La médecine Big Data identifie la chimiothérapie appropriée pour le cancer

Les programmes informatiques relient les données pour déterminer le meilleur traitement possible pour les patients
À l’avenir, les programmes informatiques permettant de relier les informations relatives aux patients avec des principes actifs pourraient bénéficier énormément à la médecine. De cette manière, le meilleur traitement possible devrait être déterminé. Parce que le succès d'un traitement dépend de nombreux facteurs individuels. Par exemple, une chimiothérapie particulière peut bien fonctionner chez un patient mais pas chez un autre. La solution devrait fournir du "big data".

Trouvez le principe actif optimal avec Big Data
Le mot à la mode "big data" fait peur à beaucoup de gens. Parce que la capacité de collecter, de stocker et de lier d’énormes quantités de données comporte de nombreux risques du point de vue de la protection des données. Dans le domaine de la médecine, des programmes informatiques spéciaux qui relient les données du patient aux recherches en cours, aux thérapies et aux histoires de cas connexes peuvent apporter une valeur ajoutée en identifiant le traitement optimal pour le patient. Mais les défenseurs de la vie privée avertissent que de telles données pourraient être utilisées, par exemple, par les employeurs et les assurances au détriment des personnes concernées. Vu les progrès rapides réalisés dans le domaine des "données volumineuses", le Conseil d'éthique a convoqué une réunion annuelle sous le slogan "Les données volumineuses en médecine" à l'Institut Hasso Plattner (HPI) pour l'ingénierie des systèmes logiciels à Potsdam. Au cours des deux derniers jours, des experts médicaux et informatiques ont discuté des progrès et des inconvénients des nouvelles opportunités..

Big Data contre le cancer. Image: vege - fotolia

Le "Drug Response Analyzer", déjà utilisé à la Clinique médicale de Charité pour l'hématologie, l'oncologie et l'immunologie des tumeurs, a également été introduit. Le programme vise à aider les médecins à choisir la chimiothérapie la plus appropriée pour les tumeurs de la bouche, du pharynx, du larynx, du nez et de la gorge en quelques minutes. Le système a été développé par le mathématicien, informaticien et directeur de HPI, Christoph Meinel, et le responsable du programme HPI "E-Health", Matthieu Schapranow. Le programme prend en compte des substances, des combinaisons de cytotoxines ainsi que des thérapies à base d’anticorps qui interviennent spécifiquement dans les voies de signalisation cellulaire..

Le "Big Data" peut aider le médecin de manière significative à trouver le traitement optimal
Jusqu'à présent, les oncologues doivent, entre autres, sur la base des antécédents du patient et des caractéristiques du génome de la tumeur, ainsi que pour prendre en compte les résultats des études internationales et les plans de traitement issus des lignes directrices partiellement de Sisyphe afin de trouver le traitement optimal. Avec "Drug Response Analyzer", les chercheurs de HPI souhaitent accélérer considérablement ce processus. Entre autres choses, la "base de données à haute vitesse" relie des données sur les gènes et les protéines de la tumeur, sur les voies de signalisation des cellules ainsi que sur sa réaction aux différentes substances actives. De plus, toutes les publications scientifiques disponibles sur le sujet sont continuellement ajoutées à la base de données..

"Les chercheurs sur le cancer seront également en mesure d'identifier les relations entre les variantes de la composition génétique des patients et l'effet des médicaments sur celles-ci", a expliqué Meinel. "Nous combinons les données de cas historiques pour aider à choisir le bon traitement pour les patients aigus", ajoute Shapranov. "Un modèle mathématique évalue les données de différents patients et permet donc un pronostic de la réponse individuelle d'un patient à un médicament spécifique en temps réel."

Bien que seules les données d'environ 40 patients atteints d'un cancer de la tête et du cou soient stockées dans le système, elles sont complètes. Seules les études basées sur la population fournissent à ce jour des collectes de données volumineuses. "L'épidémiologie fournit toujours des données volumineuses", explique Reinhard Busse, médecin et expert en santé publique, de l'université technique de Berlin au "Tagesspiegel". Il considère les nouvelles technologies comme une opportunité de mettre en réseau et de les utiliser encore plus efficacement. (Ag)