От анализа больших данных к персонализированной медицине для всех: проблемы и возможности

Последние достижения в области высокопроизводительных технологий привели к развитию системной биологии — целостной науки, позволяющей точнее моделировать сложные заболевания. Многие прогнозируют скорое появление персонализированной медицины. Однако мы переходим от двухуровневых систем здравоохранения к двухуровневой персонализированной медицине. Инфраструктура для омиксных исследований сосредоточена в обеспеченных регионах, и персонализированная медицина, вероятно, усугубит растущий разрыв между системами здравоохранения стран с высоким и низким уровнем дохода. Это отражает увеличивающееся отставание наших возможностей анализировать большие данные от темпов их получения. Переходу от традиционной медицины к персонализированной препятствует ряд факторов: экономически доступное получение данных с помощью высокопроизводительных технологий; смешанное обучение и междисциплинарные команды; хранение и обработка данных; их интеграция и интерпретация; а также экономическая целесообразность на индивидуальном и глобальном уровнях. В этом обзоре представлены важные достижения в анализе больших данных и перспективные стратегии ускорения глобального перехода к персонализированной медицине.