EuResist
Initial release | 2006 |
---|---|
Operativ system | Cross-plattform |
Hemsida |
EuResist är ett internationellt projekt utformat för att förbättra behandlingen av HIV- patienter genom att utveckla ett datoriserat system som kan rekommendera optimal behandling baserat på patientens kliniska och genomiska data.
Projektet är en del av Virtual Physiological Human- ramverket, finansierat av Europeiska kommissionen . Det började 2006 med bildandet av ett konsortium av flera forskningsinstitut och sjukhus i Europa och Israel . Konsortiet slutförde sitt åtagande till Europeiska kommissionen i slutet av 2008, då systemet blev tillgängligt online. En ideell organisation bildades följaktligen av huvudpartnerna för att underhålla och förbättra systemet.
2009 utsågs EuResist-projektet till en Computerworld-pristagare för hedersprogrammet.
Bakgrund
AIDS är en sjukdom som orsakas av HIV- retroviruset , som successivt minskar immunsystemets effektivitet, vilket leder till infektioner och i slutändan dödsfall .
Det finns mer än 30 olika läkemedel för behandling av HIV-patienter. Antiretrovirala läkemedel kan störa virusets replikationsprocess och få dess antal att minska dramatiskt. Även om viruset inte kan utrotas helt, är det i ett litet antal ofarligt. Vanligtvis ges en patient en kombination av tre eller fyra läkemedel, en behandling som kallas högaktiv antiretroviral terapi eller HAART . Den främsta anledningen till att en sådan behandling kan misslyckas är utvecklingen av muterade virussträngar som är resistenta mot ett eller flera av de ordinerade läkemedlen.
Ett viktigt övervägande när man väljer behandling för en patient är därför att förskriva de läkemedel som den specifika patientens virussträngar är mest mottagliga för. Ett sätt att uppnå det är att extrahera virusprover från patientens blod och testa dem mot alla möjliga läkemedel. Eftersom denna process är lång och kostsam har datoriserade system utvecklats för att förutsäga virusresistens baserat på dess genotyp. Den behandlande läkaren tar prover på virusgenotypsekvenser från patientens blod och tillhandahåller dessa data till ett datoriserat system. Systemet svarar sedan med läkemedelsrekommendationer.
Sådana system är begränsade i noggrannhet, beroende på mängden data som används för att skapa dem, dess kvalitet och mängden matematiska modeller som används för den faktiska förutsägelsen. Före EuResist hade sådana system flera gemensamma egenskaper som negativt påverkade deras noggrannhet:
- Mängden data som användes för att skapa systemet var relativt liten
- Dessa data var in vitro -data: laboratoriemätningar av resistensen hos olika strängar av HIV mot enskilda läkemedel. Sådana data är kända för att vara felaktiga eftersom laboratorietester inte exakt simulerar en levande organisms processer, och eftersom resistens mot enskilda läkemedel inte exakt förutsäger resistensen mot en kombination av läkemedel.
- De använde en relativt enkel matematisk prediktionsmodell
EuResist översikt
EuResist försökte skapa ett mer exakt hiv-behandlingssystem genom att samla in en stor databas med in vivo- data (kliniska och genomiska register över verkliga behandlingar av hiv-patienter och deras konsekvenser), och genom att använda en rad prediktionsmodeller istället för bara en.
Databasen skapades genom att slå samman lokala databaser från olika kliniker över hela Europa. Denna databas tros vara den största i sitt slag i världen. För varje patient innehåller den olika personliga och demografiska detaljer som kön, ålder, ursprungsland, genomisk sekvensering av HIV som finns i patientens blod, register över de läkemedel som ordinerats och förändringarna i mängden virus i blodet efter dessa. behandlingar.
Dessa data användes för att träna en rad prediktionsmodeller, skapade genom att använda olika samtida maskininlärningstekniker , bland dem Bayesianska nätverk , logistisk regression och andra.
Ett webbgränssnitt tillåter läkare att specificera patienternas kliniska och genomiska data. Dessa data skickas till förutsägelsemotorerna och det kombinerade svaret, som visas för läkaren, inkluderar olika föreslagna behandlingar och en förutsägelse av deras effekt på mängden HIV i blodet.
EuResist-systemet testades och jämfördes med sina föregångare genom att det matades med historiska data om patienter för vilka behandlingsresultat är kända. Utvecklarna av EuResist, som genomförde detta test, rapporterade en förbättrad prestanda jämfört med det tidigare toppmoderna systemet.
Historia
EuResist startade 2006 som ett konsortium finansierat av Europeiska Unionen som en del av ramverket Virtual Physiological Human FP-6. Partnerna i detta konsortium var:
- IBM Haifa Research Laboratory ( Israel )
- Informa Srl ( Italien )
- Karolinska Institutet ( Sverige )
- Kingston University ( Storbritannien )
- Max Planck Institute for Informatics ( Tyskland )
- MTA Wigner Fizikai Kutatóközpont Részecske- és Magfizikai Intézet Ungern ) (
- Universitetet i Siena ( Italien )
- Universitätsklinikum Köln Tyskland ) (
Konsortiet slutförde sitt engagemang för Europeiska unionen i slutet av 2008, då EuResist-systemet blev tillgängligt online. De fem första partnerna som nämns ovan fortsatte att bilda en ideell organisation som underhåller systemet, utökar databasen med nya kliniska och genomiska register och uppdaterar förutsägelsemotorerna därefter. Från och med mitten av 2010 skickas i genomsnitt 600 frågor till EuResist-systemet varje kvartal.
Erkännande
Den 1 juni 2009 mottog EuResist en Computerworld honours program laureate award, ett globalt program som hedrar individer och organisationer som använder informationsteknologi för att gynna samhället.
- ^ Sharma, Deepak; Priyadarshini, Pragya; Vrati, Sudhanshu (2015-02-01). "Unraveling the Web of Viroinformatics: Computational Tools and Databases in Virus Research" . Journal of Virology . 89 (3): 1489–1501. doi : 10.1128/JVI.02027-14 . ISSN 0022-538X . PMC 4300767 . PMID 25428870 .
- ^ Fischetti, Mark. "Prediktiv modellering varnar förare en timme innan stopp uppstår" . Scientific American . Hämtad 2020-10-01 .
- ^ a b "Computerworld Honours Program - 2009 finalister" . www.cwhonors.org . Arkiverad från originalet 2013-07-18 . Hämtad 2010-08-25 .
- ^ Rosen-Zvi, Michal; Altmann, Andre; Prosperi, Mattia; Aharoni, Ehud; Neuvirth, Hani; Sönnerborg, Anders; Schülter, Eugen; Struck, Daniel; Peres, Yardena; Incardona, Francesca; Kaiser, Rolf; Zazzi, Maurizio; Lengauer, Thomas (1 juli 2008). "Välja anti-HIV-terapier baserat på en mängd olika genomiska och kliniska faktorer" . Bioinformatik . 24 (13): i399–i406. doi : 10.1093/bioinformatics/btn141 . PMC 2718619 . PMID 18586740 – via bioinformatics.oxfordjournals.org.
externa länkar