社外秘。 開示しないでください。
個別化医療は、適切な患者に適切な治療を調整します
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チャレンジ：ますます洗練されたオミクスデータを活用するための統計的手法を展開することにより、バイオマーカー研究の進歩を加速します。
解決： JMP Genomicsのインタラクティブ機能を使用して、ロバスト統計分析を短時間で実行します。
結果：統計の厳密さと再現性を改善することにより、バイオマーカーの研究者は、個別化医療の新たな分野における重要な革新を加速します。
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最近のバイオマーカー研究は、ますます標的化された薬物と診断アッセイの作成につながりました。 ヘルスケアへのこのパーソナライズされたアプローチは、主に、より大きく、より複雑なデータセットを生成する新しいゲノミクステクノロジーの急増によるものです。 科学者は、ますます洗練されたオミクスデータにアクセスできるため、最近まで利用可能なテクノロジーの能力を超えていた診断および薬物反応の質問を調査できます。 ただし、データの量によって統計分析が要求されるため、統計トレーニングが限られている可能性のある研究者にインタラクティブでユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供しながら、データの高スループットを同時に管理できる分析ツールが必要になります。 JMP Genomicsは、Genentechの科学者に、データをすばやく操作し、パーソナライズされた患者治療のための有望なバイオマーカーを特定する柔軟性を提供します。
バイオマーカーはヘルスケアのパーソナライズを促進します
技術と健康の研究が進むにつれて、研究者は生物学的情報を活用して健康の結果を予測し、患者のレジメンを調整する新しい方法を模索しています。 この運動は広く知られているように、個別化医療には次のような活動が含まれます。
- 症状の根本原因を特定するための診断テストの開発。
- 治療に対する反応が異なる可能性のあるサブグループに患者を分類する。
- 医療提供者に患者の病気に関する重要な情報を提供できるバイオマーカーを特定する。
バイオマーカーの開発は、真にパーソナライズされた医療体験を提供する能力に対するテクノロジーと分析のユニークな影響への刺激的な窓を提供します。 バイオマーカーの科学者は、薬と患者のサブグループ間のさまざまな生物学的相互作用を評価して、治療の有効性と結果をよりよく理解し、医療提供者が各患者に理想的な治療を処方できるようにします。
これらの患者固有の薬剤を効果的に展開し、規制当局の承認を得るには、研究者は、バイオマーカー陽性の患者を特定するためのコンパニオン診断（CDx）アッセイを同時に開発する必要があります。 この「1つの薬剤/ 1つのテスト」モデルは多くの患者の転帰を改善しましたが、一部の患者は依然として期待どおりに治療に反応せず、研究者は自由に使えるツールが限られているために答えられないままになることが多い質問を残しています。
しかし、ここ数年で、次世代のシーケンス技術と大規模な並列シーケンスがこの分野を切り開いてきました。 マイクロフルイディクスと多重化技術の分野での急速な発展により、調査機能が拡張され、研究者は1回のアッセイで複数の遺伝子を評価できるだけでなく、より小さな組織サンプルからより多くのデータを収集できるようになりました。 これらの技術は、患者の生物学のより包括的なビューを開発するために、転写の広い遺伝子発現を包括的に遺伝子型決定および評価する手段を研究者に提供しました。 この情報を武器に、バイオマーカーの研究者は、ますます洗練された患者のサブグループの治療を評価し続けることができ、治療結果が成功する可能性が高まります。それでも、利用可能なオミクスデータの量が増え続ける中、研究者はそれらを評価するために高度な統計ツールを必要としています。
ビッグデータの力を利用して腫瘍学的バイオマーカーを開発する
Genentechの主任科学研究者であるMattWongchenkoは、腫瘍学の医薬品開発の文脈でバイオマーカーを研究しています。 「ジェネンテックとロシュは、個別化医療の将来に非常に強い関心を持っています。 それが腫瘍学バイオマーカー開発グループの存在の背景です」とWongchenkoは言います。 このような大企業では、腫瘍学の適応症のために開発中の無数の薬があります。 Wongchenkoの仕事は、各薬剤に対する患者の反応を予測または測定するために使用できる特定のバイオマーカーを特定し、これらのバイオマーカーを特定するための信頼できる診断アッセイを作成することです。 このプロセスを通じて、ジェネンテックはさまざまな患者の亜集団に合わせて利用可能な治療法を調整し、個別化医療のフロンティアを推進します。
この研究の規模は、比較的短期間で規模が大きくなりました。 「私が最初に研究を始めたとき、それは非常に小さな質問に答え、個々の遺伝子、個々のタンパク質を調べるためのアッセイを持ち、非常に具体的な質問でデータにアプローチする必要がありました」とWongchenkoは言います。 この量のデータによって提供される拡張機能は、各適応症および患者サブグループの分子基盤を理解するための新しい機会を提供し、それによって患者の治療決定にバイオマーカーを使用する価値を高めます。
データ量の増加は新たな課題をもたらします
オミクスデータの量と複雑さが増すにつれて、ウォンチェンコのようなバイオマーカー科学者への要求も高まります。 マルチオミック実験を実施し、全体的な統計力と再現性を向上させるツールをバイオマーカー科学者に提供する技術は進歩していますが、これらの科学者は、利用可能なリソースを理解して最大限に活用するための統計的専門知識とトレーニングを欠いていることがよくあります。 Genentechは、Wongchenkoのようなチームをサポートするために高度な訓練を受けた統計スタッフを維持していますが、多くの場合、希望する時間枠で分析ニーズの全範囲をサポートすることはできません。
「私たちは生物数学者と協力しており、彼らには相反する優先順位と限られた時間があります」とWongchenko氏は言います。 統計的サポートを外部のスタッフに依存することは、バイオマーカーチームを一時的に制約し、分析を進行中の観察に適応させる能力を制限し、利用可能なデータの出力を最大化することを妨げることがよくあります。 「翌日、意思決定に役立つ分析を準備する必要がある会議があります。他の誰かが行うのを数週間、数か月待つ必要はなく、[JMPを使用して]それを好転させることができます。分析。"
これらのデータをタイムリーかつ機敏に分析できるツールは非常に価値があります。特に、ユーザーが統計の強力なバックグラウンドを持っている必要のないJMPゲノミクスのようなユーザーフレンドリーなツールです。 彼はジェネンテックの全社的なソフトウェア製品であったため、最初はJMP Genomicsを使い始めましたが、WongchenkoはすぐにJMPの利点を認識しました。彼は、以前のプログラミング経験を追加のトレーニングと組み合わせて、JMPを研究に適用することができました。 「JMPゲノミクスの使い方を知るまでは、必ずしも分析のスループットが高くなるとは限りませんでした」と彼は語ります。 「JMPを使用する前に...統計を取得しようとするのは間違いなく面倒で時間がかかりました。」
適切なツールと適切なニーズのマッチング
では、JMPゲノミクスがこの種の堅牢な計算分析に役立つツールである理由は何でしょうか。
「最大の推進力はインタラクティブな分析です」とWongchenko氏は言います。 「データテーブルを開いて、調べたい変数を取得する機能に勝るものはありません。 5秒で、2つの異なるものの間の関連、または1つの変数と生存の間の関連などを確認できます。これは、データを分析してインタラクティブに表示するのが本当に簡単です。」
JMP Genomicsが提供する柔軟性により、科学者はデータをより徹底的に調査でき、完全に自動化された分析ツールよりも簡単に、ゲノムの専門知識を使用して分析を調整し、問題や結果を特定できます。 この柔軟性により、効果的な意思決定も容易になります。迅速なターンアラウンドタイムにより、チームは複数のシナリオを評価し、以前に利用可能であったよりも幅広い統計的正当化を提供できます。
分析機能の拡張により、ジェネンテックおよびバイオマーカー業界全体の科学者は、患者のシーケンスデータに隠されている重要な情報のロックを解除し始めることができます。 Wongchenkoのような科学者が薬物と患者の間の相互作用に光を当てるためのバイオマーカーを開発するにつれて、個々の患者に合わせて治療をカスタマイズする方法を理解することがますます一般的になるでしょう。
「薬の承認のプロセスは常に長いものになるでしょう」とWongchenkoは言います。 しかし、適切なツールを使用すると、研究者は、治療の提供方法を変える、これまで知られていなかった関連性を抽出でき、腫瘍学研究を個別化医療の実現に近づけることができます。
