Ar drudzi noritošu saslimšanu diagnostika un vadīšana, izmantojot personalizētu RNS molekulārajā signatūrā balstītu diagnostiku (DIAMONDS)
Mērķis
1. Izveidot Eiropas Diagnostikas transkriptomātisko bibliotēku, balstoties uz vairāk nekā 15 000 pacientu datiem, kuriem ir infekcijas un iekaisuma slimības. Šajā RNS ekspresiju bibliotēkā tiks iekļauti dati par klīnisko fenotipu, slimības izpausmēm un smagumu, kā arī rezultātu, un tā aptvers visus vecumus, dzimumus, tautības, blakusslimības un plašu infekcijas un iekaisuma slimību spektru.
2. Izmantot Eiropas Diagnostikas transkriptomātiskās bibliotēkas datus visaptverošas infekcijas un iekaisuma slimību molekulārās taksonomijas izstrādei, pamatojoties uz RNS izpausmi.
3. Izmantot jaunas skaitļošanas tehnikas dimensiju mazināšanai, multinomiālas mainīgo atlases metodes un pieejas, ņemot vērā izmaksas, lai identificētu minimālu transkripta signatūru visu izplatītāko infekcijas un iekaisuma slimību gadījumā, lai izstrādātu pamatu MSBD.
4. Novērtēt MSBD nepieciešamo transkriptu diagnostisko veiktspēju, izmantojot augstas iedarbības transkriptomātisko pieeju neatkarīgai validācijas pacientu grupai, kuriem ir drudža un iekaisuma slimības, iekļaujot sarežģītas galējo vecumu pacientu apakšgrupas, kā arī pacientus ar blakusslimībām.
5. Izstrādāt testa platformas ātrai MSBD transkriptu noteikšanai, sadarbojoties ar akadēmisko personālu, nozares uzņēmumiem un mazajiem un vidējiem uzņēmumiem (MVU), un salīdzināt šo ierīču noteikšanas veiktspēju, salīdzinot ar esošajām RNS noteikšanas tehnoloģijām.
6. Izvēlēties ierīci ar vislabāko veiktspēju liela mēroga IMPD pilotdemonstrējuma izvērtēšanai, salīdzinot ar pašreizējo diagnostikas praksi dažādotā ES veselības aprūpes vidē.
7. Aprakstīt pašreizējo diagnostikas praksi drudža pacientiem un gala lietotāju izvēles vairākās ES valstīs, kā arī ekonomiskās un sabiedriskās izmaksas, kā arī novērtēt piekļuvi un iespējamo MSBD pieņemšanu.
8. Izmantot datus, kas iegūti pilotdemonstrējuma un pašreizējās prakses (7. mērķis) laikā, lai modelētu MSBD iespējamo klīnisko ietekmi un ietekmi un veselības ekonomiku dažādu ES valstu veselības aprūpes vidē un noteiktu MSBD īstenošanas ietekmi uz veselības sistēmām visā Eiropā.
9. Izplatīt pētījuma rezultātus reģionālās, nacionālās un ES līmeņa politikas veidotājiem, lai atspoguļotu ieguvumus no MSBD balstītā veselības aprūpes modeļa un atbalstītu plašu MSBD ieviešanu.
Apraksts
Projekta ietvaros tiks risināts izaicinājums par personalizētas medicīnas ieviešanu ikdienā ES veselības aprūpes sistēmās, lai diagnosticētu un ārstētu izplatītākās infekcijas un iekaisuma slimības, kas veido trešdaļu no visiem medicīniskajiem gadījumiem primārajā aprūpē un slimnīcā. Diagnostikas process klīniskajā medicīnā balstīts uz simptomu un klīnisko pazīmju kopuma atpazīšanu, pamatojot to ar laboratorijā veiktām pārbaudēm. Tomēr galīgā diagnoze pašlaik tiek noteikta tikai nelielai daļai pacientu, kuri griežas pēc medicīniskās palīdzības ar infekcijas vai iekaisuma pazīmēm. Iepriekš esam norādījuši, ka atsevišķas infekcijas un iekaisuma slimības raksturo unikāli gēnu ekspresijas paterni, un ka atsevišķu slimību diagnozi var balstīt uz nelielu skaitu unikālas ekspresijas gēnu. Pētījuma ietvaros tiek piedāvāta jauna infekcijas un iekaisuma slimību diagnostikas klasifikācija, pamatojoties uz neliela gēnu kopuma izslēgšanās un ieslēgšanās spēju, tādējādi vienlaicīgi nosakot visus biežāk sastopamos stāvokļus. Šī pieeja tiek dēvēta par molekulārajā signatūrā balstītu diagnostiku (MSBD). Sadarbojoties ar 22 slimnīcām 11 ES valstīs un ar biotehnoloģijas grupām augstākās izglītības iestādēs, MVU un nozari, tiks radīta ierīce MSBD nepieciešamo gēnu noteikšanai. Tiks veikts liela mēroga pilotdemonstrējums dažādotā Eiropas veselības aprūpes vidē, lai noteiktu pacientu ieguvumus, veselības aprūpes resursu izmantošanas samazinājumu, rentabilitāti un pieņemamību pacientiem un veselības aprūpes sistēmai.
Projekta Twitter lapa
Projekta mājaslapa (angļu valodā)
Projekta aktualitātes
1. 2020.gada 22.-23.janvārī Briselē notika projekta atklāšanas sanāksme.
