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#Neues aus der Industrie
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Syapse Präsident: Präzisionsmedizin ist die Wirklichkeit von Krebssorgfalt
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Präzisionsmedizin hält großes Versprechen, wenn es um das Lösen der größten Probleme des Gesundheitswesens geht, und Onkologie ist keine Ausnahme. Aber mit dieser Hoffnung kommt zahlreiche Herausforderungen.
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Über E-Mail besprachen Jonathan Hirsch, Gründer und Präsident von San Francisco, Kalifornien-ansässiges Syapse, welche Stände auf die Art der Herstellung des Präzisionsmedizinstandards über Krebssorgfalt. Hirsch ist ein Sprecher beim bevorstehenden MedCity ZUSAMMENLAUFEN Konferenz in Philadelphia.
Dieser Austausch ist leicht redigiert worden.
Warum ist Präzisionsmedizin die Zukunft von Krebssorgfalt?
Präzisionsmedizin stellt bessere Ergebnisse und bessere Lebensqualität für fortgeschrittene Krebspatienten heute zur Verfügung. Deshalb ist Präzisionsmedizin nicht nur die Zukunft von Krebssorgfalt, aber es ist auch die anwesende Wirklichkeit von Krebssorgfalt. Indem sie die zugrunde liegenden molekularen Fahrer Krebses eines einzelnen Patienten verstehen, können Onkologen Behandlungsmöglichkeiten vorwählen, die zum Tumor dieses Patienten anvisiert werden.
Jedoch beschleunigt sich der Schritt der Unterbrechung nur: Zum Beispiel visieren fast alle Krebsmedikamente in den Spätphaseversuchen eine molekulare Bahn, mit über 20 gerichteten Drogen genehmigten dieses Jahr an. FDA genehmigte gerade zum ersten Mal ein Krebsmedikament, das zum genomischen Unterzeichnungsunabhängigen eines Patienten des Tumorstandorts von Ursprung anvisiert wurde. Gesundheitssysteme werden diese Innovation beschäftigen müssen, frontal indem sie umfassend Präzisionsmedizin in ihre Onkologienebengleise integrieren.
Wie kann Organisationen, die Präzisionsmedizintechnik verwenden, veranlassen Zahler, aufzukaufen?
Gesundheitsvorsorger müssen eindeutigen Beweis zeigen, der das klinische Dienstprogramm und die Kosten-Nutzen der Anwendung von Präzisionsmedizin in der Routinekrebssorgfalt stützt. Wir glauben dass Gesundheitssysteme insbesondere große integrierte Vertriebsnetze, werden die Weise in diesem wegen ihrer Fähigkeit, Zahler und Anbieter vorzuspannen sowie ihre Betriebsdisziplin, um komplexe klinische Service-Programme durchzuführen und die Auswirkung auszuwerten führen.
Die guten Nachrichten sind, dass diese Bewertung der klinischen Hilfs- und Kostenauswirkung von Präzisionsmedizin in der Onkologie bereits heute geschieht. Zum Beispiel veröffentlichte einer unserer Schlüsselmitarbeiter, Intermountain-Gesundheitswesen, eine Studie die Auswirkung von Präzisionsmedizin auf Krebspatienten des Stadiums IV letztes Jahr auswertend und fand, dass Präzisionsmedizin eine Verdoppelung des progressionsfreien Überlebens mit einem preiswerteren pro progressionsfreie Überlebenswoche zeigte. Dieses ist ein unglaublich viel versprechendes Signal, und mehr Studien werden jetzt von Intermountain, von Providence/vom schwedischen Krebsinstitut und -anderen geleitet.
Basiert auf diesen frühen Studien, sehen wir z.Z. eine Verschiebung in Richtung zu einem kooperativeren Verhältnis zwischen Zahlern und Gesundheitssystemen, um Präzisionsmedizin in den Griff zu bekommen. Zum Beispiel möchten beide Zahler und Anbieter garantieren, dass Patienten die rechte Droge empfangen, die auf ihrem klinischen und genomischen Profil basiert und dass es den Beweis gibt, zum des verbesserten Überlebens zu stützen. Um dieses zu erzielen, bauen Anbieter und Zahler in zunehmendem Maße auf angesammelten, realistischen Beweis um medizinische und Abdeckungspolitik zu informieren, und Behandlungsbeschlussfassung zu informieren.
Was ist die Wechselbeziehung zwischen Präzisionsonkologie und vorbestimmtem Analytics?
Während es ein Los des Gespräches über vorbestimmten Analytics in der Onkologie gibt, sehen wir dieses als sehr früher und unreifer Raum. Es gibt viel Forschung, die erfolgt sein muss, um den Gebrauch für vorbestimmte Analytics in der Onkologie auszuwerten, und dass Arbeit gerade anfängt. Unterdessen haben wir Werkzeuge zu unserer Verfügung heute gut-validiert, um Risiko des Entwickelns des Brustkrebses (Prüfung BRCA1/2) vorauszusagen, um das Risiko des Wiederauftretens vorauszusagen (OncotypeDx und MammaPrint) und mehr, dennoch bleibt Arztannahme dieser vorbestimmten Technologien schwierig. Dieses ist ein hartes Problem, das gelöst werden muss.
Wie klinische Studien so neu entworfen werden können, können die besten Patienten vorgewählt werden?
Gerichtete Onkologieversuche haben komplexe Eignungskriterien und erfordern den vollen Geltungsbereich von geduldigen Daten — besonders einschließlich molekulare Daten — zu genaues mögliches Match finden. Das Problem ist, dass dieses granulierte Niveau von Daten selten in einem einzelnen Platz und in einer standardisierten Sprache zugänglich ist. Dieses führt zu zwei Probleme: ein, Patienten empfangen die unzuverlässigen oder ungenauen Probeempfehlungen, oder zwei, Anbieter kämpfen, um klinische Studien wegen der bedeutenden Zeit einzustufen, die es nimmt, um die rechten Patienten zu identifizieren.
Das ändert, zwar. Wir haben mit schwedischem Krebs-Institut Providence St Joseph zusammengearbeitet, um Gesundheitssystemen die Fähigkeit zu geben, Patienten an die Versuche anzupassen, die auf der vollen Reihe von Eignungskriterien, einschließlich ihre demographischen Daten, Krebsdiagnose, Tumor Genomics, Tumor Biomarkers, klinischen Laborergebnisse und andere klinische Datenelemente basieren. Die Technologie taucht automatisch mögliches Match auf, nachdem können Kliniker den Patienten aufmerksam machen ihrer Kandidatur für den Versuch und das Prüfverfahren beenden. Dieses verringert erheblich die Zeit, die es nimmt, um Patienten zu identifizieren, zusammenbringen die möglicherweise in eine klinische Studie, bei der Erhöhung der Chancen eines möglichen Matches, unter Verwendung einer hohen Besonderheitsannäherung — und lässt Organisationen klinische Studien einstufen. Wir arbeiten jetzt mit TAPUR-klinischer Studie ASCOS, die auf der Syapse-Plattform läuft zusammen, um Patienten von unseren Gesundheitssystempartnern an TAPUR anzupassen.
Während es auf Präzisionsonkologie sich bezieht, wie können wir Interoperabilität verbessern und Anteildaten verbessern?
Datenverbund ist in der Onkologie, aber umso mehr in der Präzisionsonkologie kritisch. Als Gemeinschaft alle sind wir, die arbeiten, um die optimalen Verfahren für Gebrauch von molekularem Profilieren und gerichteten Therapien zu bestimmen, und die beste Weise, damit die Gemeinschaft dorthin ist schneller kommt, indem sie Daten und Wissen teilt.
Deshalb starteten wir eine Initiative letztes Jahr, als Teil ehemaligen Vizepräsident Bidens Cancer Moonshot, um Gesundheitssystemen zu ermöglichen, Präzisionsonkologiedaten zu teilen — speziell klinische, molekulare, Behandlungs- und Ergebnisdaten bezüglich ihrer Krebspatienten. Dieses Datenverbundnetz ermöglicht Ärzten, einen Patienten in den Zusammenhang einer breiteren Bevölkerung zu setzen und erlaubt ihnen, die Behandlungen zu sehen, die klinisch und molekular die ähnlichen Patienten empfangen und ihre Ergebnisse. Datenverbund erlaubt Ärzten, in beträchtlichem Ausmaß informiertere Behandlungsentscheidungen zu treffen, der kritisch ist, wenn man Patienten mit seltenen Veränderungen mit wenig zu keinem Beweis behandelt. Durch dieses Datenverbundnetz helfen wir, Krebssorgfalt in eine realistischere Beweis-gesteuerte Praxis zu bewegen.
Was ist der nächste Schritt, der Präzisionsmedizin so genommen werden muss kann für alle Verwahrer durchführbarer werden?
Zugang zur Präzisionsmedizin zu verbessern ist für Patienten, Anbieter und Zahler kritisch. Erstens, gibt es eine wachsende Anzahl von Wert-ansässigen Vergütungsvereinbarungen zwischen Zahlern, Anbieter und Drogenhersteller, die Anreize um Wert mit dem Patienten ausrichten. Zweitens können die geduldigen Finanzhilfsprogramme, die von den Drogenherstellern bereitgestellt werden und die mildtätigen Stiftungen die aus der Tasche Finanzbelastung auf Patienten verringern und ihnen erlauben, in Behandlung trotz der hohen Kosten zu bleiben. Zuletzt kann realistischer Beweis helfen, Zahler, Anbieter und Drogenhersteller um, welche Behandlungen auszurichten die besten Ergebnisse für Patienten zur Verfügung stellen. Sobald wir wissen, welche Arbeiten, die für einen bestimmten Patienten am besten sind, wir beginnen können, um Vergütungsmodelle zu entwickeln, die Zugang an der Skala bieten.