Zajistit každému pacientovi včas tu pravou léčbu, která na jeho onemocnění skutečně zabere a bude mít co nejméně nežádoucích účinků, je cesta, z níž ve finále může benefitovat celý systém veřejného zdravotního pojištění. Lze se tak totiž vyhnout nákladům na terapii neefektivní, případně za léčbu nežádoucích účinků. K tomu, aby bylo možno léčebné postupy nastavit co nejlépe, je ovšem na místě sbírat data z reálné klinické praxe. Ta odhalí jak systémové mezery a slepé uličky, tak efektivní terapie například u onkologických pacientů. Se sběrem a vyhodnocením dat přitom mohou velmi pomoci IT technologie, což nyní potvrdila bulharská studie zaměřená na pacientky s triple negativními nádory prsu. Na její poznatky upozornila Evropská federace farmaceutického průmyslu a asociací (EFPIA).
Rakovina prsu je jednou z nejběžnějších onkologických diagnóz, která trápí ženy po celém světě. Zhruba 12 až 15 procent těch, jimž je toto onemocnění diagnostikováno, přitom trpí tzv. triple negativními nádory, které jsou bohužel zároveň vůbec nejagresivnější. Název triple negativní má tato skupina nádorů proto, že u nich chybí všechny tři důležité receptory ovlivňující dělení buněk – estrogenový, progesteronový a HER2, na něž jsou ovšem cílena mnohá současná léčiva, takže v tomto případě nemá terapie kam cílit. Na některých buňkách se navíc vyskytuje bílkovina, díky níž vypadá rakovinná buňka jako zdravá, takže ji imunitní systém nezlikviduje. Aby toho nebylo málo, jedná se o skupinu nádorů, která je velmi heterogenní a také hůře identifikovatelná.
Právě pro tyto ženy je proto naprosto zásadní, kdy dojde k diagnóze a jak rychle se pak podaří zajistit léčbu. Přístup k ní ale komplikuje to, že máme jen omezené množství terapeutických možností a léčba tak obvykle spočívá v chemoterapii. Nadějí pro tyto ženy ale může být personalizovaná medicína. Díky využití nových testů a terapií, které se zaměřují na molekulární a imunitní mechanismy, se léčba stává cílenější a přesnější.
„Individualizovaný přístup k pacientkám založený na přesném stagingu, identifikaci genových mutací, určení molekulárního subtypu, volbě léčebného režimu nebo riziku recidivy či progrese zvyšuje šanci na slibnou léčbu, zvláště u takových typů rakoviny, jako je triple negativní karcinom,“ poukazuje ve své zprávě EFPIA.
S hledáním léčby na tyto agresivní nádory dnes velmi pomáhají digitální technologie a umělá inteligence. Ty totiž umožňují sběr a analýzu dat z reálné klinické praxe, což může doložit efektivitu nových terapií. Bohužel, potenciál těchto údajů mnohdy zůstává nevyužit, protože k nim schází strukturovaný přístup.
Data je třeba vytahat ze zdravotních záznamů
Co můžeme díky datům zjistit, nyní ukázala bulharská retrospektivní studie. V jejím rámci byla prozkoumána data většiny pacientek, které se v roce 2019 léčily s rakovinou prsu. Údaje přitom byly extrahovány z platformy umělé inteligence Sqilline, kde se sbírá velké množství dat z reálné klinické praxe a dochází k analýze nestrukturovaných informací z pacientských záznamů. Ty pocházejí ze všech univerzitních nemocnic a velkých onkologických center, takže ve výsledku pokrývají skoro všechny pacienty léčené s rakovinou v Bulharsku. Aby něco takového bylo možné, vzniklo hluboké učení pro zpracování přirozeného jazyka, které data připravuje k analýzám léčby pacientů, účinnosti léků a zvyšování efektivity a hodnoty náboru pacientů do klinických studií.
Od ledna do prosince 2019 přitom byla sebrána data 6880 pacientek s rakovinou prsu léčených v osmi největších onkologických zařízeních v Bulharsku (průměrný věk žen byl 60 let). Celem 234, tedy necelých tři a půl procenta, mělo diagnostikováno triple negativní nádor a u deseti procent scházel staging nádoru. Kvůli nedostatku údajů o stagingu v dokumentaci byla většina pacientek (84 procent) zařazena na chemoterapii, z toho 35 procent adjuvantní. Nejvíce změn v terapii bylo pozorováno u neoadjuvantní skupiny.
Jak uvedli autoři bulharské studie, její výsledky doložily, že způsob léčby triple negativního karcinomu a změny v terapii byly v souladu s mezinárodními doporučeními. Zároveň ale bylo identifikováno méně pacientek s tímto nádorem, než je výskyt běžně uváděný v mezinárodních epidemiologických studiích. To může souviset s nedostatečnými úhradami nezbytných testů nebo s absencí dat v pacientských záznamech.
Vyhneme se zbytečné léčbě
EFPIA podtrhuje, že tato studie přináší další důkaz o tom, nakolik jsou zdravotnické systémy založené na hodnotách výhrou jak pro pacienty, tak pro zdravotnictví. „Zdravotnické systémy benefitují jak ve smyslu efektivity, tak zdrojů, z toho, pokud se vyhnou neúčinným léčebným postupům ve prospěch inovativní, precizní medicíny, která snižuje zátěž celého zdravotního systému. Dynamické pacientské registry jsou při této snaze cennými nástroji, protože mohou být využity k provedení studie léčby v reálné klinické praxi,“ uvádí EFPIA.
Díky takto získaným zjištěním je také možno zlepšovat poskytování péče, zkracovat čas do diagnózy pomocí screeningu a diagnostických guidelinů nebo identifikovat další mezery prostřednictvím srovnání se zahraničím.
„Vytahování a systematizace informací ze zdravotnických záznamů mají velký význam pro zlepšování diagnostiky, léčby, predikce přežití, alokace zdrojů a rozhodování. Personalizovaná léčba spolu s analýzou zdravotních dat řízenou umělou inteligencí dokázaly, že mají transformační dopad jak na pacienty, tak zdravotnické systémy, a vyzývají k dalším investicím jak ze strany veřejných, tak soukromých stakeholderů,“ dodává EFPIA.
-mk-
