Fremtidens læge forudsiger lægemiddels effekt - og tager din livsstil med i betragtning

celleopsamlinger og dermed kan hjælpe flere patienter. Det er dejligt for os, at der er fokus på stamcelledonorer i medierne. Mange ved ikke, hvad det vil sige at være donor, eller hvor meget det betyder for patienterne. At man kan være 'den eneste ene,' og at det er livsreddende behandling. Det betyder virkelig meget, at mange har meldt sig som donorer,” siger Randi Berg.

Kilde: Sundhed.dk

Ny teknologi udviklet på blandt andet Københavns Universitet kan komme med en forudsigelse af, hvordan enkelte lægemidler vil påvirke hver enkelt person helt ned på det molekylærbiologiske plan.

”Med vores model integrerer vi for første gang en lang række meget forskellige data. Man kan kalde modellen for en 'bartender', der er i stand til at blande forskellige ingredienser i form af data, så vi kan lære af dem alle sammen på én gang.” Sådan forklarer professor Søren Brunak det nye studie, hvor han og kollegaer har offentliggjort en ny model til at kombinere mange forskellige typer sundhedsdata.

Ved at kombinere sundhedsoplysninger om en patient kan ’bartenderen’ potentielt give lægen unik indsigt i, hvordan den enkelte persons biologi vil respondere på behandling med et bestemt lægemiddel, eller om kostomlægning eller ændring i motionsvaner vil have den største effekt på markører for sygdom og sundhed.

Modellen fra blandt andet Københavns Universitet er den til dato mest avancerede model til at kombinere mange forskellige typer patientdata. Den er baseret på dybe data fra næsten 800 personer med type 2-diabetes og indeholder 12 forskellige typer data fra genomics, lipidomics, metabolomics og proteomics. Samt kortlægninger af tarmmikrobiomet og spørgeskemaundersøgelser vedrørende kost, motion, rygevaner og medicinforbrug. Men også en stor mængde kliniske data som for eksempel blodsukker, insulin og scanning af organer er med.

Modellen kan dog ikke bruges klinisk endnu, da den kræver store mængder data på den enkelte person. Men i fremtiden vil den slags dataindsamling formodentligt blive både lettere og billigere; og så er der mange muligheder i modellen for patienter med vidt forskellige sygdomme som fx diabetes og kræft, fordi lægerne vil kunne afprøve forskellige behandlinger til en patient digitalt, inden de træffer en endelig beslutning vedrørende behandling.

Pressemeddelelse: Københavns Universitet – Det Sundhedsvidenskabelige Fakultet