para el uso de la medicina personalizada en el cáncer de mama" . Revista de práctica oncológica . 8 (4): e24-31. doi : 10.1200 / jop.2011.000448 . PMC 3396824 . PMID 23180995 .  
  62. ^ Char DS, Shah NH, Magnus D (marzo de 2018). "Implementación del aprendizaje automático en la atención médica: abordar los desafíos éticos" . La Revista de Medicina de Nueva Inglaterra . 378 (11): 981–983. doi : 10.1056 / NEJMp1714229 . PMC 5962261 . PMID 29539284 .  
  63. ^ Chernew ME, Landrum MB (marzo de 2018). "Recopilación de datos suplementarios específicos: abordar el dilema de la medición de la calidad". La Revista de Medicina de Nueva Inglaterra . 378 (11): 979–981. doi : 10.1056 / NEJMp1713834 . PMID 29539286 . 
  64. ^ Gijsberts CM, Groenewegen KA, Hoefer IE, Eijkemans MJ, Asselbergs FW, Anderson TJ, et al. (2 de julio de 2015). "Diferencias étnicas / raciales en las asociaciones de los factores de riesgo de Framingham con GIM carotídeo y eventos cardiovasculares" . PLOS ONE . 10 (7): e0132321. Código bibliográfico : 2015PLoSO..1032321G . doi : 10.1371 / journal.pone.0132321 . PMC 4489855 . PMID 26134404 .  
  65. ↑ Yngvadottir B, Macarthur DG, Jin H, Tyler-Smith C (2 de septiembre de 2009). "La promesa y la realidad de la genómica personal" . Biología del genoma . 10 (9): 237. doi : 10.1186 / gb-2009-10-9-237 . PMC 2768970 . PMID 19723346 .  
  66. ↑ a b c Fernald GH, Capriotti E, Daneshjou R, Karczewski KJ, Altman RB (julio de 2011). "Retos de la bioinformática para la medicina personalizada" . Bioinformática . 27 (13): 1741–8. doi : 10.1093 / bioinformatics / btr295 . PMC 3117361 . PMID 21596790 .