“急速な遺伝的シーケンシングを通じ, 科学者たちは、ボレリアburgdorferiは、多くの異なる株だけでなく、新しいダニ媒介性微生物の感染を識別することができます, このようボレリアmiyamotoiなど, ボレリアmayonii, そしてハートランドウイルス。” — ブライアン·ファロン
最も可能性が高い, あなたやあなたが知っている誰かがライム病の影響を受けています, 以上で、米国で最も一般的なダニ媒介の病気 300,000 毎年診断された症例. タイムリーに新しい本の中で, ライム病を克服 (コロンビア大学出版), コロンビア大学医療センターの医師ブライアン・A. ファロンとジェニファーSotskyは挑戦にもかかわらず、この複合体の治療法を見つけるためにことを明らかにしました, 衰弱性疾患, 精密医療とバイオテクノロジーは、医師がそれを診断し、患者を治療することができるようになりますれる新しいツールの発見を加速しています.
急速に我々の理解を高め、新しい経路を開く画期的な技術はすぐにライム病の治療法1日を意味するかもしれません? 教育のためのグローバル検索 博士を歓迎するために喜びます. ハイテクはダニに取り組んでいる方法を見つけるためにブライアン・ファロン.
“次世代シーケンシングを使用して近代的な技術 (NGS) 一つは大きな迅速に流体のサンプル内に存在し得るすべての微生物を発見することを可能にします。” — ブライアン·ファロン
ブライアン, 技術は、ダニ媒介性疾患のための研究プロセスをどのように改善されました?
ゲノム配列決定の価格の間の違いを考えてみましょう 20 数年前と今日. 中に 2003, それは、ヒトゲノムプロジェクトについて撮影していました 4 年とコストの間の推定 $500 万人に 1 10億…バイ 2006 単一のヒトのゲノムを配列決定するためのコストは、まで低下しました 14 100万……今日は、ヒト全ゲノムがより少ないため日以内に配列決定することができます $1,000. これは驚異的な進歩であります.
なぜゲノム配列決定は非常に重要です? のは、人間ダニ媒介性疾患を見てみましょう. 二つの異なる人々がボレリアブルグドルフェリに感染している場合 (ライム病を引き起こす微生物), 他の慢性再発寛解病気を開発するかもしれないが1は、抗生物質のコース終了後すぐに病気を解決します. なぜ? 一人は、より持続的緊張を得ている可能性があるため, 他には、皮膚に局在したまま低侵襲性の歪みを受けながら、. さらに, 人間の遺伝的差異は、免疫系が侵入微生物にどのように応答するかを決定します. 感染のとヒト宿主の遺伝学を理解することは、科学者がダニ媒介の病気の謎を解明することができます.
急速な遺伝的シーケンシングを通じ, 科学者たちは、ボレリアburgdorferiは、多くの異なる株だけでなく、新しいダニ媒介性微生物の感染を識別することができます, このようボレリアmiyamotoiなど, ボレリアmayonii, そしてハートランドウイルス. 微生物のゲノムが配列決定された場合, それは病因の研究の出発点を提供します, ワクチン開発, そして、治療. ダニ内部これらの新しい微生物の発見は非常に参考にされています. ダニに刺された後、ライム病の典型的な症状があったが、ライム病のための血液検査で陰性た患者は、臨床医パズルかもしれません. 彼らは、ライム病のテストの鈍感さを批判します. しかしながら, この同じ患者が新たに発見されたダニ媒介性感染症のためにテストされたとき, ボレリアmiyamotoi, 診断は、明確です. はい, 患者は、ライムのような病気を持っていました, それはライム病ではなかったです: それはボレリアMIyamotoi病でした.
次世代シーケンシングを使用して近代的な技術 (NGS) 一つは大きな迅速に流体のサンプル内に存在し得るすべての微生物を発見することができ. この “発見に基づきます” 使用してのアプローチ “公平な次世代シーケンシング” 使用可能 14 歳の少年は、致命的な感染症の中から救出されます 48 営業時間 (Wilsonら, NEJM, 2014). この少年は耐えていました 3 以上の入院 4 ヶ月, 以上持っていました 100 診断テスト, 過ごし 44 病因不明の脳炎のためのICUでの日, 脳生検を持っていました, そして彼の継続的な発作からの損傷を防ぐために、医学的に誘発昏睡状態に置かなければなりませんでした. 最終的には博士. U.C.S.Fでチャールズ・チウ. 以上の就業NGS解析 8 バイオインフォマティクスパイプラインで百万のシーケンス (surpere) すべての既知の病原体の検出のために. 少年の髄膜脳炎の原因は、レプトスピラsantarosaiと明らかにしました。. 彼はおそらくプエルトリコでそれを取得していました, それが米国本土に存在しないよう. 彼は適切な抗生物質を受け、退院しました 2 週間後のリハビリへ. 彼らは疑われていない可能性がありますので、これと同じアプローチは珍しいことでは感染症のために特に便利です; 例えば, そのようなポワッサンウイルスまたはハートウイルスなどの希ダニ媒介ウイルスは急速にこの発見のアプローチを用いて検出することができます.
どのようにビッグデータは、権利擁護団体は、研究を支援方法に影響を与えてきました?
ビッグデータの患者-生成されたソースはLymeDisease.orgです. このカリフォルニア州ベースの組織と呼ばれる調査を開発しました “患者が自分の病歴や検査室検査や治療についてウェブ上で記入できマイライムデータ」. 時間の短い期間で, 彼らは上のデータを持っていました 10,000 彼らは時間をかけて追跡した患者. この情報を, 彼らは、ライム病の治療にもかかわらず、持続的な症状と診断された患者の大部分のより包括的な臨床ビューを提供します (別名慢性ライム病).
“医療の専門家が不足している地域で, AI技術は、鑑別診断が生成され、治療の選択肢は、インターネットを介してアクセスするAIベースのシステムによって提案されるようにすることによって患者ケアの改善に増やす役割を果たします。” — ブライアン·ファロン
すべての職業のジョブは自動化されています. あなたは、AI技術が唯一の医師を支援します信じますか、彼らはいくつかのタスクで医師を交換します? これは医師にとって何を意味します, 看護師, そして医学の未来?
AI技術がより良い医療を提供するために、医療従事者を支援するために長い道のりを行くだろうが, 医療への応用はまだ始まったばかりです. 一つは予想することができます, しかしながら, 医療の専門家が不足している地域ではその, AI技術は、鑑別診断を生成できるようにすることによって、患者ケアの改善に増やす役割を果たしており、インターネットを介してアクセスするAIベースのシステムを通じて提案治療の選択肢になります.
一般市民は、ウェブサイトからのライム病についてこれまで以上に情報へのより多くのアクセスを持っています, 医療機関, 記事やソーシャルメディア. 誰もが自分自身のことができます “専門” あるいは、自分の “医師。” あなたは、偽のニュースの時代にオンライン健康データの長所と短所について話すことができます?
これは明らかに懸念の広大な地域であります. 個人は彼らの医師や医療情報の本に向けるために使用されます, このようメルクマニュアルなど. 今, 彼らはウェブに向けます. 健康情報を取得するためにウェブを使用した患者の最近の調査で (ドハティTorstrick 2016), 我々はより多くの半分以上あることを学びました 730 患者は、彼らがウェブをチェックした結果、苦痛の増加を経験したと報告しました. また、健康教育を持っていなかった個人がウェブ上でより多くの時間を過ごすことが多かったので、より良い健康の観点から教育を受けた人よりも多くの不安を開発する傾向があったことが今回の調査から学びました. 彼らは見つけた情報の一部が正確かもしれないが, その他の情報は、善意が、悪い知らせすることができます, 紛らわしいです, さらには有害.
“研究者たちは、急速にエージェントがボレリアスピロヘータを殺すために最強の能力を持っているかを決定するための薬剤の数千人をスクリーニングすることができます. これは、ハイスループットアッセイの開発可能です, これは、固定相ボレリアおよびそのより薬剤耐性存続型の両方を根絶における標準薬剤よりも有効であることが証明されています。” — ブライアン·ファロン
未来に見て. あなたはライム病のための治療法を見つけて、患者の生活の質を改善する手助けにして約最も興奮している技術とは何か?
研究者たちは、急速にエージェントがボレリアスピロヘータを殺すために最強の能力を持っているかを決定するための薬剤の数千人をスクリーニングすることができます (風水 2014). これは、ハイスループットアッセイの開発可能です, 標準薬よりも効果的であることが証明された新しい抗生物質を特定しています (ドキシサイクリン, アモキシシリン) 固定相ボレリアとその多くの薬剤耐性の存続型の両方を根絶中. それは、ヒトでの有効性に変換されますラボの設定では、真のあるものと仮定することはできませんが, バイオテクノロジーの進歩は、新たな治療剤の同定を可能にしています, 将来的には患者のための治療選択肢の広い配列のために多くの希望を提供.
もう一つの主要な進歩は、生物医学生物統計学の訓練を受けた情報技術とコンピュータサイエンスで実施した「ビッグデータ」であります. インターネット検索エンジンのクエリは、感染症の流行を予測するために監視されています. 薬との相互作用の予期せぬ副作用が特定の薬剤を取っている患者から電子カルテの何百万もの分析を介して検出することができます. 一つは、抗生物質を与えられた患者がより良い長いか短い期間の治療を受けなかったときかどうかを調べることができます, または既存の自己免疫疾患を持つ患者は、自己免疫問題の歴史のないものより新しい発症ダニ媒介感染症による合併症を発症する可能性が高いかどうか.
私たちのライムとダニ媒介病研究センター, コロンビア大学医療センターアーヴィングに位置 (CUIMC) ニューヨーク, 国際データリソースへの右隣にあり. CUIMCは約からの医療記録を含む公衆衛生情報イニシアチブの調整の中心であります 400 世界中から80の医療機関から引き出さ万人. これは、質問をするユニークな機会を表し, 仮説を生成し、ダニ媒介疾患についての答えを得ます. 発見が最適化された場合, 医療が向上します.
ブライアン·ファロン, MD, MPHは、コロンビア大学医療センターアーヴィングのライムとダニ媒介性疾患研究センターとのジェニファーSotskyと著者のディレクターであります ライム病を克服: 科学橋グレートディバイド, に発表され 2018 コロンビア大学出版することにより.
C言語. M. ルービンとブライアン・ファロン
サー·マイケル·バーバー含む私を参加して、世界的に有名なオピニオンリーダー (英国), DR. マイケル·ブロック (米国の), DR. レオンBotstein (米国の), 教授クレイ·クリステンセン (米国の), DR. リンダダーリング·ハモンド (米国の), DR. MadhavChavan (インド), チャールズ·ファデル (米国の), 教授マイケルFullan (カナダ), 教授ハワード·ガードナー (米国の), 教授アンディ·ハーグリーブス (米国の), 教授イヴォンヌヘルマン (オランダ), 教授クリスティンHelstad (ノルウェー), ジャンヘンドリクソン (米国の), 教授ローズHipkins (ニュージーランド), 教授コーネリアHoogland (カナダ), 閣下ジェフ·ジョンソン (カナダ), 夫人. シャンタルカウフマン (ベルギー), DR. EijaKauppinen (フィンランド), 国務長官TapioKosunen (フィンランド), 教授ドミニクラフォンテーヌ (ベルギー), 教授ヒューローダー (英国), 主ケンマクドナルド (英国), 教授ジェフ·マスターズ (オーストラリア), 教授バリー·98名 (オーストラリア), シヴナダール (インド), 教授R. Natarajan (インド), DR. PAK NG (シンガポール), DR. デニス教皇 (米国), Sridhar Rajagopalan (インド), DR. ダイアンRavitch (米国の), リチャード·ウィルソン·ライリー (米国の), サー·ケン·ロビンソン (英国), 教授パシSahlberg (フィンランド), 教授佐藤学 (日本), アンドレアス·シュライヒャー (PISA, OECD), DR. アンソニー·セルドン (英国), DR. デビッド·シェーファー (米国の), DR. キルスティン没入Areの (ノルウェー), 首相スティーブン·スパーン (米国の), イヴTheze (LyceeFrancais米国), 教授チャールズUngerleider (カナダ), 教授トニーワーグナー (米国の), デイヴィッド·ワトソン (英国), 教授ディランウィリアム (英国), DR. マークWormald (英国), 教授テオWubbels (オランダ), 教授マイケル·ヤング (英国), 教授Minxuan張 (中国) 彼らは、すべての国が今日直面している大きな絵教育問題を探るように.
C言語. M. ルービンは彼女が受け取った2つの広く読まれているオンラインシリーズの著者である 2011 アプトン·シンクレア賞, 「教育のためのグローバル検索」と「どのように私たちは読みます?"彼女はまた、3つのベストセラーの本の著者である, 含めて不思議の国のアリスリアル, の出版社です CMRubinWorld そしてかく乱財団研究員である.
Cに従ってください. M. Twitterでルビン: www.twitter.com/@cmrubinworld
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