회사 기밀. 공개하지 마십시오.
개인 맞춤형 의료 서비스는 환자에게 적합한 치료를 제공합니다.
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도전: 점점 더 정교해지는 omics 데이터를 활용하기 위해 통계적 방법을 배포하여 바이오마커 연구의 발전을 가속화하십시오.
해결책: JMP Genomics의 대화형 기능을 사용하여 더 짧은 시간에 강력한 통계 분석을 수행합니다.
결과: 통계적 엄격성과 재현성을 개선함으로써 바이오마커 연구원은 개인화 의료라는 새로운 분야에서 중요한 혁신을 가속화합니다.
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최근의 바이오마커 연구는 점점 더 표적화된 약물 및 진단 분석의 생성으로 이어졌습니다. 의료에 대한 이 개인화된 접근 방식은 주로 더 크고 복잡한 데이터 세트를 생성하는 새로운 유전체학 기술의 확산으로 인한 것입니다. 점점 더 정교해지는 omics 데이터에 대한 액세스로 과학자들은 최근까지 사용 가능한 기술의 능력을 넘어선 진단 및 약물 반응 질문을 조사할 수 있습니다. 그러나 데이터의 양으로 인해 통계 분석이 까다롭기 때문에 통계 교육이 제한된 연구자에게 대화형 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하는 동시에 높은 데이터 처리량을 관리할 수 있는 분석 도구가 필요합니다. JMP Genomics는 Genentech의 과학자들에게 데이터를 신속하게 조작하고 맞춤형 환자 치료를 위한 유망한 바이오마커를 식별할 수 있는 유연성을 제공합니다.
바이오마커는 의료 분야의 개인화를 촉진합니다.
기술과 건강 연구가 발전함에 따라 연구자들은 생물학적 정보를 활용하여 건강 결과를 예측하고 환자 요법을 맞춤화하는 새로운 방법을 모색하고 있습니다. 이 운동이 널리 알려진 것처럼 개인화 의료에는 다음과 같은 활동이 포함됩니다.
- 증상의 근본 원인을 식별하기 위한 진단 테스트를 개발합니다.
- 환자를 치료에 다르게 반응할 수 있는 하위 그룹으로 분류합니다.
- 의료 제공자에게 환자의 질병에 대한 주요 정보를 제공할 수 있는 바이오마커를 식별합니다.
바이오마커 개발은 진정으로 개인화된 의료 경험을 제공하는 능력에 대한 기술 및 분석의 고유한 영향에 대한 흥미로운 창을 제공합니다. 바이오마커 과학자들은 약물과 환자 하위 그룹 간의 다양한 생물학적 상호작용을 평가하여 치료 효능과 결과를 더 잘 이해함으로써 의료 제공자가 각 환자에게 이상적인 치료법을 처방할 수 있도록 합니다.
이러한 환자별 약물을 효과적으로 배포하고 규제 승인을 얻기 위해 연구자는 바이오마커 양성 환자를 식별하기 위한 동반 진단(CDx) 분석을 동시에 개발해야 합니다. 이 "하나의 약물/하나의 테스트" 모델이 많은 환자의 결과를 개선했지만 일부는 여전히 예상대로 치료에 반응하지 않아 연구자는 사용할 수 있는 제한된 도구로 인해 종종 답을 얻지 못한 채 남아 있는 더 많은 질문을 남깁니다.
그러나 지난 몇 년 동안 차세대 시퀀싱 기술과 대규모 병렬 시퀀싱이 이 분야를 개척했습니다. 미세유체 및 다중화 기술 분야의 급속한 발전으로 조사 기능이 확장되어 연구자가 단일 분석에서 여러 유전자를 평가하고 더 작은 조직 샘플에서 더 많은 데이터를 수집할 수 있게 되었습니다. 이러한 기술은 연구자들에게 환자의 생물학에 대한 보다 포괄적인 관점을 개발하기 위해 포괄적으로 유전형을 지정하고 전사적 넓은 유전자 발현을 평가할 수 있는 수단을 제공했습니다. 이 정보로 무장한 바이오마커 연구원은 점점 더 세분화된 환자 하위 그룹에 대한 치료법을 계속 평가하여 성공적인 치료 결과의 가능성을 높일 수 있습니다.그러나 사용 가능한 omics 데이터의 양이 계속 증가함에 따라 연구자들은 이를 평가하기 위한 정교한 통계 도구가 필요합니다.
빅데이터의 힘을 활용하여 종양학적 바이오마커 개발
Genentech의 수석 과학 연구원인 Matt Wongchenko는 종양학 약물 개발의 맥락에서 바이오마커를 연구합니다. “제넨텍과 로슈는 개인 맞춤형 의료의 미래에 매우 큰 관심을 가지고 있습니다. 이것이 종양학 바이오마커 개발 그룹의 존재 배경입니다.”라고 Wongchenko는 말합니다. 그런 큰 회사에는 종양학 적응증을 위해 개발 중인 무수한 약물이 있습니다. Wongchenko의 임무는 각 약물에 대한 환자 반응을 예측하거나 측정하는 데 사용할 수 있는 특정 바이오마커를 식별한 다음 이러한 바이오마커를 식별하기 위한 신뢰할 수 있는 진단 분석을 만드는 것입니다. 이 과정을 통해 Genentech는 다양한 환자 하위 집단에 사용 가능한 치료법을 맞춤화하여 개인화 의료의 최전선을 개척합니다.
이 연구의 규모는 비교적 짧은 기간에 규모가 커졌습니다. Wongchenko는 "처음 연구를 시작했을 때 작은 질문에 답하고, 개별 유전자, 개별 단백질을 살펴보는 분석법을 사용하고, 매우 구체적인 질문으로 데이터에 접근해야 했습니다."라고 말합니다. 이 방대한 양의 데이터가 제공하는 확장된 기능은 각 적응증 및 환자 하위 그룹의 분자 기반을 이해할 수 있는 새로운 기회를 제공하여 환자 치료 결정에서 바이오마커를 사용하는 가치를 높입니다.
증가하는 데이터 볼륨은 새로운 과제를 가져옵니다.
omics 데이터의 양과 복잡성이 증가함에 따라 Wongchenko와 같은 바이오마커 과학자에 대한 요구도 증가합니다. 기술이 발전하여 바이오마커 과학자들에게 다중 옴 실험을 수행하고 전반적인 통계적 능력과 재현성을 개선할 수 있는 도구를 제공했지만, 이러한 과학자들은 종종 사용 가능한 리소스를 이해하고 최대한 활용하기 위한 통계적 전문 지식과 훈련이 부족합니다. Genentech는 Wongchenko의 팀과 같은 팀을 지원하기 위해 고도로 훈련된 통계 직원을 유지하지만 원하는 시간 프레임에 전체 분석 요구 사항을 지원할 수 없는 경우가 많습니다.
Wongchenko는 "우리는 생체 수학자들과 협력하며 우선 순위가 상충하고 시간이 제한되어 있습니다. 통계적 지원을 위해 외부 직원에게 의존하는 것은 종종 바이오마커 팀을 일시적으로 제한하고 진행 중인 관찰에 대한 분석을 적용하는 능력을 제한하여 사용 가능한 데이터의 출력을 최대화하는 것을 방해합니다. “때로는 다음 날 회의가 있어서 의사 결정에 도움이 되도록 분석을 준비해야 하며 다른 사람이 작업을 수행할 때까지 몇 주, 몇 달을 기다리지 않고 [JMP를 사용하여] 회의를 전환할 수 있습니다. 분석."
이러한 데이터를 시기 적절하고 민첩하게 분석할 수 있는 도구는 매우 가치가 있으며, 특히 사용자가 통계에 대한 탄탄한 배경지식이 필요하지 않은 JMP Genomics와 같은 사용자 친화적인 도구입니다. JMP Genomics가 Genentech의 전사적 소프트웨어 제품이었기 때문에 처음에는 JMP Genomics를 사용하기 시작했지만 Wongchenko는 곧 JMP의 장점을 인식했습니다. 그는 자신의 연구에 JMP를 적용하기 위해 추가 교육과 함께 이전 프로그래밍 경험을 적용할 수 있었습니다. "JMP Genomics를 사용하는 방법을 알게 될 때까지 저처럼 높은 분석 처리량을 얻을 필요는 없었습니다."라고 그는 말합니다. "JMP를 사용하기 전으로 돌아가서... 통계를 얻으려고 하는 것은 확실히 짜증나고 시간이 많이 걸렸습니다."
적절한 도구와 적절한 요구 사항 일치
그렇다면 JMP Genomics가 이러한 유형의 강력한 계산 분석에 유용한 도구인 이유는 무엇입니까?
Wongchenko는 "가장 큰 동인은 대화형 분석입니다. “데이터 테이블을 열고 보고 싶은 변수를 잡는 능력을 능가하는 것은 어렵습니다. 5초 만에 서로 다른 두 사물 간의 연관성, 또는 하나의 변수와 생존 간의 연관성 등을 알 수 있습니다. 데이터를 분석하고 대화식으로 보는 것이 정말 쉽습니다.”
JMP Genomics가 제공하는 유연성을 통해 과학자들은 데이터를 보다 철저하게 탐색할 수 있으므로 게놈 전문 지식을 사용하여 분석을 맞춤화하고 문제 또는 결과를 완전히 자동화된 분석 도구보다 더 쉽게 식별할 수 있습니다. 이러한 유연성은 또한 효과적인 의사 결정을 용이하게 합니다. 빠른 처리 시간을 통해 팀은 여러 시나리오를 평가하고 이전에 사용할 수 있었던 것보다 광범위한 통계적 근거를 제공할 수 있습니다.
분석 기능의 확장으로 Genentech와 바이오마커 산업 전반의 과학자들은 마침내 환자 시퀀싱 데이터에 숨겨진 중요한 정보를 풀기 시작할 수 있게 되었습니다. Wongchenko와 같은 과학자들이 약물과 환자 간의 상호 작용을 밝히기 위한 바이오마커를 개발함에 따라 개별 환자에게 맞춤 치료법을 이해하는 것이 점점 더 보편화될 것입니다.
Wongchenko는 "약물 승인 과정은 항상 긴 시간이 될 것입니다. 그러나 올바른 도구를 사용하면 연구자는 치료법이 전달되는 방식을 바꿀 이전에 알려지지 않은 연관성을 추출하여 종양학 연구를 개인화된 의료를 달성하는 데 더 가까이 가져올 수 있습니다.
