Yaklaşık bir yıl kadar önce ABD Başkanı Barack Obama, kişiselleştirilmiş tıbbi bakım paradigmasının yaygın şekilde uygulanması amacıyla Hassas Tıp Girişimini (Precision Medicine Initiative) ilan etti (ayrıntılı bilgi için tıklayınız, konuya ilişkin kısa infografiğe erişmek için tıklayınız). Hassas tıp uygulamalarının pek çok başarılı örneği bulunmaktadır. Çarpıcı örneklerden bir tanesi eski ABD Başkanı Jimmy Carter’ın kanser hastalığının, Pembrolizumab ile hedeflenmiş tedavi (targeted therapy) uygulanarak iyileştirilmesidir.

Hedeflenmiş kanser tedavilerinde kanserin büyümesi, ilerlemesi ve yayılmasından sorumlu özel moleküler hedefleri engelleyen ilaç veya moleküller kullanılır. Bu tedaviler bazen moleküler hedeflenmiş ilaçlar, moleküler hedeflenmiş tedaviler, hassas tıp gibi adlarla da  anılır (ayrıntılı örnekler için tıklayınız). Ancak, hassas tıp paradigması hedeflenmiş tedavilerden ibaret değildir ve asıl gücü hastalıklar ortaya çıkmadan önce muhtemel risklerin belirlenmesi ve giderilmesinde ortaya çıkmaktadır. Sağlık ve iyilik halinin korunmasına odaklanma sağlık harcamalarında anlamlı bir azalma sağlayabilir.

Hassas tıp (yada kişiselleştirilmiş tıp) yaklaşımı genomik elemanların değerlendirilmesinden de ibaret değildir. Genomik yapı hassas tıpta önemli bir bileşendir fakat çevre, yaşam tarzı, kişisel tercihler, klinik veriler gibi başka bileşenleri de vardır. Hassas tıp yaklaşımı çok sayıda ve çeşitte geleneksel ve yeni sağlık veri türünün işlenmesini gerektirmektedir. Bu şekilde yeni sağlık hizmet modelleri geliştirilebilir

Hassas tıp yaklaşımının gerçekleşmesi için günümüz tıp anlayışında kapsamlı bir değişim gerekmektedir. Öncelikle sağlık alanında toplanan verilerin anormal şekilde artışı ile veriye dayalı araştırmalar yapılması ve tıbbın veriye dayalı hale getirilmesi mümkün olabilir. Bu bakımdan veri biliminin ve büyük veri analitiklerinin gelişimi hassas tıp paradigmasının uygulamaya konulmasında kritik öneme sahip olacaktır (konuya ilişkin bir video için tıklayınız). Bu noktada veri güvenliği, mahremiyeti, sahipliği, akışkanlığı, karşılıklı işlenebilirliği gibi kavramlar gündemi daha çok meşgul edecektir. Ayrıca, hekimlerin geleneksel eğitimleri yanı sıra veri bilimine ilişkin belli bir birikim sahibi olmaları da gerekecektir. Doktorlar artarak veri uzmanı ve belki de genom uzmanı olmak durumunda kalacak ve hastanın bireysel özelliklerini gözeterek kararlar alacaklardır. Ancak bu da yeterli değildir.

Hassas tıp paradigmasının yaygınlaşması için ayrıca bireylerin güçlendirilmesi (empowered patients), verilerini paylaşması, kitlesel olarak bilim üretimine katkı sağlaması (citizen scientists) gerekmektedir (ayrıntılı bilgi için tıklayınız).  Günümüzde sayısal sağlık aygıtlarının ve çevrim içi tıbbi web sitelerinin her zamankinden daha fazla gelişmesi ile beraber insanlar kendi sağlıklarını etkin şekilde yönetebilecek hale gelebilmekte ve daha tüketici dostu deneyimleri talep edebilmektedir.

Günümüzde ABD’de tıp okulları son gelişmeleri tıp alanına dahil edebilmek için mühendislik, bilgisayar bilimi, iş geliştirme gibi alanlarda Silicon Valley ile giderek daha çok işbirliği yapmaktadır. İnsan bağışıklık sisteminin analizinden, ilaçlar için yeni uygulama alanları bulunmasına, çocukluk otizminin anlaşılması yada pandemik virüslerin sosyal ağlar aracılığıyla takibine kadar insan sağlığının geliştirilmesinde farklı veri türlerinin nasıl kullanılabileceğini araştırmaktadır. Bu alandaki işbirliği yalnızca veri toplanmasını değil aynı zamanda anlaşılmasını da içermektedir. Mesela Stanford University, sağlıklı bireyin veriye dayalı bir resmini oluşturmak için Google Life Sciences ile beraber anonim genetik ve moleküler bilgi toplamak için çalışmaktadır.

Sonuç olarak, veriye dayalı yaklaşım deneysel, teorik ve bilgisayar bilimlerinden sonra dördüncü bilimsel yöntembilim olarak kabul edilmektedir. Büyük verinin gündelik yaşantının olağan parçası haline gelmesi ile beraber, erişilebilecek bu devasa miktardaki verinin yönetim, analiz ve görsellenmesi ile yeni tıbbi yaklaşımların ve bunlara dayalı hizmet sunum modellerinin giderek etkisini hissettirmesi beklenmelidir.

Kaynaklar:

1. Minor, Lloyd. We Don’t Just Need Precision Medicine, We Need Precision Health. Yayım Tarihi: 06 Ocak 2016. Erişim Tarihi: 20 Ocak 2016.

2. Budryk, Zack. Healthcare must apply precision medicine principles to preventive care. Yayım Tarihi: 07 Ocak 2016. Erişim Tarihi: 20 Ocak 2016.

3. Chen, Angus. Cancer Treatments May Need To Be Tailored To Each Tumor. Yayım Tarihi: 09 Aralık 2015. Erişim Tarihi: 20 Ocak 2016.

4. Beaulieu-Volk, Debra. Precision medicine moves from promise to reality [Q&A]. Yayım Tarihi: 22 Aralık 2015. Erişim Tarihi: 20 Ocak 2016.

5. Hall, Susan D. Privacy principles set for Precision Medicine Initiative. Yayım Tarihi: 11 Kasım 2015. Erişim Tarihi: 20 Ocak 2016.

6. Hey, Tony; Tansley, Stewart; Tolle, Kristin. The fourth paradigm data-intensive scientific discovery. Microsoft Research, Redmond, Washington, 2009.

7. Williams, Marc S.; Ritchie, Marylyn D.; Payne, Philip R.O. Interdisciplinary training to build an informatics workforce for precision medicine. Applied & Translational Genomics 6 (2015) 28–30.

8. National Cancer Institute. Targeted Cancer Therapies. Yayım Tarihi: 25 Nisan 2014. Erişim Tarihi: 20 Ocak 2016.